教育はMEマネジメントサービス。上流のモジュラーデザインで決定する』が掲載されました。2019/03/14日本インダストリアル・エンジニアリング協会より、功労賞を授与されました。=自動化ではない』が掲載されました。来る10月22日(月)に品川で開催されます。参加費は無料ですので、ぜひご参加ください。原価計算』が10月12日に日本能率協会マネジメントセンターより出版となります。こちらから予約を承ります。2018/04/26日本プラントメンテナンス協会の機関紙プラントエンジニア2018年5月号に、橋本の特集記事『業績に直結する改善活動の進め方』が掲載されました。2018/1/5日刊工業新聞社の雑誌「工場管理」2017年12月号に、田村の特集記事『人と設備の能力を最大化する工場レイアウトの鉄則』が掲載されました。生む最適資源配分』が掲載されました。2016/06/29日本プラントメンテナンス協会の機関紙プラントエンジニア2016年7月号に、橋本の特集記事『投資の意思決定と設備投資』が掲載されました。詳しくは該当コラムをご覧ください。経理研究第58号に、橋本賢一の執筆した<未来の利益に繋がる「管理会計」の活用>の記事が掲載されました。新著『すぐに使える工場レイアウト改善の実務』が12/26に発売になりました。最適組み合わせライフサイクルメンテナンス』が掲載されました。大塚泰雄の新著『トコトンやさしい原価管理の本』が11/14に発売になりました。橋本が講演を行いました。2013/07/30日本プラントメンテナンス協会の機関紙プラントエンジニア2013年8月号に、橋本の特集記事『マス・カスタム生産方式の構築』が掲載されました。記事が掲載されました。2012/08/10小川正樹の新著『見える化でわかる原価情報システムの作り方と使い方』が8/10に発売になりました。2012/03/19橋本賢一の新著『正しい意思決定のための経済性工学がわかる本』が3/17発売になりました。2011/09/09橋本賢一の新著『見える化でわかる限界利益と付加価値』が9/9に発売になりました。原価革新』が掲載されました。2011/03/17橋本賢一の新著『間接・サービス部門の原価管理』が3/17に発売になりました。2010/12/20田村孝文/大塚泰雄の新著『ムダつぶしコストダウン』が12/20に発売になりました。2010/11/12小川正樹の新著『開発段階の製品原価管理』が11/12に発売になりました。新著『見える化でわかる売り値と買い値』が7/16に発売になりました。西南科技大学の『国際IE大会』で橋本賢一と田村孝文が、中国のIEの推進をテーマに講演を行いました。2010/03/25小川正樹の新著『見える化でわかる原価計算』が発売されました。記事が掲載されました。2010/02/22コンサルタントコラムを新設しました。不定期でコラムを掲載します。マネジメントガイド』が発売されました。8/20小川正樹の新著『よくわかる「品質改善」の本』が発売されました。6/22Me-learningはメンテナンス中です。詳細につきましてはお問合せください。Management』5月号に橋本の『生産性が高まる「ムダとり」のポイント』の記事が掲載されました。2009生産革新総合大会で海外工場の生産革新について講演を行いました。高品質・低コスト生産のすべて』が発売されました。1/19Me-learningを再開しました。2008/11/20大塚泰雄の新著『よくわかる金型の原価管理とコストダウン』が発売されました。2008/11/17橋本賢一の新著『社長!経営が見えていますか?』が発売されました。2008/8/29教育研修ぺージリニューアルしました。2008/8/22橋本賢一の新著『よくわかる「ムダとり」の本』が発売されました。2008/8/12小川正樹の新著『よくわかる「レイアウト改善の本』が発売されました。リニューアルしました。2008/2/22小川正樹の新著『絵でみる原価計算のしくみ』が発売されました。第七回では精度の高いコストテーブル作成するためのデータ収集のポイントを説明しました。主変動要因で行う回帰分析」です。コストテーブルのツールとして回帰分析を使用しますが、今回は精度を見極めるのに必要な相対誤差について解説していきます。回帰分析の結果とは選定された変動要因データと金型購入実績金額データの対象データを調査し、金型品番ごとの変動要因データを解析ソフトに入力し、回帰式を求めます。収集されたデータを回帰分析したところ回帰式がY=0.5727X1−6.0444X3−0.0102X4+0.0219X8+260.5711となりました。Yは金型金額であり、変数である変動要因はX1:高さ、X3:ジャバラ長、X4:面積、X8:企画数です。精度の高いコストテーブルを作成するにあたり、解析を行うために集められたデータの信頼性を、相対誤差をベースに上げていきます。