ITとビジネスの専門家によるコラム。経営、業種・業界、さまざまな切り口で、現場に生きる情報をお届けします。
第1回 物流データ分析の重要性
物流データを活用すれば、物流が可視化できる。それにより、問題が発見できることもあり、改善活動につなげられる。結果検証にも利用でき、物流改善の方向性が見えてくる。
物流データ分析の重要性
「物流改革の勧め」の連載にあたってのご挨拶
皆様初めまして!
SANTA物流コンサルティングの平野と申します。
以前、当ERPナビで「物流改革の進め方」を連載させていただいておりました。
それが終了して、4年が経過しました。
今回、再度の連載依頼があり、月2回のペースで執筆させていただくことになりました。
前回のメインテーマは「物流改革の手順」の解説でした。
今回は、「データを活用した物流改革」に絞って執筆したいと思っています。
少し重複する内容もあるかと思いますが、ぜひご覧ください。
物流データ分析の重要性
私が会社を設立してから13年目になります。前職(サラリーマン時代)で物流システムの営業を10年以上務め、その営業時代からを含め、現在まで200社以上のシステム構築のお手伝いをしてきました。
物流改革におけるコンピューターの活用は、物流の可視化に効果を発揮します。
例えば、「過剰在庫金額」「物流作業効率」「物流クレーム」など、さまざまな可視化データを取ることができます。
物流改革の第一歩は、「物流の可視化」です。
定性的な、数字に表れない問題ももちろんありますが、物流データを可視化することで、分かる問題点も多々あります。
問題が把握できれば、改善の動機付けにつながります。
仮に毎日の物流作業効率が分かっていなければ、今日の作業の効率が「良かった」のか「悪かった」のかが分からず、踏み込んだ分析をしようと考えません。
また物流データは、改善後の結果検証にも利用できます。
結果検証時に成果が出ていれば、「改善方法が間違っていなかった」ことが証明され、さらに推進ができます。
万一成果が出ていなければ、「改善方法が間違っている」のか、「改善活動が浸透していない」のかを検証することになります。
改善のPDCAサイクルを回す場合にも、物流データは非常に有効です。
ただ、「データ作成に時間がかかる」「データ作成に費用がかかる」「データ作成をしてみたが、あまり有効な使い方ができなかった」という話を聞くことも多くあります。
次回以降、物流改善に有効なデータ分析手法や事例をご紹介します。
ぜひ皆様に参考にしていただきたいと思います。
次回からの数回は、「在庫分析」をテーマに執筆します。お楽しみに!
次回は2月28日(火)の更新予定です。