ヤマトロジスティクスが「第12回製品安全対策優良企業表彰 特別賞」を受賞

ヤマトホールディングス傘下のヤマトロジスティクス株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長:佐々木 勉 以下YLC)は、経済産業省主催の第12回製品安全対策優良企業表彰において、総合的なリコール支援の取り組みが評価され、物流系企業として初めて4度目の特別賞部門 特別賞を受賞しました。

1.製品安全対策優良企業表彰について
経済産業省が主催し、企業における製品安全に対する意識の向上と、事業活動や消費生活において製品安全が重要であるとする「製品安全文化」の定着を図り、製品安全が持続的に向上していく、安全・安心な社会をつくることを目的としています。製品安全に積極的に取り組んでいる製造事業者、輸入事業者、小売販売事業者を広く公募し、厳正な審査の上で、「製品安全対策優良企業」として表彰しています。本表彰では、各企業が製造・輸入・販売している製品自体の安全性について評価するのではなく、企業全体の製品安全活動について評価しています。

2.受賞内容
(1)審査結果:特別賞部門 特別賞
(2)評価ポイント・功績事項:
[1] リコール製品回収率向上のため業務支援
YLCが、これまでに蓄積したリコールに関する知見とヤマトグループが有する経営資源を有効に活用することで、リコール業務全体のサービスを最適化して提供し、リコール実施企業が効率的にリコールを進めることを支援している。
[2] リコール実施企業との情報交換会の実施
リコール実施企業同士をつなげることを目的として、リコール製品の回収率向上に向けた各社の取組事例の共有、複数社共同での告知施策の検討などを行う場を設け、情報交換会を開催している。他社の取組事例を知ることで、自社の取組について再確認と見直しを図るとともに、複数社で共同してリコールに取り組むことで、個社では実施しにくい取組の実現に寄与している。
[3] フリーペーパーを活用した記事連動型告知
地域に密着したフリーペーパーを活用し、製品が持つリスクや製品使用上の注意点についての解説と合わせて、製品のリコール告知を掲載している。家庭にある製品がリコールの対象となっていないか消費者に分かりやすく周知を行い、リコール製品の回収に貢献している。

3.参考
YLCは、事業者様の体制や製品ごとに最適なリコールプランを提案・実施し、迅速かつ適切に製品を回収するリコールサポートサービスを2007年に開始。リコールを検討する事業者様からご相談をいただき、これまで300件を超えるリコール対応をサポートしてまいりました。フリーペーパーを活用した記事連動型リコール情報告知では、千葉県、埼玉県に配布されている「ちいき新聞」を活用し、2017年11月に千葉県内の170世帯に対し配布、リコールについての特集記事を掲載し、消費者の認知度向上、理解を深めてもらうとともに、その記事と連動させて、メーカー8社のリコール告知を掲載しました。その結果メーカー8社合計で169件のリコール対象品回収につながりました。私たちは、事業者様のリコール対応のトータルサポートを通して、安心・安全な生活を実現させることを最大の使命として活動しております。


発荷主・トラック事業者・着荷主の三者による課題と改善点の共有/中部運輸局

トラック事業者とドライバーを対象に、労働時間、手待ち時間や荷役時間の詳細、荷役の契約の有無などを明らかにし、労働時間短縮に向けた基礎資料収集を目的に平成27年9月に行ったトラック輸送状況の実態調査の結果(愛知県版)が出ました。


