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統計学で言葉と文化の壁を超える

グローバル環境で活躍する日本人エンジニアの話。


當銘元明さん(仮称)は地元の国立大学を卒業した後、単身で米国に渡り大学院に進学しました。

修士課程を修了した後、日本に帰国せずそのまま現地メーカーの生産管理スタッフとして就職しました。

工場では、表向きはERPシステムで全ての生産工程が一元管理されていることになっていましたが、実際には生産途中に生じる仕掛品のデータをスタッフが手動でシステム登録していました。しかも、この工場では納期遵守率の異常な低さにも悩まされていました。

もし、ここが日本国内の工場であれば、ブルーワーカーと呼ばれる生産現場の労働者と管理スタッフが一丸となって、問題発生の原因を徹底的に「なぜなぜ分析」していたでしょう。

でもここは外国です。

「ワタシ作る人」「アナタ管理する人」とばかりに工場内の役割分担が分断されていました。

そこで、数少ない日本人の中で最も若い當銘さんが選ばれて問題分析することになりました。

現場に入った當銘さんは、さっそく仕掛品に(  a   )がついていることに着目して、データ集計の自動化と仕掛り状況の見える化を試すことにしました。

ボスの指示がないと何も動けない周囲を尻目に、當銘さんはさっさと自腹で(   b   )を購入し、これまで二人のスタッフが6時間かけていた仕掛品データのシステム登録作業を半自動化させました。

次に、MS-Officeで簡単なマクロを組み、仕掛品と納期遵守状況をグラフ化し、翌週月曜日に主要メンバーに配布することにしました。

英語には不自由のない當銘間さんでしたが、皆で「ワイワイガヤガヤ議論」とは真逆の組織風土を持つ米国工場で、入社したての自分が前にでしゃばることを若干警戒していました。

そもそも、当時の當銘さんは生産現場を熟知していなかったので、自分で作ったExcelグラフが問題解決に役立つのかどうかさっぱり見当がついていませんでした。

・・・結果は大成功でした。


當銘さんのアイデアによって、この工場の納期遵守率は大幅に改善されました。

言葉や文化だけではなく組織形態も全く異なる海外の生産現場であっても、現物データに基づく確かな統計技法は問題解決に大きく役立つことを當銘さんは実感しました。


■ 問いかけ

<問1>現場に入った當銘さんが早速試したことは何だと思いますか? 本文中のカッコ(a)と(b)を埋めなさい。

問いかけのヒントはオフショア大學公式メールマガジンに記載されています。

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