ワークフローの効率化：データ管理スコアカードに追加すべき項目

この記事では、データ管理スコアカードの重要な要素について解説し、新しい指標である「ワークフロー生産性指数（WPI）」をご紹介します。 データ可視化、レポート機能、コスト面での考慮事項など、盛り込むべき重要な要素について解説します。この記事を読み終える頃には、データ管理システムに何を求めるべきか、また意思決定を向上させるためにスコアカードをどのように改善すべきかについて、より明確に理解できるようになるでしょう。

データ管理スコアカードの基礎

市場には数多くのデータ管理システムが存在しており、自社に最適なシステムを選ぶのは困難な場合があります。そこで、企業は便利な評価表を活用することになります。多くの場合、製品ごとに評価結果が非常によく似ていることがわかります。 ほとんどのシステムは、スコアカードの基本要件を満たしており、全体的に見て同じ機能を提供しているように見えます。新しい評価指標を導入する前に、データ管理システムを評価するためのスコアカードの基本について確認しておきましょう。

自社サイトに最適なソリューションを探す際には、重要な要素を考慮した評価基準を作成することが重要です。データ管理の評価基準として一般的に挙げられる項目には、データの可視化や主要業績評価指標（KPI）のモニタリングなどがあります。 さらに、新しいソフトウェアを検討する際、多くのサイトでは、ユーザーが迅速に使い始められることを望んでいます。システムの直感性や使いやすさといった要素も考慮に入れてください。これらの要素は、変更に対する抵抗感を最小限に抑えるのに役立ちます。

カスタマイズされたプロセス図を作成できる機能は、データ管理および製造分析ソフトウェアを評価する際に考慮すべき重要な要素となり得ます。

多くのサイトでは、より充実したレポート機能や分析機能を求めています。経験の浅いスタッフが中心となる小規模なサイトでは、技術サポートサービスについて知りたいと考えているかもしれません。コストは多くの評価基準において最優先事項となっています。重要なのは、初年度の導入コストだけでなく、3～5年間にわたる総所有コストを比較すべきだということです。    

最後に、一部の企業は、他のユーザーの体験や、その管理システムに対する意見に関心を持つかもしれません。これには、そのシステムが業界内でどれほど定着しているかといった点も含まれます。

データ管理システムを評価する際、主要な評価指標において複数の選択肢が同等のスコアとなることはよくあります。 では、同点となった場合はどうすればよいのでしょうか？そこで、この新しい指標が役立ちます。評価スコアカードを充実させ、適切な選択を行う手助けとなるのです。そのような場合、各システムが業務の流れをどの程度円滑にしているかを、より深く掘り下げて検討する必要があります。「ワークフロー生産性指数」です。

WPIとは何ですか？

WPI（ワークフロー生産性指数）は、ソフトウェアがタスクを実行できるかどうかだけでなく、ユーザーがデータ管理システム内でそれらのタスクをどれほど迅速かつ効率的に遂行できるかについても評価するものです。

この指標により、ユーザーがシステムの動作速度に足を引っ張られることなく、思考のスピードに合わせて操作できるようになります。単にタスクを完了できることと、迅速かつ効果的にそれをこなすことには違いがあります。この指標は、単に機能を提供するだけのシステムと、真に生産性を高めるシステムとを区別するのに役立ちます。

WPIにはどのような要素が含まれているのでしょうか？

ワークフローの生産性を測定するには、定性的および定量的なさまざまな要素を考慮する必要があります。例えば、処理速度やタスクの自動化を検証することで、時間の節約効果を評価することができます。一方、使いやすさやシステム内での統合性、コラボレーションなどは、定量化が難しいものの、評価する上で重要な要素です。

特定のデータ管理システムのWPIを定量化する方法は、以下の通りです：

「Time to Insight」：

この指標は、トラブルシューティングに要する時間を把握することを目的としています。データ管理システムを活用して根本原因を特定するためです。これを評価する際には、トレンドやグラフが素早く表示され、データが読み込まれるかどうかを検討してください。数日、数週間、あるいは数ヶ月分のデータを一度に確認できますか？目的の画面に到達するまでに、何回クリックする必要がありますか？ 現在、本番環境の問題を特定するために他にどのような作業を行っていますか？また、検討中のデータ管理システムを使用した場合、その作業にはどれくらいの時間がかかるでしょうか？

タスクの完了速度：

タスクの完了速度は、トラブルシューティングの有無よりも、希望通りの形でデータをできるだけ早く確認できるかどうかにかかっています。それがExcelであっても、ヒストグラム、パレート図、箱ひげ図、あるいはその他の可視化システムであっても同様です。 タグやトレンドからレポートやその他の分析ビューに到達するまでに、何ステップ、あるいは何回クリックが必要でしょうか？ユーザーの操作は、効率を高めるように設定されていますか？

