2017年7月 初めてTOC研修を受講しました。
「そもそもTOCってなんだ??」ってところですが、
TOC(Theory of Constraints)とは制約条件の理論のことをいい、
エリヤフ・ゴールドラット氏の著書「The GOAL(ザ・ゴール)」に詳しく書かれています。
「で、制約条件理論ってなんだ??」って話ですね。
分かりやすくいうと、
いまいちピンとこないですよね(汗)
でも、後にわかってくると思いますので、このまま進めていきます。
TOC(制約条件の理論)の思想(E・ゴールドラット)
・人はそもそも善良である。
・物事はそもそもシンプルである。
・全ての対立は解消できる。
この思想がそもそも大好きです。(思想のことはまた別で書きます。)
今日は一番印象に残った、DBR(Drum・Buffer・Rope)理論についてです。
TOC(制約条件の理論)/DBR(Drum・Buffer・Rope)理論
「みんな一生懸命働けば、稼げるようになるのか?」
「バランスの取れた会社は、必ず儲かっているのか??」
自分の創造では、確実で当たり前にすごく稼げるイメージでしたが、「現実は、、、違いました」
そんな体験は、みんなでした方がいい。
と、早速、社内研修で実践して、体験し全員で分かちあいました(^^♪
「バランスが良くても、日々何が起こるかわからない。」
「要するにバランスが良くても、常に仕事は最大化出来る訳ではない。」という現実がありました。
DBR(Drum/Buffer/Rope)理論
DBR(Drum/Buffer/Rope)理論は、ボトルネック工程を最大限に活用することで「スループット(MQ)増大」「リードタイム短縮」「最適在庫水準の維持」を最大化する方法です。
Drum(ドラム)・・・ボトルネック工程の生産に全工程が同期すること
Buffer(バッファ)・・・ボトルネック工程が仕掛品不足で止まらないように余裕在庫を持つこと
Rope(ロープ)・・・先頭工程が進みすぎないようにボトルネック工程の生産に同期して原材料を投入すること
これを聞いたとき、
ネットショップでいう、休日の後やセール期間の受注処理がこれに値すると感じました。
2~3年前までは、
パソコンは大量データを一括編集できる。という発想が強かった為か、
出社した後、大量の注文データをCSVで一括ダウンロードしてシステムに取込む。
注文が多ければ多いほど、取込みに時間がかかり、まさかのエラーが出た時にはどこでエラーが出ているのかがわからない状態。
さらに、大量のデータを扱っているにも関わらず、人の手を介するところは、1件1件目視で対応。
えっ!?それじゃ、人の手を介したところでボトルネックになってしまう。
さらに、大量なデータを少人数でチェックしている為、スタッフの疲れはとんでもないですよね。
やってもやっても、注文データがあるから。
うまく検索を使って、一括で見る方法を編み出している店舗はいいですが、1件1件は本当につらいですよね。
APIでリアルタイムな対応が可能(バッファを作る、余裕を持つ)
今、弊社が運用している「楽々通販2」は、
注文は3分毎に自動取込を行い、
注文の一次処理(送料オプションの計算、お届け指定日時からの発送日計算)は、設定していれば自動処理。
特に備考欄に記入がない注文は、自動サンクスメール配信も5分以内に可能。
こんなことが出来れば、
出社後、取込作業はほぼ必要なし、注文チェックや処理作業も半分以上完了しています。
メッセージを残されたお客様には、丁寧な対応も可能となり、お客様満足度は非常に高くなります。
さて、本題に戻ります。
在庫を減らせば待ち時間が短縮する
注文を在庫をと考えると、先の事例だと
大量に注文を貯める→一括取込に時間がかかる(待ち時間が発生)→人手で注文確認・編集をする(待ち時間発生)→メールなどのお客様とのやりとりが遅れる。
こういった状況、なんとなく想像つきませんか??
セール終了後、受注処理でバタバタしているお店は、こういう状況になっていることも少なくはないと思います。
在庫も同じように一括して処理(購入)をする考え方、少し考え直したほうがいいかも知れません。
まとめて購入すると安くなるから大量購入→売れなかった分商品在庫が増える→保管費用が増える→棚卸に時間がかかる→売れ残りを安くで処分→スループット(MQ)が稼げない
一度にたくさん購入すると、少し安く購入できる。
ただ、売れるかどうかわからない在庫を大量に保持するというリスクと裏返しということ肝に銘じなければならない。
リードタイムが短くなると大変になると思いがちですが、在庫回転サイクルを短くした方が、
確実に業務が手軽になり、スループット(MQ)も稼げるようになりまる。
是非、気になったら一度考えてみてください!
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