作業の生産性を上げるために必要な取り組みというと、皆さんはどんなものを思い浮かべますか？
「作業導線の短縮」「レイアウト改善」「遅い作業者の教育」
こういった答えが多いかと思います。これらは、作業のやり方を見直す「作業改善」のメニューです。
確かに作業改善も有効なのですが、私が一番大切だと思うことは別にあります。
「作業の量に合わせて、正しい人数を入れること」
物流現場の作業生産性を最も大きく左右するのは、この、「人数配置」です。
下の図を見てください、この食品卸物流センターでは、午前中と午後で作業量のバランスが全く違います。
スーパーやドラッグストアからのEOS受注が午前で締め切られ、午後1時とか2次に一斉に出荷指示が出るからです。
ピッキング作業の生産性 午前午後別
「csピッキング」「psピッキング」の処理量を「午前」と「午後」にわけてとると、このバランスを数字ではっきりつかむことができます。
ざっくり言って、午前の作業量を1とすると午後の作業量は4になっています。
これに対して、作業者の「投入人時」はどうなってるかというと、
○月×日の実績で、csピッキングでは、午前の延べ人数が1,250分、午後は2,200分。
午前9時から12時まで7人、午後は1時から5時まで9人が投入され、一部の人は残業もしています。
作業量は1対4なのに、人の入れ方は7対9。明らかにアンバランスで、午前は人が余っています。
このアンバランスの悪影響は、「1処理あたり時間」を午前、午後別に出すと明らかになります。
「csピッキング」の1処理あたり時間は
午前69.4秒/cs
午後28.2秒/cs
午後の生産性は、無駄を省いた「正味時間」だけを測定して出した「標準作業時間」まであと少しという高いレベルになっています。
しかし、一日を通してみると、生産性は40秒台まで落ちてしまう。
いかんせん、午前の生産性が低すぎるのです。
別のアクティビティの「psピッキング」の数字を見ても、状況はほぼ同じです。
午後の生産性は標準時間に近いところまで高くなっているのに、午前の「人余り」が、全体の生産性を下げているのです。
もうお分かりいただけたと思います、このセンターの生産性改善に最も有効なのは、「午前の投入人数を減らす」という改善です。
処理量にあわせて人を入れる、余分な人を入れないという管理が必要です。
アクティビティごとに2-3割、多い場合は6-7割の無駄な時間があるという作業実態を観察する際には、同時に、「なぜ、その無駄が発生してしまうのか」という理由も観察されます。その観察内容をアクティビティごとに書きだしたのが図版2です。
これらの内容は、「どれだけの無駄があるか」という時間の情報と対にして、アクティビティごとに把握したというところに意味があります。実際に改善するうえで、どの作業のどこを改善すればどれほどの効果が期待できるかということが、明らかになったのです。
◆「作業の標準化」ができている物流センターは稀
「作業の標準化」は、よく耳にする作業改善のキーワードです。作業効率を上げるためには作業を標準化して、どの作業者も同じ手順で作業するように訓練するべきです。そのためには、最も無駄のない手順である「標準作業手順」が定まっていなければなりません。
このような問題意識はあっても、物流センターで「作業の標準化」ができているケースは、実は、かなり稀であると言えます。全くやったことが無いというセンターさえ珍しくありません。
物流センターの作業はオーダーの内容によって手順が異なったり、例外作業が多く発生したりして、やや定型化しづらいという事情は、無論あります。このために、「うちのセンターでは作業の標準化は無理だ」とあきらめてしまうようです。
◆標準作業手順を定める4つのコツ
物流現場での作業標準化への第一歩は、アクティビティを適度な細かさで整理することです。細かすぎるのは禁物です。「つかむ」「歩く」「数える」というような動作レベルの区分ではなく、「ピースピッキング」「スキャン検品」というように目的を持った動作のかたまりレベルで、作業をとらえていきます。アクティビティ数は２０-３０程度、多くても４０個以内が目安です。
標準作業手順は「無駄のない手順」ですが、これを定義するやり方は「現在の作業を観察して、無駄を省く」というアプローチが適当です。現在の作業環境、作業者のレベルを前提として、あきらかに無駄な動きを省くということです。
たとえばピッキングの標準作業手順を定める場合、本来的には、現在の作業現場の設計に改善余地があるということが多くあります。商品の配置をもっと合理的にしたり、ラックのレイアウトを変えたりすれば動線を短くできるはずであるとか、ピッキングリストの並びが悪く補正しながら作業をしなければならないといった内容です。「標準作業手順」は、このような問題も前提条件として、今の現場で達成できるベストな手順を設定します。改善をした暁には「標準作業手順」を変える、それまではこの手順でいこうというものを決めるのです。
