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上層部へのプレゼンは、呆気ないほど短い時間に終わった。あなたが懸命に準備して訴えた、「工場コックピット・システム」の提案は、事業部長からそっけなく拒絶されたのだ。あなたはIoT技術の進展、ライバル会社や欧米企業がスマート工場に向けて着実に動いていること、AIによる故障予知や熟練工スキルのデジタル化などのメリット、工場内で起きている事象をリアルタイムに可視化することの意義を訴えたが、通じなかった。 あなたの脳裏には、2年半前に欧州の展示会で見たエス社のシステムのイメージがあった。エス社が満を持して発表した、M…と言うソフトウェアは、工場内のあらゆる機械やデバイスから信号を受けとり、IoT技術によってクラウドにあげる。ユーザはあらかじめ定義された様々な部品を、グラフィックに組み合わせることで、自社の複数の工場にまたがる、様々な機械や人の動きを、リアルタイムに画面表示できる。 それは工場の通信ネットワークから、産業機械類、それらをコントロールするPLC、さらに上位系のソフトウェアまでを、幅広く持っているエス社ならではのシステムだった。工場に並ぶ工作機械は、ほとんどPlug & Playの状態でM…システムに接続でき、その制御パラメータ等も、上位から変更することができる。あなたはその技術の先進性と、インダストリー4.0に向かって邁進するドイツ産業界のスピード感に、舌を巻いた。 そうはいっても、日本の自社工場内では、様々な状況が異なる。機械もPLCもメーカーはバラバラで、互いに接続できるような通信系統もない。制御盤を持たない古い汎用機も、数多く存在する。あなたはそれでも、様々なセンサーと通信を組み合わせることによって、なんとか主要な機械の稼働状況をモニタリングできる仕組みを考案した。自動倉庫の制御システムWMSとも接続し、在庫状況もリアルタイムに表示できるようになる。セキュリティの懸念からクラウドは断念し、エッジサーバ上に構築しようと決めた。 あなたはこれを「工場ダッシュボード」と呼んだが、副工場長の助言に従って「工場コックピット」といい直すことにした。ダッシュボードでは自動車の運転席みたいだが、コックピットは戦闘機の操縦席である。「うちの会社は今、生き残りをかけた戦闘中だからな」と副工場長は言った。 だが、営業畑出身の事業部長の反応は、ニベもなかった。「うちの工場が、高コスト体質にあるのはよく知ってるはずだろ。このシステムは、下手をすれば億を超える金がかかるそうじゃないか。そんな投資は論外だ。」 賛同してくれると思った工場長も、意外に否定的だった。「うちの工場は、現場改善が命だ。デジタル化やAI技術では、現場主導のPDCAが回らなくなる。」 「こんなものに頼らないと、君は工場を経営できないのか?」事業部長が皮肉を込めて、工場長に尋ねる。「もちろん今でもちゃんとやっております。」当然ながら工場長はそう答えた。 あなたは懸命になって、「ですが、このシステムは一緒のカーナビのようなものです。現在の位置を正確につかみ、より効率的な経路を見つける手助けをしてくれます」とフォローしたが、工場長には響かないようだった。 意外だったのは、頼みにしていた長老の技術顧問も「リアルタイムの可視化だけでは得るところが少ない」と消極的なコメントをしたことだった。あなたは、ゴルフ焼けした事業部長の顔を見つめながら、それ以上反論することを断念した。 席に戻ったあなたは、自分の会社への気持ちが急速にしぼんでいくのを感じた。翌月、あなたは思うところあって、会社に辞表を提出する。政治の世界に転身することを決めたのだ。このままでは社会全体がダメになってしまう。何とか根本から変えなければいけない。 数年後、あなたはいくつかの幸運や、有力者のバックアップなども得て、党代表の地位に上り詰めた。さらにその半年後、総選挙で政権党がスキャンダルのため総崩れとなり、あなたの党が第一党となった。おめでとう。あなたは首相の座を手にしたのだ。 あなたは首相執務室の横に、かねてからの願いであった「首相コックピット」を設置することにした。日本社会全体の状況をリアルタイムに表示し、それを見ながら、あなたは次のうち手を考え、命令を下す。 では、その「首相コックピット」の画面には、何を表示すべきだろうか？ 何よりも急務なのは、経済の立て直しだ。25年以上の長い不況を、終わりにしなければならない。だから第一に、GDPと、成長率の表示が必要だ。それも国全体だけではなく、都道府県別の数字が見たい。 政策の基本として、人口データの表示も必要だ。高齢化と人口減少が、多くの人を悩ませている。この流れを食い止めなければならない。もちろん就労人口と失業率も、経済指標として大切だ。 ところでGDPとは、企業セクターの稼ぐ粗付加価値額の、総合計である。したがって、各県別のGDPを、その県の就労人口で割ったものは、そこの付加価値労働生産性を示すことになる。これが地域によって案外バラバラなことを、あなたは肌で感じている。 例えば最近では、名古屋都市圏の経済規模は、大阪を抜いたと言われている。だとすれば限りある国の資金も、大阪から引き抜いて名古屋に投入した方が、有効活用されるはずだろう。 有効に活用されてない資源を引き抜き、より活用されているカ所に振り向ける。これこそ政策ではないか。首相たるあなたはそう考える。そういえば会社員だった時、ERPと言う言葉を聞いたことがあったな。ERPとは、Enterprise resource planningの略称であった。すなわち企業全体の経営資源の、最適な再配置をするための道具。だとしたら、自分がやっているのは、National resource planning = NRPシステムの構築だな。 である以上、交通や都市インフラへの、財政投融資の状況も見る必要がある。また、医療費や福祉介護への費用、教育費用等についても見たい。食料自給率の観点から、農業データへの目配りも大切だ。 これを実現するためには、全省庁と自治体をまたいだ、データ収集基盤のようなものが必要になる。時系列で非定形なデータもあるだろうから、巨大なデータレイクといったところだろうか。有能なデータサイエンティストを何人か連れてきて分析させれば、得られる発見も大きいだろう。 いかん、大事なことを忘れていた、とあなたは気がつく。防衛である。国土を守る防衛システムにも接続して、状況を見えるようにする必要がある。国家存亡の危機事態には、この官邸こそが、まさにその司令塔＝コックピットになるはずではないか。 よし。これで万全だ、とあなたは思う。これで、某仮想敵国が北海道に攻め込んでこようと、別の某仮想敵国が南西部の島嶼を襲撃しようと、さらに別の隣国がミサイル（最近マスコミは妙に遠慮して「飛翔体」と呼んでいるが）を打ち上げてこようと、すぐに出撃対応できる。さすがに例のT大統領が、思いつきで何か難癖をつけてくるのだけは、防ぎようがないが。 かくて、巨額の費用をかけて、「首相コックピット」は完成した。これであなたは、日本をうまくマネージできるだろうか? あなたは経済政策こそが第一優先だ、と考えた。だが、経済活動は企業が主役である。あなたは法律や税制を通じて、企業経営者に間接的に働きかけることができるだけだ。計画経済ではないのだから、これを作れ、あれを売れ、と自分で指示することは不可能だ。つまりコックピットに座るあなたの操縦桿は、じつはエンジン出力や翼の方向を直接、変えることができないのだった。 人口動態や保健医療についても同様だ。出世や結婚は各個人の行うこと。命令はできない。保健医療も、国や自治体が担うのはその一部でしかない。後は、民間の事業者に任せて効率化を図ってきたはずなのだ。 そもそも経済対策といっても、あなたに切れる札は、金融政策と、財政出動しかない。では金利を0.1%上げさせたとき、あるいは一兆円の公共事業投資を行った時、経済はどのように反応して動くのだろうか? もしマクロ経済学に確とした予測方法があるのなら結構だが、そうでないからこそ、この国はこんな状況に陥っていたのではなかったか。 あなたは付加価値生産性や失業率を、重要な経済指標と考えた。だが、では、その数値がどの範囲だったら正常で、どこを超えたら変調を示すのか、決めることができない。せいぜい海外や過去のトレンドと比べるだけだ。あとは、あなたのカンによる気付きに頼るしかない。異常が検知できないモニタリング・システムとは、どのような意義があるのか？ もう一つ。コックピットの前に座る人が、陥りやすい罠がある。それは「選択と集中」による資源の再配置、という思考方法だ。大阪から名古屋に資金や資源を再配置すれば、経済効率が上がるだろう、とあなたは考えた。それは、大阪と名古屋がまったく独立した経済圏ならば、正しいかもしれない。しかし両者の間には、様々なインタラクションがあり、相互依存性があるのだ。ある地域の効率低下が、別の地域の経済の足を引っ張る可能性もある。 それは産業間の資源再配置でも同じだ。各産業が全く独立しているなら、有力な産業に集中する意義もあろう。しかし産業間の連関や労働力のとりあいを考えれば、経済システムというのは単なる要素の足し算ではないことが分かる。 すべての結果は要素の掛け算と足し算で計算できる、という思考を、工学の世界では、「線形的」思考と呼ぶ。人間系が絡む大規模システムの最大の特徴は、線形ではないことだ。それは工場や、一般の企業組織も同じである。そうした要素間の有機的な関係が、コックピットで見えるように表示されていないと、間違った方針設定をしてしまうリスクが高くなるだろう。 結局のところ、「首相コックピット」は、起きている事態のモニタリングはできるが、リアルタイムに現場に指示やガイダンスを出すこともできず、標準値に基づくフィードバック・コントロールもかけられず、異常な変調にも対応できず、要素間の連関性も見えず、打ち手の結果予測すらできない。これでどうやってあなたは、日本国家全体をマネージするのか？ ふりかえって、あなたが会社員時代に作ろうとした「工場コックピット」は、これと本質的にどこが違うのだろうか。 もちろん、国の経済社会システムと、一企業の工場では、いろいろな点が異なる。工場は生産という目的が明確で、利益を目指して動く。製造工程もはっきりしている。一国の社会ははるかに多目的、ないし「存続自体が主要目的」であって、経済合理性だけでは動かない。それでも、より良くマネージするためには、単なる状況の可視化以上の工夫が重要であろう。 誤解しないでほしいのだが、わたしは工場ダッシュボードや経営コックピットといった、可視化の仕組みそれ自体の意義は、十分評価している。ただ、少なくともそこには、現場に対するインストラクションやガイダンスを直接下せる方法と、変調（標準値・目標値からの逸脱）をわかりやすく表示する仕組みが必須だと考えているのである。ユーザの気づきを促すような表示の工夫が大切で、データサイエンティストを連れてこないと状態がわからぬようでは、話にならぬ。 また現場側が、このシステムを通じて、単に「監視されている」と感じるだけではなく、問題が起きたときに、すぐに上が対応し、支援し助けてくれる、という感覚を醸成することも、この仕組みが機能する必須の条件である。 その上で、望むらくは、何らかの予測とシミュレーションの機能が欲しい。あなたが事業所部長に、「これはカーナビです」と言った時、それは半分正しかったのだ。カーナビは少なくとも、最短経路を選んで、到着時間を予測してくれる。 ただしカーナビは、自分の位置を測定するGPSを積んでいる。工場では、どの機械や人が動いているかを知るだけでは、状態把握としては十分ではない。それがどの品目を加工していて、どこまで進んでおり、どのオーダーに紐付いていてるか、までリアルタイムに分からないと「現在位置」の役に立たないのだ。そして、その実現は、決して簡単ではない。 それでも、それは向かうに値する目標である。それは、工場全体レベルでの賢さ（「スマートさ」）を持つためには必須なのだ。賢さとは、答えを出す頭の回転の速さ、の別名ではない。全体を見通し、自分で気づき、事実から学ぶ能力を言うのだから。 ＜関連エントリ＞ →「『スマート工場』はスマートか？」 （2018-05-26） →「IoT時代のMESをもう一度考え直す 〜 (3) MESの未来像とは」 （2017-09-04） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-12-01 19:12
