(前回記事「エンジニアリング・チェーンをゆるがす『個別性の罠』とは」から続く) エンジニアリングという仕事は基本的に、毎回毎回のプロダクトがすべてユニークであり、個別的な一過性の仕事です。それが創造的であればあるほど、「標準化とカイゼン」からなるPDCAアプローチが、とりにくくなります。そういう個別的な仕事をマネージするとは、業務を「予見(計画)可能にし」、「再利用可能(繰返し可能)にする」、の2つの事から成り立ちます。以下、具体的にご説明しましょう。 (1) まず、業務の全体像を予見できるようにすること 個別的な業務を予見可能にするとは、どういう意味でしょうか。『個別性の罠』にとらわれないためには、ユニークな業務であっても、その行き先をある程度、予測できるようにすることが必要です。かつ、望ましい形に進むよう、計らう必要があります。 それは端的に、その業務がいつぐらいまでかかり、どれくらいの費用を要し、どんな工数を必要とするのかを、つかむことです。そのためには、業務のボリュームや作業の構成を考え、全体の工期・工数・コストなどを、見積もる能力をつける訳です。そして、それに応じた体制や予算、人のアサインなどを決めていきます。つまり、計画していくということです。業務を「計画可能にする」といってもいいでしょう。これによって、いわば野放しの「野獣」を、通常の仕事の体制や予算の中に、取り込めるようにしていきます。 (2) 次に、その業務を繰り返し可能にすること 次にすべきは、個別性・一過性の業務の結果を、繰り返し(再利用)可能にすることです。仕事の成果物を出し終えたら、ほっとして一息つき、それから一件書類をどこかの机かサーバのフォルダにしまって、あとは忘れてしまう。次に似たような仕事が来たら、「えーと、前にやったあの仕事はどうだっけ」とファイルをひっくり返して探す・・こういう状態では、再利用可能とは言えません。 とくに設計に関わる仕事の場合、結果としての仕様書や図面だけでは再現するのに不十分です。「なぜこういう形になったのか」が分かるよう、検討の方針や前提条件、そして途中の計算書なども、合わせて保存される方が望ましいことは、皆さんご承知のとおりです。ですが、この部分がしばしば、ないがしろにされがちです。 もちろんできるなら、ちゃんと一件書類としての保存のフォーマットと必要なコンテンツのリストを決め、インデックスをつけて、マスターファイルに保存すべきでしょう。設計の成果物だけでなく、どれくらいの期間と工数がかかったのか、体制や担当者は誰だったのかといった、業務のパフォーマンス面でのデータも必要です。 このようなところまで持ち込めば、標準化に繋げられるようになります。いったん業務を標準化できれば、PDCAとカイゼン文化に接続できるのです。つまり、野獣だったものを「家畜」にできる訳です。 ところで、初めてチャレンジする一過性の仕事なんて、本当に「計画」できるのか、という疑問があるかもしれません。当たって砕けろ、まずは走り始めてみて、それから必要に応じて考えたらいいじゃないか。それが現場力というものだ、という考えもけっこう、強いと思います。 製造業は中期経営計画があり、年間や半期の予算計画があり、月度の生産計画やら販売計画やらがあって、という風に「計画づくし」ですが、こうした計画類はある種、サイクリックなルーチンワークです。ルーチンにはまらないものが出てくると、突然、計画立案の手を止めてしまう。あるいは思考停止になる。そして、現場力という名の「出たとこ勝負」に走ってしまう。 これは計画という仕事のプロセスや手順を、よく知らないから起きるのです。一過性の仕事の計画立案というは、次のような6つのステップを踏んで進めるべきものです。
ここで大事なことは、作業(『要素作業』=Activity)を思考の中心に置くことです。製造の世界はモノを中心に考えがちです。そしてモノの構成と物量は、成果物の部品表(BOM)に従う、ということになります。しかしエンジニアリング・チェーンの仕事においては、まだ肝心の成果物の設計ができておらず、部品表(BOM)だって固まっていないのです。 ただし、エンジニアリングという仕事の特徴は、成果物が異なっても、作業のプロセスと構造はかなり共通している点にあります。必ず商品企画から始まり、製品基本設計→製品詳細設計→工程・設備設計→ライン設置→生産準備、という流れで動きます。この順序が逆になることは普通、ありえません。ここが計画化のカギになります。 