「なんだかウチの会社、
納期遅れが多い気がするんだよなー。。」
このあいまいな不安を、DMAICを使って徹底的に数値化して
具体的な対策方法に落とし込みます。
DMAIC 2番目のプロセス「M」を、具体的に解説していきましょう。
前項「D」の気づきのプロセスで、
何が問題（ターゲットと現実のギャップ）で、
何が課題（問題解決のための対策案）なのか
整理しました。
その中で、問題解決につながりそうな因子を抽出し、
ロジックツリーを使って抽出しました。
次は、これを数値化していきます。
例えば、「営業からの口頭発注が多いんだよな。」
を数値化するにはどうすればいいでしょう？
ひとつの例として、「ひと月の連絡ミスの回数」と置き換えると
数値化できますね。
この調子で、ロジックツリーで抽出したあいまいな因子を
すべて数値化してみましょう。
例えば、こんな例を挙げて曖昧だった因子を数字化してみました。
品質や生産能力など、もともと数字に近い因子は比較的数値化しやすいですね。
担当者が休みがち、とか 処理工程が煩雑
なんて事例はどうでしょう？
ここでは
担当者が休みがち ⇒ 月の有給取得日数
処理工程が煩雑 ⇒ 各処理必要な時間
と変換しました。
各因子を数値化すると
目標やターゲットも明確になってきます。
なんとなく、いつも納期に間に合わない ⇒ 月平均5回は納期に間に合わない
納期遅れしない ⇒ 月に1.5回以上納期遅れしない
といった感じで、どんどん数値化していきましょう。
このようにD⇔Mを繰り返して精度を上げていくことも大事なプロセスになります。
では、まとめていきましょう。
Measurementのプロセスは
Dのプロセスで挙げた因子を数値化していきます。
形容詞、様子、気分 すべて数値化できる言葉で置き換えます。
そして、現状とターゲットを数値化することで
あいまいだった現状の問題も数値化していきましょう。
その時にDとMを行き来して、精度を上げていくことが有効です。
では、次はAnalysis のA、分析のプロセスに進みましょう。
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