それに今どき、在庫金利なんてゼロ同然ではないか。多めの注文を、なるべく短納期で発注しよう。それも、ときどき急な変更や飛び込み注文も出して、ベンダー側が怠惰にならぬよう刺激を加えるべきだ。製造直前の変更は、目に見えにくいコストがとてもかかるが、それは営業のせいでも設計のせいでも工場のせいでもないから、誰も傷つかない。高コスト「体質」のせいになるから、全体にうっすら価格が上がるだけだ。おさらいをしてみようか。高い買い物をする秘訣は、次の通りである:●自社仕様品を買う●あいまいな性能要求で見積もらせる●分厚い引合い書類をわたす●設計をさせる●アイデアをうばう●形式的にでも競争見積にする●短期間に見積もらせる●集中購買にする●短納期で多めの量を注文して直前に変更する・・・こうすれば、必ずやメーカーでは設計費や販売管理費がかさんで、高い買い物をすることができる。手続きは購買管理の教科書にのるぐらいに適正である。これこそ、日本の製造業が大きな内需を生み出す秘密である。2010年には、中国のGDPが日本を抜くのは、ほぼ確実だろう。一人あたりGDPではまだしばらく差があるはずだ。高い買い物は当分つづけられるはずである。このサイトには、英語版は(まだ)存在しないから。Materialsの略、日本語では『部品表』とよばれる概念であり、製造業においては、生産管理とスケジューリングの中核に位置するデータである。BOMではなく、B/Mと略す会社もある。』日本能率協会マネジメントセンター、2005/4刊)。それくらい、BOMについてはさまざまな視点から多面的にとらえて理解するべきポイントが多い。「BOMとはマテリアル間の数量的な関係を示した一覧表である」と総括することができる。ちなみに、英語のbillとは、明細書ないし一覧表の意味である。英語圏を旅行した方は、レストランでウェイトレスが各テーブルに裏返して置いていく勘定書伝票もbillとよぶのをご存じだろう。あれは料理というモノの名前と数量が、勘定書として特定のテーブルに関係づけられている、一覧表だ。したがって、あれは立派なBOMであるといっていい。製造業では一般に、BOMは製品がどの部品いくつから構成されるかの関係を示すのに使われる。部品表というのだが、ならばなぜ、私は上に述べたような「マテリアル間の数量的関係」云々と回りくどい表現を使うのか?それは、「部品」という日本語の守備範囲の狭さに起因している。たくさんの業界が、「部品表」という言葉を使わない。した分野では、製造に原料・材料・素材はあれど、『部品』という概念がないからだ。アセンブリ、そして製品までのすべてを包含する用語である。部品(英語ならparts)のリストではないのである。ちなみに、製品か部品かのちがいは、BOMの観点からは相対的なものでしかない。BOMとは定型化されたデータの集合であり、コンピュータ内ではデータベースに格納されることが多い。BOMデータベースの中には、マテリアルのコード、員数、製造の各段階に必要な工順・リソース(資源)と標準リードタイム、といった属性情報が記述される。表現としては構造型・サマリー型・マトリクス型などがある。BOMのデータ形式と内容は、MRPの発展とともに拡充されてきた。MRPII以降では、工順・リソースなどのデータ項目が重要視されるようになってきた。BOMはまた、マテリアル・マネジメントの中心に位置するデータでもある。今日の製造業におけるマテリアル・マネジメントの課題は、「モノはたくさんあるのに、必要なモノが見つからない」という悩みである。この問題の改革の視点から考えるならば、BOMを単なる部品表(マテリアル・リスト)以上の、大きな概念としてとらえるべきである。BOMの概念には「狭義のBOM」と「広義のBOM」があるのだ。広義のBOMとは何かというと、「マテリアル・マスタを中心とした製品構成と製造工程にかんする基準情報、ならびに、そこから派生する履歴情報」と定義できる。製造実績報告などの履歴情報などの要素からなる、マテリアルに関連する大きな情報の体系を指している。これに対し狭義のBOMとは、マテリアルの数量的な関係を示した一覧表、という上記の定義でしめされる。それは製品と部品の関係を示す表でもありうるし、1卓の顧客の消費によって一時的に関係づけられ払出されたレストランの勘定書でもありうる。倉庫で使用するピッキング・リストも、構造的には同じである。