各作業はさらに、サブ作業からなり、その内部の順番もあるでしょう。たとえば設備設計は機械設計・制御設計・電気設計・構造設計といったサブ作業からなり、機械の制御方式が決まらなければ電気は決まらないし、機械の重量や応力が決まらなければ指示構造設計もできません。 こうした要素作業の構成と順序関係は、設計の対象物が異なっても、変わりません。個別に変わるのは、作業量(工数)です。 そこで、上のステップ1で要素作業(Activity)を洗い出す際に、その作業の工数を左右する代表的なメトリクスを、あわせて推測します。構成機器数だとか、制御のI/O点数だとかいったものです。もちろん初期の段階ですから、ラフカットな推測に過ぎませんが、工数がわかれば、あとは投入するリソース(人員数)と生産性から、期間が分かり、費用も推算できます。これが計画のベースになるのです。 そしてステップ1から5まで進めることで、個別業務について、成果物一覧・作業リスト・体制図・スケジュール(工程表)・コスト集計表・リスク登録簿などが整備されることになります。 ステップ1のベースとなるのは、設計対象の構成と数量に関する、ざっくりとした推定です。代表的なアイテムについてのメトリクスがある程度、の精度のものです。これを「計画用BOM」と呼ぶこともあります。そしてステップ1の結果として得られる作業リストとは、すなわちエンジニアリングの「BOP = Bill of Processes」に他なりません。 そして、ここあげた計画の手順は、まさにプロジェクト・マネジメント計画書をつくる手順そのものです。プロジェクトの定義とは、「ゴールのある、個別的・一過性の仕事で、かつ失敗のリスクを伴うもの」ですから、エンジニアリング・チェーンの中の業務とは、プロジェクトそのものなのです。 ただし、以前も指摘したとおり、現在のPM標準には、調達論や品質論があるのに、肝心の設計論がありません。設計論のないPM標準では、エンジニアリング・チェーンをつなぐマネジメントは、うまくハンドリングできない点が問題だと感じています。 ところで、多くの企業がエンジニアリング・チェーンのマネジメントに悩む、もう一つの理由について、述べておきたいと思います。それは、人の問題です。 チェーンは鎖であり、鎖の強さとは、一番弱い輪で決まる、とはよく言われることです。それでは、今日の日本の製造業における、一番弱い輪とは、どこでしょうか? それは、生産技術の部分にある、とわたしは考えています。製造業の生産技術部門が、どこも人材的に弱体化しているのです。10年前に比べて、半分以下になっている、という指摘をする人さえあります。生産技術部門は、工程・設備設計から生産準備までを担う部門です。そして製造部品表(M-BOM)のお守り役でもあります。そこが弱体化し、エンジニアリング・チェーンのボトルネックになっている。 証拠もあります。これはやや古い調査ですが、日本機械工業連合会による「グローバルに対応する生産技術者の確保・育成に関する調査研究」(2012/03)から引用した図です。それによると、生産技術者が「不足している・どちらかというと不足している」と答えた企業は、合計で ・質的な面: 92% ・人員の量的な面: 83% となっています。つまり、人数的にも、そして能力的にも、生産技術者が全く足りていない、という事実を示しています。 ![]() そこで、スタッフ的な業務が中心となる生産技術者を切っていくことになった、と想像しています。事実、わたしはその頃、国内メーカーでの職を失い、しかたなくアジアの新興国に行き、そこの企業で新しい製造ラインづくりや工場づくりに携わっているベテラン技術者の人を、何人も知っています。 また、仮にリストラにはあわなかったとしても、本社から海外に赴任して帰ってこない、という人も多いと思われます。海外工場展開を盛んに行っている企業では、新工場の立ち上げに生産技術者を派遣しいます。しかし、熟練工を集めにくい海外では、新工場はなかなか簡単に立ち上がりません。かくて2〜3ヶ月のつもりで出かけ、いつのまにか半年から1年2年も帰ってこられなくなる例が、多かったのではないでしょうか。 そうした中、突如、AI/IoTブームが来て、「我が社もなにかスマート工場化の取り組みをしたい」と急に経営層が思いついても、(あるいは人手不足が深刻化して「我が社もロボットを入れて自動化をしたい」と考えても、という場合もあると思いますが)、生産ラインを増強できる肝心の生産技術者が足りない、という事態が出現します。 