| 工場計画論
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前回の記事（「プロジェクト＆プログラム・アナリシス研究部会」（12月2日）開催のお知らせ）でも少しふれたが、なぜPMBOK Guide(R)には「設計論」がないのか、不思議に思われている方も多いと思う。米PMI (Project Management Institute)が'90年代に作成し、現在は改定第６版になっているPM界の標準ガイドブックは、10個のマネジメント領域を定義している（最初は9個だったが、途中からStakeholder Engagementが加わって、10個になった）。その10のエリアには、「調達」や「品質」があるのに、肝心の設計マネジメントがない。 プロジェクトにおいて、もしも設計がまずかったら、実装段階でどんなに頑張っても、良いプロダクトは生まれない。つまりプロジェクトの価値は上がらない訳だ。プロジェクト・マネージャーの任務は、プロジェクトの価値を最大化することのはずである。だとしたら、なぜ、設計論が欠落しているのか？ どうやら、初期のPMBOK Guideを作った人たちの頭の中には、設計（Design）の重要性の概念がなかった、としか思えない。その結果、今頃になって、やはりプロジェクトの成功には、良い基本設計が欠かせない、と気づいた。だからPMIはビジネス・アナリシスの標準プラクティスを制定しようとしたりしている。 ちなみに、設計と実装が一つのプロジェクトの中で一貫して行われるか、それとも別の企業に担われるかについては、業界および国の慣習によって、まちまちである。 たとえば、ビルや橋などをたてる、いわゆる一般建築や土木建設の分野についていうと、日米でバターンが異なる。基本的に、米国の建設会社には、設計機能がない。この点は日本のゼネコンと大きく異なっている。日本のゼネコンは（とくに大手は）かなりレベルの高い設計部門を抱えていて、独立した建築設計事務所と張り合っている。そしてしばしば、「設計施工一貫」という方式でプロジェクトを受注する。 しかし米国や英国は違う。建築設計は、設計事務所にいるアーキテクト（建築家）たちの専任事項である。アーキテクトがデザインした図面と仕様書をもとに、建設会社が工事をする。工事が図面通り適正に行われているかを、建築事務所がチェックする。この仕事を日本語では設計監理とよぶ（同じ音の「管理」と区別するため、「さらかん」といったりする。監の漢字の下にお皿があるからである）。設計と施工を分業するので、「設計施工分離」方式と呼ぶ。 このような分業と相互チェックの体制になっているため、英米の建設会社では一般に、設計機能を持たないのである。そして彼らは、工事のプロジェクト・マネジメント能力をもっぱら売り物にする。 ちなみに日本の官公庁のかかわる一般建築は、制度を英国に見習ったためだろう、同じように設計施工分離の方式がベースになっている。そして原則として、設計の後、工事は入札が行われる。だがふつうの民間工事では、しばしば同一のゼネコンが設計も施工も行う。理由の一つには、途中で工事入札をはさむよりも、全体期間が短くなるためである。 一般建築の他にも、発注者である官庁側が基本仕様の定義や基本設計までを行い、受注者が詳細設計と実装（製造）を担う、という業界はまだいろいろと存在する。米軍と軍需産業の関係なども、わたしは詳しくは知らないが、実はそうなっているのではないか。だから初期のプロジェクト・マネジメント概念を育てた米国の航空宇宙産業だって、似たような感覚があったのもしれない。 ちなみに、わたしが働いているプラント・エンジニアリングの業界は、両方のパターンが存在する。原則として、基本設計（業界でFEED = Front-End Engineering Designと呼ばれる）と、詳細設計・調達・建設（EPC = Engineering, Procurement & Construction）とは、別フェーズで遂行されるのだが、どちらも担うのは同じエンジニアリング業界の企業であり、プレイヤーが一般建築のように分業化していない。 おまけに、FEEDとEPCを一貫して遂行するプロジェクトも、ときどき存在する（とくに入札による透明性よりも工期短縮を重視する私企業が発注者の場合）。だから、エンジニアリング業界では、PM能力の重要な要素として、『エンジニアリング・マネジメント』が入ってくるのだ。 話を戻すが、設計と施工（実装）を受け持つ会社が別々になっていて、前者はデザイン能力を、後者は実装のプロジェクト・マネジメント能力を売り物にする、という業界にいる人達は、PMの技術の中に設計論がなくても、不思議はないだろう。 ただし、設計と実装が会社（業界）として分離していると、まずいこともある。 一番大きな問題は、実装段階における技術やノウハウが、設計段階にフィードバックされにくい点だ。たとえば、ビル建築の世界で、新しい建設工法が開発されたとしよう（たとえばジャッキアップ工法など）。当然ながら、その工法を活かせるような設計が必要である。しかし建設工法の開発はゼネコンが行っていて、そのノウハウは建築設計事務所にはすぐに共有されない。 製造の分野でも似たような事情はあるはずだ。新しい加工方法（たとえば3D printerによる金属積層造形など）が開発されたとしても、設計はデザインハウスが行い、製造は受託製造企業EMSが行う、というような分業が進んでいると、製造技術の進歩がすぐに設計に取り入れにくくなってしまう。 つまり、設計と実装が分離した形でプロジェクトを進められるのは、実装技術の進歩がゆっくりしている分野のみだ、とも言えよう。 もちろん、設計段階はスコープが柔らかく、実装段階に入ると、スコープはかなり固まるのが常だ。だから、発注者と受注者がフェアなリスク分担をはかるために、あえて設計と実装のフェーズを分けて、設計段階は実費償還型契約（日本のIT業界の言い方でいえば準委任契約）で行い、実装段階は一括請負型契約で行う、というのはもちろんあり得る。ただ、これはプロジェクトのフェージング技法であって、だからプロジェクト全体における設計マネジメントの重要性が減る、というわけではない。 あるいは、アジャイル開発のケースを考えてもいい。アジャイル開発はソフトウェア分野特有の方法論だが、設計と実装を細かな単位のサイクルで回し、機能を順に付加していく。アジャイル開発活動の主要なモチベーションは、それまで設計の下請け状態に置かれていた実装の仕事を、設計と同格の位置に持ち上げたい、というプログラマたちの悲願にあった。だからあえて、設計と実装が渾然一体となったグループ組織で進めるのだ。 下請け。そう、IT業界では長らく、SI系の受託開発プロジェクトを、大手計算機メーカーが「ゼネコン」として元請け受注し、実装部分を子会社や関係会社に下請けに出す、という業務形態がとられてきた。設計と実装の分業は、建築分野のような業界単位の棲み分けではなく、「企業の順位」を基準に行われてきた。何やら江戸時代みたいな「身分差」で決まる、とさえ言いたくなる実態があった。 そのくせ、元請けの大企業が担うから、設計品質や設計マネジメントはちゃんとしていた、と言えるかは、けっこう疑問なのである。システム設計とは、どういう仕事なのか。設計の品質（「前向き品質」）はどう、とらえるべきか。いわゆる「システムズ・エンジニアリング」の手法は、ITシステムの設計に応用可能なのかどうか・・とった設計に関する本質的な議論を、あまり聞いたことがない。聞こえてくるのは、開発方法論と、ソフトウェア工学の手法論がせいぜいだ。 もしも日本の大手IT企業が、本当に設計に大きな価値を認めているならば、SIビジネスの利益構造は別の形になっているべきだった。すなわち、「設計段階」で大きな報酬を得て、「実装段階」では、かつかつの利幅で受ける、という風になるはずである。だって良い設計のほうが、正しい実装よりも、ずっと顧客にとって価値が高いのだから。そしてエンジニアという人種は、何より、優れた知恵をお金に変えたいと願う存在だ。 しかし、現実にはそうならなかった。SIビジネスは、なんといっても実装部分で、全体工数の人月に比例して売上と利益を得る構造になっていた。このようなビジネス慣習の元で、設計の重要性がハイライトされるだろうか？ 米国PMIが'90年代にPMBOK Guideを作成するにあたって、設計論のエリアを省略してしまったのは、彼らの国の事情があったのだと想像する。日本が（とくにIT業界が）それを広く受け入れたのは、2000年代に入ってからだ。だが、爾来10数年間、誰もあまり設計マネジメントの欠落を、問題に思ってこなかった。それはとりもなおさず、設計という仕事を、価値の源泉ではなく、単なるコストの一部だととらえてきた結果に思えるのである。 ＜関連エントリ＞ →「システムズ・エンジニアリングとは何か」https://brevis.exblog.jp/25682507/（2017-04-09） →「設計の価値」 https://brevis.exblog.jp/2408181/ （2006-01-01） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-11-21 06:56
| プロジェクト・マネジメント
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各位： 「プロジェクト＆プログラム・アナリシス研究部会」の2019年第4回会合を開催いたします。 （なお、9月に「プロジェクト事例懇話会」を開催したため、研究部会としては前回から間が空いてしまいました。ご了承ください） プロジェクト・マネジメントの目的は、プロジェクトの価値を最大化することにあります。ところで、プロジェクトの成果物が価値あるアウトカムを生み出すためには、その設計が非常に重要になります。どんなに効率よく精緻に成果物を作り出しても、もとの設計の出来がわるかったら、大して価値あるプロジェクトにならないことは明白です。 ところが、その大事な設計のマネジメントという仕事について、PMBOK Guideを始めとするPM論が、ほとんど何も語らないのは、なぜでしょうか。設計業務の現場において、現実のエンジニアは、過去の実例のコピー＆ペーストみたいな仕事や、外注先との折衝・チェックに忙殺されている姿を、よく見かけます。これは望ましい設計マネジメントの姿でしょうか？ 今回は、（株）アズサ・プロセル代表取締役で、日立製作所OBである梓澤昂様に、新製品開発プロジェクトや受注設計生産プロジェクトにおける設計業務のあり方を刷新する、「機能セル設計」のコンセプトについてご講演いただきます。梓澤様は日立時代に、大みか工場の設計生産改革をリードされ、今や同工場は日立製作所のスマート工場のショウケース事例となっています。 陳腐化しやすい「モノの設計」から、永続性のある「機能の設計」に転換するとは、どういう事なのか。具体的事例をもとに語っていただきます。ぜひご期待ください。 ＜記＞ ■日時：2019年12月2日（月） 18：30～20：30 ■場所：田町キャンパスイノベーションセンター 5F スペース：509AB （JR田町駅の芝浦口から右方向の階段をおりて、50mほど先の右手の建物です） ■講演タイトル： 「新製品･Eng.