PDCAとは

仕事のできる方、つまり企画力と実践力のある方は、事に際しては「よく考えて企画を組み立て(Plan)、しっかりと実行し(Do)、結果を検証して(Check)、自分のやり方や考え方を修正し、進化させる(Action)」というPDCA の基本動作をまっとうに繰り返すことで正しく経験を積み、力をつけてきた方です。
PDCA は、製造工程の不具合、品質改善に取り組んでいた米国のウォルター・シューハート博士が提唱したシューハート・サイクルの考え方がベースになっています。その考え方を、シューハート博士と共に統計的品質管理を研究していたエドワード・デミング博士が日本に持ち込み、日本では紹介者の名前をとってデミング・サイクルと呼ばれるようになりました。そして、1980 年代にデミング賞獲得を目指して日本の多くの製造業で行なわれていたTQC(Total Quality Control)と呼ばれる全社的(経営)品質管理活動の中で、実際の経営改善、改革の推進のために、より使いやすいかたちで表現されたものがPDCA サイクルです。
もともとは製造業におけるエンジニアリングのアプローチから生まれたPDCA の来歴からも、PDCA を的確に廻す方法論は、個人のみならず、組織において正しく経験知を重ね、その実践力を高めるためのものになります。 そしてさらに、組織にPDCA を廻させることのできる能力を習得することにより、プロフェッショナルレベルのマネジメントを行なう者、すなわち経営者として、企業を優良企業にして発展を続ける道に入れることのできる実力を蓄えることになります。
(PDCAプロフェッショナルより)


PDCAサイクルの重要性

仕事ができ、事業を引っ張ることができる方は、学校で習ったり、本を読んだ知識が豊富な人ではなく、「精度と汎用性の高い経験則」をもった人です。そして、企業の中で特に重宝される方は、その中でも通常の人が持ち得ていない知恵を体得しており、多くの人には難易度の高い問題についても、誰よりも的確な判断ができる方です。
仕事ができるとされている方々は、単に高学歴であるとか、IQ が高いという人ではありません。未開拓な分野の仕事や、みなが避けたがるような修羅場ともいえる状態に、他の誰よりも数多く直面した経験、あるいは挑戦した経験をもっています。そしてその現実の修羅場で知恵をしぼり、対処をし、みなが認める結果を残し、難易度の高い着地を成功させてきた方です。 この方々は持ち前の地頭のよさだけではなく、さまざまな読み違いに対しても、その場の的確な判断で対処をすることによって、成功の道を開くための経験則を自分のものにしてきました。
ビジネスにおける学習とは、自らの経験を、汎用性をもたせて精度高く法則化することなのです。個人のみならず組織の「実践力」を向上させるPDCA □ 個人のみならず組織の「実践力」を向上させるPDCA  仕事のできる方、つまり企画力と実践力のある方は、事に際しては「よく考えて企画を組み立て(Plan)、しっかりと実行し(Do)、結果を検証して(Check)、自分のやり方や考え方を修正し、進化させる(Action)」というPDCAの基本動作をまっとうに繰り返すことで正しく経験を積み、力をつけてきた方です。
 このPDCAを「理」をもって繰り返して廻すと、その課題やプロジェクト、あるいは事業の特性が浮かび上がってくることになり、Do's and Don'ts(やっていいこと、悪いこと)が明らかになってきます。これは当初の闇夜のような状態から、だんだんと足元に明かりが灯っていくように見通しがよくなり、「視界」がよい状態になっていくのと同じです。 結果として、PDCAを的確に廻している当事者である人や企業には、その課題や事業については、誰よりも、そして他社よりもしっかりと見渡すことができ「次に何が起きるか」を見通せる能力と知見がついています。
(PDCAプロフェッショナルより)


日立製作所 需要変動や現場の改善活動を理解して業務指示を行う人工知能を開発

人工知能をITシステムに組み込むことで効率が8%向上することを物流業務で実証

株式会社日立製作所(執行役社長兼COO:東原 敏昭/以下、日立)は、このたび、企業が使う業務システムに日々蓄積されるビッグデータから、需要変動や業務現場の改善活動を理解し、適切な業務指示を行う人工知能を開発し、物流業務で効率を8%向上させることを実証しました。本人工知能を業務システムに組み込むことにより、多様な分野において、人と人工知能が協力した効率的な業務運用を実現することが期待できます。

近年、ITの進歩に伴い、様々な業務にITシステムが導入され、業務の効率化が図られています。今後、日々の需要変動やそれに対応した現場状況の変化なども考慮したさらなる業務の効率化が重要と考えられます。しかし、従来の業務システムは、予め設計されたプログラムに従って動作しており、現場の作業者の工夫や改善活動を業務システムに反映するには、システムエンジニアが設計し直す必要があり、業務システムを頻繁に更新することは困難でした。また、通常とは異なる業務を行う必要が発生した際にも、業務システムに業務手順や設定変更を行う必要があるため、需要変動やそれに対応した現場状況の変化に対し、効率的な業務指示を素早く行うことが難しいという課題がありました。

