第１５回 ７月２９日 第５章 ４改善とIE 7-11

発表形式の２回目
各自のまとめたものをアップします。訓練ですから、重要なことを選択する技術です。

８月５日は、休講します。次回８月１２日が第１６回目です。

次回の発表は、自分の仕事を稼動分析してみよう！の計測結果です。

第１４回 ７月２２日 第５章 ４ 改善活動とIE

●今回から、センテンス毎に担当者を決めて、各自まとめてきてもらい
　Ａ3用紙に書いて発表しそれを見ながら、補足・解釈・自社では？という視点から
　ディスカッションしました。

　「IE手法」を商業の世界にわかりやすく導入した故渥美俊一氏の業績に感謝。

●次回は、７月２９日　P165-P162 の予定です。

1.インダストリアルエンジニアリング

　　①生産技術=固有技術
　　　機械、設備、工作技術、化学反応

　　②生産プロセス=IE（インダストリアルエンジニアリング）
　　　　作業者・工具・材料・仕掛品

　　　　　　　インプットの管理　 労務・購買・管理・設備

　　　　　　　アウトプットの管理　原価・品質・納期

2.インダストリアル・エンジニアリングの諸手法

　　①工程分析
　　　　工程の連鎖（フローチャート・レイアウト分析）

　　②連合作業分析
　　　　人と機械・人と人

　　③動作研究
　　　　繰り返し動作

　　④時間研究
　　　　標準作業時間

　　⑤稼動分析
　　　　作業時間と分類しその比率を評価
　　　　付加価値を生んでいる時間の計測

　　例　連合作業分析　（図5.14）

　　　　　段取り換え時間→停台時間（機械が止まっている時間）
　　　　　　　　　　　　　　↓
　　　　　　　　　　　　　情報の転写を行っていない（付加価値0）
　　　　　　　　　　　　　　↓
　　　　　　　　　　　　　改善しなければならない。

　　　　　　　　　　　　　調査→手空き時間の発見
　　　　　　　　　　　　　　↓
　　　　　　　　　　　　　予備枠という冶具を作製して停台時間４８分短縮

　　　短縮した時間は、同じ作業をする上で未来永劫節約できる。

　　　「観察」し「分析」し、「判断」している。

　　例2.動作分析

　　　　手待ち=「価値を生んでいない状態」
　　　　　　　↓
　　　　　　見つけることから始まる。

　　　　一人の作業者の中でも、左手と右手の連携によって生産性向上は可能。

　　　　　　　同時に行う・動作を簡素化する・左右対称な動作に近づける・・・

　　例3.微動作分析

　　　　作業→動作→要素　１７種類のギルブレイスのサーブリグ記号
　　　　　　　　　　　　　　つかむ・運ぶ・探す・保持する
3.作業改善

　　「改善」は日本だけではない。やり方が違う改善がある。
　　　　ボトムアップ型現場参加型=「カイゼン」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　↓
　　　　　　　　　IE手法の発展型の一種=「全社的IE」
　　×日本型(JIT.QCサークル.提案制度)=特殊　神秘　ではない。

4.改善のステップ　

　改善=「問題発見、問題解決」のプロセス
　
汎用的問題解決モデル(サイモン1987)　①～⑦=Plan (PDCA)
　　　↓　
　①目標の設定　②現状の測定　③問題点の発見　④原因の追及　⑤改善の代替案の作成
　⑥各代替案の評価　⑦改善案の決定　⑧実施　⑨成果フィードバック　⑩是正
　
　「カイゼン」の特徴=自発的に目標を引き上げること=自ら目標を設定すること

5.管理と改善　(欧米型と日本型の比較)　

　欧米型=現状維持的管理
　　　　　目標標準を固定し、その回りに許容範囲(管理限界)を設定し逸脱した場合
　　　　　原因分析→矯正的行動をとる。
　
　日本型「カイゼン」
　　　　　目標の上方修正　標準を固定しない　小刻みに目標を変更していくこと
　　　　　「標準がないところに改善はない」(今井1988)

