【PDCAサイクルの大前提】 サービス業務フローにデータ分析を取り入れる方法(リーンシックスシグマ)

(動画時間:3:24)

 

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全工程で起こる現象を数値化してますか?

 

こんにちはリーンシグマ、ブラックベルトのマイク根上です。

 

今日はリーンシグマ活動を行う上で、僕らが常に意識しなければならない3つの特徴の最終回で、3つ目の「データ重視、データに基づいて」です。

 

日本の品質管理の父、エドワード・デミングという人がこう言っています。

 

「プロセスとして何をしているかを説明できなければ、あなたは何をしているかを知らない」。

 

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深みのある言葉なのですがちょっとピンとこないですね。その文章に「科学的に」を入れると分かりやすいです。もう一度言いますと、「プロセスとして何をしているかを科学的に説明できなければ、あなたは何をしているかを知らない」つまり彼は全工程で起こる現象を数値化しなさいと言っているのです。

 

製造業務の場合は既に多くのデータがあるケースが多いですが、非製造業務ですと、データ集めから始める事になるでしょう。一時期「見える化」という言葉が流行りましたね、まさにそれです。

 

今まで漠然と作業をしてた人に「前回のあなたの結果はこうでした、今後もっとこの数値が上がるようにがんばって下さい」というデータを見せれる仕組みを作るのです。これだけでもやり甲斐が上がる人はいます。

 

PDCAサイクルの成功にはデータは不可欠

 

もう一つ改善活動にデータが必要な理由を言うとデータが無いとPDCAサイクルが効果的に回らないのです。PDCAサイクルは以前お話しましたが、改善活動の絶対土台になるものです。

 

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Planを作って、Doする、つまり計画を実行する。そして計画通り実行できたかCheckする、評価するという流れのときに、数値的なデータがないと実行結果の評価のしようがないですね。

 

数値データ無く「良くやったんじゃない」とか「もうちょっとがんばれたよね」とかの反省会ではどこの部分を今後どのように変えていくべきかの議論ができないですね。ですからリーンシグマ活動は改善活動そのものですので「データ重視、データに基づいて」となるのは当然のことなのです。

 

サービス業務改善でのデータの使い方

 

その後に問題になるのが今までデータに基づいて仕事をやって来て、こなかった人達に、これからどうやってそのように仕事をやってもらうかです。教育、研修だけだと100%上手くいかないですね。プロセス自体にデータが集まる仕組み、それぞれの対象者にその人の結果だけを最高のタイミングでデータを見せる仕組みを組み込む努力が必要になります。

 

ここで努力と言う言葉を使いましたが、非製造業務の場合出来ない時も多々あります。数値データとはまったく関係ないプロジェクトだからと言って諦めないで下さい。リーンシグマはデータの有無に関係なくプロセス改善ができる要素も沢山あります。ただ最後まで数値データを集める努力はして下さい。今後それについても話をしていきたいと思います。

 

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今日はここまで。ご視聴ありがとうございました。

 

<<根上のコメント>>

今リーンシグマの3つの特徴をシリーズでやっています。

 

最初の二つは:

1)「顧客本位、顧客志向」  2)「トヨタの改善が世界のKAIZENに」

 

で、どちらかと言うとリーン生産方式の内容でした。3つ目の今回はシックスシグマの内容で、「データ重視、データに基づいて」です。

 

この「データ重視、データに基づいて」はリーンシグマ活動でも常に意識しなくてはならないのですが、充分な数値データが無い時がある非製造業務の僕の職場ではこれにはいつも苦労してます。

 

恐らくシックスシグマ時代では充分な数値データが無ければお手上げだったでしょう。しかしリーンシグマの場合は幸いデータの有無に関係無く改善する要素もいっぱいあります。

 

しかし、データ集めをし、どのデータが使えるかをプロジェクトの最初に確認することは非常に重要です。なぜ重要か、データを使うとはどういうことなのかを話しています。ぜひ上の動画をご覧下さい。

 

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