標準作業手順で作業した場合の１処理あたり時間である「標準時間」も、実態を観察して無駄な動作を省いたものの平均値で定めます。１件１件のピッキング作業の所要時間には格差がありますが、これを１件ずつ追いかけても管理はできません。平均的などの程度のパフォーマンスが期待できるかということを設定するわけです。
２０－３０個のアクティビティをすべて標準化しようと考える必要はありません。主要なアクティビティから1つずつ取り組んでいけばよいのです。１日の作業の多い順に並べて、上位１０アクティビティの時間を取れば、全作業時間の7-8割をカバーしているのが普通です。上位3つのアクティビティだけでも標準化されれば、確実に効果は上がります。
うちの作業は、客観的にみて速いだろうか、それとも、遅いだろうか？
遅いとすれば、どのくらい遅いのか？
「物流ABC２０の図版でみる、物流センターの見える化」、最初のテーマとして、この「作業の速さ（生産性）の評価」という問題を取り上げてみましょう。
作業の速さを評価するためには、以下のことが必要になります。
１.評価対象とする「作業」を切り分ける
２.「速さ」すなわち1処理あたりの時間をとらえる
３.１処理あたりの時間を評価する基準値を定める
解説の前に、これらの処理を行って、作業生産性を評価をした結果表を見ていただきましょう。
登場する数字は、加工食品卸ＡＣ者の顧客配送を行う「ＡＣ物流センター」の実測データに基づくものです。
最初の「作業の切り分け」を行ったのが、表左に並ぶ「アクティビティ」です。作業コストをアクティビティ毎にコストを求めるのが物流ABCですが、この作業区分は、作業の速さすなわち生産性をみる場合にも使えるということです。ここに挙げたアクティビティは全てではなく、作業生産性を評価したい主要なものに絞り込んでいます。
2つめの「１処理あたり時間」、これも、物流ABC算定で必ず計算する数字です。計算の元になる「根拠データ」を表左側に示しました。
この「１処理あたり時間」の求め方は重要なところなので、少し詳しく解説しておきます。計算の元となる「根拠データ」は、以下のようにしてつかみます。
時間：作業日報から、今日このアクティビティに従事した作業者の作業時間合計をつかむ。
処理量：今日のこのアクティビティの総処理量を、受注データや作業指示データからつかむ。
つまりここでいう「１処理あたり時間」は、総時間を総処理量で割って求める平均値なのです。個々の作業条件や作業者りスキルによる格差は均されており、また、「手待ち」や「迷う時間」「やり直す時間」など、実際の作業で発生している無駄もすべて包括した数字です。今の現場で、実際に、どれだけの速さで作業できているかという実態をとらえる数字だと言えます。
無駄や能力差をすべて包括した平均値は、実態を示す数字ではありますが「正しい数字」ではありません。正しい数字とはすなわち「本来、この時間でできるはずだ」というあるべき数字のことで、物流ＡＢＣではこれを「標準作業時間」として、別途実測を行って求めます。
標準作業時間の実測方法について、詳しくは別の節で解説しますが、アクティビティごとに実際の作業を観察して、無駄な動作（標準動作以外の動作）を除外した正味時間を計測し、これを処理量で割って１処理あたりに直します。ＡＣセンターで実測した標準作業時間が、表中央に、１処理あたり時間と並んで示してあります。
この図版は、現在の作業の速さが「正しい数字」とどれだけ隔たっているかを見えるようにしています。「１処理あたり時間」と「標準作業時間」の隔たりの分だけ、いまの作業には無駄があり、改善余地があるということです。
通常、物流センターでこの計測を行うと、少ないアクティビティで2-3割、多いものは6-7割の時間が「無駄な時間」であるという結果が出てくるのが普通です。それだけ、作業改善の余地が眠っているということにほかなりません。
「選択の科学」という本が話題になっています。
著者はコロンビア大学ビジネススクールのシーナ・アイエンガー教授。
「選択」の研究の最高権威とされる彼女は、「ジャムの法則」の実証者として、米国のマーケティング界では知られた存在であるそうです。
http://www.bunshun.co.jp/cgi-bin/book_db/book_detail.cgi?isbn=9784163733500
ジャムの法則とは何か、出版元である文芸春秋社の著書紹介では、以下のように紹介されています。
「ジャムの法則」は、アイエンガー教授が、ドレーガーズという高級スーパーマーケットを舞台に、１９９５年に行った実験で、「豊富な選択肢は売り上げをあげる」というお店の方針を実証しようとするものでした。
ところが、結果は逆、２４種類のジャムを売り場に並べたときと、６種類のジャムを売り場に並べたときでは、前者は、後者の売り上げの１０分の１しかなかったのです。
