労働生産性を上げる
今回は労働生産性を上げるということでテーマを設定しました。
単に生産性を上げるということではなく、労働なので人の動きや意識の生産性を上げる
という内容になります。
省人化や無人化・機械化やDXなどは労働生産性を上げる場合もありますが、人の動き
を他の機能に置き換えることが大きな主眼となります。
装置産業といわれる分野では後者が積極的に進められ、半導体などの産業では人の手に
拠らない工程環境が構築されています。
もちろん人をゼロにすることはできず一部に人が付いていますが、監視業務やトラブル
シューティングなど判断が伴うものが残されています。
こうしたものもいずれはAIに置き換えられていくことになります。
多くの中小企業では人に拠る労働によって生産が支えられている面が強く、直接作業だ
けでなく間接作業なども含めて人の手に頼る部分が多く残っています。
近年は中小企業でも自動化は進んでいますが、直接の加工部分がメインであって手をつ
けられていない領域は多く残っています。
熟練工が作業しているもの、小ロットで自動化が難しいものなどもまだまだ残っている
感じはあります。
人手不足もあってどの職場も高齢化が進み、再雇用や雇用継続などで凌いでいるといっ
た企業も数多くあります。
こうした状況も限界になって事業を畳む企業も増えています。
まだまだ製造業には多くの課題が残っているといっても差し支えないかもしれません。
この現象は製造業に限った話しではなく、他の産業でも同様な話を聞きます。
DX化やAIの導入だけでなく、省人化を含めた機械化のためのマニュアル化などを検討
しているという企業も多くあります。
日本では労働生産性について戦後になってから米国から導入された概念からスタートし
、その後に日本独自の概念も加わって生産性向上だけでなく品質向上にも効果を上げて
きたのは周知の事実でしょう。
しかし、近年はアジア勢の伸長によって日本の製造業が時代遅れと評価されることも増
えてきました。
もちろん、日本よりも労働基準が緩い国もあって単純に比較はできません。
日本も高齢化が進んだり、外国人労働者の増加、従来は労働に寄与していないかったと
いわれる層の進出によって、現場の環境が著しく変化してきました。
その中で問題となっているのが、知見の継承や生産性の向上といった内容です。
当社にも問合せも多くありますが、具体的なところを検証すればそれ以前の環境に苦し
んでいる実態を見ることもしばしばあります。
現実にこうした取り組み支援をさせていただいている企業様もありますが、様々な問題
があってなかなか苦戦されているといったところにあります。
日本独自の文化や考え方などもあって、旧い体質を変えるのは容易ではありません。
また、労働生産性で一番の課題となっているのが時間外労働を前提とした産業構造があ
ることも課題となっています。
24時間稼働の工場も多くありますが、実態としては人間の手に拠る部分は数多くあり、
交代制勤務に必要な人員を揃えるために苦戦しているといった企業もあります。
特に時間外労働や深夜労働に関しては日本の場合には手当による割増賃金がかかるにも
関わらず、それに見合った価格設定がされていないといった問題も指摘されています。
色々な話を聞くと、こうした実態が当たり前になっているにも関わらず、法定労働時間
内での賃金レベルで原価を設定している企業もあります。
実態としては深夜残業や休日出勤まで行っていても価格には反映されていません。
これは製造する側の持ち出しで賄われているのが実態です。
中小企業の苦しさはこうした面からも厳しくなっています。
労働生産性は古くからSTという基準に沿って、人の行動や意識などを時間で管理するこ
とで、その最適化を図ってブレを減らすような作業などへの工夫を行うことが実戦され
てきました。
昔はこうしたことを専門に行うコンサルタントの先生も多くありました。
導線を変えたり、機械化や治具を使った改善なども取り組まれてきました。
しかし、今はこうした取り組みがあまりされておらず、一気にDX化やAIへの置き換え
、更には完全自動化を視野に入れた難易度の高いカイゼンに目が行ってしまうケースも
散見されます。
こうした取り組みは理想的な環境を描いてから、具体的に詰めることが当たり前だった
のですが、今はカイゼンが目的となってしまって肝心な生産性が上がらない、場合によ
っては品質を落としてしまうといった問題まであるようです。
生産性を上げるという意味合いを正しく捉えずに、目的と手段が逆になってしまうとい
う非常にまずい状況が現場で起きています。
また、知見を吸い上げる前に熟練工が引退してしまったり、定性的な知見をデジタル化
できないといった問題も起きていて、生産性向上を諦めるといったことも当たり前のよ
うに起きて来ました。
こうした取り組みはしっかりと実態を検証し、その上で問題点をあぶり出してから課題
化し、具体的な解決手段をもって目標値に向けた活動を行うことが前提です。
もうこうした流れもできないくらいに製造現場が疲弊している感じもあります。
急がば回れという言葉もありますが、急ぐ必要があることは理解しますが、やはり近道
を追うことにも限界はあります。
また、目標があまりにもいい加減だったり、曖昧であったり、経営側の問題が大きく影
響するといったこともあります。
こうした場合はいかに優秀な社員が居ても、優秀なコンサルティングファームがあって
もうまくいくはずはありません。
労働生産性向上は古くからあるテーマでありながらも、現在でも大きく残ったテーマに
なっています。