PARCview を使用すると、タグブラウザからトレンドへタグを直接ドラッグして、迅速にデータ分析を行うことができます。これは、データ管理システムにおいて考慮すべき重要な要素です。

データの利用可能性：

データのアクセス性は、あらゆるデータ管理システムにおいて極めて重要です。データへのアクセスが迅速かつ容易なシステムがあれば、ユーザーは業務プロセスを円滑に進めることができ、システムの遅延による作業の妨げを防ぐことができます。 データが「思考のスピード」で利用可能であるため、昨年の夏のデータと現在のデータを比較する際にも、その指標がなぜ重要だったのかを忘れることはありません。あるいは、プロセスに異常が生じた場合、製品の直近5回の生産ロットと現在のロットを並べて比較することで、考えられる根本原因を迅速に特定することができます。

問題解決の有効性：

問題解決や分析をすべて一か所で行うことは可能でしょうか？例えば、ダウンタイムやその原因の分析機能が統合されたデータ管理システムを導入すれば、情報を常に把握しておくことができます。これにより、ユーザーは一か所で原因を特定し、別の場所で記録するという手間が省けます。また、関連付けやスクリーンショットの保存が可能になり、解決に至るまでの経緯をより明確に把握できるようになります。

あちこちで数回余分なクリックをすることは些細なことのように思えるかもしれませんが、時間が経つにつれてその影響は大きく積み重なります。迅速なレポート作成と傾向分析は、タイムリーな意思決定と効果的なプロセス管理に不可欠です。全体として、これらの指標は、システムのパフォーマンスを最適化し、ユーザー満足度を向上させ、オペレーショナル・エクセレンスを実現するために重要です。

ポジション別のWPIについて考えてみましょう

WPIについて考える際には、タスクをさまざまな職務や役職ごとに分類してみてください。さまざまな役割におけるワークフローの生産性を最適化することで、各役職がデータ管理システムとどのように連携すべきかを判断する一助となります。ここでは、幅広い役割を担う人々が、効率化と意思決定の向上を図るために、このシステムをどのように活用しているかについて、その内訳をご紹介します。

• コンソールオペレーター – オペレーターは、機械のセットアップを行い、正常に稼働していることを確認する役割を担っています。すべてを順調に進めるためには、リアルタイムのデータが不可欠です。オペレーターは、データを簡単に入力し、プロセスの異常が発生した際にそれを特定できるデータ管理システムを必要としています。
• プロセスエンジニア – 多くの場合、プロセスエンジニアはシステムの最適化を行っています。アラームの原因を分析し、問題がいつ発生したか、何らかのパターンがあるかどうかなどを特定する必要があります。また、将来のプロセスの最適化に役立てるため、過去のデータを精査しなければなりません。
• マネージャー／スーパーバイザー – マネージャーやスーパーバイザーは、リアルタイムのデータや過去のデータを分析する必要がある、多岐にわたる職務を担っています。彼らは、日々の業務、プロジェクト管理、リソース配分に影響を与える意思決定を、データに基づいて行わなければなりません。また、生産におけるダウンタイムや問題を最小限に抑えたいと考えています。そのため、データを検証するために、入力ログや監査記録にアクセスできる能力が求められます。
• CEO／経営幹部層 – 経営幹部層は、さらに高度なレベルでデータ管理システムを活用することができます。これには、複数の拠点のデータにアクセスできるエンタープライズシステムなどが含まれます。そのためには、拠点間を切り替えられる機能に加え、適切なアクセス権限とセキュリティ対策が整備されていることが重要です。
• すべての職種 – どのようなデータ管理システムであっても、同僚とのコミュニケーションを円滑にするワークフローを備えているべきです。

各役割がデータ管理システムとどのように連携するかを理解することは、ワークフローの効率化と生産性の向上につながります。コンソールオペレーター、エンジニア、マネージャー、経営幹部の具体的なニーズや責任を検証することで、組織全体において効率的な業務運営と効果的なコミュニケーションをシステムが確実に支えるようにすることができます。

製品デモの際にWPIを見分ける方法

WPIについてご理解いただいたところで、これをどのように研究に取り入れればよいかお考えになるかもしれません。ここでは、単なる機能にとどまらず、ツールの真の有用性を引き出すために、営業担当者や技術担当者に尋ねてみたい質問をいくつかご紹介します。

直感的：

製品のデモの際には、そのシステムがどれほど直感的に操作できるかを確認したいものです。 使用上の障壁はありませんか？　Microsoftなど、すでに導入されている他のシステムと同様でしょうか。すべてのユーザーが利用できるトレーニング資料はありますか？　そのソフトウェアは、学習効率を高める環境をサポートしていますか？　習得や使用が難しすぎてはいけません。習得のハードルが高すぎると、導入される可能性は低くなります。

