生産改善」カテゴリーアーカイブ

データを看える化

 工程内不良率のデータをきちんと収集しているが、何のために収集しているのか不明という事例を良く見る。

工場全体の工程内不良率が毎日集計されており、翌日にはそのデータが出てくる。データは各ラインから上った生産ロット毎の工程内不良率をエクセルで集計している。ピボットテーブルまで使った高度な集計処理をしている。

しかし出てきたデータはただの数字の羅列で、ここからは何を言いたいのか、データを収集した意図が見えてこない。

まずはデータを看える化する。
工程内不良率を折線グラフにするだけでも相当に違う。
更にこのデータから何をしたいのか、その意図に従ってデータを加工する。

工程内不良の発生要因によって層別をする。
例えば部材ロット、生産ライン別にデータを層別し、各要因の工程不良率に対する影響度を分散分析により評価する。この分析により部材のロットが工程不良に与える影響が支配的であり、生産ラインの違いは誤差と判断できれば、工程内不良をp管理図でモニターしていれば、部材の品質改善に役立てる事が
できる。

工程内不良を低減しようとして部材を全数検査した後生産投入した。しかし工程内不良率は上がってしまった。
この様な場合に、事前に工程内不良の支配的要因が何かを把握していなければ、部材の検査・選別方法が悪いのか、工程内不良の支配的要因が部材以外にあるのかを判断する事ができない。

品質管理には統計的手法が威力を発揮する。
中国語の良いテキストは見た事が無いが、日本語ならば良いテキストはある。これは日系企業にとって有利な条件だと思う。あなたの工場でもこの優位性を活用してみてはいかがだろうか。


このコラムは、2009年7月27日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第第108号に掲載した記事です。

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【中国生産現場から品質改善・経営革新】

ムダ取り

 生産改善の仕事をするときは、まずモノの流れを見えるようにする。そして作業のムダ取りに多くの時間を割いている。機械化による人員削減を考えておられる工場でも同じだ。
作業改善をせずに機械化してしまえば、ムダも一緒に機械化してしまうことになる。

ボトルネックになっている作業のムダ、ムラ、ムリを省く。モノの置き方、手の動かし方を最適にすれば、2秒3秒とサイクルタイムが短くなる。小さな改善だが、これをすることにより、一緒に改善活動をしているメンバーがこつを飲み込むのを目的にしている。この小さな改善は、現場が継続して行かなければならない仕事だからだ。コンサルの仕事が終わった後でも、改善を継続するためには、現場の改善力をつけなければならない。

各工程のサイクルタイムがタクトタイムに対して余裕が出てきたら、工程間で作業の組み換えをして、作業員を抜いてゆく。省人化により改善の効果が加速してくる。この段階で半自動化を検討すると、効果は更に加速する。

4人で分担していた作業を、半自動機でナガラ化し3人減らしたこともある。
前段で、工程の流れをすっきりさせ、作業のムダ取りをしなければ、うまくは行かなかっただろう。

意外にも、日々生産をしている人たちには気が付かない様だ。
仕掛品を置く棚の場所を変えただけで、十数%生産効率が上がったこともある。毎日仕事をしていると、その場所が当たり前になってしまい、動かすと言う発想が出てこないのだろう。

コツは簡単だ、作業を見ていてムダな動作をやめればよいのだ。
まとめて作ったほうが得だと言う考えも捨てた方が良い。取り置きのムダが発生する。
治工具の交換が発生するので、まとめて作ったほうが得だと、安易に考えない。
どうすれば治工具の交換が早くなるか。
どうすれば治工具を交換しなくてすむか。
と言う考え方をすれば、改善ができる。


このコラムは、2011年3月7日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第195号に掲載した記事です。

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「改善のプロ」派遣します 日産、ムダの省き方伝授

「改善のプロ」派遣します 日産、ムダの省き方伝授

 日産自動車は経験豊かな生産現場の「改善のプロ」を、異業種にも活用してもらうコンサルティングビジネスを強化する。当初は取引先の部品メーカーの生産効率化が主眼だったが、無駄をなくす取り組みはあらゆる業務やサービスに応用できると判断した。

