社会人MBA-技術者編

December 30, 2007

シックスシグマ⑤(ボトルネックを探し出せ!)

Wekaに関する記事はweka データマイニング記事よりご覧ください。

チームが編成されると、実際のデータ取得が開始される。テーマはトップダウンで生産効率の向上と定められているので、そこからカイゼンすべきボトルネックを見出すことがデータ取得の目的となる。

工場での取り組みとして、このようなテーマは多く取り組まれている。経済効果は、損益分岐の観点から、売上高(販売数量)を固定し、固定費用を削減することで生み出される。

例えば、1日に100単位の生産能力を有する生産ラインにおいて、何らかの故障で80単位しか生産できない場合、残りの20単位の生産は従業員の残業、余分な生産設備の稼動でカバーされる。そこで、故障の様子を把握し、「ボトルネックがA工程で5単位分に相当する」と判明すると、A工程のカイゼンに尽力するのである。このような工場でのプロジェクトはプロセスが生産設備そのものであることから、プロセスが考えやすく、従来らか行われているカイゼン活動と親和性が高いため、研修プロジェクトでは頻度が高く用いられている。

とは、教科書的な回答であり、シックスシグマに関わらず品質の教本には書かれていることである。しかしながら、実際にこれを行うことは大変に忍耐が必要である。

第一に、測定日数をどの程度に設定すれば、ボトルネックを見出すに足りる期間かは、余程の不良工程がないと把握できない(カイゼンが進んでいるため:ちなみにこのような場合、本記事図のパレート図では平たい棒グラフが並ぶこととなる)。

第二に、生産効率とは言っても、実際に測定する指標は「工程の停止時間」であるため、対象のすべての工程を測定することは、生産現場への連絡が徹底していなければ出来ないことでもある(シックスシグマは生産現場にとっては余分な業務であることを忘れがちになる)。

第三に、第二の根源的な理由として、これまでカイゼンが続けられてきた生産現場では、生産効率が向上することは、給料、人員の削減につながることを意味することを強く意識している。

従って、リーダーはデータの取得云々ではなくて、当該プロジェクトに関わる様々な人(本記事の場合は生産現場)とのコミュニケーション力が問われることなり、これは、シックスシグマに限らず、種々のカイゼンを行う上で出てくる種々のシグナルを処理するという点で非常に重要なことである。

さて、わがチームでは、「1週間(工場は24時間稼動)あれば十分」ということで1週間分のデータ取得を行い、ボトルネックを見出した。

それは、最初の打ち合わせで出ていた課題であった。

次に、そのデータをもとに、経済的効果を算出することがタスクである。(つづく)

(「シックスシグマ⑤(ボトルネックを探し出せ!)」了)
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December 29, 2007

シックスシグマ④(チーム結成 能力を集めろ!)

Wekaに関する記事はweka データマイニング記事よりご覧ください。

私が勤める企業では、チームの編成はブラックベルトに任されており、やりやすいように配慮してくれていた。…とはいえ、入社して2年やそこらの若輩者には、逆にこれはつらいもので、シックスシグマ自体が通常の業務以外のことを行なわなければならない、ということより、そもそもシックスシグマ否定派が各所に潜んでいることもある。

幸いにも、私の初めてのチームの中にも否定派はいたかもしれないが、さすがに2年やそこらの若輩者に頼まれれば仕方がない、ということで大きな問題にはならなかった(当時、開発設計を業務としているという点で、生産技術や生産現場との関わりは深かったが、当然、深い人脈は持っていない)。

だから、逆に素直にチームに必要な能力を集めることが出来た。そして、第一回目の打ち合わせを行なったわけであるが、直感的にうまくいくと感じた。彼らは過去の伝説に振り回されるのではなく、また振りかざすのでもなく、データを尊重する姿勢であったからである。

