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(2019/2/23 08:21時点)
問題解決のためのデータ分析」は、初めて改善に取りかかる方や、プロジェクトに初めて参加する方にもとてもわかりやすくまとめられています。
例を挙げてみますと、
・データ分析が問題解決になぜ有効なのか
・ロジカルシンキングで真の原因を掴む
・課題に応じた分析方法
・分り易い図表と豊富な事例（ＥＣショップ事例もあり）
・データ分析で必要な３つのエクセルスキルと使い方例
などなど。
他にも問題解決のためのヒントがが盛りだくさんです。
さらに、エクセルが苦手な方には、３つのエクセルスキルをがあって、実際にエクセルをダウンロードして使い方をその場で学ぶことができますので、なかなか親切な書籍だと思います。
新人の方へのプレゼントとか、お手元に１冊あって損はないと思います。
こういった本は、とてつもなく多く存在しているので、その方の感性にあった書かれ方が重要なのかもしれませんが、呼んだ方が「あっ！」って、ひらめくものであれば良いなぁと思います。
さてさて、自分の仕事もこういった仕事なんですが、物流改善を始めるには何をどのように進めていけばよいのでしょうか・・・・？
働き方改革もスタートで、残業時間を短くしたい、生産性を上げたいなど、時間短縮に関する改善や作業ミスを減らしたい、顧客からのクレームを無くしたいなど、品質に関する改善もあります。
また、在庫を減らしたいなど、コストに関する改善もありますね。
コンサルタントは、改善には常にＱＣＤ（品質、コスト、リードタイム）を意識しながら、どこをどのように手直しすると、どのように良くなるかを仮説を立てて、進めていきます。
わたくし、コンサルじゃないですがまねごとしてます。それっぽく振舞うと逆に現場の反発もあったりするので考え方として取り入れています。
その仮説の根拠は何か？を証明するのが現状のデータと、改善を施したあとの予測データです。勿論、過去の改善経験の積み上げで、どこの工程をどう変えればうまくいく、という自信を持つことが出来ます。
ある現場を見て、
・ここなら物流コストを３割ダウンできる！
・ここなら１日一人当り平均１０時間の労働を８時間に出来る！
・ここならクレームが短期間で半分以上減る！
など、瞬時とは言いませんが、短時間で仮説を立てて、いくつかの改善手法を選定します。
改善効果を肌で感じることは勿論大事ですが、人によってその感じ方は様々ですので、それよりも、誰もが納得出来る証明は、データから得られた数字なのです。
現場をなかなか見ることができない経営陣を納得させるのに、わざわざ現場に足を運んでもらったところで、何がどう変わったのかをどのように説明できますか？出来たとしても「ふーん、で？」みたくなったり・・・
経営陣も人。人によって感覚は様々なんで、結局、数字しかないんです。
タグ： 業務改善
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