鈴木震　物流技術研究所　代表[keyperson]：ロジスティクス・ビジネス[LOGI-BIZ]バックナンバー

2008年5号

*下記はPDFよりテキストを抽出したデータです。閲覧はPDFをご覧下さい。

MAY 2008　　4 です。
物流とはモノを動かすだけのシンプルな機能です。
モノを生産するにはハイテクが必要でも、物流はローテクでいい。
ただし、複雑なローテクなんです」 ──どういう意味でしょうか。
　「生産活動においては、何をいつどれだけ作るか、そのために部品は何が何個必要になるのかを全て事前に計画することができます。
そのため単純に生産性を管理の基準にできる。
それに対して物流は、誰が何をいつ買うのか分からない。
常に予測が伴います。
しかも物流の本質はカスタマーサービスです。
生産性はもちろん無視できませんが、それ以前にカスタマーサービスに軸足を置いて活動を管理しなければならない」　「ジャストインタイム（ＪＩＴ）もカスタマーサービスを考慮する必要のない調達物流であれば通用します。
指定した時間にサプライヤーにモノを持って来させれば済む。
実際、トヨタの工場はＪＩＴ物流です。
しかしトヨタの自動車を買う顧客はＪＩＴでは購入できない。
注文してから商品が届くまで一定の期間、待たなくてはなりません。
普通の商売では、そんなことはできません。
普通の会社の販売物流は顧客の注文に合わせて動かなければならない」物流は複雑なローテク ──そもそも良いセンターとは、どのようなセンターを指すのでしょうか。
　「その質問に答えはありません。
何をもって優れたセンターと言うのか。
その条件の取り方次第で、センターの評価は全く変わってしまう。
例えば自動化を条件にするのであれば重装備のマテハン機器を備えたセンターが良いセンターということになるが、設備金額を抑えるという条件からは不合格になってしまう」 ──一般的には効率の良いセンターが優れたセンターなのでは。
　「センターの本来の使命は効率ではなく、客先から注文があった品物を欠品なく、間違いなく、指定された日時に、指定された場所へ納入することです。
これが達成できるのであればどんなシステムであっても構わない。
反対にどんなに高機能のセンターであっても、それができなければ落第です。
能率や自動化などは二の次の問題なのです」 ──それでは、センターが本来の使命を果たしているという前提で、優れたセンターを定義するとすれば？　「最低の設備と最低の維持費で使命を達成しているセンターこそ、優れたセンターだと言えるでしょう。
問題はそのようなセンターが、実際には作れないということです。
活動条件が事例に定まらないからです。
ご存じのように注文量は毎日変動します。
普通は毎月月末になれば月平均の二倍から三倍の注文が入る。
そうなると、いつの日の注文量に合わせてセンターを設計すれば良いのか。
現在の理論では答えが出せません」　「世の中にはこれだけたくさんのセンターがありますが、実はセンターの設計法をきちんと説明できている本がないのをご存じですか。
そんなことはない。
多くの本や論文が出ているだろうと反論されるかもしれませんが、それらの言っていることはデータを分析して計画しろ、ということだけです。
どのデータを、どうやって分析すれば良いのかはどこにも示されていない」　「センターの設計法として書かれたものがあったとしても、それらは全てＩＥ（インダストリアル・エンジニアリング）などの生産管理の技術を適用したものです。
物流、少なくとも販売物流には使えません。
生産が少数制約条件下の単純系のシステムであるのに対し、物流は多数制約条件下のシステムです。
物流は複雑系なの鈴木震　物流技術研究所　代表「ほんの一日で現場の効率は三割上がる」　販売物流は事前に計画を立てたり、平準化して労働力のムダを省いたりすることができない。
販売物流とは顧客サービスだ。
生産管理の技術はそこでは通用しない。
生産性ではなく顧客サービスに軸足を置いて、需要の波動に柔軟に対応する新たなエンジニアリングに挑め。
　　　　　　（聞き手・大矢昌浩） 5　　MAY 2008 ──確かに生産物流と販売物流は全く特性が違う。
　「そのためにいくら工程を細かく分解してストップウオッチで作業時間を精緻に計っても、手間がかかるだけで全く使いものにならない。
これは私だけが言っていることではありません。