チームには「グリーンベルト」と呼ばれるブラックベルトの手足となるポジションが設定されている。ブラックベルトがプロジェクトをいくつも抱えた場合(研修では1つです)、プロジェクトの成否はグリーンベルトにかかってくる。第一回目の打ち合わせで、生産効率を低めているボトルネックが推定されたので(これは後にデータを取得します)、その課題に関連の深い、生産技術の方にお願いした。結局チームは以下のように編成した。

シックスシグマのチームはクロスファンクショナルなことが特徴である。

チームは計6名。[()内はそのメンバーの特徴です。]
ブラックベルト:私
グリーンベルト:大よそ推定した課題に深く関わっている方(生産技術、AB型っぽい性格)
メンバー:生産現場の方2名(職人気質なベテランとなんでもできる主任)、設計部の方2名(誠実な人と世話好きな人)

現在になって振り返って考えてみると、このチームは私には贅沢なチームであった。

そして、「生産効率」を高めることを目的とし、そのボトルネックを特定する作業(データ取得など)が始まっていくのである。(つづく)

(「シックスシグマ④(チーム結成 能力を集めろ!)」了)
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December 28, 2007

シックスシグマ③(事前研修)

Wekaに関する記事はweka データマイニング記事よりご覧ください。

いよいよコンサルティングを受ける前の社内事前研修が始まった。講師はブラックベルトの先輩が行なうことになっており、さすがにプレゼンテーションも慣れている様子である。
このような企業の姿勢は評価すべきである、と思っている。外部にコンサルティングを依頼する経営決定が下されると、コンサルティングを受ける側は、いくらお客だからと言って、何もしないで望むというのは、失礼である、というより、効率が悪い。理解不十分でコンサルティングの期間を延長されると余計なコストが発生するからである。

さて、内容は、測定システムの構築、FMEA分析、工程能力分析、プロセスの考え方、基礎統計(平均値、中央値、標準偏差、分散、尖度、歪度、グラフ表現など)、各種検定(t検定、等分散検定、中央値検定、分散分析など)、実験計画法、リーン生産…事前研修では、これらを一週間ひたすら座学で学ぶのである。

見てみれば、これらのツールは全く新しいものではないが、それらをシックスシグマと名づけ、マネジメントシステムに落とし込んでいるところが売りなのである。
さらには、将来を嘱望する(出来れば)若手にリーダー(ブラックベルト)を任せるのであるから、エグゼクティブは問題解決能力を測定できる機会となる。

従って、一般従業員には「教育」、ブラックベルトには「問題解決能力」、エグゼクティブには「マネジメント」(何人ものブラックベルトを抱え指示するか=問題解決を待つ姿勢は減点)、とうまく自社に取り込めば、大きな効果となり、良質なコンサルティング会社もそれを望んでいる。

事前研修を終え、オーバーヒート気味の頭を抱えた私の次なる課題は、チーム編成であった。(つづく)

(「シックスシグマ③(事前研修)」了)
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December 26, 2007

シックスシグマ②(稟議)

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とうとうテーマが決定し、生産現場の効率を高めるプロジェクトを実施することになった。早速取り掛かるのは、稟議書の作成である。

『えぇっと、稟議書って何のことだ?』

ってなぐらい、私は若かった(とでも言っておきます)。

まず、予算を聞いてびっくり!私が勤めている企業では、米企業へコンサルティングを依頼するのだが、当時で約350~400万円(/人)だったと記憶している。後に聞いたことだが、500万円もするところもあるそうだ。

『えらいことになってきたな』
正直な感想である。

次にスケジュールの確認である。
第一に、コンサルティングとプロジェクトについて打ち合わせを行なう。

○何が問題?
○考えられる障害は?
○メンバー構成は?
○業務時間をどれぐらいあてられる?
○予想効果金額は?