プロジェクトの価値を高め、モノ創り効率を10倍化する『機能セル設計』」 ■概要： かつて日本のモノ創りは若い技術者が開発に情熱を傾けて、世界を魅了する新製品を開発した。大企業化・豊かな生活化に伴い新製品開発への情熱とスピードが潜め、モノ創り力が弱まった。更に米国発信のディジタル化に翻弄され、モノづくり本質の自然の理に添った“アナログの機能“発想の“日本のモノ創り・モノづくり力”が落ちて、情報家電等で米国企業の後塵を拝して、かつての日本企業の強みと良さが弱体化し、｢世界を魅了する新製品・エンジニアリング術の日本発信｣が影を潜めてしまった。 そこで、本講演では①人々の欲しがっているコトは“モノ”で無く“機能(アナログ)”(価値は機能が創る)である事と②４０億年進化してきた生物は｢機能を持つ細胞｣で構成される(生態系の知恵)の教えとに学び、新しいモノ創り”機能セル設計”を提唱し、インフラ設備・システム造りの工場で実践してきた。 新しいモノ創りは寿命のあるモノ{ハード･ソフトのモジュール等}で無く、価値の源泉で且つ永続性のある｢機能Cell(細胞)｣基準で発想するコンセプトです。 ｢製品価値を向上する機能の分析・目標機能の設計｣から｢市場を魅了する製品を如何に早く開発するか｣の新製品開発Keyポイントの創造、モノづくりに不可欠な｢詳細・生産設計のAI/IT技術活用方法」、さらに海外展開(製造外注化・海外現場)で必須な｢品質・コストを保証するモノづくり設計方法｣の事例を織り込んで説明します。 また、新しい設計方法「機能セル設計」は既存製品の踏襲機能を機能単位に活用し、設計情報をそのまま利用でき、効率を10倍以上加速する設計方法です。 ■講師：梓澤 曻(あずさわ のぼる) (株)AZUSA・PROCELL代表取締役 ■講師略歴： 1947年 埼玉県生まれ ‘69年 日立製作所大みか工場入社 ‘69~83年 電動機制御装置開発 ‘84~92年 電力･鉄鋼他制御装置開発 ‘92~97年 大容量電動機駆動装置開発、全体の開発指導 ‘98~00年 開発・技術総責任者｛この間、世界初の製品開発を15件の他、50件以上の新製品を開発､特許367件出願、IEEE論文他多数発表｝ ‘00年 モノ創りコンセプト（Progressive Cell Concept：PROCELL）を発表 ‘00~06年 大みか工場副事業部長兼事業所長兼MH他社外取締役 ‘06~10年 日立本社電機部門技師長兼CTO他 ‘11年3月 退社 ‘11年4月～ (株)AZUSA・PROCELLを設立{国内外企業の開発・設計生産改革エンジニアリング等コンサルティング} <著書> ‘18年9月「機能セル設計」を日刊工業新聞社から出版。 ■参加費用：無料。 ちなみに本研究部会員がスケジューリング学会に新たに参加される場合、学会の入会金（¥1,000）は免除されます。 参加を希望される方は、確認のため、できましたら前日までに三好副幹事までご連絡ください。 以上、よろしくお願いいたします。 佐藤知一＠日揮ホールディングス（株） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-11-16 08:17
| プロジェクト・マネジメント
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「風のシカゴ」（Amazon） 駅にいる普通の駅員さんたちが、ごく普通に、仕事の必要で、英語を話している。もちろん、ネイティブの流ちょうな発音とは全然違うが、何を言っているかちゃんと聞き取れて、達意で明瞭だった。それは、英語を話すという事が、何か『特別なこと』ではなくなってきた証なのだ。 日本人にとって、英語が「特別な外国語」から「普通の言語」の一つになること。異文化との接触と交流を、普通のあたりまえの人達が、（体当たりであっても）自分で行うようになること。それこそ、2013年に亡くなった著者・中津燎子氏が長年、望んできたことではなかったか。 中津燎子氏は、傑出した英語教育家だった。わたしは中津先生（ここからは先生と書く）に長らく私淑していたが、残念ながら生前お目にかかることはできなかった。それが、不思議な偶然に導かれて、昨年5月に、先生のお墓参りをすることができた。古くからのお弟子さんで友人でもあった、西端千鶴子さんにご案内いただいたのだ。河内長野の墓地は明るく穏やかで、中津先生とご主人の眠る場所には、小さいけれどお洒落な墓標が飾られていた。
中津先生の本はほとんど読んだはずだが、唯一残っていたのが、本書「風のシカゴ ～シェリダン・ロード物語」 だった。1989年の発刊で、すでに絶版だが、幸い古書で入手できた。
本書は中津先生の、自らの米国留学体験（1960年代前半）の記憶と、その30年後に家族と再訪した印象記である。そして、アメリカ文明への静かな批評となっている。
わたしがはじめて中津燎子先生の「なんで英語やるの？」 を読んだのは高校3年生のときだが、そのショックは今でも覚えている。それまで漠然と感じていた、学校における英語教育への違和感と疑問が、ある部分は見事に解決され、またある部分はより深い疑問に変えられた本だった。
同書の最初の方に、中津燎子先生による英語の最大公約数的な4原則がのっていた。それは、 (1)英語は意思伝達のために存在し、他の言語と対等である (2)音を重視する聴覚型言語である (3)英語は腹式呼吸で発声する (4)自他を明快に分ける思考を土台にしている の4項目だ。どれも、それまで自分が、あるいは世の中が、無意識に抱いていた前提と真逆なほど違っていた。
(1)は、「英語は国際的エリートの使うカッコいい言語である」という通念と対立する。(2)は、読み書きと文法中心の入試やテストで評価される、英語教育のおかしさを再認識させられた。(3)は、わたし達の日本語のあり方（息の量も小さく口もあまり動かさない）との違いを意識させられた。おまけに、声が相手に届くかどうかを気にしないのだ。(4)の「自他の弁別」という発想は、それ自体、日本文化にはないものだった。少なくとも高校3年まで、そんな視点を考えたことはなかった。
そして、中津先生の根本には、「英語を学ぶことの中心には、異文化理解があり、それには身体的・思考的な訓練を要する」という明快な認識があった。読む・書く・聞く・話すの4技能はいわば手足であって、異文化理解という胴体がなければ意味をなさないのだ。
それにしても、なぜ英語は日本で特別な外国語になったのか？
明治期から、英語教育は外国文化摂取を目的に行われた。英語は先進文明国の言語であり、ことに戦後は日本を占領した戦勝国の言語となった。序列思考の強い日本文化では、最上位に位置づけられた外国語だった。しかも高校・大学の必修科目となり、受験英語の成績がその子の価値を左右することとなった。
おまけに、日本では伝統的に、外国語学は文献学であり、読み書きと文法中心の学習だった。中国語を「漢文」として素読し、古典の訓詁学で受け入れた伝統を忘れてはならない。このおかげで、「読み書き」（受験英語）と実用的会話能力が分離する不思議が生じても、学者先生方はなんとも思わなかったらしい。
いうまでもなく、日本の生活では、英語を必要とするシーンがほとんどない。結果として、話者が少ない。だから学校で習っても、使わないのですぐ忘れてしまう。結果として、全国の教師の需要を満たせるほど、話者がいないのである。当然、教師の側のレベルも理想からは程遠く、おかげで受験産業がビジネスの種にしやすい。
この文章を書いている今日、ちょうど、文科省が大学入学共通テストで英語の民間試験導入を延期した、という報道が舞い込んだ。当然のことに、わたしには思える。そもそも業者テスト導入策の背後には、英会話の能力が「グローバル人材」の必須の要件だ、という愚かな経済界の思い込みがあるように感じる。そこには、異文化理解の能力の低さが、日本経済が海外で競争力を失った最大の要因だという反省が、まったくない。
でも、本書に戻ろう。著者の中津先生は、旧ソ連・ウラジオストク育ちの帰国子女であった。戦中の日本社会に帰国し、非常な苦労をされた。そして戦後、占領軍の電話交換手の仕事を機会に、英語を身に着け、米国留学を志す。
ただ、最初に行ったボストンでの医療技術者の勉強には挫折する（なにせラテン語がまだ必修だった時代なのである）。そこでPlan Bとしてシカゴに移り、商業美術を勉強する。やがて知り合った日本人医師と結婚し、男女二人の子どもを得て、65年に帰国される。
中津先生は帰国後、岩手県で子供のための英語塾を始められるが、後にご主人の仕事の関係で南大阪に移られてからは、英語教師向けの教育をされた。これはとても良いことだったと思う。岩手の小学生よりも、大阪の中学校英語教師のほうが、「なぜ英語を学ぶのか」目的意識がはっきりしている。
本書はその30年後、息子のケンさんと娘のリッツさん（いずれも仮名）と一緒に、米国に向かうシーンから始まる。
はたして30年間に、アメリカは変わっただろうか？
著者がまっさきに思い出すのは、'50年代のアメリカにおける人種差別である。黄色人種である日本人だ、というだけで、下宿探しを始め、あらゆるシーンから静かに締め出しを食う。その頃のアメリカでは、黒人と日本人と白人が、同じレストランのテーブルに座って食事する事など、考えられもしなかった。そういう一行は、入り口できっぱり拒否された。
今は、それができる。では、表立った人種差別は、アメリカから無くなったのだろうか？
だが機内やアメリカ入国の手続きの中で、中津先生は、入管事務所・税関その他、有色人種の多く働く現場では、「いっさいの親切心、サービス精神、気くばりはゼロであること」を見抜く。「屈折した差別の存在するところでは、人々は他に向ける心のゆとりも思いやりもなくなり、不満だけが純粋培養されて固まっていく。」「こうも独特の押し殺した不満顔の人々を見ていると、アメリカは相変わらず『表面規則は平等』であり、『真相部分では差別』という構造が続いているのかもしれない」（P.31）
シカゴは、広大なミシガン湖に面する、風と寒さの厳しい北国の街である。中津先生はながらくシカゴの、シェリダン・ロード界隈に住んでおられた。いわゆる「魅惑の1マイル」（Magnificent Mile）などの繁華街からは、ずっと北にあたる。
この再訪の旅で、かつて家族で住んでいたアパート、子供を生んだ大学病院なども訪れる。そして、かつて歌を習い、一緒に活動指していたエラ・ジェンキンスという黒人女性音楽家とも再会する。彼らの旅のクライマックスは、シェリダン・ロードをずっと北に向かい、かつて見たシベリア風「きのこの家」を再発見するくだりだろう。それはまた、アメリカ生まれで帰国子女だった先生の二人のお子さんにとっても、ルーツ再発見であった。
アメリカはベトナム戦争に負けた。だが、その事実を意識は受け入れがたい。敗北の記憶は、無意識に回って抑圧される。ジャーナリストのシラー老人は、その危険性に気づいている人物だ。だが、明朗な表面とは違い、深く傷ついている人物でもある。そして、彼は孤独だ。それはこの国の人々の抱える、深い孤独感を象徴している。
「アメリカって社会は、何が何でも機会を狙え！ という国でしょ？」−−かつての友人レイチェルは、著者にこう語った。「それこそ髪の毛一筋のチャンスでもつかまえて生かす者が最後に勝つわけ。そんなふうに一人ひとりが自分の限界も考えず必死になっているときは、友達どころではなくなるのよ。そしてますます閉鎖的になって、しまいには心が冷凍肉みたいにカチンカチンになってしまうのよ。」「その冷凍ハートの人間は心はカチカチなのに、うわべの表情や行動はやたらに明るく輝いていてさ、目はチャンスを探してギラギラしてるんだ」（P.290-291）