 日産の研修施設「日産ラーニングセンター」の指導員10人を、企業の希望に応じて派遣する仕組み。いずれも生産ラインの効率化などに取り組んできた50~60代のベテランだ。日産は生産工程を細かく分け、作業時間や在庫を管理して無駄を省く手法を採り入れており、そのノウハウを異業種の業務改善にいかす。

asahi.comより

 いわゆる「トヨタ方式」が業界を越えて色々な業種の作業、サービス改善に役立っている。トヨタ方式を他業種に展開する「NPS研究会」には、お菓子から工場オートメーションシステムまでのモノ造り、レストランなどの非製造業が参加している。

日産のこの取り組みも、

  • コールセンターの採用面接。
  • 病院の待ち時間削減。
  • レストランの食料在庫の削減。
  • 保育園での作業改善。

に役立っているという。

モノ造りの業界で高度に発達した品質改善、作業改善手法が広く異業種にも活かされるべきであろう。


このコラムは、2009年7月6日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第105号に掲載した記事です。

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無料工場診断

 今回は縫製工場を訪問した。

華南地区は元々ニット系の服飾品生産が多かったようだが、香港系、中国系の工場が廃業に追い込まれたりしている。又力のある会社はベトナムなどに転出しており、同業者が減っているという。

訪問した工場は、自社ブランドを持ったメーカなので比較的優位な経営環境にあると思われる。しかしOEM生産主体の工場は厳しい価格競争と、労務費の上昇の両面のプレッシャーに耐え切れないところが出てきてしまったのであろう。

生産現場を見せていただくと、工業製品の生産というよりは、工芸製品の生産といったほうがぴたりと来る現場である。とはいえ必ず工業製品の生産性改善手法・コストダウン手法は適用可能である。
まずは生産工程の整理整頓をしモノの流れを見えるようにする。その上で制約条件となっている工程から順番に改善を進める。
そんなアドバイスをしてきた。


このコラムは、2008年9月8日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第50号に掲載した記事です。

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改善提案制度

先週の記事「カイゼン活動」について読者様からご感想をいただいた。

カイゼン活動の記事を読んで感じたのですが、中国企業でカイゼンを定着させるのはなかなか難しいですね。(私のやり方が悪いだけかも知れませんが・・・)
 
弊社でも改善提案制度を制定し、最初はそこそこ提出されていましたが、最近ではピタリと止まってしまいました。
 
良い提案には賞金を出し、部署員の前で表彰したり、「会社の為では無く、自分の為だと思って提出して下さい」という内容で周知もしましたが、なかなか定着しません。
 
 定着に向けて、まだまだ試行錯誤が必要です。

この読者様の工場に早速「無料工場診断」に押しかけた(笑)

電子応用製品の生産をしておられる工場で、古い設備をきちんとメンテナンスして使いこなしている立派な工場であった。
中華系の工場は最新設備にドンと投資をするが、きちんとしたメンテナンスができていないところが多い。こういう工場からは「モノ造りの心」が伝わってこない。
たとえ設備が古くても。設備・治工具などきちんとメンテナンスし、自分たちの工夫を入れ込んだ工場のほうが高い技術力が感じられるものだ。

早速日本人幹部、中国人幹部の皆さんと生産現場を一回りした。生産現場で具体的な改善方法を提案させていただいた。
3時間ほどの短い時間であったが中国人幹部の皆さんに改善の勘所をお伝えできたと思っている。

直接現場のリーダや作業員を指導している中国人幹部の皆さんの改善に対する理解が深まれば、改善提案制度も活性化するのではないだろうか。今回の訪問で具体的な改善以外にも改善提案制度の活性化にもお役に立てれば、望外の喜びである。

またこの工場はR&D部署を持っておられ、政府からハイテク企業の認定を受けている。ハイテク企業に認定されると、税制などの優遇も受けられる。私自も大変参考になる工場であった。


このコラムは、2008年6月30日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第40号に掲載した記事を修正・加筆しました。

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改善指導

 ある工場(バスを生産する中国企業)の改善指導が先週終了した。半年余りかけ精益生産項目(リーン・プロダクション・プロジェクト)を指導した。

内陸部にある工場を初めて訪問した時は、寒い寒いを連発していたが、最終回は蒸し風呂のような暑さにばて気味となった(笑)