そう、実はいかなるプロジェクトもこのフェーズが最も重要なのである。

第二に具体的なコンサルティングの日程である。

○研修期間は約6ヶ月
○認定要件は:
①プロジェクトの完了と第二プロジェクトの着手
②プロジェクト報告書の提出
③社内幹部(社長は必須)へのプレゼンテーション

『はぁ…ハードな日程がはじまりそうだ』

「そうそう、統計がわからなければ話にならないから」と先輩から涙なしの統計学 をプレゼント(!?)され、コンサルティングが始まる前に社内研修(一週間)が実施された。(つづく)

(「シックスシグマ②(稟議)」了)
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December 25, 2007

シックスシグマ①(BB候補!?)

*Wekaに関する記事はweka データマイニング記事よりご覧ください

大学院を卒業後、電機メーカーへ就職し、2年が過ぎ、ようやく配属先の開発業務の基礎が固まり始めた頃、上司に呼ばれた。

「お前、シックスシグマやってくれないか?」

当初は”シックスシグマ”といえば、関わっている人がよくデータ取をしていること以外、よく知らなかったので、『教育のことか?』と思い、「はい、わかりました。」と言ったのが始まりであった。

それは、ブラックベルト(=BBとも表現される;と呼ばれるシックスシグマのリーダー的役割)研修の依頼であった。

「後悔先に立たず」とは言ったもので、当時、わが社では、副社長の音頭のもと、シックスシグマを導入し始めて3年目を迎えており、1,2年目の1,2期の先輩は10年選手がゴロゴロしていた。後で聞いた話だが、副社長が人事査定をもとに上から引っ張っていたらしい。

『あぁ、シックスシグマより会社のことの方が知らないことが多いよぉ』

会議に招集されると、副社長と専務が同席しており、熱く語られるのであった…。会議は毎月行なわれ、プロジェクトの進捗状況を報告しなければならず、以後数年の間、苦悩が続くのである。

*  *  *  *

さて、シックスシグマをはじめるに当たり、第一に行なわなければならないことは、
研修で行なうプロジェクトを決めることである(エグゼクティブの方はシックスシグマ自体を行なうかどうかを決めなければなりません!)。

そもそもシックスシグマは品質管理のイメージが強いが、ソニー[1]やGE[2]が導入したのは、品質問題が経営に深く関わっていた背景がある。

ということは、研修用とはいえ、結構荷が重いプロジェクトとなる。さらに、研修用なので研修期間に終わるようなものでなければならない。このことは、研修を受けるブラックベルト候補生より、プロジェクトを定める経営トップや事業トップの方が大変である。

私の場合は、私が開発を担当する製品の生産現場の課長や部長を交えて、そのプロジェクトが選定された。もしも…の際に生産現場の課長はプロジェクトの効果が思わしくなくても効果が出るように効果の貯金をしていてくれたことは今でも大変感謝している。

・・・こうしてブラックベルトへの道が始まったのである(つづく)。

<参考書籍>


[1] ソニーに関して:ダイヤモンド・ハーバード・ビジネス編集部(「シックスシグマの改善インパクト」, ハーバードビジネス1998.7 ダイヤモンド・ハーバード・ライブラリー, ダイヤモンド社)による内容で、ソニーの「精密・小型化を追求するあまりややもすると壊れやすいといわれがち」である状況に対し、社内独自の品質測定値が頭打ち状態となっていた、との記載より。
[2] GEに関して:J・ウェルチ,ジョン・A・バーン, 宮本喜一訳,『わが経営 下』, 日経ビジネス人文庫,p192, 2005. より。

(「シックスシグマ①(BB候補!?)」了)
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December 11, 2007

Wekaを起動する(補足 研究開発部門での使用)

研究開発では、特に化学反応を伴う業務では、統計解析は線形的であるため分析が困難である。さらに、実験においては、例えば、A~Dまでの4因子が挙げられても、AについてA1、A2、A3などB~Dの条件は固定してAの挙動を確認することが多い。いわゆる一因子実験である。

この方法はある意味、最もロバストな方法であるが、例えば:
A:A1で+2
B:B4で+5
C:C1で+3
D:D2で+3(A~Dの総和は+13)
と、一因子実験から導かれたA,B,C,Dそれぞれの最適条件を組み合わせると+13が得られそうであるが(特性は望大特性とすると)、その組合せを実験すると+3程度と期待通りにはならない。(←本当に多い!)