そして、レイチェルいうところの「間抜けな太陽」である著者のところに、そうした冷凍ハートの人間が自然と引きつけられていく、という。「冷凍人間たちは、間抜けな太陽を探すか、麻薬に逃げるか、どちらかしかないのよ。」ここに、もう一つのアメリカの病相がある。
さて、上に述べた中津先生の英語4原則に、「英語は、他の言語と対等である」という項目がある。
この、対等とか、公正とか、権利とかいう概念は、分かりにくい。日本では、それらと「平等」とが、しばしば混同される。日本文化では、伝統的に序列思考と平等原理が強かった。その反動として、今は優勝劣敗の競争原理が全盛を誇っている。だが、アメリカ文化の文脈では、競争はフェアな環境でなされなければならない。
しかも、人の上に立つリーダーや、権力者は、公正でフェアであることが要求される。そうでないと、下の人々が信頼してついてこないからだ。えこひいきをしたり、貢献者を罰したりするリーダーに、誰がついていくだろうか？
これについて、学生アルバイトをこき使う鬼のような雇用主を、著者は思い出す。あるとき、新聞記事でもっとペイの良い仕事を探して丸をつけていたら、その鬼が見つけて「そこはやめておけ」という。あんたは知らないだろうが、そこは売春組織と関係しているからだ、というのだ。そして、「俺は、こういうことは、フェアでありたい」と言い残す。
「ソ連も日本も、ともに『フェア』という概念や発想を持っていなかったように思う。」（P.301） だが、アメリカは私に対してフェアであろうとすることを教えてくれた、と著者は書く。アメリカ社会の深い断面を活写した後、最後に、でも大事なことを教えてくれたから好きだ、という。それは中津先生が、自分もアメリカに対してフェアでありたい、と考えたからだろう。
本書は、だから、著者・中津燎子先生と家族による、アメリカとの和解の書でなのである。
＜関連エントリ＞ →「書評：『英語と運命』 中津燎子・著」 （2014-06-08） →「国際人として最低でも守るべきたった一つのルール ～ 『ありがとう』と家族に対してでも言う」 （2016-09-11） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-11-02 20:12
| 書評
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11月と12月に、BOM/部品表に関連して、2件のセミナー講演を行います。前者はエンジニアリング・チェーンとPLMに関する話題（無料）で、後者は6月に行ったセミナーのアンコール講演（有償）です。 このところBOM関係の講演依頼が増えているのは、あらためて設計から製造への機能的な橋渡しについて、悩む企業が増えているためではないかと想像します。 製造業ではよく、「サプライチェーン」と「エンジニアリング・チェーン」が生産でクロスする、という説明がなされます。下図はわたしがときどき講演で使ってきたチャートで、横軸は左から右に向かって、物づくりの順番にサプライチェーンが描かれています。生産計画から始まって、調達→生産→出荷→販売→保守、といった流れです。これに対して縦軸は、上から下に向かって、マーケティングからはじまり、企画→製品開発→工程設計→試作→量産準備、という製品開発の流れを示します。これを「エンジニアリング・チェーン」と呼ぶわけですが、両者が交わるのが『生産』です。  そしてPLM（Product Lifecycle Management）と呼ばれるソフトウェアは、「製品の企画・設計から保守・廃棄にいたるプロセス全般を管理する」仕組みの提供を目的としています。もっとも、PLMソフトは普通、エンジニアリング・チェーンの側をサポートし、生産計画や生産・物流などはSCMソフトウェアが面倒を見ます。両者の統合の要は、部品表/BOMデータベースで、その中にE-BOM→M-BOMが整合性をとって格納されるのが理想形です。 ところが現実には、2つのチェーンの流れは、この図のようなきれいな直交形に統合しにくいのです。それは、もともとこの図が、量産型の製造業を念頭に置いて作られたからです。一方、日本の多くの企業では、もはや受注生産、とくに個別性の強い受注設計生産の形態が主流になっています。したがって、BOMのあるべき姿について、現下の状況に応じて皆が考える必要が出てきている訳です。 2つのセミナーはテーマも内容も異なりますが、この主題をめぐって皆さんと一緒に議論できればと思っています。関心ある方のご来聴をお待ちしております。 ＜記＞ (1) 「BOM/部品表とエンジニアリング・チェーンのマネジメント」 日時： 2019年11月28日(木) 13:30～14:35 テーマ： 「BOMで改善！ 中小企業の設計効率を上げる業務改革」 主催： エスツーアイ（株）＋ダッソーシステムズ（株） 会場： 〒450-0002 名古屋市中村区名駅4-7-1 ミッドランドスクエア 5F ミッドランドホール会議室A セミナー詳細： 下記をご参照ください（無料、定員30名） (2) 「BOM／部品表の基礎と効果的な活用ノウハウ ～演習付～」 日時： 2019年12月17日(火) 10:30～17:30 主催： 日本テクノセンター 会場： 〒163-0722 東京都新宿区西新宿二丁目7番1号 小田急第一生命ビル22F セミナー詳細： 下記をご参照ください（有償です） 以上、よろしくお願いします。 （佐藤知一） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-10-28 22:36
| サプライチェーン
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マネジメント・テクノロジーは、目に見えにくい領域における技術である。わたし達の文化は、目に見えるもの（五感で感じられるもの）に対しては細部にまで徹底してこだわるが、見えない物事や抽象的概念には、いたって無頓着、という傾向が強い。 たとえばカレー屋さんの場合、料理の味と、その材料やレシピには研究を怠らない。しかし客の注文をどうとってどういう順序でデリバリーするか、何をストックし作る量をどう予測するか、といった店を運営する過程や仕組みには、なりゆきで応対する。これが多くの店のあり方だろう。 カレーの料理法は「固有技術」で，店の運営の仕組みは「管理技術」（マネジメント・テクノロジー）に属する。もちろん固有技術（味）は、いわばビジネスのベースで、これが不味ければ商売は成り立たない。しかし管理技術（運営の仕組み）ができていないと、商機に乗って展開することも、急な環境変動にうまく応対することもできず、気づかぬうちに非効率と機会損失を出してしまう。ここが弱いと、皆が必死に働いているのに、なぜか儲からなくなるのだ。 わたし達の社会は、このマネジメント・テクノロジーの存在と、その重要性を見過ごしてきたことで、長い不況を抜け出せずに来たのではないか。それが本サイトの問題意識だ。 そして、マネジメント・テクノロジーは、隣接する3つの固有技術領域、すなわちIT（Information Technology）、OT（Operational Technology）、ET（Engineering Technology）と少しずつ重なり合いながら、その方向性を広げてきた。では、このIT、OT、ETとは、それぞれどのような技術なのか。  ITについては、すでにネットの内外に、数多くの情報があるため、いまさらここでは解説不要だろうと思う。コンピュータのハードウェア設計から始まり、OS、通信ネットワーク、ミドルウェア、データベース、そしてその上で活躍する応用ソフトウェア群（とくに業務系システム）の設計・実装・運用技術までが、ここに含まれる。 本サイトでも、随分前だが、『ITって、何？』という連載をのせた。長い記事になっているが、あそこで書いたコアのメセージは、
である。データとは定型化された符号の並びで、他方、情報とは人間に意味を与える（不定形な）ものだ。だから情報を機械に与えて蓄積・処理できるようにするには、定型化してデータにすることが必要だ。データは上手に組織化し提示しないと、人間に意味をもたらさない。この双方向をうまく回すのが、IT=情報技術である。 固有技術としてのITの基礎を支える科学は、コンピュータ・サイエンス（計算機科学）である。それは数学・論理学から電子工学さらには言語学まで、様々な科学領域にまたがって存在している。だから、大学のコンピュータ・サイエンス学科を卒業して、専門職としてのITエンジニアになる、というのが米国流の普通のキャリアパスである。日本があまりそうなっておらず、大学にも「計算機科学科」がめったに存在しないのはなぜか、わたしはよく分からないが。 さて、これに対して、OT（Operational Technology）とは何か？ OTについては最近、IoT技術に関連して注目されるようになり、世の中にもいろいろな解説が流布している。ネットでちょっと調べただけでも、以下のようなものが出てくる。
こう見ると、社会インフラ向けと言ったり産業機械向けと言ったり、定義には幅があっていろいろだ。最後の米国ガートナー社の定義は2011年のもので、中では一番古い。ちなみに現在はこうかいてある：
この定義は英語版WikipediaのOperational Technologyの記事にも冒頭で引用されている（日本語版ウィキペディアの記事は、現時点ではその部分的抄訳でしかない）。 ただ、このガートナー社の定義は、わたしの目から見ると、少しだけ制御系や通信系の仕組みに偏りすぎているように感じられる（ガートナーはIT系コンサルティング会社だから、主な顧客はITエンジニアである）。 たとえば、NC（数値制御）のマシンを対象に入れるのだとしたら、その加工プログラムは、明らかにOTに入るはずであろう。そうなると、そのための切削条件決定や、加工ツール・バイト（刃先）の選定も、OTに含まれなければ、おかしい。搬送やチャッキングや検査の仕組みだって、そうだ。こうした機械工学系の加工技術は、現場の熟練者たちの手中にあって、ITコンサル会社には見えにくいのだろうが。 いいかえると、OTとは加工技術や機械制御といった、直接ものづくりに関わる固有技術だと、広く捉えるべきであろう。もちろんNC装置の加工プログラムや、SCADA, PLC、DCS、MES（とくにLower MES）など制御系も、この領域に入る。 日本のIT分野は世界の最先端に比べて遅れつつある、という認識が最近は広まっているが、それに比して、OTの分野に関しては、まだかなり世界的な強みを維持している。この点は強調しておいていいと思う。NC工作機械やマシジングセンタ、ロボット、物流搬送系設備、制御システムなど、世界トップレベルの企業がごろごろいるのが、この分野だ。 最後に、図の下の方に配置したET（Engineering Technology）に触れておこう。ETとは、製品設計や工程設計・レイアウト設計などに関わる固有技術領域である。ここには、機械・電気・制御・建築・空調・化学プロセスといった、いわゆる工学系技術が活躍する。そしてCAD/PLM/BIMなども、この分野のためのツールだ。 もっとも、IT・OTに比べて、ETという用語はあまり広く用いられていない。調べると、たとえば米ARC社は次のように使っているが、これが唯一の用法という訳でもない。
じつはETという用語が広まらないのには、別に特殊な理由がある。米国の大学教育コースの中に、”Engineering Technology”という学科が、”Engineering”とは別に設けられているところがあるのだ。たとえば英語版WikipediaでEngineering Technologyをひくと、Engineering Technologistという項目に自動転送されて、こういう説明が出てくる。
