卷材包装线的投资回报率：购买前先进行测量

如何计算自动卷材包装线的投资回报率

只有当投资回报率的假设清晰可见时，它才有用。风险不在于算术，而在于用乐观的数字来代替缺失的数据，例如“劳动力将降至零”或“产出将始终保持100%”。

本指南帮助管理人员、财务人员和项目团队构建自动卷材包装线的投资回报率模型，该模型可在安装后进行审查和更新。

在设备安装前确定基线

在一段具有代表性的时间内，对当前的手动或半自动流程进行测量：

• 每班次生产的线圈数量。
• 人数及其实际任务。
• 返工和包装缺陷。
• 包装材料和捆扎带消耗量。
• 停机时间、等待时间和处理时间。
• 加班或临时工。

基准线应该反映实际运行情况，而不是最佳情况。

图中展示了一条正在运行的钢卷包装线。投资回报率模型的基准线应该在类似的实际生产线上进行测量，使用实际的钢卷、人员和停机时间数据。

资本成本和运营成本分开列示

将设备、安装、地基、公用设施、集成、培训和项目管理列为资本支出。然后列出运营变更：电力、压缩空气、包装材料、捆扎带、备件、维护和剩余的人工成本。

自动化改变了劳动方式，但并非取代了所有操作人员。该模型应明确哪些角色保留，哪些任务发生变化。

图中所示为一条自动钢卷捆扎堆垛输送线。这类资本支出必须在模型中详细列出，包括相关的接口和安装工作。

构建三个场景

使用保守、预期和乐观三种情景。仅更改真正不确定的假设：劳动力节省、材料节省、产量、利用率和维护成本。

不要对所有情景都使用相同的有利值。三种情景之间的差异应该能够表明哪个变量的影响最大。

该图展示了钢卷包装自动化带来的关键投资回报率驱动因素。模型应清晰地呈现这些驱动因素，以便团队能够了解哪些假设对投资回报的影响最大。

检验敏感假设

问：如果出现以下情况会发生什么？

• 产量没有增加。
• 保留一名操作员，而不是撤换两名。
• 材料节省量低于预期。
• 安装费用超出预期。
• 该生产线实际运行效率低于计划利用率。

影响投资回报率最大的变量，是团队在批准之前应该核实的变量。

如实列出非经济利益

安全性、一致性、可追溯性和减少重物搬运都是实实在在的好处，但除非团队能够衡量这些好处，否则不应强行将其纳入财务模型。应将它们作为战略优势单独列出，并明确负责人和审核日期。

安装后验证

分别在 30 天、90 天和 180 天设置检查点。将预测的基线与实际的线圈数量、人工、材料、停机时间和维护情况进行比较。修正模型，而不是将其作为一次性预测。

切实可行的下一步

创建一个包含基准模型、三个场景模型和五个最敏感假设的单页模型。在采购之前，请运营、财务和维护部门审核该模型。

图中展示的是Fhope公司的一条钢卷包装生产线。它代表了ROI模型必须描述的完整生产线配置，并包含清晰可见的假设，而非仅展示一张机器的精美照片。

在批准之前，请根据自动卷材包装线的范围和安装边界审查相同的假设。

观看全自动钢卷包装生产线的运行情况：