KPIを活用した業務プロセスの改善

2020.01.27

平野

もくじ

  1. 1.物流業界の課題について
  2. 2.KPI管理の重要性

物流業界の課題について

小売・流通業界では、「グローバル展開」と「オムニチャネル化」の拡大が本格的に進み、物流量も増加。
これに「労働力不足」「人件費高騰」など社会状況も相俟って、近年これらへの対応が喫緊の大きな課題となっています。

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この環境の変化に対する課題が山積する流れの中、モノと情報の動きを支える物流の役割は非常に重要となってきています。
第4次産業革命(インダストリー4.0)が叫ばれ、製造業などの産業では新技術の導入(IoTやビッグデータ、AI)などによる情報の可視化、業務効率化などイノベーションが進んでいますが、同様にその物流版の「ロジスティックス4.0」時代が到来し物流のあり方を大きく変える動きが進んできています。

弊社は、長年にわたり製造業様向けのソリューションを提供してきました。

リアル空間の状況を、サイバー空間に再現し、各種データを分析するCPS(Cyber Physical System)データ活用基盤を提供し、データの可視化・分析を通して製造工程における品質や生産性の向上に寄与しています。
その経験から、情報活用の大きな有効性を理解しており、製造業で培ってきた考え方を、ロジスティックス領域へも適用できると考えています。

KPI管理の重要性

IT技術やマテハンなどの機器が導入され、物流センタなどの作業生産性は大きく向上していると考えられていますが、しかしながら実態は作業者の旧来からの経験や勘を頼りに運用されている場面も多いのではないでしょうか。これでは物流作業の効率化は進みません。
現場を改善し高い効果を得るには、いかにして現状を正確に数値化して把握、分析し、問題課題に対してアプローチができるかにかかっています。

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例えば、荷役作業の一部で遅延が発生している場合、「どの工程で、どれ位、何が起因して発生してるのか?」を把握し解析する必要があります。
具体的な流れとしては、

 ①物流現場の人・モノ・設備のリソース情報を収集する。
 ➁各工程(入荷~出荷)で起こっている実態を可視化する。
 ③細分化され管理されたKPI情報を確認して分析する。
 ④ギャップに対する履歴をトレースし原因を特定。問題課題を明確にする。
 ⑤問題課題に対しての改善アクションを講じる。
 ⑥改善アクションで得た結果について、予測と実績を比較検証する。
 ➆このPDCAサイクルを短期で回し予測とのギャップを最小限に留める。

またこの次ステップとして、AIによる最適化などを検討する事により、傾向値を分析・予測し、事前に対策し効率的な作業指示に役立てる事などできてきます。

このように、環境の変化やビジネスの成長、課題に対して迅速かつ柔軟に対応するには、データを最大限に活用し、常に業務プロセスの見直しを行う事が非常に重要となります。

次回、業務プロセス見直しのためには、どのデータをどのように
活用すればいいのかをもう少し掘り下げてお話しさせていただきます。

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