設計よりも実装に近い仕事を受け持つ技術職。日本の高等教育で言えば、高専のカリキュラムに近いのかもしれない。ET（Engineering Technology）というと、米国ではこちらのことを連想するらしいのだ。ともあれ、他に適切な言葉も見つからないため、上記の図ではETと表記しておいた。 そしてManagement Technologyは、OT＋IT＋ETの三本柱の上に乗っており、一部は重なっているのである。重なった部分は、それぞれ OM（Operations Management） EM（Engineering Management） IM（Information Management） と呼ぶべき領域である。 そして、これら3つのマネジメント・テクノロジーは、日本ではいずれもほとんど教えられておらず、知られてもいない。理工系はもちろんのこと、いわゆる文系の経営学でも、またビジネススクールでも、ほとんど等閑視されている。米国にはちゃんと、OMやEMを教えるコースを持つ大学・大学院があるのに。 なお、ITと重なる領域を、IM（Information Management）と表記したが、この言葉はプラント・エンジニアリング業界では、ある特殊な狭い領域の業務を指すことがある。本当はより一般的に、DM（Data management）とか、KM（Knowledge Management）などと併用すべき用語に思われる。 そして、図中には、他にもSCM（Supply Chain Management）やPM（Project Management）やMM（Material Managemen）といった、やはり物づくりに関連するマネジメント・テクノロジーの領域を入れておいた（ただし図中の位置は場所的に散らしているだけで、必ずしもPMがIMとEMの中間にあるという意味ではない）。 ちなみに、上の説明ではOTに属するPLC/DCS/SCADAや、ETに属するCAD/PLMなどを、ITとは別のものとした。だが、これらはみんなコンピュータのハードとソフトで実現するものだから、ITの一部ではないか、という議論もあるだろう。 しかし現実を見ると、業務系システムと、制御系・組込系システムと、科学計算系システムでは、作る人達も売る企業も、業界的に分かれている。技術の要素も相当に違っており、昨日まで製造原価報告書を設計していた人が、今日から偏微分方程式の収束計算を設計できるかというと、まあ無理であろう（逆も真なりだ）。繰り返すが、図中の「IT」は、主に業務システム系の領域を主に意識している。ITとOTの融合が語られはするし、そうした動きを否定するつもりはないが、それは、建築と機械の融合、くらい大変な話であることは理解しておいたほうがいい。 ともあれ、これがマネジメント・テクノロジーの領域の見取り図である。固有技術の領域では、日本の技術者たちはそれなりに優秀だ。みな真面目だし、ほぼ例外なくハード・ワーカーでもある。だが、縦割り組織と分業病におかされているため、固有技術を束ねて、全体をオーケストレーションする部分が弱い。オーケストレーションの技術、それがマネジメント・テクノロジーである。 もちろん、マネジメント・テクノロジーを学ぶとしても、この図の全部に通暁する必要はないし、そんなスーパーマンもいないと思う。ただ、わたし達は、自分が何を知っておらず、どこを探しに行けば先人の知恵を学べそうか、その方角を知るために、こうした地図を必要としているのである。 ＜関連エントリ＞ →「マネジメント・テクノロジーの領域を知ろう」（2019-10-05） https://brevis.exblog.jp/28610522/ →「マネジメント・テクノロジーの技術地図を見渡す」（2019-10-13） https://brevis.exblog.jp/28623704/ →『ITって、何？』https://brevis.exblog.jp/i12/ #
by Tomoichi_Sato
| 2019-10-20 17:36
| ビジネス
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前回の記事では、技術（Technology）とは2種類あり、固有技術と管理技術に分類できる、と書いた。わたし達が大学の工学部などで習う技術のほとんどは、固有技術である。これは対象分野に固有の科学法則に基づくテクノロジーだ。これに対し、管理技術（Management Technology）とは、仕事の仕組みそれ自体に関する技術で、たとえば、プロジェクト・マネジメントの分野では、CPM（Critical Path Method）やEVMS（Earned Value Management System）などがこれに相当する。 わたしは大学でプロジェクト・マネジメントを教える際に、いつも「この講義で教える内容は、ほぼすべて社会人になってから学んだことで、わたし自身は大学ではほとんど教わった記憶がありません。だけれど、それでは非効率なので、こうやって大学に来て皆さんに講義をしているのです」と説明している。 実際のところをいうと、大学の学部生レベルでは、プロジェクト・マネジメントの講義をしても、あまり響かない。人と一緒に仕事をして苦労した経験が乏しいからだ。これが大学院の修士課程くらいになると、一度は「卒論」というチャレンジを経験した後なので、少しは話を聞く態度に身が入る。そしてもちろん、一番皆がちゃんと学ぶ姿勢になるのは、社会人大学院生や、企業相手の講義のときだ。 まあ、だからといって大学での講義が全くムダだとは、思っていない。アーンド・バリューだのクリティカル・パスといった概念の意味は忘れても、いざ自分が卒業して、仕事で問題に直面したときに、「そういえば、昔なんだかこれに関連する話を聞いたよな」と思い出せれば、あとは自分で探して調べることができる。 自分が本当にニーズを感じているときほど、良い学びの機会はない。このとき、頭の中に、たとえぼんやりとでも「技術の地図」のイメージが残っていれば、（ああ、あっちの方に探しに行けばいいんだな）と、希望を持つことができる。技術者という人種は、「技術的に可能だ」という希望を持てることが、いちばん大切だからだ。そして優秀な人なら、自分で調べて勉強していく。 しかし、わたし達の社会では、管理技術をほとんど大学で教えないため、そうした技術の地図を知らないまま、世の中に出てしまう。つまり、そもそも「仕事の仕組み」には技術があること、人・モノ・情報などの配置と流し方に、ちゃんと先人たちの叡智と工夫があることを、知らないのだ。その結果、各人がゼロから車輪を再発明することになる。いや、それどころか、「リーダーシップ」「気合と根性」でなんとか乗り切れ、という話がまかり通る。 これに関して、わたしがよく使うたとえは、オーケストラの指揮者である。指揮者という仕事は、ちょっと見たところ、リズムに合わせて棒を振っているだけで、誰でも（楽譜さえ読めれば）できそうに思える。自分では笛を吹くわけでもなければ弦をこするわけでもなく、何の音も出さない。そもそも、管楽器や弦楽器の演奏技術も持っているまい。ただ、オケに指揮棒で指示を出すだけである。 では、指揮にはとくに技術はないのか。指揮者は、どのように育成するのか？ 日本の組織では、幹部やリーダーの地位に登っていく人を、「ジェネラリスト」として育てるところが多い。その典型は官庁で、「キャリア職種」と呼ばれるエリート候補生たちは、２〜３年ごとに部署を変わっていく。しかも前職とろくに引き継ぎもしないことが多いので、役人と付き合う民間人たちは、相手が変わるたびに一から説明し直しになる、という。 技術者の場合、専門的な仕事を覚えて一人前のプロとして通用するには、ふつう10年くらいかかる。それがスペシャリストというものだし、医師や弁護士だってそうだ。それなのにキャリアと呼ばれる人たちは、わずか２〜３年の間で、その領域の仕事を概略理解し、何らかの成果を上げて次のポジションに進んでいく。だから、こうした制度は、彼らエリート層の優秀さの証左なのだ、という説明も聞いたことがある。優秀かどうかはともかく、スペシャリストを束ねて指揮するのは、ジェネラリストだ、という思想がそこにある。 こういう話を聞くたびに、じゃあ日本社会では、オーケストラの指揮者もジェネラリストとして育てることになりそうだな、と思う。指揮者のキャリアパスは、まずビオラで3年、次にフルートで2年、さらに打楽器とトランペットなどを経験し、最後に第一ヴァイオリンでコンサートマスターを5年ほど務めた後、めでたく指揮者の地位になる、と。 こんなバカなやり方で指揮者を育てる音楽界は、世界中どこにもない。指揮者は、専門家であり、指揮は専門技術だ。音大には指揮科があり、そこで指揮の理論や技術を学ぶ。それから指揮者の見習いとして、先輩について指揮法の実際的なスキルを学んでいく。たしかに、ときにはピアニスト出身の指揮者やヴァイオリニスト出身の指揮者もいる。だが、彼らだって、ちゃんと指揮法を学んで棒を振っているのだ。ただやみくもに棒を振ればついてくるほど、オーケストラという集団は甘くない。 人が集団で仕事をするとき、とくにその専門分野が多岐にわたり、規模が大きくなればなるほど、専門的なマネジメントの技術が必要になる。そして、そこには理論もあるし、学ぶことも、伝えることも可能だ。 では、そうしたマネジメント・テクノロジーを学ぶとしたら、それはどのような範囲をカバーすべきか。いいかえると、「技術の地図」は全体として、どのようになっているのか。 もちろん、それはかなり広い領域にまたがることになる。プロジェクト・マネジメント（PM）はその一部分にすぎないが、それだけでもPMBOK GuideやP2Mなど、分厚い教科書的な本がいくつも存在する。 そこで、ここでは一般的な製造業における物づくり分野について、その全貌を考えよう。また、マネジメント・テクノロジーを考える際には、隣接する固有技術との関係で理解したほうが分かりやすい。わたしの考える、物づくりに関わるマネジメント・テクノロジーの領域と、隣接する固有技術との関係マップを示しておく。  隣接する3つの固有技術とは、以下の3つだ： IT（Information Technology） OT（Operational Technology） ET（Engineering Technology） それぞれが具体的に、どのような種類の技術領域を表すかについては、長くなりそうなので、次回書くことにしよう。 （この項続く） ＜関連エントリ＞ →「マネジメント・テクノロジーの領域を知ろう」（2019-10-05） https://brevis.exblog.jp/28610522/ →「オーケストラの指揮者かジャズ・バンドのリーダーか － プロジェクト・マネジメントの４つの類型を知る」（2014-02-02） https://brevis.exblog.jp/21641066/ #
by Tomoichi_Sato
| 2019-10-13 15:32
| ビジネス
