山九株式会社様
業種：物流業
導入拠点数：3
導入前の課題
出退勤時刻と作業時間を手間なく一元管理したかった
北港物流センターでは、出退勤時刻と実労時間の記入シート、1日の作業内訳の記入シートの2種類の紙を毎日作業者に提出させていたが、データを管理するためにExcelへ転記することが手間だと感じていた。
また、作業者は1日の終わりに記憶を辿って作業内訳を記入していくため精度がイマイチであったり、手書きのため読みづらい、出退勤時刻と実労時間の計算が合わないなどで本人確認の手間が発生したりするなどの課題もあった。
そこで、タブレットを使って出退勤時刻の記録と作業時間の実績を蓄積できるロジメーターの導入検討を開始した。
導入効果
Excel集計の事務工数をゼロに
北港物流センターは全体で日々250名程の作業者が勤務しているが、まずは70～80名程のピッキング工程のみでロジメーターの導入を開始した。
ロジメーターで作業実績や勤怠のデータが自動集計されることによって、これまでピッキング工程だけで日々1時間ほどかけていたデータ集計時間をゼロにすることができた。
物量と生産性の相関を分析し、人員計画の精度向上
ロジメーターでデータを取得することにより、事務工数が軽減されたことの他にも、取得データの粒度を細かくすることによる分析精度の向上にも繋がっている。これまでは作業者が退勤する際に1日の作業実績をまとめて記入していたため粗い集計しかできなかったが、ロジメーターではリアルタイムで打刻していくため項目ごとの細かい時間集計ができるようになった。（これまではピッキング全体での生産性を取っていたが、フロア毎/商品種類毎に生産性が取れるようになった）
精度が上がったデータを基に、月次で生産性の振り返りを行っている。物量の波動に対しての生産性の傾向を把握することによって、予定物量に対する必要人時を計算し、残業が発生しそうな場合は急ぎではない作業を削ったり、他のグループへ早めに応援の要請をしたりすることもできるようになった。反対に自グループの人時が余りそうな場合は、応援に出す計画を前もって立てることもできるようになった。
KPIモニターを利用して社内報告の手間も軽減
取得した実績を社内で共有する際、共有相手のポジションによって粒度を変えて報告する必要がある。
例えば上司に報告する際には作業をある程度まとめた単位での生産性を伝える必要があるが、ロジメーターでは詳細な分析をするために細かめにデータを取得しているため、まとめた単位に集計し直す必要があった。
そこで、KPIモニターで共有用のまとめた単位での生産性レポートを作成することで、ロジメーターで取得したデータが自動でまとめられ、報告のための資料作成の手間もなくなった。KPIモニターでまとめた単位で上司と改善ポイントがどこにあるかを話し合った後、現場へはロジメーター上の作業別の細かい単位で説明をするという使い分けをしている。
導入時の苦労や工夫、今後の展望など
全体の人数が多いため、特定の工程で先行導入
前述の通り北港物流センターでは全体で250名程の作業者がいるため、センター全体に一斉に運用を定着させるのは不安があった。そのため、まずはピッキング工程だけで先行してロジメーターの導入を開始した。現在はピッキング工程の管理者が十分にロジメーターを使いこなすことができるようになったため、他工程の管理者をサポートしながらスムーズに導入を進めることができる状態になった。
センター内全ての工程でロジメーターを導入することによって、紙の出退勤管理を完全に廃止することができ、更に応受援のやり取りもよりやりやすくなるため、早期にセンター全体へ横展開することを計画している。
センター全体での収支管理や最適配置の検討に活用していく
センター全体にロジメーターを導入することができたら、次は収支の一元管理を目標としている。
現時点でピッキング工程の収支はロジメーター上で確認できるようになったため、今後は全工程まとめて日次での勝ち負けがわかるようにしていきたい。
週単位で振り返りを行い、前週の反省をすぐに翌週に活かすことで改善のサイクルを早めていくことを目指している。
また、センター全体での人員最適配置も考えていきたい。
そのためには全工程で生産性を精度高く取得することや、スタッフ別の業務経験の蓄積/可視化をすることが必要になる。
スタッフ別の業務経験が一覧で確認できる「経験早見表」や、月間の物量見込みに対する各工程の必要人時を算出できる「月間ボード」の機能が有用となるかもしれないので、今後の機能アップデートに期待している。