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統計学について2(*・ω・*)b♪ [統計学]

このブログでは今の所主に統計学について書いていますが、
そもそも統計学で何ができるの??って根本の話がざっとしか書いていない事に
今気付きました!!(;´Д`)

製造業関連で言えば、過去に「統計学について」という記事で書いていますが、
小売業でもABC分析(重点分析)という解析手法が使われたりしている様です(`・ω・´)ノ

ABC分析は品質統計でいうところのパレート図(QC七つ道具のひとつ)を使います。

具体的にどんなモノかというと(*`σェ´*)フムフム
在庫や販売品目の管理の重要度を
 Aグループ=重要管理品目
 Bグループ=中程度管理品目
 Cグループ=一般管理品目
などと分類するための手法ですね。

A,B,Cそれぞれのグループ別に納品頻度や在庫料を設定する事で管理工数を削減しつつ、
売れ筋商品の品切れを防止する事を主な狙いとしているのです。

例えば、単価10000円で週に1個売れるものと単価100円で週に200個売れるもの。
それぞれ利益が同じだとしても、それぞれ同じレベルで在庫管理する必要はありますか?

ものの大きさにもよるでしょうけど、それも同じだとすれば、週に一個しか出ない
商品は、常時4〜6個程度の在庫で月に一回程度の入荷でいいんじゃないでしょうか??

逆に週に200個出る商品は単価も利率も安いけれど数量が出る分、
頻繁に在庫管理をしなければならないんではないでしょうか?

そして、利率が低くても量が出るから故結局は高額商品を1個売るのと同等の利益を出している。
ならばそこに管理工数を掛けるのは決して無駄ではないんじゃないか??(´・ω・`))))??))

そういう事を分析する手法がABC分析です((φ(・Д´・ *)ホォホォ
 ※分析方法はまた今度書こうと思います。




売れている商品なんて実際毎日店に出てればわかるよ(`・ω・´)ノ
って思われる方も多いでしょう?

その通り!!
僕は小売業ではなく、製造業ですが同じような手法(パレート図)で不良の発生ランクを
分析したとき、いつも現場の作業者の方の意見がだいたい正しいです。(*・ω・*)b♪

でもね、だいたいなんです。
なぜかというと不良を発生させる要因は機械だったり人だったりもします。
1号機の専属オペレータのYさんと2号機の専属オペレータZさん

それぞれ同じ商品を作っていても、機械の癖や人の癖でそれぞれ最も発生しやすい不良が違う事もあります。

小売り業でも午前中の販売担当と午後の販売担当の方で売れ筋商品が違う事もあるでしょう?
1号店と2号店でも違うかも知れません。

それらの意見をヒアリングだけして、正しく状況を把握するのは困難です。(`・ω・´)ノ

また、多くの場合製造業でも小売業でも、現場第一線のスタッフは利率までは熟知していません。
限られた工数や時間、在庫スペースの中でどの不良を優先的に排除すべきなのか?
どの在庫を優先すべきなのか?

そういった経営戦略を正しく立案する為にはやはり正しい情報の把握が必要になります。
統計学を正しく理解して扱う事ができれば、、、
 ・売れ筋の商品や不良の発生頻度を明確に把握する事ができます。
 ・加工した製品の寸法がどの程度の範囲にあるのか推測できます。
 ・受注量の推測ができます。
 ・設備(材料、人)Aと設備(材料、人)Bの性能が同等かどうかを確認できます。
その他にも多数の用途があります。

もちろんこれらの推測や評価を行うのは決して楽ではありません。
でも、これらを不明確にしたまま迷いながら仕事や経営を行うよりは結果的に楽です(*・ω・*)b♪

そして決して難しい事でもありません。
四則演算(+ー×÷)ができればほぼ問題なし(*・ω・*)b♪

何乗とか√(るーと)とかも出てきますが、そんなのはパソコン電卓にお任せでOK。
というかOKと言える様に解説してみせますとも(*`σェ´*)フムフム

もちろん統計学だけが全てだとは僕も思いません(`・ω・´)ノ
結局どんな業界でも現場第一線で頑張っているスタッフさんをないがしろにしては
物事は進まないと思っています。