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本サイトの主要なテーマは、（知らなかった人もいるかもしれないが）『マネジメント・テクノロジー』である。マネジメントと言う仕事には技術があって、学ぶこともできるし、蓄積したり磨いたり、人に伝えることもできる。決して気合とか根性とか、生まれつきのセンスとかだけで能力の決まる仕事ではない。そういうことを多くの人と共有したくて、ずっとこのサイトを運営してきた。 そもそもTechnology（技術）には2種類ある。固有技術と管理技術（マネジメント・テクノロジー）だ。固有技術とは、対象固有の科学法則に縛られる領域におけるTechnologyである。たとえば、機械設計、材料開発、システム設計、といった技術がそれに当たる。ちなみに、わたし自身の大学の専門は化学工学（Chemical Engineering）だった。これは化学プラントの設計に関わる工学だが、やはり固有技術である。 これに対して、管理技術とは、仕事の仕組みそれ自体に対して適用すべきTechnologyをいう。「仕事の仕組み」では分かりにくければ、人・モノ・情報などの配置と流し方、と言い換えても良い。たとえば、プロジェクト・マネジメントの分野では、CPM（Critical Path Method）やWBS（Work Breakdown Structure）、生産マネジメントの分野なら、在庫理論とか生産スケジューリングといった技術だ。 こうした管理技術（Management Technology）には業種・分野固有の部分がない。製品開発プロジェクトだろうが橋梁建設プロジェクトだろうが、CPMは当てはまるし、在庫品がダイヤモンドでもトイレットペーパーでも、在庫理論は使える。このため、マネジメント・テクノロジーは業種分野を超えて、汎用的である。だから、まったく畑違いの分野の知恵も、学んでうまく応用すれば、自分の仕事を楽にするために使える。 ところが残念なことに、日本の大学教育では、この『管理技術』の教育・研究を、伝統的に軽視してきた。その1番の証拠は、東大と京大に、学部レベルで経営工学や管理工学の学科が存在しないことである。この2つの大学は、日本の文科省の高等教育政策を映し出す鏡のようなものだ。つまり国の側にも、管理技術という意識が欠けているのだ。 ちなみにかなり以前から、慶応には管理工学科が、早稲田には経営システム工学科があり、東工大にも経営工学科があった。だが、肝心の東大と京大には、ずっと存在しなかった。さすがに、今世紀に入ってからようやく、大学院レベルで、東大に技術経営戦略学専攻が、京大に経営管理専攻が設置された。 だが学部レベルでは、相変わらず存在しない。だからこの二つのエリート大学を卒業してくる人たちは、基本的に、「仕事の仕組みにはテクノロジーがある」ということを理解せぬまま、社会に出て働くわけだ。 なぜ、国の側に管理技術＝「マネジメント・テクノロジー」への認識が欠けているのか、わたし自身はよく知らない。ただ、もしかすると、わたし達の国の上の方の人たちは、「管理とは法学部出身者の仕事である」、と考えているのかもしれない。そう疑わせる兆候は多分にある。そうでなければ、なぜこの2つの大学の法学部出の人たちばかりが、中央官庁や政界財界のトップの座をあれほど席巻しているのか。 だが、話を元に戻そう。わたし達の社会では、残念ながら、「マネジメントにも技術がある」という概念が希薄である。だから、マネジメントの上手下手は、まったく属人的なものだ、という思想が強い。その結果、マネージャーの地位は、学歴・年功序列・出身等により選ばれることが多い。マネジメントは「地位に付随する権力・権能」 であって、前もって研修・訓練が必要な技術とは考えられていないのである。 なおここでもう一つ注意しておきたいことがある。それは、『経営』という言葉とマネジメントとの違いだ。本サイトは、「ビジネス・経営」のカテゴリーに分類されている。他に適切なカテゴリーがないから、そうしているだけだが、あまり本意では無い。なぜなら、このサイトでは、ほとんど経営について語ったことがないからだ。わたし自身、経営者ではないし、経営の仕事もしたことがない。 普通、日本語で経営と言うと、会社レベルの組織をまとめて運営する仕事を指す。しかし、私がここでマネジメント・テクノロジーと呼ぶ技術は、もう少し中間層のレベル、言い換えると経営者層と現場をつなぐレベルの技術である。クリティカルパス法だとか、在庫理論だとかいった技術知識は、会社経営のレベルではあまり必要がない（無論、知っているに越した事はないが）。 少し具体的な例で考えてみよう。今、ある所にカレー屋さんが開業した。ご主人はもともとエンジニアだったが、長引く不況と、先の見えない業界にうんざりして、心機一転、脱サラを決意したのだ。昔からカレーが得意料理で、親戚知人に披露すると結構評判が良かったので、自分で店を開こうと思いたったわけだ。 愛想の良い奥さんと二人三脚で、幸い、店は順調に滑り出した。ご主人が料理を作り、奥さんが客の応対をする。1年経つと、ピーク時には店の前に行列が並ぶほどになった。今のスペースは手狭なので、近くに3倍位の広さを持つ店舗の空き家を見つけ、そこに移転することにした。そうなると夫婦2人では手が足りない。厨房とフロアの手伝いに、2人ずつ人を入れた。 ご主人はこれに加えて、持ち帰りのカレー弁当も売ることにした。長年のオフィス勤めで、昼食に皆が苦労していることを知っているからだ。オフィス街に小さな机を並べ、昼の間だけそこでお弁当を見ることにした。当然そこにも人が必要だ。 だが、こうして店の業容を広げていくうちに、少しずつ問題が起きてきた。例えば、お弁当の仕込みの数をどう決めるべきか。作り過ぎれば売れ残るし、数を絞れば利益が出ない。それに、仕込んだカレーだって、賞味期限がある。3日も4日も前に煮込んだカレーをお客様に出すわけにはいかない。 店を広げた際に、カレーのメニューの種類を増やしたことも問題だった。厨房の中で、洗い場と、調理台と、冷蔵庫との導線が錯綜して、3人の人がぶつかりやすくなった。しかもメニューの数を増やしたために、フロアからの注文の聞き取りミスも増えてしまった。注文してから料理を出すまでの時間が長くなったとなじみの客にクレームされたこともある。 おまけに甚だ厄介な、今回の消費税対応。朝から晩まで寝る間も惜しんで忙しく働いているのに、利益は上がらない上に、客足も少しずつ鈍ってきている。カレーの味自体は変わっていない。むしろ腕は上がっている自信がある。だが商売の利益につながらないのだ。ご主人は深夜、自分の席で、ため息をつくことが多くなった。 これが典型的な「仕事の仕組み」の問題だ。今のご主人に必要なのは、カレー作りの品質向上ではない（それは固有技術に属する）。大事なのは、人と物と情報の配置・流し方の工夫である。つまりマネジメント・テクノロジーが足りないのだ。 夫婦2人で小さな店をやっているときには、それはほとんど必要なかった。だが品種を増やし、人を増やし、売り上げと生産量を増やしたときに、次第に目に見えない非効率が生まれてきたのだ。適切な厨房のレイアウト、適切な在庫量の設定と発注、需要の読みと臨機応変な対応、店舗から弁当売り場への搬送、注文と会計のシステムの導入・・こうしたことが必要になるのだ。だがそれを実現するテクノロジーを、どこで学べばいいのか?  これと同様の問題が、おそらく最初は東京オリンピックの翌年の「昭和40年不況」のときに、多くの中堅中小企業で噴出した。そして、より大規模な形では、高度成長期を終えて、消費者ニーズの多様化と輸出拡大に直面した80年代以降に、日本企業を襲ったのだった。 ただ残念ながら、マネジメント・テクノロジーは、目に見えない領域に属している。そして、目に見える物の品質やディテールには大変こだわるが、目に見えない事には至って無頓着な傾向を、わたし達の文化は持っている。加えて、国家レベルでの認識不足。こうして、バブル崩壊以降の90年代から、長らく不況を出せずにきたのだ。 わたしのこの、ささやかなサイトが、国家レベルの問題を解決できると夢想しているわけではない。ただ、たまたまここを訪れた方のうち、たとえわずか数人でも、問題解決のヒントを提供できればいいと思っている。ネットの世界では、マネジメント・テクノロジーの情報源は、あまりに少ない。話題のほとんどは、固有技術か、さもなくば経営論に行ってしまう。それでは、問題に悩むカレー屋の店主の助けにはならないのだ。 それと同時に、わたし達は、マネジメント・テクノロジーについて、フェース・ツー・フェースで情報交換し、議論する場を必要としているように思う。ネットでの匿名による意見交換は、限界がある。工場作りに関しては、互いに勉強でき議論できる場を、（財）エンジニアリング協会で、立ち上げているところだ。そちらもいずれ近いうちに、より広くアナウンスできるようにしたいと考えている。そうやって、かつての東京オリンピック後と同じ状況に、日本の製造業が今度は陥らないよう、今から準備しようと思っているのである。 ＜関連エントリ＞ →「マネジメントのテクニックと技術論について」 https://brevis.exblog.jp/22951856/ （2015-04-22） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-10-05 20:24
| ビジネス
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中学校の修学旅行は、京都・奈良だった。清水寺では、その舞台の高さに驚き、「清水の舞台から飛び降りる」の意味を改めて知った。ところで清水寺の参道には、旅人が喉をうるおす3つの湧水の滝口があった。引率のガイドさんによると、3種類の水はそれぞれ、飲むと「恋愛」「長寿」「賢さ」の願いを成就できるのだと言う。わたし達は喜んで、3つの口からそれぞれ水を飲んで、参道を登った。 ところが帰り道、ガイドさんが思いもかけぬことを言い始めた。「あら私、大切なこと言い忘れたかしら。お水を飲むなら2種類までなの。欲張って3種類を全部飲むと、効き目がなくなっちゃうのよ。」 これを聞いた私たちは、そんな大切なことなら、なぜはじめに言ってくれなかったんだ、と、いたく憤慨した。 もっともそれを聞いて、中学生のわたしは思った。恋愛と長寿と賢さと、どれが2つを選ぶとしたら、どれになるだろうか？ 難しい問いだ。それはある意味で、どれか一つを犠牲にしなくてはならないことを、意味している。頭が良くて女の子にモテても、短命ではなんにもならない。かといって健康でハンサムでも、頭が悪くては人生台無しだ。じゃぁ頭が良くて健康でも、異性が誰も寄り付かない人生に、どんな意味があるだろう？ このエピソードを久しぶりに思い出したのは、最近ある方から、アメリカにおけるオペレーションズ・マネジメント（OM）や生産管理の教育の充実ぶりについて、聞いたときだった。日本では、生産管理を専門的に勉強する大学院レベルのコースはほとんどないし、実務家のための勉強の機会も限られている。しかし米国では、ジョージア工科大学を始め、この種の研究と教育のメッカと言うべき大学が複数存在するし、米国生産在庫管理協会（APICS）という、実務家のための大きな組織もある。アメリカの製造業はもう廃れた、と思い込んでいる人が多いが、こうした科目を学ぶならば、日本よりもアメリカの方がずっと進んでいるのだ。 その人は、アメリカでの生産管理教育のメッセージをわかりやすく伝える、1枚のチラシを見たと言う。それは宅配ピザのチラシを、模している。 「あなたのお好みのピザを届けます。 ただし、以下の3つのオプションから、2つまでを選びください」 そしてチェックボックス付きで、Q:品質、C:コスト、D:納期、の3つのオプションが並んでいる。 安いピザを早く持ってきてもらいたかったら、品質（おいしさ）は多少犠牲になる。おいしいピザを早く持ってきてもらいたかったら、それなりの値段を払わなければならない。そして、おいしいピザを安く届けてもらいたかったら、（そのためには同じ種類のピザをある程度のロット数量まとめて焼く必要があるのだから）納期が遅くなるのは、覚悟しなければならない。 製造業においては、顧客好みにカスタマイズされた商品を、QCD全て満たした形で生産するのは、ほぼ不可能である。なぜならばこの3つの尺度の間には、あちらを立てればこちらが立たず、1つを完璧にしようとすると、他の2つのいずれかが犠牲になる、『トレードオフ』の関係が成り立つからだ。それは、生産システムというものが持つ、基本的な性質である。このチラシは、それをごくわかりやすい簡潔な形で、教えている。 