データを活用して仕事のパフォーマンスを評価する。生産活動の中で日常的に行われていると思う。SPC（統計的工程管理）SQC（統計的品質管理）もその一種だが、１日の生産量、品質の出来映え、納期の遵守率など単純なデータで管理する事も多い。

管理すべき指標に合わせて採取するデータが変わる。
例えば、生産量のデータを毎日記録していても生産性は分からない。生産に要した時間、作業人数を記録する事により一人当たりの単位時間生産量が計算できる。これが生産性の指標になる。

当たり前の事だが、これが出来ていない工場を時々見かける。
ある工場では、品質指標として「直行率」（手直しなしで工程内検査を合格する率）と「品質達成度」を毎日記録していた。「品質達成度」が平均90数％となっている。
日々の推移を見るグラフでは、ほぼ毎日100％を達成しており、１日だけ85％と言う日が有った。これで平均が100％近くになるはずはない。よく見ると、品質達成率が125％の日がある。
またもう一つの品質指標である「直行率」を見ると、0％（手直せずに完成する製品が０個と言う意味）の日が沢山ある。

このような状況で、平均90数％の「品質達成率」と言うのは奇異だ。担当者に「品質達成率」の意味を尋ねると答えられない（笑）

このように作成したグラフが、毎月の経営会議なり品質会議で一人歩きしている。

どこかに間違いがあるはずだ。収集しているデータがおかしい、データを計算しているExcelの計算式がおかしい、指標そのものがおかしい、と言う事を確認しなければならない。

実はこのような事はままある。
標準作業時間を決める時に、ストップウォッチで作業時間を計測しただけの値を使っている。
部品調達率を計算する時に、ベンダーの納期回答に対する差異を使っている。
ベンダーの品質能力の指数に、受け入れ検査合格率だけを使っている。
顧客に対する納期遵守率に、納期変更後の日付を使っている（苦笑）

例を挙げれば、いくらでも出て来るだろう。

またこのような事例は現場だけではない。
経営者がバランスシートしか見ていないのでは？と疑問を持たざるを得ない事例を良く目にする。この様な工場では、材料在庫、中間在庫、完成品在庫が大量にある。こういう状態で受注が増えれば、あっという間に資金がショートし倒産する。

事例に挙げた工場では、コンサルに指導を受けてKPI管理をしている。
グラフを作成するためのExcelシートはコンサルが提供してくれたそうだ。管理すべき指標が正しいのか、指標が正しく管理出来ているのかをコンサルは指導しなかった様だ。

こちらもご参考に
「データの活用」

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このコラムは、2016年8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488号に掲載した記事です。

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