改善とはムダを排除して原価を削減する活動

自分は健康でどこも悪くない、医者いらずだと豪語していた人が、あるとき健康診断で引っかかった、精密検査をしてみたところ、看過できない病巣が発見された、ということはよくある話です。物流もまったく同様で、問題が起きていないと言っても、ほんとうに何もないのかというと、案外ギリギリで重大事故を回避しているものです。ましてや顧客の要請は日々変化しているので、それに合わせた変化を積極的に行わないかぎり、硬直化し周囲から取り残されることになります。

物流は、環境に大きく左右され、計画通りに行かないことがある。

現場は経験を積めば判断できることも多いということで、ベテランの判断が重視されます。物流現場も同様ですが、はたしてそれでよいのでしょうか。確実に業務を遂行するためには、作業工程のデータを記録し、業務計画を作成するなど、管理的な能力やセンス、保管から輸送までのコスト把握、最終消費者ニーズへの適合・フルフィルメントなどSCM的なセンスも必要で、物流現場だからこそ、そうしたセンスを磨くことが求められているのではないでしょうか。

物流のIT(情報技術)化へ向けた企業の取り組みが広がっている。

改善のテーマが決まったところで、結果がどうなるか、よく分からないままスタートするのはダメな取組みです。時間とコストが懸りすぎてしまいます。人の気持ちも離れてしまいます。その打開策でもっとも有効なのは「数値化」することです。ほんらいITというのは、そういう時に使われるものだと思うのです。作業員が足りないという現場に単に増員すればよいものか、ミスの多い現場に検品工程を追加すればよいのか、輸送費がかかりすぎているというのをドライバーの給料をただ下げればよいのか、ほんとうにそれでよいのか。テーマの要素の何を掘り下げるべきかを抽出することと、数字で予測することの2面で判断することが大事だと思っています。

顧客事業を取り巻く喫緊な物流課題に対し、物流事業者が単独で取り組むには、人的にも、財政的にも大変厳しい状況になっております。

私たちFSLが採る業務改善は以下の通りです。
■現状把握する方法:
 ①データ収集と分析による定量的な把握 
 ②ヒヤリングによる定性的な把握
■改善策を抽出する方法:
 ①問題・課題の整理 
 ②効果試算シミュレーションを行う
■シナリオの作成
・緊急度や実施の難易度を検討し、短期・中期テーマに分ける
・必要なリソースと時間を算定する
・他部署、サープライチェーン上の他社企業に働きかける

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