企業の中には、用途に応じて、さまざまなBOMのデータと、表現型がある。それらはことなる運用の局面とライフサイクルがあるから、すべてを一元化する必要は、かならずしも無い。BOMが多様化しすぎてコントロールを失い、相互に矛盾したデータの集合となってしまう事例も多い。その結果生じるのは、在庫の混乱、製品開発の遅延、購買の無駄、製造納期遅れと欠品といった現象である。マテリアル・マネジメントを実践するためには、BOMの理解とコントロールが不可欠なのである。Comments(0)マネジメントを科学するマネジメント論の系譜をさかのぼると、いまからちょうど100年前、アメリカのF・テイラーが提唱した『科学的管理法』にいきあたる。鉄鋼会社の技師長であったテイラーが考えたのは、工場における労働者の生産性を上げるにはどうしたらよいかという問題だった。テイラーは労働者の作業動作を時間の観点から分析することからはじめた。ストップウォッチを片手に、どのような動作をおこない、どのようなタイミングで休憩をとるのが一番生産性を高めるか、さまざまな観察と実験をおこなう。そこからベストの作業手順を編み出すのである。彼が実際に示した有名な例は、工場で銑鉄(ズク)のかたまりを運搬する作業だった。それ以前の現場では、労働者がどんなに頑張っても一人一日あたり12.5トンが限界だった。テイラーは時計で時間を計りながら観察と実験をくり返し、作業を改善していく。その結果、労働者の運搬量はなんと1日47トンまで増大した。彼は休憩の頻度と長さについても改善し、1時間のうち働いている時間が平均25分、休んでいる時間が35分がベストであることを見いだした。究極の時間管理術だといえよう。テイラーの時代、労働者の賃金は日給や時間給ではなく、出来高払い制が多かった。彼の科学的管理法のもとでは、労働者は前よりも多く休んで、かつ高い賃金をもらうことができるようになったのだ。経営者の側も、4倍もの生産性向上を得ることができたのである。今で言うWin-Winの関係だ。テイラーの手法は、タスク(Task=課業)の概念、作業の分解と標準化、そして計画と実行を分離した機能組織からなっている。時間研究と作業研究は科学的管理の中心手法として発展した。Engineeringと呼ぶ(日本語では「経営工学」とよばれる分野である)。この手法は米国産業が大量生産時代に突入するとともに、どんどん普及していった。ところで、ここまで読んだ人の中には、「マネジメントとは、単なる動作の改善よりももっと広い仕事だろうに」と思った人もいるにちがいない。その広い仕事とは、いったい何をさすのか。すればうまくいくのか?ここに、アンリ・ファヨールというフランスの鉱山会社の社長が登場する。この人はテイラーとほぼ同時代の、手腕ある経営者だったが、抽象思考も得意だったらしく、『管理過程論』という考え方を提唱する。マネジメントの仕事とはプロセス、すなわち「何を」でなく「いかに」を組み立てることだ、とファヨールはいう。そのために彼は、今日でいうPDCAに相当するマネジメント・サイクルを定義する。組織における「ライン」と「スタッフ」の分化を明らかにし、また、マネジメントにおいて従うべき原理原則を定義した。エンジニアリング(工学)的観点にたつテイラーに対し、ファヨールは組織とルールという社会科学的な切り口から問題をみている。この二人に共通しているのは、「マネジメントは科学的でなければならない」という意識だ。経験や慣習や勘や度胸だけでなく、合理的なアプローチで改良されるべきだ、という信念だ。トップの出身階級や性格や人徳だけでは、人はうまく動かないと、彼らは考えた。テイラーとファヨールは、今日の経営学の創始者とよばれている。ちなみに、テイラー以前のアメリカの産業界では、マネジメントとは労働者を命令と賃金と罰則で動かすことと同義語だった。これはすなわち、奴隷制のプランテーション経営の発想である(アメリカの産業革命を支えた労働力は、南北戦争の結果として奴隷状態から「解放」されて都市に流入してきた黒人労働力だった)。このような奴隷労働的な経営思想は、現代に至るまで米国流マネジメント観の底に流れていてることも忘れてはならない。彼はこうした思考法に変革を起こそうとしたのである。戦後日本は、機械や電子など要素技術の導入には熱心だった。管理技術には(統計的品質管理を除けば)あまり関心がなかったようだ。