相対誤差とは誤差(実績値−コストテーブル値)をコストテーブル値で割ったものです。相対誤差とは、コストテーブル値(基準値)に対し実績値がどの程度の乖離(かいり)があるかを表しています。コストテーブル作成において、グループ分けを適切に行なうことが重要なのは第4回、5回で説明しました。製品のタイプ・グレードでグループ分けを適切に行ったあとは、グループ別に算式を設定するとこれがコストテーブルとなります。算式は金型費を左右する製品のキャパシティのいくつかの変動要因で構成されます。算式は信頼性の高いものを求められるため、各変動要因とコストの関係に整合性があるデータを抽出していかなければなりません。相対誤差は、算式の信頼性を高めるために非常に重要なものです。相対誤差は±10%以内に次の棒グラフは、ある金型コストテーブルの算式によって得られた各データの実績値とコストテーブル値との乖離を表したものです。中心の0が査定テーブル値(理論値)のラインであり、実績値とコストテーブル値がイコールのところです。左側のプラスになっている数値は、実績値とコストテーブル値との差の相対誤差であり、実績値の方が高いことを表しています。右側のマイナスになっている数値は、実績値よりコストテーブル値の方が高いことを表しています。コストテーブルの実務の活用において、±10%をはるかに超えている7番目と10番目のデータが異常値ということになり、見直しが必要なデータということになります。ここではテーブルのレベル設定はまだ行っていないため、あくまでも回帰式で求められたもの(平均のテーブル値)に対しての評価です。レベル設定は次々回で説明しますが、当然あるべき姿のコストを目標として設定しなければなりません。次に、グラフの上から7番目と10番目のデータの異常値の扱いについて解説します。相対誤差の目標値±10%以内の範囲からはずれるデータは基本的には異常値とみなし、削除することにより精度は向上します。コストテーブル作成において注意することは、なんでもかんでも精度を上げるためにデータを削除すればよいというものではないということです。シミュレーションゲームであれば、単に相対誤差の多いデータを削除して精度を上げればよいのですが、ここでは技術的根拠をもとに変動要因を選定し算式を作成しているため、削除は慎重に行わねばなりません。±10%以内の相対誤差を大きくはずれるデータの検証が必要になります。相対誤差の多い原因には“購買政策”“グループ違い”“変動要因の設定ミス”の3つが考えられます。多くのコストテーブルを作成していると、相対誤差の多い原因の中で頻度の多い1つに購買政策があります。これは、コストテーブル値(ここでは平均値の意味)より実績値の方がかなり安いケースです。一般的に相手が赤字覚悟で提供してくれた金型ということになります。相手からすると、今回の金型を受注して実績を残し今後の取引に活かしたいというケースです。このような場合は、理由がはっきりしているので異常値として無条件に削除することができます。このあたりの実情は、購買担当者がよく承知しているはずです。�Aグループ違いこれはグループ分けを適切に行い類似の品番を選定したはずなのに・・・というケースです。これは、一旦グループに分類したのですが、よくよく見ると形状は似ているが、特徴をもった形状があり、このグループとは区別した方が良いケースです。30g以下のグループの中に重量が100gの製品が入っている場合があります。これは、成形機の違いや金型構造に起因し金型費に大きく影響を与えるため重量の範囲を設定し、グループ違いとして分けることが必要です。これら理由がはっきりしているものは削除が可能になります。�B変動要因の設定ミスこの品番はこの製品グループから絶対にはずせないはずなのに、とくに購買政策というわけでもなく相対誤差が大きいケースがあります。この場合は、もう一度技術者を交え変動要因の設定からやり直した方が良いでしょう。ここで、この品番を無視してやってしまえ・・・というのは非常に楽ですが、精度の良いコストテーブルを求めるのであれば、変動要因の見直しが必要になります。コストテーブル作成で金型購買部門にとって大切なことは、せっかく与えられた機会をムダに過ごすのでなく、じっくり突っ込んで技術者の意見を聞き、技術的購買手法を身に付けるチャンスでもあるのです。時間は少しかかるかもしれませんが納得のいく査定テーブルを追求してください。コラムに関するご意見をお寄せください。NEWSでは月1でコストダウン、生産性向上など、経営効率化に役立つ情報をお届けします。登録は下記のボタンより。在庫を持って伸びた会社があるコンピュータ内で試作品を作る間接部門こそ価値を生む直間比率にこだわっていないか間接生産性には10倍のバラツキがあるページ先頭へ戻るHOMEプライバシーポリシーお問合わせ。