でもね、過去に僕が30人のパートさんのチームをまとめてたときのお話ですが、
次はどの不良を解消しようかと相談したとき、パートさんたちは不良率0,1%の不良項目の対策を求めました。

何故か?(´・ω・`))))??))
新種の不良で、まだ目が慣れておらず、その項目の検査に時間がかかって作業が苦しかったからです。

でも僕はその意見を無視し、原因の判明した不良項目Bの改善を優先しました。
改善は前工程の手作業の手法見直しだったため、在庫が回転しきるまでの何日間かは効果が
出ない事はわかっていました。(`・ω・´)ノ

でも改善が確認できた為、その改善品が検査工程に回ってくるまでの何日間かは
検査工程の一日のノルマを下げ、不良項目Aの検査に時間をさける様に指示しました。

ヒアリングによりパートさんは不良Aに苦しんでいる事はわかりましたがこの時点では
Aの原因がわからず手が付けられなかったからです。
だからといって不良Bの改善だけをやってAに何の処置もしなければ当然不満も出たでしょう。

だから一旦検査数のノルマを下げました。
その後、Bの改善品が流通しだした時には作業数は自然とノルマを下げる前に復帰しました。

そこで後3日ノルマを下げたままにするからと不良Aが出た際の記録を細かく控える様
チェックシートを作成し記入を指示しました。

そして、作業と気持ちにゆとりのできたパートさんから僕も気付いていなかった
不良Aの原因はこれじゃないか?という報告が入ってきました。

僕がチェックシートを整理する前にパートさんの方がチェックシートに記入する事で
頭の中の情報が整理され原因の発見に至ったのです。゚+。:.゚(*゚Д゚*)キタコレ゚.:。+゚

もちろんノルマを落とした分在庫量は生産計画から逸脱し、利率も一時的に低下しましたが、
不良Aに割かれていた時間が短縮された分、放っておいても生産数は上昇し、
同月の末には生産計画に対し帳尻を合わせる事ができました。(*・ω・*)b♪

翌月には前月よりも一日の生産数を上方修正した生産計画が適応される事になりました。

これが、不良Aの改善を優先していたらどうでしょうか?
効率を向上させる目処もなく、パートさんの要望に答えるためと既に目一杯働いているところに
チェックシートの詳細な記入など可能でしょうか?

できたとしても手抜きになるか、余計な負担をかけるばかり。
それでパートさんからの信頼を得られたでしょうか?

現場や経営の状況を把握するためにヒアリングは欠かせません。
でもヒアリングだけではそこには「これが苦しい」や「楽に仕事をすすめたい」
という人の感情をもろに拾ってしまいます。

そしてそれはほとんどが目先の状況に左右されがちで、最も有効な選択からそれてしまう事も
しばしば起きてしまいます。

もちろん人の感情を汲む事も重要な管理者としての勤めです。
ただ、それを最短、最前で行うには、生産や売り上げ計画、設備の実力値や不良率、
在庫の回転時間、利益など、さまざまな数値的要素と複合的に考えて戦略を練る事が
重要なんです((φ(・Д´・ *)ホォホォ

いくらタイピングが早くExcelやWordに長けていても、文章がヘタクソでは報告書は書けませんよね?

それと同じで、いくら現場を良くしようという気持ちで作業日報や、チェックシート、
売り上げ記録等をこまめにとってもその数字を活かせなければ効果は出ませんし、
正しい戦略は練れないんです。

統計学とはそういった数値的要素を把握する為の手段です。

このブログではこれからも当面、統計学についての事をメインとして記事を書いて行きます。
みなさんもこの記事を読んで、使えるかも?と思う所があれば、是非活用して下さい。
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