今でも、IE屋が全く居ない工場、原理原則を学ばないプロジェクト・マネージャー、管理過程論のことを何も知らない経営者が少なくない。「今日のマネジメントは素人がやっている」と100年前のテイラーはなげいた。それから1世紀たった今、我々はどれだけ前進したのだろうか。世間の経営流行をおって右往左往していないか。彼らの残した宿題を、我々はまだやり終えてはいないのである。Groupは、米国の製造業向け調査会社の老舗である。オートメーション業界の動向に強い。そのARCが7月に、ちょっと面白い記事を流していたので紹介しよう。「今、一番クールなサプライチェーン・マネジメント専門企業10社」という内容だ。Technologiesのような大手メーカーがいる。Banker氏が対象に選んでいるのはboutique、すなわち専門店に相当する、小粒だが個性のある企業だった。どの会社とどの会社が選定されているのか、くわしくは原文を見ていただくとして、ここでは興味深い何社かをあげてみよう。Consultingというコンサルティング会社がある。Clarkston社は、特定業界にフォーカスすることで特色を出している。得意分野は消費財とライフサイエンス分野である。これらの分野では、SCMそれ自体の確立に負けず劣らず、製品戦略の策定が重要になる。それは商品企画やイノベーションの領域までを含む。彼らはしかし戦略を策定するだけでなく、システムの導入までもおこなう。実績で一番多いのはSAP(APOを含む)だが、CASやOracleが選ばれることも多いという。コンサルタントとしてベンダー中立な点がポリシーの一つであるようだ。Chainalyticsも面白い。この会社は主にサプライチェーン・ネットワークのデザインを主力としている。どことどこに物流拠点を置き、どのような輸送手段を用い、どこにどれだけ在庫を持てば最適か、といった問題を専門にするのだ。これは広大な米国では、中規模以上の企業にとって、つねにつきまとう悩みである。(この種の問題は私たちもトライしたことがあるが、日本は狭くて道路網が発達しているため、アジア広域で水平分業しているような大企業を除けば、ニーズが少なくてビジネスとして成り立たない)。同社の強みは、全米および海外での、ロジスティックスに関するコスト・データをかなり持っていることである。enVista社は、SCEシステム(サプライチェーン実行ソフト)導入の専門企業だ。ワンポイント講義)を参照されたい。ソリューション構築にたけている。彼らもまた輸送コストに関する独自データベースをもっていて、顧客の実際の物流コストをオーディットし、どれくらいの節約が可能かを分析するサービスもおこなっている。Internationalが入っていたことだ。IIの思想を普及して回った人物ではないか。彼の、米国における生産管理思想への貢献はきわめて大きい。その彼のコンサルビジネスを継承して、計画系のプラクティスを支援する会社が30年後にも生き残っているのだ。IIが、ERPに支えられながら、いまだに主流として継承されていることを意味している。した専門コンサルティング・ビジネスの会社が米国で成り立つことは、日本とは大きな違いだと言えるだろう。日本では、コンピュータ・メーカー、大手会計系コンサル、金融系SI総研などが、大企業の信用力とブランドで市場を系列化してしまっており、知恵だけでビジネスを立ち上げて伸ばすのは容易なことではないからだ。いえ、よく考えてみると、それは米国産業のあり方の変化にも、関係しているのかもしれない。Researchが最近の記事に書いているように、3PLやロジスティクスの世界にも、業界内合併や投資銀行による買収の波が押し寄せてきている。Logisticsを買収したのは後者だろう。した合併や買収の後には、必ず物流ネットワークの整理、拠点の集約化、情報システムの共通化、そして人員削減などがおこなわれる。そのとき、プランを出すのは誰だろうか。合併や買収をリードするのは本社にいるMBAあがりのマネージャーや財務マンたちで、彼らは現場の状況をよく知らない。米国企業はある意味でトップダウン、上意下達の組織であって、現場の知恵に上層部が耳を貸す風習はない。なると、呼ばれるのは外部のSCM専門家たちである。かれらが現場に分け入ってデータを収集し、分析検討の結果、案を出す。して米国では、複数の企業・地域のデータを保有するコンサルビジネスが成立する、という具合である。