いったい全体最適とは、何だろうか？ 品質・コスト・納期の、3つの尺度を全て最大化することだとしたら、それは本当に可能なのだろうか？ 全体最適と言う言葉は、しばしば縦割り組織で、いろいろな行動がサイロ化されているとき、「それは局所最適だ」という批判とともに、用いられる。つまり局所最適の反対概念として、『全体最適』と言う言葉が使われる。 しかし、少しでも最適化理論やオペレーションズ・リサーチ（OR）をかじったことがある人は、最適と言う言葉を、もう少し正確に、ないし慎重に使う。それは何らかの評価関数（尺度）を、最大化することを意味する。では製造業における評価関数とは、何なのだろうか。評価尺度が複数あるときは、どうしたら「全体最適」が達成できるのだろうか？ 別の言い方をしてみよう。今、工場で生産に問題が生じているとする。そこで工場長は、品質の徹底的に向上するため品質管理マネージャーを任命し、コスト削減のためにコスト管理マネージャーを任命。さらに納期短縮のために、スケジュール管理マネージャーを置いた。この3人が、それぞれ自分の持ち場で最大限努力すれば、QCDの全てが最大化されるだろうか？ この3人はそれぞれ、他の2人と相談せずに、独立に活躍できるのだろうか。 これは制度設計の問いである。つまり一種のデザイン問題なのだ。そこでエンジニアにわかりやすいように、製品設計の例に置き換えて考えてみよう。 あなたの会社は今、これから新しい電気自動車を開発しようとしている。あなたはそのプロジェクトの、主任技師に選ばれた。あなたに与えられたミッションは、「世界最高の電気自動車を設計すること」である。 世界最高の電気自動車とは、どういう意味か。それは、どんな尺度を持ってきても、他のライバルに勝っていると言うことである。では、電気自動車を評価する性能尺度には、一体どのようなものがあるか。 自動車はまず第一に、移動手段だ。A地点からB地点に、乗っている人が移動することができる。これが一番主要な機能である。見るからに精悍でかっこいいが、1kmも走れない電気自動車に、金を出す人はいるまい。である以上、最大航続距離が、第一の性能尺度になりそうだ。 それと並んで、最高速度も大事な性能だ。最高時速20キロで、高速道路にも乗れないような自動車では、役に立つまい。 加速性能は？ それも大事な尺度だ。では、回転性能についてはどうか。思う方向に向かってキビキビと進路を変えられることも、車にとって大事な性能だ。加速と逆に、減速も重要である。回生制動であれメカニカル・ブレーキであれ、必要な時にきちんと止まれることも、とても大切だ。そして移動手段である以上、かりにセダンのタイプとしても、可載重量も使い手は気になるだろう。 それだけで良いだろうか？ いや、車の走行には、安定性や安全性も求められる。例えば高速走行時の安定性。路面のゴツゴツした凹凸に、いちいち進路がぶれるのではたまったものではない。そして衝突時の安全性。これも非常に大切だ。そして、製品の寿命が長く、壊れにくいことも、ユーザの視点からは、大きなポイントになる。それに隣接して、自動車の場合、スペース的な余裕、つまり居住性も考慮がいる。 こうしてみると、移動という基本的な機能の性能のほかに、まだ様々な評価尺度があることがわかる。ITエンジニアだったら、航続距離や最高速度を「機能要求」と呼び、回転性能や高速安定性や衝突安全性等は、「非機能要求」と呼びたくなるかもしれない。 それで、これだけで十分だろうか？ いや、まだ大切なことを忘れていた。それは効率性である。「コスト・パフォーマンス」と言い換えてもいいかもしれない。例えば、移動性能に対しては、どれだけ燃費がかかるかが、効率性の尺度になる。これも自動車を選ぶ際には、とても重要な物差しであろう。 また製品の寿命に対しては、保守維持費の安さも大事だ。そして何よりも、製造コスト。販売価格は、製造コストに依存する。自動車全体のコスト・パフォーマンスとは、何よりその販売価格で測られるものだ。  さて、あなたの手元には、すでに1ダースもの評価尺度が集まった。図を見てほしい。ここでは、12個の評価尺度を、あえて抽象化した表現で表してある。これらすべてを、どんなライバルも追いつけないほど、最大化（ものによっては最小化）することが、主任技術者たるあなたに与えられた使命＝ミッションである。 このミッションは、本当に実現可能なのだろうか。CAD画面に向かって設計図を描き始める前に、あなたは落ち着いて考えてみるべきだろう。 さて、先ほどの図をじっくり眺めていくうちに、あなたは、これらの尺度が大きく、4つに分類できるのではないかと気がついた。 まず、図の上辺にある、主性能Effectiveness (最高速度)と、使用価値Usefulness(航続距離)。これらはシステムとしての電気自動車の有用性に関わっている。つまり、ユーザの主たる期待への合致である。 円の左側に位置する、俊敏性Agility(加速性能)、柔軟性Flexibility(回転半径)、許容性Capacity(可載重量)などは、広い意味での御しやすさ＝制御性 Controlabilityに属している。逆に右側にある、安定性Stability(高速安定)、頑健性Robustness(衝突剛性)、居住性Comfortability(スペース余裕)、耐久性Durability(機械寿命)などは、広い意味での持続性 Sustainabilityの範疇と考えられる。 最後に、円の下部に位置する、製造コストInitial cost、保守コストMaintenance costは燃費と共に、コスト・パフォーマンスの分母側＝負荷尺度に相当する。分子に相当するのが他の3カテゴリー、つまり有用性・制御性・持続性である。だから分母を小さく、3つの分子を大きくしていけば良い。 だが、個別に考え始めてみると、あなたは次第に思考のループにとらわれているような気がしてきた。例えば頑健性を高めるために、剛性の高い車体を使うとする。すると車の重量が重くなって、俊敏性や最高速度が損なわれる。重くしないためには、軽くて強い特殊素材が必要だ。そうすると製造コストが高くなってしまう。 回転性能を高めることと、高速安定性を両立させることも、決して容易ではない。安定性を素材の重量や形状など、メカニカルな方法で確保しにくい場合、何らかの制御システムで担保するしかない。かつ、安全性を考えると、制御システムは冗長化・多重化が必要だ。そうなると仕組みが複雑になって、保守コストが上がるだろう。 こうして、あちらを立てるとこちらが立たず、トレードオフの網の目にトラップされたような気になってくる。 それも当然なのだ。よく考えてみて欲しい。制御しやすさ＝「制御性」とは、一体何か。それは、使い手の意図した変化への追随性である。他方、持続性とは何か。それは使い手の意図せざる変化への耐性である。片方は変化に追随し、片方は変化にあらがう。その境目は、ユーザの意図にある。だが、電気自動車と言う機械システムの側から見て、どれがユーザの意図で、どれが意図せざるものなのか、判別できるだろうか？  ハンドルやアクセルやブレーキ、フロントパネルなど、ユーザインターフェースからの入力が、意図した変化であって、それ以外の外界からの入力が、意図せざる入力である。そう考える方法もあるかもしれない。 だがユーザは人間なのだ。そして人間だから、思わぬ行動をとることがあり、間違えることさえある。くしゃみをして握ったハンドルがブレたら、それは意図した入力なのだろうか。車庫入れでブレーキを踏むべき時にアクセルを踏んだら、それは意図した行動なのか。 電気自動車は、機械・電気・制御が統合されたメカニカルなシステムである。だが、それを設計するときには、電気自動車＋ユーザ（人間）という、複雑な系を対象として考えなければいけない。 法政大学の西岡教授は以前、機械学会の報告の中で、「自動車や携帯電話など、人がその外側にいるシステムを第一種のシステムと呼び、人がシステムの内部にいて、その構成要素となっているものを第二種のシステムと呼ぶことにしましょう。」と提案された。これはとても良い分類だと思う。 しかし、わたし達が何らかの道具を設計する場合、必ず、その道具と、使う人間との組み合わせを考慮する必要がある。つまり設計においては、常に第二種のシステムが相手となるのだ。 そして第二種のシステムでは、意図した変化への追随性と、意図せざる変化への耐性は、常にトレードオフの関係になる。言い換えるならば、すべての評価尺度を同時に最適化することができないのである。 もちろん実際には、相反する2つを両立する工夫も、しばしば可能である。例えば車のハンドルのブレを例にとると、周知の通り、ハンドルにはわずかな遊びがある。これによって、手元が多少増えても、車の方向が急に大きく変化したりしないようにできている。 しかしこれは部分的な問題解決であって、第二種のシステムに内在する本質的なトレードオフが全部解消できるわけではない。 では、どうしたら良いのか。答えははっきりしている。清水寺の前に立った中学生のように、重要な尺度と、そうでない尺度を選り分けるのだ。どういうときには、誰とどの尺度が重要になるのか。その際、どれを犠牲にせざるをえないのか。上に述べたのは電気自動車の例だが、これが自社工場という生産システムだったら、どういう評価尺度群になるか、一度考えて見てほしい。 このような判断基準の体系を、「設計思想」と呼ぶ。何かをデザインする際には、それが電気自動車であれ生産システムであれ、必ず設計思想が必要である。できればそれは、明文化されていることが望ましい。 設計思想のはっきりした製品には、たいてい明確な個性がある。それはいわば、作り手の価値観の表明だからである。 もちろん価値観は多様だから、どうしても製品への好き嫌いが生じるだろう。嫌われるのがいやなら、あらゆる物差しをまんべんなく適度に満たした、八方美人的な製品を作ることになる。私たちはそうした、無個性な工業製品に囲まれて暮らしている。無思想な設計に囲まれて、と言い直しても良い。 それもこれもわたし達が、システムに内在するトレードオフを理解せずに生きているからなのだ。そしてあらゆる尺度を満たす、全体最適を無自覚に求めすぎる。恋愛と長寿と賢さを同時に求めた中学生たちのように。それは人間の欲深い業であると、お寺の僧侶たちなら言うかもしれない。 だが、わたしなら別の言い方をする。それはシステムというものへの、基本的な無自覚から来るのである。 ＜関連エントリ＞ →「生産システム、そのパラダイム・シフト」 （2018-04-28） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-09-22 17:12
| 考えるヒント