この工場の経営者からは、精益生産を工場に根付かせるため、プロジェクトチーム(精益生産項目と言う部署を新設していた)を指導して欲しいと依頼を受けた。

実はこの工場の親会社を無料診断で訪問したことがあり、いきなりリーン・プロダクションに取り組めるレベルにないと推定していた。まずはリーン・プロダクションの基本となる5Sの指導から始める事とした。それと平行して、生産現場の作業改善の指導をした。

指導していると、色々な問題点が見えて来て、実はリーン・プロダクションなどと言っているレベルではない事が分かって来る(苦笑)
製品企画から量産に移るまでの、仕組みがきちんと機能する様にする必要がある。更に品質保証システムも脆弱生が見えてくる。

などなど課題が沢山ある工場だ。その分成長機会が沢山ある。
組織改革が必要と判断したが、経営者に「外科手術」を受ける勇気を与えられなかった。

5Sと作業改善の指導をしながら、開発、品証のメンバーの意識を上げる事とし本格的な外科手術は次回のプロジェクトでやろうと言う事で指導をして来た。

こちらの指導がなかなか理解出来ないようで、進歩はかなり遅かった。
しかし最終回の進歩がずば抜けて高かった。今までの分が一気にメンバーの腑に落ちて、オセロの四隅を取ったように、一気に変わった。

どうもこの工場のメンバーは、視覚的に指導するのが合っていた様だ。
ビデオカメラを使った指導を始めたら、一気に理解が深まった様だ。ある作業のビデオを見せて「この作業員を楽にしてやれ」と言ったら、次の日には作業用の治具が出来ていた。現場で指導するより、ビデオ映像の方が効果が高いなんて思っていなかった(笑)
効果があるからには、これからはもっとビデオ改善を取り入れて行く事にした。

この指導先は、最終回の指導以降も改善が継続している。
遅咲きだったが、指導したメンバーが力を発揮する様になって来た。

先週末には、残業をしても一日に3台しか作れなかったのが、定時だけで3.5台作れる様になったと、報告があった。最終回には、目標を定時だけで4台に設定して来た。多分今週中には達成するだろう。

実は指導のあと、経営者、メンバーと一緒に食事会をした。
この席で一月に2,000台作れる様になったら、見に来るからと、約束して来た。一日8台だから今の目標の倍だ。


このコラムは、2013年7月15日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第318号に掲載した記事に加筆しました。

生産性改善

 20世紀当初、フレデリック・テイラーが「科学的管理」を提唱し作業の標準化がなされる。要素作業を定義して作業を標準化し、作業時間を定義した。ギルブレイスのサーブリック法はこの頃に開発されている。
つまり科学的管理は「いかに作るか」を定義した。

その後ウェスタン・エレクトリック社ホーソン工場で作業効率向上の実験が行われた。この実験に参加したエルトン・メイヨーは生産性の改善は作業環境に依存せず、作業者の心理的要因に依存することを発見している。

これらの研究が役に立ったのは、単純労働であろう。知識労働に同様な手法を用いても生産性は改善しないだろう。従来の科学的管理は作業動作に注目しており、動作を伴わない知識労働には無力だ。

知識労働の最善の改善は「止めること」だ。
もちろん全て止めてしまうわけではない。作業の目的、得たい結果、必要性を理解し、必要ないことをやめる。

例えば、参考資料を探し、コピーを取って、分類別のファイルに格納する、と言う作業があったとする。この作業の目的は、参考資料を閲覧可能にする、と言うことになるだろう。であるならば参考資料はネットで探し、共有ディスクに格納するだけでいい。コピーは止める。分類別のファイルは作らない、検索機能で代用。当然書棚も必要なくなる。

上記の作業で知的作業と言えるのは、参考資料を読んで新しい事を考える時間だけだ。知的作業の改善は、価値を創造する仕事に集中することだ。


このコラムは、2020年11月23日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第1062号に掲載した記事に加筆しました。

改善の効果

 先週は、生産改善の指導をさせていただいているお客様で第三期最終回の訪問指導に伺った。

前回訪問時に、アドバイスした改善点、自主的に取り組んだ改善点の発表を聞くと、改善効果は総額23万元/年となった。この金額は、純粋に改善コストダウン分だけであり、改善の結果スペース削減、不良の減少などの効果は加算されていない。

