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ありみちなかきむら
5 years ago
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1 シミュレーションを活用した業務プロセス改革における組織の問題要因の可視化手法の確立米原章浩鈴木陽一郎株式会社日本海洋科学

2 シミュレーションを活用した業務改革の利点場当たり的にとりあえずやってみる業務改善活動では無駄が多く実効性も低い費用幾らかかる? 使ったの? 比較他に良い対策はないの? 時間いつ終わるの? とりあえずやってみよう! 効果効果が事前で途中で見えない根拠目的と対策の因果関係が不明確疲弊色々やってみたけど

3 シミュレーションを活用した業務改革の利点シミュレーション型業務改革には従来型とは違った利点があるシミュレーションの 3 つの効能 1 定量的予測が可能 2 目的と対策の因果関係明確 3 低コストで短時間対策を講じた際の予測が事前に定量的に分かる他の対策案との比較が容易効果も事前に予測可能何故この対策を行うのか? といった改革推進の根拠が明確あれもこれもではなく最も効果的な対策を打つことが出来る費用負担と時間的負担が軽い ( 結果疲弊感もあまりない )

4 シミュレーションアプローチの問題点定性的である人間組織の行動をパラメータとして定量化実測によるデータの収集が困難煩雑詳細な分析が必ずしも正確な結果を導くとは限らないモデルパラメータが複雑になると理解が難しい分析まひ症候群に陥る可能性も

5 問題点へのソリューションできるだけ簡単なパラメータ設定の手法の確立アンケートやインタビューなどコミュニケーションを重視迅速に分析が可能コミュニケーションを通じた情報の明快な共有が可能現場への負担少なく改革プロジェクトへの反発軽減

6 PMC Process Management Consulting タスクフローシミュレーションを活用して無駄なく改善改革サイクルをまわして行くタスク.9 実行計画策定終了 / 開始タスク.1 事前調査タスク.8 対策案実証分析タスク.7 対策案シミュレーション PMC* タスクフロータスク.2 方針策定タスク.3 現状可視化タスク.6 対策案可視化 * PMC: Process Management Consulting タスク.5 現状リスク分析タスク.4 現状シミュレーション

7 ケーススタディー概要対象 : 通関業者 S 通関部門 6 名マネージャー 1 名現状 : 課題 : 繁忙期には超過勤務で対応ベテランが頻繁に異動し混乱今後の需要増を見越して現在のチーム編成で無理なく対応したいマネージャー a b c d e f 主に業務に従事主に業務 B に従事

8 現状プロセスマッピングワークショップを行い実際の業務に即したプロセスマッピングを作成する

9 主要タスクの決定類似タスクをグルーピングし主要作業タスクを設定する業務業務 B a b c d e f タスク 1 タスク 10 タスク 15 タスク 2 タスク 11 タスク 14 END タスク 3 タスク 12 タスク 4 タスク 15 タスク 13 タスク 5 タスク 6 タスク 14 END タスク 18 END タスク 7 タスク 8 タスク 9 タスク 16 タスク 17 END タスク 18 END

10 組織の振る舞いに関するパラメータ決定アンケートとインタビューにより組織の特性パラメータを決定する作業タスクの処理順番は? 1) 先入れ先出し 2) 後入れ先出し 3) 優先順位順 20 % 40 % 40 % 質問発生時の対処の判断は? 異なる種類の仕事が入ってきた場合の優先順位は? 1) 自分で対処 2) 上司や同僚に聞く 30 % 70% 1) 作業タスク 2) コミュニケー 3) 意思決定ション 60 % 20 % 20 % 組織特性パラメータ ( 一部 )

11 作業タスクの難易度設定 1 人でその作業タスクを行えると感じるレベルを標準技能レベルと定義する作業タスクごとの標準技能レベル到達までの平均年数

12 作業タスクの特性優先度の高いタスクは難易度が低い難易度の高いタスクは標準作業工数が大きい優先度 150 高 100 中 50 低グラフタイトル : 0.10h 0 低 50 中 100 高難易度バブル大きさ =1 処理あたりの標準作業工数タスク番号 : 標準工数 [h] 9 : 3.08h 5 : 2.59h 18 : 2.0h 13 : 1.01h 8 : 1.00h 4 : 0.72h 11 : 0.5h 7 : 0.52h 3 : 0.44h 12 : 0.38h 16 : 0.3h 10 : 0.25h 15 : 0.19h 6 : 0.18h 1 : 0.18h 14 : 0.15h 2 : 0.11h 作業難易度 - 優先度 - 作業工数多次元マップ

13 技能レベルの違いと作業速度の関係 1 作業タスクによってチーム内での作業スピードのばらつきに違いがある処理スピード倍率中央値を基準とした各タスクの個人による作業スピードのばらつき範囲中央値より速い中央値より遅いタスク番号タスク難易度作業タスクごとのチーム内での作業スピードのばらつき度合い低中高

