生産性
時間当たり生産量と一人当たり付加価値を工程単位で比較します。
見る項目
実績数量、稼働時間、投入人員、製品ミックス。
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製造業分析 / 西宮市
Maruyama & Mori Predictive Co.は、従業員50〜300人規模の製造業に向けて、製造原価、設備稼働率、品質、納期を同じ基準で見られる分析環境を整えます。
KPI設計
数字を増やすと、判断は遅くなります。工場の改善に直結する指標を5つの領域で整理します。
時間当たり生産量と一人当たり付加価値を工程単位で比較します。
実績数量、稼働時間、投入人員、製品ミックス。
材料費、労務費、経費を予定と実績で分け、差異を確認します。
製品別原価、ロット別原価、原価差異、配賦額。
稼働率、可動率、性能稼働率から設備のロスを切り分けます。
停止時間、チョコ停、速度低下、計画外停止。
不良率と歩留りの変化を工程別に追い、異常の兆候を捉えます。
検査数、不良数、原因区分、クレーム件数。
納期遵守率とリードタイムを受注・工程ごとに確認します。
納期差異、仕掛滞留、工程通過時間、出荷実績。
原価分析
製品ごとの利益が見えないと、値決めも改善順位も曖昧になります。既存の生産管理データを使い、材料費・労務費・製造間接費を製品別、ロット別に整理します。
設備稼働率 / OEE
稼働・停止・チョコ停の記録を取り込み、日次と週次でOEEを集計します。停止理由のパレート分析が、現場で着手するテーマを絞ります。
品質分析
検査データを取り込み、工程別の不良率を自動集計します。異常点を見つけたら、設備・材料・作業条件の履歴を並べて根本原因の確認につなげます。
工場ダッシュボード
トップ画面で工場全体を確認し、工程別の数字へドリルダウンします。業態に合わせて表示項目を切り替えられます。
次の一歩
現在の生産管理システムやExcelの状況をお聞かせください。使えるデータの範囲を確認し、最初に見るべきKPIを一緒に整理します。