今回の改善事例発表には、現場の班長、作業員からの提案も2件含まれていた。
今指導しているメンバーが、班長や作業員の改善指導が出来る様になって来たという事だ。

問題を改善出来る能力。
問題を発見して改善出来る能力。
改善が継続される習慣。
という3ステップの最終章まで到達したと言う、達成感を感じた。

メンバーたちは余り実感していないかもしれないが、経営幹部の方から「2年前と比較して、明らかに改善の着眼点に変化が見られる」と評価を受けた。

こういう評価が、メンバーの改善意欲を更にひき出し、より高い挑戦に取り組むことになる。


このコラムは、2013年2月4日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第295号に掲載した記事に加筆しました。

データを看える化

 工程内不良率のデータをきちんと収集しているが、何のために収集しているのか不明という事例を良く見る。

工場全体の工程内不良率が毎日集計されており、翌日にはそのデータが出てくる。データは各ラインから上った生産ロット毎の工程内不良率をエクセルで集計している。ピボットテーブルまで使った高度な集計処理をしている。

しかし出てきたデータはただの数字の羅列で、ここからは何を言いたいのか、データを収集した意図が見えてこない。

まずはデータを看える化する。
工程内不良率を折線グラフにするだけでも相当に違う。
更にこのデータから何をしたいのか、その意図に従ってデータを加工する。データを加工すると言ってもデータそのものを加工するわけではない。データの見せ方を加工するという意味だ。

工程内不良の発生要因によって層別をする。
例えば部材ロット、生産ライン別にデータを層別し、各要因の工程不良率に対する影響度を分散分析により評価する。
この分析により部材のロットが工程不良に与える影響が支配的であり、生産ラインの違いは誤差と判断できれば、工程内不良をp管理図でモニターしていれば、部材の品質改善に役立てる事ができる。

工程内不良を低減しようとして部材を全数検査した後生産投入した。しかし工程内不良率は上がってしまった。
この様な場合に、事前に工程内不良の支配的要因が何かを把握していなければ、部材の検査・選別方法が悪いのか、工程内不良の支配的要因が部材以外にあるのかを判断する事ができない。

品質管理には統計的手法が威力を発揮する。
中国語の良いテキストは見た事が無いが、日本語ならば良いテキストはある。
これは日系企業にとって有利な条件だと思う。あなたの工場でもこの優位性を活用してみてはいかがだろうか。


このコラムは、2009年7月27日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第108号に掲載した記事です。

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実験計画法

 毎月定期的に開催している「品質道場」で、統計的品質管理もテーマとして取り上げている。そこで分散分析も教えている。随分前になるが、工程改善を指導していた工場で、実験計画法を教えようとしたことがある。分散分析が理解出来れば、その延長で実験計画法も使える様になるはずだと考えた。

しかし日本から赴任しておられた経営幹部から、実験計画法はハードルが高い、と辞退された(苦笑)その時は諦めたが、計算式を埋め込んだワークシートを用意し、実験計画法の意味と使い方を理解してもらえば応用出来るはずだと、チャンスを待っていた。

たまたまQCC活動を指導しているお客様工場で、現状の加工技術を別の技術に置き換えて圧倒的なコストダウンを目指すサークルが出て来た。加工条件を決めるために実験計画法を応用するチャンスが来た。満を持して先週末に半日かけて実験計画法の研修をした。

間接部門を含めて十人前後の中国人幹部に実験計画法を教えた。
本来応用して欲しいサークルのリーダは、全く違うアプローチを考えていた様で、余り熱心に研修を聞いていなかった(苦笑)研修の終盤になって、この研修は自分のためにやってくれたんだと気が付いた様だ(笑)

更に数学とは縁がなさそうな製造部門の女性管理者も非常に興味を持ち、研修後に質問で食いついて来た。数式は理解出来ないが、意味は理解出来た様だ。

途中で気が付いたリーダと、女性管理者の二人が実験計画法を応用して成果を出せば、この会社では普通に実験計画法を使う様になるだろう。今週は全力でフォローする予定だ。


このコラムは、2015年5月18日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第424号に掲載した記事です。

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