テクノロジーが人的ミスを克服：サプライチェーン成功事例4選

人的ミスは製造業における最大のリスクの一つかもしれません。すべての計画、プロセス、不測の事態への備え、品質保証、フェイルセーフの実装があっても、一人の人間の単一のミスが、業務全体、あるいはサプライチェーン全体を停止させる可能性があります。Ever Givenの船長に聞いてみてください。わずかな誤った操作が、世界中に波及効果をもたらすことを。

ミスは避けられないが、対策はある

もちろん、ミスも避けられません。人間は本質的に不完全です。独立した思考、適応力、社会性など、私たちを貴重な従業員たらしめるまさにそれらの特性が、脆弱性にもなります。行動のわずかな変化や睡眠不足で判断を誤り、どちらも精度とパフォーマンスに影響を与えます。

問題は、一見些細なミスでも大きな問題を引き起こすことです。サプライチェーン混乱の80%以上が人的ミスの結果です。機械が答えだと考える人もいるかもしれません──システム全体を自動化すれば、人間と人的ミスを排除できる、と。しかし、それは現実的でも推奨されることでもありません。

しかし、テクノロジーがサプライチェーンにおける最も一般的な人的ミスを軽減する方法は数多くあります。

1. データ分析の自動化

単純なキーストロークミス一つで済みます。誰かが発注書や生産指示書に誤った情報を入力したり、リードタイム、最小発注数量、コスト、安全在庫レベルのパラメータを変更したりして、システムを混乱に陥れます。あるいはアナリストがERPやMRPからデータを引き出し、Microsoft Excelにダンプしてシナリオプランニングを実行したり、何らかの操作を加えたりして、その変更が何らかの形でシステムに保存されてしまうことがあります。これらのミスはサプライチェーンの上流・下流へ波及します。リードタイムの変更が顧客に更なる発注を促し、ブルウィップ効果（鞭の効果）を上流へ伝播させる可能性があります。

自動化は、手動データ操作を減らし、適切なパラメータを提案することでこの問題を解決できます。収集、統合、分析された生産データがクローズドループシステム内で処理されることで、デジタル製造ソフトウェアプラットフォームは、主要データポイントの手動入力の必要性を減らし、組織の戦略的目標とKPIにリンクして、異常が現場から出る前に検知・警告できます。高度なデータ分析により、デジタル計画システムは、過去とリアルタイムのデータから得られる洞察に基づき、パラメータ設定についてレポートし、推奨を行うこともできます。物事がどう変化しているかを見せ、更新の選択肢を与えますが、実行する権限は人間のオペレーターの手に残ります。

2. エラーアラート

生産現場での人的ミスは、誤った機械設定から、資材の誤配置や偶発的な破損、工程スキップ、汚染まで多岐にわたります。これらのミスは極めてコスト高になり得ます。失注や製品リコールを招き、財政的に壊滅的な打撃を与えるだけでなく、エンドユーザーを危険にさらす可能性があります。

自動化がこれらの回避可能な生産エラーを排除するのに役立つ3つの方法があります。第一に、IIoT（産業用IoT）とデジタル画像ベースの資材追跡により、原材料と完成品が正確かつ適切に移動・保管されることを確保できます。第二に、デジタル作業標準テクノロジーにより、正確なタスク完了のベースラインを確立し、それをスタッフ教育、作業検証、コンプライアンス違反時の即時アラートに活用できます。第三に、コンピュータ支援視覚検査により、検査をすり抜けた不適合部品を検出し、ラインから除外できます。

3. 輸送計画

世界中の港が混雑し、継続的なトラックドライバー不足、冬に向けた天候関連の問題の可能性がある中、輸送ロジスティクスは悪夢となり得ます。多くの場合、これらは人間によって引き起こされ、人間によって修正される必要がありますが、彼らが正しい決定を下すために必要なすべての情報を持っているとは限りません。

ここでサプライチェーンコントロールタワーテクノロジーが役立ちます。コントロールタワーソリューションを導入することで、製造業者は輸送状況へのリアルタイムインサイトを得られ、原材料の受入と完成品の出荷における大幅な遅延を緩和する代替案を特定できます。問題がどこにあるかを把握するデータと、ホワットイフシナリオプランニングを実行する能力により、サプライチェーン自動化は輸送における人的ミスを問題化する前に発見し、ダメージを最小化する方法を特定するのに役立ちます。

4. 在庫管理

テクノロジーによる人的ミス軽減は、混乱と頭痛の種になるミスを防ぐだけでなく、数百万ドルの節約にもつながります。ある大手食品包装メーカーは、生産計画と在庫配分の自動化を模索していました。手動設定とスプレッドシートを用いた現行システムを分析したところ、多数のエラーが見つかり、インプライドサービスレベルは60%台でした。製造分析と最適化プラットフォームを導入し、6つの配送センターと60以上の施設にわたる数千SKUを分析した結果、サービスレベルを95%まで改善し、在庫を半減させ、それまで遊休状態だった数千万ドル相当の在庫を動かすことができました。

労働力不足、輸送課題、変動する需要と供給など、業界にはこれほどの不確実性がある中、製造業者は可能な限りサプライチェーンを掌握しなければなりません。多くの失敗ポイントが人的ミスに関連している今、それらのリスクを今以上に減らすことが不可欠です。

分析と自動化を活用し、最も一般的なエラーのいくつかを軽減するテクノロジーを導入することは、動的で急速に変化する環境で生き残り、競争優位を得るための最良の方法です。

Ken Koenemann氏はTBM Consulting Group（Dploy Solutionsを含む）のテクノロジーおよびサプライチェーンプラクティス担当バイスプレジデントです。