株式会社日本アクセス様
業種：食品卸
導入拠点数：104拠点
導入前の課題
細かいデータの取得が難しかったため、総人時からの理論値ベースで分析をしていた
これまでは庫内作業の生産性や投下人時を確認するために、作業者が手書きした短冊を管理者が集計する手法を採用していた。
従来の方法では作業者の総労働時間のみしか実数値での集計ができず、工程別の割り振りについては各工程に比率を設けて案分をするような理論値ベースでの試算となっていた。
そのため大まかな項目をみなし時間で分析することしかできず、分析の精度に課題感を持っている状況だった。
また、手書きの短冊を集計する業務に毎日かなりの時間をかけていたため、データ取得をするために事務作業時間が多くかかってしまっていることも課題であった。
そこで、比較的細かい粒度でのデータ取得と集計を簡易的に行い、全国の拠点での統一管理ができるようになることを目的にロジメーターの導入検討を開始した。
導入効果
実績値をベースにセンター間での横比較ができるようになった
ロジメーターを導入している約 100 拠点のうち、半数以上はコンビニエンスストア向けの専用センターとなっており、各拠点で行われている業務内容はほとんど同じである。
そのため、ロジメーターで取得する項目に全国統一のルールを設け、同じ指標でセンター間比較を行うことができるようにすることで、各拠点での生産性差異を分析しながら全体の底上げができるような体制を整えた。
これまでの紙運用では粗い粒度の理論値でしか比較できていなかったが、ロジメーターを使用すると各作業にかけた時間を秒単位の実績値として取得することができるため、細かい粒度で高精度なデータを収集することができるようになった。
入荷トラックの発着時間も管理し、遠隔地での情報確認をトライアル
通常は庫内作業のデータを取得することが目的のロジメーターを、入荷トラックの発着時間管理にも活用している。
これまではそれぞれの取引先との間で設定されている発着時間が守られているかの確認をするために手書きのリストを使用していたが、こちらも庫内作業の短冊と同様にデータ化するための手間がかかってしまったり、当日の発着状況をリアルタイムに確認することができなかったりすることに不便さを感じていた。
ロジメーターで発着時間管理用のQR コードを発行し、他の庫内作業者と同じように入荷作業の開始と終了を記録することで簡単にデータの取得と蓄積ができるようになった。
取得したデータは、約束の時間に対して遅れることが多い取引先に対して改善要望を出す際のエビデンスなどに活用している。また、当日の打刻状況がわかることで、災害時などに遠隔地からでもリアルタイムに状況が確認できるようになったこともクラウドサービスを活用するメリットとなっている。
現在ロジメーターを発着時間管理に活用している現場は TC かつ待機時間が問題になっていない現場のため、バース予約などの機能までは必要なく、シンプルな時間管理のみを安価に行えるロジメーターを庫内作業データ取得の延長として活用している。
導入時の苦労や工夫、今後の展望など
データ取得項目の更なる細分化と生産性波動の分析深化を目指す
導入当初は現場での慣れを優先させるために、本来求めているデータ粒度よりも少し粗い粒度で取得を始めていた。(仕分けと搬送は本来別々で取得したかったが、当初はまとめて取得していた等)
これから細分化したデータ粒度での運用を開始し、それぞれのセンターでの生産性推移やセンター横並びでの生産性比較の分析を深化させていくことで、生産性波動の原因がレイアウトによるものなのか、作業手順によるものなのかなど、より具体的な議論に取り組めるようにしていきたい。
KPIモニターでセンター間比較の省力化を加速させる
現在ロジメーターで取得した作業データは RPA を活用して自動で CSV 抽出をして別の分析ツールへ連携することで各センターの生産性や作業時間の分析を行っている。
現状でも必要な分析は可能になっているが、RPA のエラーがあった際の確認に手間が取られることがあったり、高度な分析ツールを使用しているために可視化項目の変更をしたい際に容易に変更ができなかったりするなどの課題があるため、一部の分析レポートをロジメーターと自動連係するロジメーター KIPモニター上で作成し始めている。
ロジメーター KPIモニターを使用することで外部システムとの連携が必要なくロジメーターで取得したデータが自動でレポート化されるため、手間とコストをかけずにレポートの管理をすることができる。
まずは主要作業カテゴリを合算した生産性のグラフや作業時間の合計のグラフの構築を進めており、同じフォーマットで全てのセンターの情報や地域別にまとめられた情報が確認できるようになることを目指している。