6.標準の改定
　
　　フォードシステムの問題点　　　　トヨタ式標準改訂プロセス
　
　　　×標準の後ろ向きの固定　　　　　作業標準は「組長」が設定　　　　
　　　×IE技術者が標準設定　　　　 「組長」=元ベテラン熟練作業者
　　　　　　　　　　　　　　　　　　「組長」=労働組合員
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　新標準=まずは「組長」がやってみせること
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　新標準の文書化=「組長」が実施
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　数か月に一回更改することが決まっている。
　
　「形式知」と「暗黙知」の間の変換のサイクルを遅滞なく回す(知識経営論　野中郁次郎1990)

　引用　山本五十六談　「やって見せ、言って聞かせて、またやらせ、ほめてやらねば人は動かじ」

第１３回 ７月１５日 学習効果とその測定

.学習曲線とは、
　　
　　概念・便利な分析道具　である。
　　　
　　　経験がコストダウンや生産性向上に関係する。
　　　　　
　　　　　×予測精度の過大評価
　　　　　×企業努力によって変更不可能

2.学習曲線とは、
　
　累積生産量が一定比率増えると
　　製品1単位当たり直接労働時間は
　　　一定比率減少する。関係のこと。

　永く同じものを作っているなら
　　効率が良くなるでしょ。

　航空機や半導体では、80%カーブの実例がある。

　産業や製品や企業によってそれぞれのカーブがある。

3.累積生産量OR時間　の関数なのか？

　　どちらだけでもない。

　永くやってれば良くなる？
　問題解決活動時間をかければ効率が良くなる？

　それだけではないようだ。

4.個人学習と組織学習
　
　①個人学習はご褒美の与え方で、促進・維持される。
　
　　個の集まりが組織ではあるが、個だけが学習しても
　　組織学習したことにはならない。

　②組織が学習した実例がある。
　　その要因は、マネジメントである。
　　
　　企業や工場によって生産効率が異なる
　　企業文化が、組織学習を促進される例

5.「予測」なのか「目標」なのか？
　
　　どちらでもない。
　
6.学習曲線の製品間・工場間比較

　製品・地域・企業の違いで曲線の勾配は変化する。

7.製品世代間の学習効果の移転

　モデルチェンジの例
　モデルチェンジ後の勾配は次第に急になる。

　即ち　世代を超えて学習効果は伝達される。

8.工場世代間の学習効果の移転
　
　移転のメカニズムは、ノウハウである。
　先発か後発かによって勾配が異なる。
　
　全ての工場で世代間移転が可能なわけではない。
　マネジメントが要素となる。

第１２回 ７月8日 生産性の概念と測定

とても乱暴なまとめ方ではありますが・・・・

①どんな生産性情報であっても比較する場合には、補正する必要がある。ナマのデータには落とし穴がある。

②全要素生産性は、有効な手段であるが、膨大な労力を測定のために必要とする。

③全要素生産性を変化させる要素は、大きく4つある。
　(不良率・仕掛品在庫・新規投資額・設計変更や生産量変動)

●生産性=インプットとアウトプットの比率　　どちらが分母でも良い。(生産性と生産性関数)
　(生産要素の投入と経済的に有用な産出の比率)

●生産性には、大きく二つある。
　部分生産性と全要素生産性(TFP)

●部分生産性の例
　労働生産性・資本生産性・原材料生産性(歩留まり率、コークス比)

●工程から製品への設計情報の転写の効率(P121図5.3)

●生産性向上のためのアプローチは、2種類
　1.情報転写のスピードを上げること。
　2.情報転写時間のシェアを上げること。→JIT(正味作業時間比率の増大の重視)

●投入の増加で説明できない産出の増加=全要素生産性の増加
　1.インプット→プロセス→アウトプットのサイクルで、インプットを増やさなくてもアウトプットが増えること
　
　2.その現象を「技術進歩」・「生産関数のシフト」という。

次回は、7/15　P135-P143 「学習効果とその測定」です。