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当サイトの記事アクセスランキングを見ていると、2016年に書いた「E-BOM（設計部品表）とM-BOM（製造部品表）の関係を考える」がしばしば上位に顔を出す。E-BOMとM-BOMの関係に悩む人が少なくないのだろう。 『設計部品表』（Engineering Bill of Materials、略称E-BOM）とは、簡単に言うと、自社の製品の構造をその構成要素（部品・モジュール等）から示したものである。他方、『製造部品表』（Manufacturing Bill of Materials、略称M-BOM）とは、外部から購入した素材・部品を、製品に作り込む製造の道筋を示す道標だ、といえる。E-BOMは製品という「結果」を示し、M-BOMは工順データ（工程表）とともに、それを作る「方法」を表現したものである。 設計部品表E-BOMは製品の構造を示し、少なくとも自社で製品を設計する企業なら、必ず持っている（データベース化されているかどうか、はともかく）。では、製造業にとって、M-BOMは何のために必要か。 それは製品の需要を、具体的な製造の作業指示に展開するために使われる。M-BOMを基準にして、生産オーダーを工程展開し、各工程・作業区ごとの製造オーダーや購買オーダーを作成するためである。つまり、製造日程計画のベースとなる、個別オーダーの工程表を作成するために必要なのだ。 さらに、製造の標準原価を計算し、価格を見積るためにも役立つ。そして、進捗管理や負荷予測や変更管理の基準とするためにも有用だ。 このように重要な基準情報であるにもかかわらず、なぜM-BOMに悩む人や企業が多いのか。そして「M-BOMクライシス」ともいうべき状態に陥りやすいのか。理由は、三つほど考えられる。 一つには、そもそも製造部品表の概念がない企業が、しばしば見受けられるからだ。それも結構な大手企業であっても、である。そんな馬鹿な、というなかれ。理由は後ほど説明する。 二つ目の理由は、日本企業における生産技術部門の弱体化に関係している。それに追い打ちをかけるのが、製品品種数の増加現象だ。そして三つ目が（そして多分、将来的には一番重要になるのが）自動化・スマート工場化の動きである。だが、これらを見ていく前に、基本的な概念と用語について、一応確認しておこう。 図を見て欲しい。部品Aは、サブ部品（子部品）aとbからなっている。Aとa・bを結びつけるのは、工順Xである。工順Xは、作業1・作業2・作業3からなっている。各作業は、一つ以上のリソース（作業者・機械・工具・金型など）を必要とする。そして、製品を製造するための工順の集合をBOP＝「工程表」と呼ぶ。これが当サイトにおける用語とモデルである。  もっとも、もしかすると、あなたの会社の使っている用語とは異なるかもしれない（たとえば「工順」ではなく「工程」と呼ぶとか）。だが、日本には米国における「APICS Dictionary」のような生産管理分野の標準辞書が存在せず、業界各社バラバラなままなので、そこは我慢していただきたい。 さて、多くの企業において、設計部門は工場の生産部門とは別の拠点で、異なるITプラットフォームを使っている場合が多い。そのため、E-BOMからM-BOMへの展開が、整合性をとって行われにくくなる。整合性のキーとなるのは、品目マスタ（部品マスタ）の共通化である。設計部門と生産部門は、同じ材料を同じ品目コードで呼ぶ必要がある－－ここまでは、以前の記事でも書いたことだ。 ところで、先ほど述べた、製造部品表のない会社とは、どのようなケースか。それは、最終組立工程と検査・出荷輸送ぐらいしか、自社内でやらないメーカーだ。部品材料は全て、外部の下請けから購入する。こうした企業では、設計部品表と購買部品表は存在する（それがないと最終検査や資材調達ができない）。しかし、製造部品表は、設計部品表と構造が同一なので、あえて別に作る必要がなかった。 ただし、E-BOMでは同種の部品が複数箇所に使われている場合がある。購買用のP-BOMでは、同一品目は数量をまとめてサマリー化する（その方が価格ネゴがやりやすいので）。このため、E-BOMから材料ごとの数量をサマリーする作業が生じる。これをエンジニアリング業界などでは、Material Take-off（MTO）と呼ぶ。もちろん、CADで設計しているならば、MTOはCADシステムの機能を使う。 それにしてもなぜ、最終組立しか自社工場でやらないメーカーが存在するのか。それには歴史的背景がある。高度成長期には、ちょっとした工作機械や製造設備を持てば、下請け企業としてビジネスが成り立つ環境があった。このために、多数の零細な下請け部品加工業者が存在する、独特の産業構造ができた。最終消費財を作る大手メーカーは、部品はすべて下請けに作らせ、自社では設計と組立てだけを行う業態になっていったのだ。 最終製品のメーカーが、M-BOMを持たぬことで、何か不都合はあるのか？ 昔は、なかった。しかし、時代の変化はこの状況をかえてしまった。 長い平成不況の時代を経て、単に製造設備だけで食っている下請けは淘汰された。現代に残っているのは、筋肉質な部品メーカーばかりである。彼らは中小企業とはいえ、技術開発力も磨いているし、取引先を一社に依存しないよう、販路も拡大している。 M-BOMは製造の「方法」に関する情報だ。部品レベルの詳細な製造方法を知らないと言う事は、品質や納期問題に対して、前向きな技術的対策が打てないと言う事でもある。最終製品メーカーに課題が生じたら、下請けに命じたり、競わせたりするしか手がない。だが今や、複数の取引先を開拓した部品メーカーからは、そっぽを向かれる結果に終わる。 また最終組立しかしないメーカーでは、製品競争力の中核になるコアの部品についても、外部サプライヤーに製造を依存している。それが入手困難になったり、他社に同等製品を売られる事態になったらどうするのか？ さらに、部品加工以前の製造現場を持たないので、製造好みの設計、つまり作りやすく品質が保ちやすい設計を、自社ですることができない。競争力の重要な源泉を握っていない、と言うことになる。こうしたメーカーが外注を内製に取り込もうとすると、とたんにM-BOM不在の問題に突き当たるのだ。 さて、M-BOMにまつわる二番目の問題として、生産技術部門の弱体化は、どう関係するのか？ それは、誰が製造部品表を作るのかを考えてみれば、わかる。M-BOMは工程展開の基準情報だ。製品から工程展開を行えるのは、製造工程を熟知している生産技術ないし生産管理部門である。 既に作ったことのある製品を、繰返し生産する場合は、マスタから自動的に展開できる。だから普通は生産管理部門の仕事になる。ところが、新製品や、仕様の変更を含む場合は、どうしたって生産技術部門の仕事になる。その結果は、次回以降も繰返し可能とするために、マスターに登録することが望ましい。 問題は、リーマンショック以来、多くの製造業で生産技術部の人員削減・弱体化が進んでいることだ。にもかかわらず、差別化を求めて、次々と新製品は繰り出され、試作品が工場に充満する。そんな状況下で、製造部品表の登録維持といった地味な仕事を、誰が魂を込めてやれるだろうか？ そういう仕事をちゃんと評価できる会社だったら、そもそも生産技術者を無理に削減したりはするまい。かくて、E-BOM/M-BOM乖離の問題が発生していく。 そして製造部品表を取り巻く第3の、そして多分一番重要な課題は、昨今の人手不足に起因した自動化やスマート工場への期待だろう。スマート工場においては、より精密で新しい製造部品表の概念が要求される。生産管理業務と製造実行システムでは、部品表の粒度が異なる場合が多いからだ。だが、このことに気がついている人はまだ少ないように感じられる。 ちなみに、ここで言っている「スマート工場」とは、藤野直明氏らが近著「小説・第4次産業革命」で皮肉っぽく指摘しているような、単に製造機械にセンサーをつけてAIで分析し、チョコ停を防止したりする試みのことではない。それはごく局所的なスマート化でしかない。 わたしが課題と考えるているのは、あくまでも工場全体の知能化を目指す、スマート化である。それは工場の中の機械・人・物の状態を、全体として把握することをねらう。また、非人間的な作業は極力、機械化・自動化する工場である。それによって、より生産性の高い操業状態を目指せるし、様々な変更やトラブルに、俊敏に対応できる能力を持つだろう。 そのような次世代のスマート工場の中核には、現在の製造実行システム(MES)をさらに発展させた、中央管制のための仕組みが登場するだろうと、わたしは予測している。そこでは、複数の製造機械や搬送機械を束ねて、協調制御するシステムが機能しているだろう。 ここで改めて、先ほどの図を見てほしい。1つの工順Xの中に3つの作業1・2・3が並んでいる。それぞれの作業は、異なる機械や人などのリソースを必要としている。 そして、各作業の加工それ自体も、作業間の搬送も、自動化されてるとしよう。機械だったら、賢い人間とは違って、それぞれにプログラムを作り、指示を与えなければいけない。搬送指示だって、どの物を、どこからどこにに搬送しろ、と言う命令を機械に下すことになる。 という事は、工場内を動くモノには全て、識別のためのIDが必要になるわけだ。IDを与えたら、それが具体的に何であるかも、認識できる必要がある。こうなると、1つの工順の中に3つの作業がある場合、対応する3つの品目が必要になる訳だ。 ところで、以前別の記事に書いたように、部品表と品目マスターへの登録は、在庫管理が必要かどうか、がカギになる。1つの工順の中で、作業1で作られて次の作業2にすぐ受け渡しされる品目は、通常は在庫管理の対象にならない（こうしたものをファントムと呼ぶ）。だから生産管理システムにおいては、工順内に作業が3つあっても、品目は1つ登録すればいい訳で、製造部品表は簡潔で済んだ。 そして、わたしが見たところ、多くの製造現場では、生産管理システムの中の工順のくくりは、比較的大きな単位でまとめられている。それは、製造工程のリードタイムを、時間や分単位ではなく、「日単位」で与えているところが多いからだ。これによって、製造の順序を決める権限を、製造現場にある程度委譲しているのである。 こうした工場では、製造現場は毎朝、その日にやるべき製造オーダーのリストを眺めて、着手順位を決める。変更やトラブルがあった際にも、現場側が製造オーダーの順番を見直して解決する。それによって、製造現場に自主性と責任感を与え、また、起こりがちな予定からの変更に柔軟に適応できる能力をつけるためだ。 これは特に繰り返し性の薄い個別受注生産や、仕様変更品が多い現場には有効である。また生産計画の精度が低く、リードタイムの見積が信頼できない場合にも必要だろう。 しかし、このやり方にも弱点がある。正味1時間で済むはずの作業も、最小リードタイムの設定が1日になる。だから、工程表を構成する工順の数が多くなると、全体の生産リードタイムが有意に長くなってしまう。これを避けるためには、できた端から次工程に運搬していく必要がある。ところが、次工程に部品材料が到着しても、製造オーダーは翌日の着手予定のままだ。だから製造日程表を、生産管理システムの外側で、人手で変更するか、あるいは運んでいった人間が、自分で次工程の作業もするか、いずれかである。かくて、特級品は担当者が自分で複数の作業区を渡り歩いて、加工していくような工場も存在する。いずれにせよ人間系依存で、ちっともスマートでない。 これに対し、自動化・機械化の進んだスマート工場では、より粒度の細かな製造部品表が要求されることがおわかりいただけると思う。 しかし、そんな細かなデータを、すでに限られた人員の中で、どうやって作れるだろうか? もし設計部品表から製造部品表への自動展開の仕組みがあれば、便利だろう。ただし、それが実現するには、製品設計において、機能別モジュール化など、いくつかの前提条件が満たされなければならない。 もう一つの方法は、製造部品表にBOD（Bill of Distribution）の概念を応用することだ。つまり品種に位置の概念を取り込むのである。長くなったのでこれ以上の説明は省くが、いずれにせよスマート工場化は、製造部品表に対し、新しい挑戦的な課題を突きつけることになるだろう。 わたし達も、それに対応するための準備や研究を怠ってはいけないと思うのである。 ＜関連エントリ＞ →「スマート工場はスマートか? 」 https://brevis.exblog.jp/27295851/ （2018-05-26） →「広域サプライチェーンのためのPSI（生産・販売・在庫）計画と、その立案手法DRPとは」 https://brevis.exblog.jp/23466870/ （2015-07-25） #
by Tomoichi_Sato
| 2019-09-08 23:36
| サプライチェーン
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