あなたの会社、工場、工程の問題点は正しく実態として認識されているでしょうか？
単に生産性を上げるということではなく、労働なので人の動きや意識の生産性を上げる
という内容になります。
省人化や無人化・機械化やDXなどは労働生産性を上げる場合もありますが、人の動き
を他の機能に置き換えることが大きな主眼となります。
装置産業といわれる分野では後者が積極的に進められ、半導体などの産業では人の手に
拠らない工程環境が構築されています。
もちろん人をゼロにすることはできず一部に人が付いていますが、監視業務やトラブル
シューティングなど判断が伴うものが残されています。
こうしたものもいずれはAIに置き換えられていくことになります。
多くの中小企業では人に拠る労働によって生産が支えられている面が強く、直接作業だ
けでなく間接作業なども含めて人の手に頼る部分が多く残っています。
近年は中小企業でも自動化は進んでいますが、直接の加工部分がメインであって手をつ
けられていない領域は多く残っています。
熟練工が作業しているもの、小ロットで自動化が難しいものなどもまだまだ残っている
感じはあります。
人手不足もあってどの職場も高齢化が進み、再雇用や雇用継続などで凌いでいるといっ
た企業も数多くあります。
こうした状況も限界になって事業を畳む企業も増えています。
まだまだ製造業には多くの課題が残っているといっても差し支えないかもしれません。
この現象は製造業に限った話しではなく、他の産業でも同様な話を聞きます。
DX化やAIの導入だけでなく、省人化を含めた機械化のためのマニュアル化などを検討
しているという企業も多くあります。
日本では労働生産性について戦後になってから米国から導入された概念からスタートし
、その後に日本独自の概念も加わって生産性向上だけでなく品質向上にも効果を上げて
きたのは周知の事実でしょう。
しかし、近年はアジア勢の伸長によって日本の製造業が時代遅れと評価されることも増
えてきました。
もちろん、日本よりも労働基準が緩い国もあって単純に比較はできません。
日本も高齢化が進んだり、外国人労働者の増加、従来は労働に寄与していないかったと
いわれる層の進出によって、現場の環境が著しく変化してきました。
その中で問題となっているのが、知見の継承や生産性の向上といった内容です。
当社にも問合せも多くありますが、具体的なところを検証すればそれ以前の環境に苦し
んでいる実態を見ることもしばしばあります。
現実にこうした取り組み支援をさせていただいている企業様もありますが、様々な問題
があってなかなか苦戦されているといったところにあります。
日本独自の文化や考え方などもあって、旧い体質を変えるのは容易ではありません。
また、労働生産性で一番の課題となっているのが時間外労働を前提とした産業構造があ
ることも課題となっています。
24時間稼働の工場も多くありますが、実態としては人間の手に拠る部分は数多くあり、
交代制勤務に必要な人員を揃えるために苦戦しているといった企業もあります。
特に時間外労働や深夜労働に関しては日本の場合には手当による割増賃金がかかるにも
関わらず、それに見合った価格設定がされていないといった問題も指摘されています。
色々な話を聞くと、こうした実態が当たり前になっているにも関わらず、法定労働時間
内での賃金レベルで原価を設定している企業もあります。
実態としては深夜残業や休日出勤まで行っていても価格には反映されていません。
これは製造する側の持ち出しで賄われているのが実態です。
中小企業の苦しさはこうした面からも厳しくなっています。
労働生産性は古くからSTという基準に沿って、人の行動や意識などを時間で管理するこ
とで、その最適化を図ってブレを減らすような作業などへの工夫を行うことが実戦され
てきました。
昔はこうしたことを専門に行うコンサルタントの先生も多くありました。
導線を変えたり、機械化や治具を使った改善なども取り組まれてきました。
しかし、今はこうした取り組みがあまりされておらず、一気にDX化やAIへの置き換え
、更には完全自動化を視野に入れた難易度の高いカイゼンに目が行ってしまうケースも
散見されます。
こうした取り組みは理想的な環境を描いてから、具体的に詰めることが当たり前だった
のですが、今はカイゼンが目的となってしまって肝心な生産性が上がらない、場合によ
っては品質を落としてしまうといった問題まであるようです。
生産性を上げるという意味合いを正しく捉えずに、目的と手段が逆になってしまうとい
う非常にまずい状況が現場で起きています。
また、知見を吸い上げる前に熟練工が引退してしまったり、定性的な知見をデジタル化
できないといった問題も起きていて、生産性向上を諦めるといったことも当たり前のよ
うに起きて来ました。
こうした取り組みはしっかりと実態を検証し、その上で問題点をあぶり出してから課題
化し、具体的な解決手段をもって目標値に向けた活動を行うことが前提です。
もうこうした流れもできないくらいに製造現場が疲弊している感じもあります。
急がば回れという言葉もありますが、急ぐ必要があることは理解しますが、やはり近道
を追うことにも限界はあります。
また、目標があまりにもいい加減だったり、曖昧であったり、経営側の問題が大きく影
響するといったこともあります。
こうした場合はいかに優秀な社員が居ても、優秀なコンサルティングファームがあって
もうまくいくはずはありません。
労働生産性向上は古くからあるテーマでありながらも、現在でも大きく残ったテーマに
なっています。
あなたの会社、工場、工程の問題点は正しく実態として認識されているでしょうか？