14 技能レベルの違いと作業速度の関係 2 熟練は標準に比べて作業タスクによっては 4 倍以上スピードが速いものもある標準に対する熟練の作業スピードばらつき ( 標準者と熟練者比較 ) 作業スピード倍率バブル大きさ =1 処理あたりの標準作業工数 : 0.10h 0 低 50 中 100 高 150 難易度タスク番号 : 標準工数 9 : 3.08h 5 : 2.59h 18 : 2.0h 13 : 1.01h 8 : 1.00h 4 : 0.72h 11 : 0.5h 7 : 0.52h 3 : 0.44h 12 : 0.38h 16 : 0.3h 10 : 0.25h 15 : 0.19h 6 : 0.18h 1 : 0.18h 14 : 0.15h 2 : 0.11h 作業難易度 - 作業スピード - 作業工数多次元マップ

15 シミュレーションの実行 PMT* シミュレーションモデル昨年の作業量をもとに繁忙期のインプットを作成 2 つのシミュレーションシナリオを用意シナリオ 1. 全員の技能レベルが標準シナリオ 2. 全員の技能レベルが熟達

16 シミュレーション結果作業時間削減効果 1 熟練は標準に比べて作業タスクによっては 4 倍以上スピードが速いものもあるタスクごとの実作業時間合計 [h] バブル大きさ =1 処理あたりの標準作業工数技能レベル全員標準低中高タスクごとのタスク番号 : 標準工数 [h] 実作業時間合計 [h] 難易度技能レベルの違いによる作業タスクごとの実作業時間の合計値の変化 0 バブル大きさ =1 処理あたりの標準作業工数技能レベル全員熟練 16 : 0.3h : 0.25h 15 : 0.19h : 0.18h : 0.18h : 0.15h : 0.11h : 0.10h 0 低 50 中 100 高 150 難易度 12 8 タスク番号 : 標準工数 [h] 9 : 3.08h 5 : 2.59h 18 : 2.0h 13 : 1.01h 8 : 1.00h 4 : 0.72h 11 : 0.5h 7 : 0.52h 3 : 0.44h 12 : 0.38h

17 B 14 B B 2 B 13 B B B B グラフタイトル 1 技能レベル標準の場合の実作業時間合計 2 技能レベル熟練の場合の実作業時間合計 1-2= 期待改善効果タスクごとの実作業時間合計 [h] タスク番号低中高作業難易度シミュレーション結果作業時間削減効果 2 技能レベルの違いによる作業タスクごとの実作業時間の期待改善効果作業時間が大きい難易度が高いタスクのほうが期待改善効果が大きい傾向がある

18 シミュレーション結果業務別期待改善効果業務によって技能レベル向上による改善効果に差がある業務業務 B シナリオ1 全員標準時間 350 時間シナリオ2 全員熟達時間 324 時間期待改善効果時間 26 時間期待改善効率 (1-2)/ % 7.4 % 業務業務 B a b c d e f タスク 1 タスク 10 タスク 15 タスク 2 タスク 11 タスク 14 END タスク 3 タスク 12 タスク 4 タスク 15 タスク 13 タスク 5 タスク 6 タスク 14 END タスク 18 END タスク 7 タスク 8 タスク 9 タスク 16 タスク 17 END タスク 18 END

19 実行可能で効果的な改善案の策定技能向上の可能性 1 特別な適正が必要か? 2 努力やトレーニングで実現可能か? 3 実現可能であればどんな方法が効率的か? (4 特別な資格が必要か?) 技能向上の方法 1 熟練者からの OJT により集中して技能を習熟 2 他チームから技能を持ったを異動させる 3 外部研修にて集中的に技能を習得 4 技能を持ったをそのタスクに専念させる

20 対策案のシミュレーションから計画実行へ実現可能な対策案の優先順位を策定再度シミュレーションを行い期待改善効果の確認対策案実行へ

21 まとめ ~ 簡易なパラメータ設定手法の効果効果短期間でシミュレーションモデルの作成とパラメータの設定がおこなえたパラメータ設定はコミュニケーションが中心となるためチームのプロジェクトへの参加意識も増加したチームの参加意識が増したことによりシミュレーション後の対策案の具体的な提案を引き出すことができた

22 まとめ ~ 簡易なパラメータ設定手法の課題課題アンケートやインタビューからの数値は主観的インタビューの対象が少ないと回答した数値のばらつきが大きく影響する経験年数と技能レベルに必ずしも相関があるとは限らない主観的な数値と実測値とを比較することにより意識と現実のギャップを明らかにすることができるかもしれない

23 ご清聴ありがとうございました株式会社日本海洋科学 PMC 業務改善グループ担当 : 米原鈴木 Tel: Mail: pmc@yms.co.jp HP: inc.jp/pmc

プロジェクトを成功させる見積りモデルの構築と維持・改善～CoBRA法による見積りモデル構築とその活用方法について～

プロジェクトを成功させる見積りモデルの構築と維持・改善～CoBRA法による見積りモデル構築とその活用方法について～工数見積り手法 CoBRA ~ 勘を見える化する見積り手法 ~ CoBRA 研究会 2011 年 5 月情報技術研究センターシステム技術グループ Copyright 2011 MRI, All Rights Reserved ご紹介する内容 1.CoBRA 法の概要 2.CoBRAツール 3.CoBRAモデルでの見積り 4.CoBRAモデルの応用 5.CoBRAモデルの構築 6. まとめ 2 Copyright