この結果が実証的に確かめられると、金融商品のバリエーションから、洗剤などの消費財、はては、コンサル会社のコンサルの方法まで、選択肢を絞ることで、顧客満足をあげるというふうに変わっていったのでした。
「豊富な選択肢は、売上増に貢献しない。
選択肢を絞ることで、顧客満足を上げる方法がある」
この指摘は、物流の世界でコスト削減をミッションとして奉職する者として、まさに、快哉を叫びたい内容です。
アイテムが多すぎること、豊富な選択肢を用意して少量多頻度の補充をもとめる顧客の要求に応えなければならないこと。
これがどれだけ物流の効率を下げ、負荷を大きくしていることか。
物流ABCは多頻度少量出荷の非効率を「コスト」で切り出して、見える化する技法です。
ここで発信できるメッセージは、「こんなにコストをかけても、お客さんの要望に応えるのは採算の合うことですか？合わないなら、やめるべきではないですか？」という問いかけが限界でした。
お客さんの要望に応えることは、実はお客さんのためにはならない場合がある。
いつでもどこでも、いるだけすぐに届けますというサービスは、お客さんの商品管理の緊迫性を削ぎ、結果的として管理能力を退化させてしまったという事態が多発しているからだ。
顧客のニーズにこたえることに懸命になるあまり、顧客をスポイルし、ダメにしてしまうのだ。
持論としてこのような考えは持っていましたが、実証までは至っていませんでした。
以下、回を分けて、アイエンガー教授の実証とその科学的根拠を紹介していきます。
物流ABCは「物流センターに眠っている「データ」を「情報」に変えるツール」です。
その役立ちは、「収益悪化の芽を見えるようにする」というところにあります。
物流センターには、会社にとって価値のあるデータがたくさんあります。
どの商品が、いつ、どれだけ出荷されているかどの顧客が、何を、どれだけずつ、注文してきているか
どの顧客から、注文に加えてどんな頼みごとをされているのか
これらの質問に答えを出すためのデータは、すべて物流センターにあります。会社の供給活動が、いま、どうなっているか、うまくいっているか、何か問題がおこっている部分はないのか。一番早く、適切につかめる場所が、物流センターであるということです。
「供給活動がうまくいっていない」ということで、会社に損失を与えるのは「注文通りに届けられない」、もしくは、「届けるのにコストがかかりすぎる」という事態です。この原因として、大きくわけて2つの問題が考えられます。1つは、注文に応じて出荷し届けるという「物流活動」の問題、もう一つは在庫問題です。
在庫問題は別のところで語るとして、物流ABCが役に立つのは、物流活動の問題を数字で明らかにできるというところです。活動のどこにどんな無駄があるか、何が非効率の原因になっているのか。非効率やコスト上昇の原因は、物流センターの作業方法だけにあるわけではありません。コストの合わない注文の仕方をしてくる顧客がいる、手間のかかる作業を頼まれている、返品が増えている。こういった、物流センターにとっては「外的な要因」といえる要素がむしろ大きいのですが、会社にとってみれば、これらの変化は収益悪化の原因としてつかんでおくべき情報です。
会社の収益を悪化させる恐れのある取引の変化を、情報として発信する。このためには「どの顧客のどの頼みにいくらのコストがかかっているか」を示すことが不可欠になります。このための分析ツールが物流ABCなのです。
「バラ出荷の発生でコストが増える」という事実を、アクティビティ単価で把握しておくと、注文の細かさとコストの関係をクリアにつかむことができます。
たとえば
かつて全体の1割程度だったバラ出荷が3割まで増えたという場合にコストはどのくらい上がっているか
これを実際に計算してみると以下のようになります。
バラが1割から3割に増えると、コストは1.9倍になる！
この数字は標準的なものというわけではありませんが、個々の単価は事例に基づいています。
本来、ケース出荷を想定して作られているセンターでバラ出荷が増えているという場合、このくらいのコストがかかっていることは珍しくないと思います。
物流ABCで計算する「アクティビティ単価」は、物流活動の中で行っているさまざまな作業の月間平均単価です。
たとえば以下のように計算されます
アクティビティ単価を計算すると、こんなことを明らかにできます。
ケース単位の出荷作業と、バラ単位の出荷作業
コストはどのくらい違うのか？
計算方法は以下の通りです
「1ケース」の注文に応えるコストは、1ケースあたり
商品入荷5円 ＋ ピッキングケース12円 で 17円です。
これがバラになると、余分にかかる作業があります。
すなわち、
ケース箱開け2.5円＋ピッキングバラ4.5円＋バラ検品梱包8円
これで、１バラ（１個）につき15円のコストが加算されます。
フロー図では商品入荷のコストも足しこみ、1バラあたりの出荷コストを15.5円と計算しています。
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