この問題を解決するにはどうしたら良いでしょうか。首にした人々を呼び戻す? あいにく、話はそう簡単ではないと思います。また、いったん人数が半分以下になり弱体化した部門を、元の姿まで強化するのは、そう手早くできる事ではありますまい。 わたしは、生産技術部門の仕事、とくに生産設備設計から導入までの、ボリュームの大きな業務(かつ、時期的には波の大きな業務)を、自前主義からアウトソーシングに変えていくべきだと考えています。そして、アウトソースの受け皿となる業界、すなわち『工場エンジニアリング業界』(ないしラインビルダー業界)を育てるべきだと考えています。そして、ベテラン技術者の人たちが日本で再活躍できる場を提供するのです。 わたしが勤務先の業務のかたわら、(財)エンジニアリング協会で「次世代スマート工場のエンジニアリング研究会」なる活動を進めているのも、このような問題意識を持ってのことです。 エンジニアリング・チェーンをマネージする事は、地味な上に、なかなか単純ではありません。しかし、日本の製造業が再び力を得て羽ばたくために、少しでも皆さんと知恵を共有したいと考えて、こうしたお話をさせていただいている次第です。 (なお、講演におけるBOMやPLM関連の話題の部分は割愛しています。それについては、別の機会にまたご紹介できればと思います) <関連エントリ> →「PMにはなぜ設計論がないのか?」 (2019-11-21) →「モチベーション重視という名の危険思想」 (2019-07-13) →「エンジニアリング・チェーンをゆるがす『個別性の罠』とは」 (2020-01-19)
by Tomoichi_Sato
| 2020-01-26 22:36
| ビジネス
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Comments(4)
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ダイセルの全世界の機械産業のサステナブル化を支配する摩擦界面現象理論CCSCモデルはインパクトが凄い。
1
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トランプエレメントの作用をうまく利用している奴ですね。某社のSLD-MAGICとかいう材料の開発者がダイセルにいるようですね。このトランプエレメントの研究は九州大学が長年やってきていますが、久保田邦親氏はそこの卒業生でもありますね。
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プロテリアルかあ。役員体制見たけど博士号はゼロかよって感じもするな。CO2排出削減の課題に対し、バイオ燃料や部品の摺動問題は全産業的な課題なので、EVがどうのこうのは視点として大局観がないともいえる。
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最近はChatGPT(LLM)や生成AI等で人工知能の普及がアルゴリズム革命の衝撃といってブームとなっていますよね。ニュートンやアインシュタイン物理学のような理論駆動型を打ち壊して、データ駆動型の世界を切り開いているという。当然ながらこのアルゴリズム人間の思考を模擬するのだがら、当然哲学にも影響を与えるし、中国の文化大革命のようなイデオロギーにも影響を及ぼす。さらにはこの人工知能にはブラックボックス問題という数学的に分解してもなぜそうなったのか分からないという問題が存在している。そんな中、単純な問題であれば分解できるとした「材料物理数学再武装」というものが以前より脚光を浴びてきた。これは非線形関数の造形方法とはどういうことかという問題を大局的にとらえ、たとえば経済学で主張されている国富論の神の見えざる手というものが2つの関数の結合を行う行為で、関数接合論と呼ばれ、それの高次的状態がニューラルネットワークをはじめとするAI研究の最前線につながっているとするものだ。この関数接合論は経営学ではKPI競合モデルとも呼ばれ、トレードオフ関係の全体最適化に関わる様々な分野へその思想が波及してきている。この新たな科学哲学の胎動は「哲学」だけあってあらゆるものの根本を揺さぶり始めている。こういうのは従来の科学技術とは違った日本らしさとも呼べるような多神教的発想と考えられる。
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