そういったことから、実験計画法やタグチメソッドなどの手法を推奨されているが、それらは最適化に用いるもので、いくつもの因子を考えている研究開発者はいずれは最適化が必要だとは感じていても、研究開発の当初からは、(交互作用を把握することを目的とすると)実験計画が膨大になり、受け入れがたい。

となると、一因子実験の集合を分析するしかない

問題はその分析であるが、今のところ、それらをニューラルを用いて分析し、wekaでの予測機能を使用し、実験計画法(交互作用を詳細に調べるには応答曲面法)でシミュレーションする方法が有効であると思う。

具体的には、wekaで予測するには、下図のように応答因子の欄に"?"を入力し、分析の設定で"More options..."をクリックし、"Output predictions"を選択すれば予測値を計算してくれる。この際に"Test options("choose"の下)"を"Use training set"にしていれば、とりあえずのロジックは組んでくれる。




この際に、上図のcsvファイルで"?"を入力した行を複数にして、実験計画法で設定した因子を設定しておけば、これまでの実験から導き出されるルールをもとにシミュレーションしたことになる

結果を見て?であれば、新たな実験を行うであろうし、議論すべき結果があれば議論するであろうし、シミュレーションはリソース(実験に伴う費用、人件費など)はほぼ皆無なので、無駄なく先に進めると考えてよい(私も100通りほどの実験結果から仕様を決定する際は実際にこの方法で決定した)。

・・・研究開発に「魔法」は存在しないが、工夫は出来るものである

(「Wekaを起動する(補足 研究開発部門での使用)」了)
適宜気づいたことを掲載します。

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*   *   *   *
本記事最後に、「簡単にできる○○」など品質に関係する事柄(書籍など)が多いですが、実際はそうはいきません。その道に入るきっかけとしては興味を持つという意味で賛成ですが、大抵は書籍であれば、それを読んだところで実務者には役に立たないかもしれません(マネージャーにはいいかもしれません)。実際に学習に役立つ書籍を下に挙げますので参考になれば・・・と思います。この他に役立つ書籍やサイトがあれば御連絡ください。

○実験計画法/タグチメソッド
品質設計のための実験計画法(田口玄一/日本規格協会)

○タグチメソッドでも化学・薬学・生物学に応用するには
化学・薬学・生物学の技術開発 (品質工学応用講座)

○TRIZ
TRIZホームページでは『体系的技術革新』が推薦されています。このページでは種々の事例も参照できますのでご覧ください。
*TRIZ手法は多岐にわたりますので概要は内容を紹介する簡単な書籍で把握して、使用する手法をマスターすることがお薦めです。私のそれは「矛盾マトリクス」と「次世代予測」でした。TRIZは産業能率大学 総合研究所が盛んです。

○品質機能展開(QFD)
品質展開入門 (品質機能展開活用マニュアル)
品質展開法(1) 品質機能展開活用マニュアル第 2巻
品質展開法(2) 品質機能展開活用マニュアル第3巻
どれよりこの三部作につきます。

ちなみに、日科技連の提供する統計ソフトでは、QFDの機能がエクセルのマクロで提供されており、統計ソフトとリンクして主成分分析などが行うことが出来るものもあります(上記のタグチメソッドでは「割り付け」が視覚的にできてわかりやすいです)。企業実務での統計ソフトではこの他にMinitab(構造計画研究所)が販売されております。もともと日本製ではなかったので「シックスシグマ」において多くパッケージされていたソフトウェアでもあります(私がシックスシグマのコンサルティングを受けた米企業ではMinitabを使用していました)。ver14は日本語版です。学術ではSPSSが多いようです(在籍していたビジネススクールではSPSSでした)。フリーなものでは"R"がありますが、残念ながら使用したことがなくわかりません。

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