たしかに、これにより横断的な比較とベンチマーキング、ベスト・プラクティス確立が促進されるといっていい。それは一つの知恵ではある。日本企業にときおりあるように、自社内の経験知だけでものを考える内向きなスタイルには、いらいらさせられるのも事実だ。その一方で、エンジニアとしての私は、現場の知恵を計画や設計にフィードバックできる、統合された組織の姿に、より大きな価値を感じるものだ。スマートでクールなコンサルが軒を並べる米国の姿に、多少の違和感をぬぐえないのである。Comments(0)経済的ロットサイズを考える以前書いたように、購買手配には、見込み購買と確定購買の二種類がある。確定購買の場合、生産に必要な(需要に紐づけられた)所要数量分をちょうど手配する。見込み購買では、近いうちに必要になりそうな分を見込んで買うわけだから、いくつ手配すべきかの悩みが、つねについてまわる。見込み購買の対象品は、繰り返し消費される「見込み」がたつ部品材料であって、その需要量の平均値は最近の消費実績からおよそ分かる。手配してから納入されるまでの調達リードタイムが20日だとしたら、20日分の需要量より多くを手配するのが普通だろう。生産計画の対象期間が2ヶ月で、そのうち1ヶ月がほぼ確定期間だとすれば、1ヶ月分以上の需要量を手配するのが常識だろう(もっとも、確定期間など無視して営業から注文が飛び込んでくるのがこの国の「常識」かもしれないが、そのことはさておく)。発注数量の最低線はそれで決まるとして、では、実際にそれよりどれだけ余裕を見て発注すべきだろうか。Quantity)の公式である。これを最初に定式化した人の名をとって、『Wilsonの公式』とも呼ばれる。在庫理論の基本中の基本ともいえる考え方だ。この経済的ロットサイズ理論では、こう考える:まず、あまりたくさん注文すると、在庫量を多く抱えることになってしまう。小刻みに少量多頻度注文すると、平均在庫は減るかもしれないが、今度は毎回の発注のたびに発生する手間が増えてしまう。そこで、在庫量と発注の手間を、それぞれ金額で評価する。在庫費用と発注費用に換算する。その上で、「在庫費用+発注費用」を発注数量の関数と見なして、それを最小化する発注数量を求めるのである。いま、単位期間あたりの平均需要量をu、1回あたりの発注費用をc、部品1個あたりの在庫費用をkとしよう。発注数量をxとおくと、単位期間あたりの発注回数はu/xだから、発注費用はcu/xだ。平均在庫量はx/2だ(在庫量はxと0との間を定期的に往復する)から、在庫費用はkx/2となる。cu/x+kx/2を最小化するxを求めればよい。その理由は、ふたつ考えられる。生産管理部門がこの公式を知らないケース。Wilsonの公式は在庫理論の基本中の基本だと書いたが、そもそも大学の工学部や経済学部の中で、在庫理論を教えているケースが少ない。知らないものは、使えまい。仮に経済的ロットサイズ理論を知っていても、使えてない企業も多い。上記の式の中に出てくる定数が分からないからだ。買ってきた材料は、工場の資材倉庫の中においておく。自社の建物だから、別に倉庫代は要らない。在庫金利も、この低金利のご時世ではほとんど無視できる・・そう考える人が多いのだ。発注費用となると、もっと曖昧模糊としている。1回発注をかけたって、せいぜい注文書のプリントアウトの紙代と、FAXの電話代くらいしかかからないような気がする。そりゃ、購買部門の手間もかかるかもしれないが、所詮、人件費は固定費なのだ・・。社有地の自社建物だって、タダではない。無駄に資材を置けば、その分のスペースを有効活用できる可能性が減るのだ。在庫品が陳腐化して価値ゼロとなるリスクもつねにつきまとう。これが在庫金利の本当の意味である。私の経験からこれら項目を評価すると、おおざっぱにいって、在庫品1kgあたり、毎月1-3円程度はかかるものだ。発注費用も、自社の発注事務の手数だけを考えるから、ゼロみたいに思えるのだ。1回の注文にたいして、サプライヤー側の受注事務もかかる。製造記録の手間もかかる。物流搬送の費用がかかる。け・入庫の手間がさらにかかるのだ。したことを考えると、1回あたりの発注コストは、(たとえそれが小さなボルト数本でも)数千円程度かかっていると想像される。そこで、ためしに試算をしてみよう。k=3(円/月・Kg)、c=3000(円/回)と想定しようか。