データアナリティクスによる原価改善

はじめに

製造業にとって原価改善は重要な課題ですが、昨今の人手不足により、原価改善に十分な工数を割けない企業が多くなっていると認識しています。本稿では、労働人口減少下でもデータアナリティクスにより効率的に原価改善の仕組みを構築する方法について解説します。

2. 原価改善PDCAサイクルとその問題点

原価管理を効率的に実現するPDCAサイクルは、図表4に示すフローになります。フロー①、②は、通常の生産活動と同様のため特段の説明は不要と考えますが、PDCAサイクルを構築するためには、③原価分析以降が重要となります。特に起点となる③原価分析が重要であり、④原価改善に繋がるための具体的な分析をする必要があります。

各フローの主体を見ても分かる通り、原価改善のPDCAサイクルは生産現場だけで成立するものではなく、改善ポイント、効果、結果を金額ベースで計算する経理の役割が重要になります。

しかし実際は、改善の起点となるべき③原価分析に業務上の問題があるために、その後のフローでも問題を生じていると考えられます。

③原価分析の問題が発生する背景

• 生産現場レベルの分析ができない
  生産現場の改善を促すためには、単なる数値のサマリーではなく、品目別、ライン別、原材料別等の生産現場のアクションを促す分析結果を提示する必要があります。このためには、データを品目、ライン別などで分析する必要がありますが、膨大なパターンを個別に分析するのは現実的ではありません。
• タイムリーに分析できない
  改善活動を継続的に実施するためには、分析結果を生産現場が必要とするタイミングで提示しなければなりません。ただし、上記のような難易度の高い分析を、経理の限られた工数の中でタイムリーに提示していくことは容易ではありません。

もちろん各フロー特有の問題もありますが、フローとしての起点が③原価分析である限り、ここに問題があれば以降のフローにも影響してしまいます。おそらく各社各様の事情があると想定しますが、原価改善のPDCAサイクルが上手く機能しない会社の多くが、この③原価分析に改善余地があるのではないでしょうか。

4. 原価分析によるコミュニケーションの変化

PDCAサイクルが回りだすと、経理と生産現場のコミュニケーション自体も変化します。

図表7の「想定される現状」は、原価低減と生産情報の分析結果のサマリーを連携するケースですが、このレベルであっても、財務開示はできますし、生産現場も改善活動は実施できます。ただし、サマリーレベルの分析結果では、生産現場は現場独自の基準で改善策を実施してしまい、原価改善に最も有効な施策が打たれるとは限りません。また経理もサマリーレベルの情報では品目別の原価低減を把握できず、該当品目の標準原価を改定できない可能性があります。

このコミュニケーションを、データアナリティクスを共通言語として活性化することができます。今までは詳細が把握できず、原価低減の効果について確認できなかった経理担当も、この情報を基に生産現場へヒアリングできます。また生産現場としても、改善活動の結果を原価低減として確認できるようになります。

この分析結果を双方で確認することで、2つの領域から意見を出し合うことが可能になり、効率的に原価低減を推進することができます。これまでの支援実績の中でも、経理から「ここの生産が安定しないことで原価低減が難しくなっている」旨を説明すると、「それについて生産技術サイドで案を持っている」等と原価低減が効率的に進むことがありました。

経理担当の中には、双方のコミュニケーションが必要と分かっていても、生産現場の領域に足を踏み入れることに躊躇する方も多いのではないでしょうか。おそらく、それは生産現場の担当者にとっても同様で、原価低減の内訳詳細を知りたいと思っていたとしても、経理の領域に踏み込んで詳細をヒアリングするのは難しいのではと推察しています。

データアナリティクスで導き出される分析結果を共通言語にすることで、原価改善に関する会議体・意思決定フローの変化も伴うはずです。このような変化が連鎖していけば、PDCAサイクルの回転速度が速くなり、会社として原価低減という成果を得ることができるようになります。