米国のアンケートでも、半数以上が物流ＡＢＣ（活動基準原価計算）は使えなかったと答えている」　「作業がスケジュール化されていて平準化が可能な生産物流であれば、ＩＥやＡＢＣもある程度は機能するでしょう。
しかし波動に対応しなければならず、平準化のできない販売物流では機能しない。
販売物流は平均値をとっても何も分かりません。
平均値に意味があるのは、小学校五年生の男子の身長など、ドングリの背比べの集団を把握する時だけです。
大人や子供、赤ん坊など、もともと条件の違う集団の平均をとっても、その数字は意味を持たない。
そのため販売物流ではデータそのものではなく、なぜそうした数値になったのか、データの裏を読む必要がある」 ──どうすれば裏が読めますか？　「その方法が、私の提唱する『ＥＩＱ分析』であり、『ＥＩＱ法』なのです。
保管ロケーションの設計などでは、売れ筋の商品を把握する『ＡＢＣ分 ──�
釘稗僂離如璽燭髻△匹Δ笋辰討� うしたアイデアに落とし込むのですか。
　「数学のように初期条件を与えれば、そのまま答えを出せるというわけにはいきません。
まずは大局をつかむ。
その際には細部には目をつむる。
私は『良い加減法』と呼んでいます。
そこから原案を作って他の条件を検討し、問題に突き当たれば原案に戻って修正する。
その繰り返しで完成度を高めていく」 ──しかし、その“加減”が我々のような素人には分からない。
　「そこは医者が患者を診る時のように、ある程度の訓練と経験が必要になります。
しかし訓練すれば誰にでもできるようになります。
私が主催するＥＩＱ研究会では、ＥＩＱ分析の講習テキストをホームページ（ http://eiq. jp/）で無料公開しています。
そこにある例題を解いていくことで、スキルを習得できます」析』がよく使われていますよね。
注文量の多いアイテムをＡ商品、注文量の少ない商品をＣ商品と分類してレイアウトを決めるわけですが、これは必ずしも正しくない」　「仮にＡというアイテムに一〇〇〇ケースの注文があったとする。
しかし、それだけでは一ケースの注文が一〇〇〇件あったのか、一〇〇ケースの注文が一〇件あったのかまでは分からない。
一〇〇〇回のピッキングが必要なのか一〇回で済むのか判断できないわけです。
このように一般的なＩＥでデータとして使用するアイテム数と物量だけでは必要な作業量は読めない。
そこにオーダーエントリーという三つ目のファクターを加えることで、見えなかったものが見えてくる」 ──�
釘稗冕，箸話輅絃霾鵑魑�世� して物流を分析する手法だと理解しています。
　「その通りです。
ＥＩＱのＥがオーダーエントリー、顧客からの注文です。
Ｉはアイテム、Ｑは量（Quantity）です。
誰が何をどれだけ注文したのか。
それが販売物流の基本です。
そのデータを使って物流の複雑な全体像をマクロに把握しようという手法がＥＩＱ法です。
多数制約条件の一つひとつを分析していっても解は出ない。
それぞれの条件がトレードオフの関係になっているため最適値など求めようがない。
それよりもシンプルなデータを使って複雑系を一点突破しようというアプローチです」マテハン投資は半分で済む ──話を整理する必要がありそうです。
まず、少なくとも販売物流に関しては、カスタマーサービスの良いセンターが優れたセンターということになりますね。
　「その上で安くて効率の良いセンターが優れたセンターということになります。
自動化や機械化は基本的に関係ありません。
実はそうしたセンターを作ることが難しいわけでもないんです。
ＥＩＱ法を使えば一日あれば設計できます。
しかも先進的と呼ばれるセンターと同じ機能を半分の投資で実現できる」　「既に稼働中のセンターについてもＥＩＱ法を使うことで、すぐに一〇％〜三〇％は能率を上げることができます。
例えば、各地の営業所からセンターに寄せられる発注単位を物流のロットに合わせる、あるいは毎日出荷している納品先であれば、次の日の発注分まで考慮に入れて出荷量を調整して輸送の積載率を高める。
そんなちょっとした工夫で生産性は格段に上がります」すずき・しん一九四六年、東北大学機械工学科卒。
四七年、物流機器メーカーに入社。
同社取締役開発部長を経て八〇年に物流システム・コンサルタントとして独立。
九〇年、物流技術研究所所長。
二〇〇〇年、ＥＩＱ研究会設立。
〇一年、工業標準化への貢献により通産大臣賞を受賞。
著書に「オーダーピッキングハンドブック」（流通研究社）、「配送センターシステム」（成山堂）などがある。