締めを待たずに、異常は翌朝わかる

課題

工数のコストが妥当かどうかの判定は、前回比で何パーセント超えたら異常、という単純な閾値で行われていました。品番の単位で管理しているため、もっと踏み込んだ判定をしたいという話が出ていました。所要量の展開は1日1回の処理で、取引先からの内示と確定発注の差や、前回の内示との違いを見るのが要になります。在庫のシミュレーションは協力会社が個別に作ったもので、単発では回せても、拠点をまたいだ連鎖までは見えていませんでした。

サービス概要

自動車部品メーカーの基幹データから異常を拾い上げる仕組みを構想し、画面で示しました。前回比で何パーセント超えたら異常、という一本の線ではなく、季節や休暇といった事情を織り込んだ複数のルールで判定する構成です。

ソリューション

毎朝、どこが荒れているかが先に分かる

当日検知した件数、コストの異常率、内示と確定の差、平準化の状態を1つの画面にまとめ、拠点ごとの異常の集中を日付を追って並べます。拠点に問い合わせて回る前に、どこを見るべきかが分かります。

なぜ異常と判断したかが読める

どのルールを適用し、どのデータを参照し、結果どう判断したかを画面上で開示します。下流の拠点への影響と、誰がいつまでに何をすべきかまで示すため、報告のたびに根拠を作り直す作業がなくなります。

守るルールと、参考にするデータを分ける

絶対に外せない判定条件と、過去の事例として参照するデータを、別の層に分けて持たせます。決算期や長期休暇明けのように季節で見方が変わるものは、条件の側で切り替えます。何をルールにし、何を参照にするかの線引きが、この種の仕組みでいちばん設計を要するところです。

期待できる変化

経営データの異常を毎日拾える

経験で決めていた判定の線を、登録されたルールとして残せます。人が抜けても同じ基準で回り、新人が判断の理由を見て学べます。日次で拾って翌朝に手元に届く。その形を画面で示したところまでが、いまの段階です。