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生産性改革を支援するコヒーレント・コンサルティング

coherent consulting
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見える化で実現する生産性向上

面積原価管理によって見える化される生産性評価のカテゴリーをまとめたものを示します。
生産性を見える化する仕組みは、以下の3種類です。

図の縦軸は、サプライチェーンが現状のままか新規のサプライチェーンか、横軸は、実績か計画かを示しています。
したがって、A領域の「基幹システムデータ収集+BI」は、現状の基幹システムからのデータを収集してBI(Business Intelligence)ツールを使って生産性を分析する仕組みです。
B領域の「ROTICシミュレータ」は、現状のサプライチェーンの色々な計画に対する生産性のシミュレーションを行う仕組みです。
C領域の「SCP+面積原価計算」は、SCP(Supply Chain Planning)の仕組みを使って、サプライチェーンをモデリングしモノの動きと生産性をシミュレーションする仕組みです。

 

面積原価利益率による生産性の見える化によって、以下のような生産性向上が実現します。

  1.会社の各レベルで現在の生産性を定量的に把握できる
・・2.生産性の悪い部門・業務・製品等のどこに問題があるのか分析ができる
・・3.生産性改善の対策を実施した後の生産性を予測する事ができる
・・4.事業の代替案をシミュレーションし、生産性を最大化する事業計画を決める事ができる

 

面積原価管理を導入された企業では、製造ロットの決め方や在庫政策など色々な代替案に対して生産性をシミュレーションし、生産性が最大の案を採用することで欠品による販売機会損失の削減過剰在庫の圧縮など大きな効果を上げています。

1.会社の各レベルでの生産性の把握

面積原価利益率による生産性は、会社のあらゆるレベル、粒度で見える化することができます。
上図の「A.基幹システムデータ収集+BI」の仕組みを使って実現します。

 

下図は、工場、製品、製造ロットの各レベルにおける生産性の見える化の例です。

グラフの横軸は生産性:面積原価利益率です。縦軸は利益率:粗利です。

工場レベルでは、北米工場の生産性・利益率とも英国工場に比べ低いことが分かります。
北米工場の生産性が低い理由を調べるため、北米工場をクリックします。

クリックすると、北米工場で生産している製品の生産性・利益率がドリルダウンされます。
電子機器B3の生産性が低いことが分かります。
さらに電子機器B3をクリックします。

クリックすると、北米工場で作られた製品B3のロットの明細が表示されます。
このロットの内、特に生産性の悪いロットを特定しその理由を追及していきます。

このように会社の各レベルの生産性を定量化することで、改善を行うものをピンポイントで特定することが可能になります。

2.生産性の問題点の分析

生産性が低い原因を調べるため、投入されたコストや資源の滞留時間を確認できます。

左のグラフは、各工場における工程別のリードタイムを示しています。
両工場とも中央倉庫、流通倉庫でのリードタイムが長く資源が長期間滞留していることが分かります。

資源の滞留が大きい北米工場をクリックすると、製品別のリードタイムが表示されます。
電子機器B3の資源の滞留が大きいことが分かります。電子機器B3をクリックします。

電子機器B3のロット別の各工程のリードタイムが表示されます。
グラフからは、9月頃の製造ロットで中央倉庫で資源の滞留が起こっていたこと、また11月頃には流通倉庫で資源の滞留が発生していたことが分かります。

このように、資源が滞留している箇所を明らかにすることで、生産性低下の原因をよりピンポイントで特定する事が可能になります。

さらに、生産性を時系列で分析することができます。

グラフは、電子機器B3の生産性と利益率の変化を時系列で表したものです。

水色のグラフは利益率、紺色のグラフは生産性です。

利益率は約60%近辺を推移しており漸減していますが、大きな変化は見られません。
一方、生産性は、年初から年末にかけて大幅に低下しています。
年初約11%/日であった生産性が、年末には2%/日を切るところまで低下しています。生産性では5倍以上の差となっています。

以上は、生産性の見える化のごく一例です。BIツール(Business Intelligence)を使って、面積原価利益率を把握する事で生産性に関する様々な視点からの分析が可能になります。

3.生産性の予測

4.代替案の生産性シミュレーション

生産性を見える化する仕組みを実現するためには、
まず生産性分析のための元データの収集が必要です。
データは2種類、原価データと案件・製品の属性データです。

原価データは、案件に投入された原価とそのタイミングのデータです。
面積原価管理による生産性を把握するためには、
タイミングを含めたデータの把握が必要になります。

案件・製品の属性データとは、生産性に影響を与える属性です。
建設業の例で言えば、その案件が、一般戸建て住宅なのか、マンション建築なのか、
店舗なのかなどの用途や、基礎の建築なのか、外壁の建築なのか、屋根、内装などの
建築など、類似の案件での比較を可能にするための属性です。

このような属性をうまく分類しておくと、分析の視点を類似の案件間に絞り込むこと
ができ、意味のある比較が可能になります。

詳細は、「生産性向上ITツール:BIツール」を参照ください。

3. 分析の切り口

案件・製品の属性データとは、生産性に大きく影響を与える属性です。
逆に言うと、属性データの異なる案件の生産性比較はあまり意味がないということです。

建設業の例で言えば、その案件が、一般戸建て住宅なのか、マンション建築なのか、
店舗なのかなどの用途や、基礎の建築なのか、外壁の建築なのか、屋根、内装などの
建築などの属性データが、生産性の比較を可能にするための属性です。

サービス業でも同様です。
例えば、システム開発会社であれば、開発するシステムの業種、業務、開発規模、利用
するITツールなどです。

これまで、生産性データの具体的な議論にならないのは、この辺お整理がないまま、
場当たり的にデータを収集しようとしたためです。

このような分析の切り口を意識した案件・製品の属性が生産性データににうまく組み込めて
いると、色々な視点から生産性の分析を行うことができます。

生産性の向上に役立つと思われる分析の視点は次のようなものが考えられます。

・類似案件・工程別の生産性比較
・類似案件・工程別・要員別の生産性比較
・類似案件・工程別・部門別の生産性比較
・顧客別案件・製品の生産性比較
・以上に関する時系列分析
など

これまで感覚的にしか掴めていなかった生産性がこのように定量的に分析・評価する事ができます。

詳細は、「生産性向上ITツール:BIツール」を参照ください。

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