データ通信速度：

データ処理速度をご確認ください。データ処理速度は、ユーザーの思考のスピードを妨げるものであってはなりません。「オフライン処理」は最小限に抑えられていますか？分析中も、ユーザーはリアルタイムの環境を維持できていますか？

機能：

日常業務を支援する機能の操作や利用の際には、ユースケースの区分やワークフローの思考プロセスに注目してください。ソフトウェアは思考のスピードに追いついていますか？結論に至り、答えにたどり着くまでの手順やクリック数が、目に見えて削減されていますか？ 

シームレスさ：

ユーザーがすぐに利用できる機能の数をご確認ください。これらの機能はワークフローにどの程度うまく統合されているでしょうか。また、これらの機能はアクセスしやすく、ワークフローを妨げないでしょうか。

ロールの使用方法を実演します：

ベンダーは、ソフトウェアのデモを行い、コンピュータに不慣れなユーザーを含め、幅広い従業員層にとって使いやすさを示すべきです。現場のユーザーから経営層に至るまで、さまざまな役割や階層のユーザーにアピールできるものでなければなりません。それぞれの階層にとって、どのようなメリットがあるのでしょうか？

WPIとdataPARC

dataPARCでは、WPIを向上させるために特化した多くのツールを提供しており、データ分析を容易に行えるようにしています。

「Time to Insight」

インサイトを得るまでの時間は、トラブルシューティングとデータ分析にかかっています。PARCview では、ヒストグラム、パレート図、Excel へのエクスポートといった分析ツールを、トレンド画面の右クリックメニューから直接利用できます。新しい画面を開いたり、タグを探したり、時間範囲を調整したりする必要はありません。PARCview は、重要な情報をすべて一度に表示します。

さらに、このExcelアドインには、「Pi Datalink」のような計算機能以外にも、さまざまなインポートオプションが用意されています。データ正規化シートを利用する場合、データはデータダンプとして取り込まれ、数式は含まれていないため、シートを開くたびに再計算が行われます。ただし、日付を変更して再実行すれば、最新のデータを素早く取得できます。  

「Centerline」のような独自のPARCview表示機能により、トラブルシューティングのプロセスが迅速化されます。「Centerline」は、実行ごとのデータを一覧形式で表示するレポートです。実行結果を並べて比較することで、その実行における相違点を特定することができます。   

dataPARCの「ワークフロー生産性指数」の実例です。トレンド分析とExcelのシームレスな連携により、データの利用しやすさと効率性が向上している様子をご覧いただけます。

タスクの完了速度

前述の通り、トレンドの右クリックメニューには必要なツールがすべて揃っており、現在表示されているデータに直接適用されます。セッションの途中で設定をリセットしたり、再設定したりする必要はありません。

dataPARCは、思考のスピードに合わせてデータを提示することを目指しています。ある問題について考え、それを即座に呼び出し、時間を遡って確認し、そのタイムスタンプを別のトレンドにドラッグします。思考の流れを途切れさせることなく、同時に考えられる根本原因を一つずつ排除していくことができます。

データの利用可能性

dataPARCには、他のどのトレンドよりも高速にデータをプロットできるようにするパフォーマンスデータエンジン（PDE）が搭載されています。PDEは、データ取得速度を向上させるために使用される一連のサーバーサイドアプリケーションです。これにより、PARCviewにおけるトレンド表示やその他のレポート機能が最大限に活用されます。

データのアクセス性を高めるその他の機能としては、ダブルクリックやクリック＆ドラッグ機能などが挙げられます。PARCview内の任意のタグをダブルクリックすると、そのトレンドを表示できます。さらに、他のタグやタイムスタンプをトレンドにドラッグすることで、素早く答えにたどり着くことができます。

問題解決の有効性

dataPARC を使用すれば、問題解決のプロセスが一元管理されます。問題を検知し、トラブルシューティングを行い、その原因を PARCview に記録します。パレート図を活用して、最も頻繁に発生する問題を確認し、ダウンタイムの削減に役立ててください。

WPI：概要

製造業者にとって、適切なデータ管理システムを見つけることは難しい場合があります。時には、どのソフトウェアがユーザーの日常的な時間と労力を節約できるかという点で判断が分かれることもあります。業務面と従業員の双方の観点から見た効率的な時間管理は、そのままコスト削減につながります。 労力を削減することで、そのツールを扱うすべての従業員が円滑にコミュニケーションを取り、問題を特定できるようになります。さらに、ユーザー体験が良好であれば、従業員はツールについてさらに学びたいという意欲が湧き、他の業務にも意欲的に取り組めるようになります。適切なデータ管理システムを導入することで、データに基づいた重要な意思決定が可能となり、企業の目標と成果の達成につながります。