そこで日立は、業務システムに日々蓄積される業務内容や業務実績などのビッグデータから、業務現場の改善活動や需要変動を理解して適切な業務指示を行う人工知能を開発しました。本人工知能を業務システムに組み込むことで、現場の作業者の工夫や改善活動を取り入れながら、需要変動や業務実態の変化に柔軟に対応し、効率的な業務運用を実現することが可能になります。今回開発した人工知能の主な特徴は以下の通りです。

1. 人の工夫や改善を理解し業務指示に反映

現場の作業者は、日々蓄積される業務内容や業務実績などのビッグデータから業務システムより出された業務指示に従って作業を行いますが、効率的に作業を行うために、自身の経験則に基づいて工夫や改善を加えて業務を行っています。本人工知能は作業者の工夫や改善が加わることによって生まれた結果を自ら取り込んで解析することで、より高い効率を生み出す結果を選び出し、次の業務指示に反映します。現場の作業者の工夫や改善を人工知能が理解し、業務指示に反映する動作を日々繰り返し行うことで、人と人工知能が相互に協力し、業務効率を継続的に高めることができます。

2. ビッグデータから適切なデータを自ら選択して需要変動に柔軟に対応

従来の業務システムは、システムを構築する際に、事前に想定される繁忙期や閑散期など季節要因による需要変動をプログラムとして取り込んで設計していますが、短期的な天候不順や突発的な需要増加などに対しては、対応できませんでした。本人工知能は、過去の業務内容や業務実績などのビッグデータの中から、作業内容や作業量、天候など当日の業務状況に近いデータを自ら選択して解析することにより、短期的な天候不順や突発的な需要変動に対しても適切な業務指示を行うことができます。

3. 様々な形式のビッグデータを素早く取り込む

業務システムに蓄積されるビッグデータは、数量や時間、商品コードなど数値や文字、記号が混在し、多様な種別のデータで構成されます。そのため、データを人工知能に取り込むためには、業種や業務ごとに高度な知識を持った専門家による事前の分析が必要となり、また分析には時間を要していました。本人工知能は、データの統計的な分布を解析し、事前に数量や時間、商品コードなどのデータ形式を自動判別することにより、新たに追加されたデータを人の手を介さずに素早く取り込むことが可能となります。これにより、日々の作業者の工夫や需要変動を自動的にシステムに反映することが可能になり、タイムリーに業務指示へ反映させることができます。

今回開発した人工知能の効果を確認するため、物流倉庫管理システムに組み込み、物流倉庫における集品作業の効率性を測る現場実証を行いました。その結果、本人工知能を管理システムに組み込まない場合と比較して、8%の作業時間短縮を確認しました。

http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2015/09/0904.html


国土交通省「物流事業者におけるKPI導入のあり方に関する検討会」「KPI導入の手引き」(最終版)の公表

平成26年11月より全4回で開催されました「物流事業者におけるKPI導入のあり方に関する検討会」にてとりまとめた「KPI導入の手引き」を公表いたします。

○物流事業者におけるKPIの導入は、[1]自らの事業の生産性、最適性、課題等を明らかにし、業務改善に繋げるとともに、[2]荷主に対しても理解を得やすく、荷主とパートナーとして連携していく素地を形成する効果をもたらします。

○ところが、中小事業者が大半を占める物流産業においては、企業間競争の激化により人件費が切り詰められる等、業務の効率化ではない部分での競争が行われているおそれがあります。このため、荷主と物流事業者が一体となって健全な効率化を通じた物流産業の発展を促す必要があり、KPI導入・普及促進をその手段として活用するための諸課題を検討するために本検討会を設け、平成26年11月から平成27年3月までに4回開催し、「KPI導入の手引き」について検討を行いました。これに関し、同検討会での意見を踏まえて修正し、とりまとめを行ったことから公表を行うものです。


http://www.mlit.go.jp/report/press/tokatsu01_hh_000218.html


厚生労働省「荷主企業と運送事業者よるドライバーの長時間労働改善に向けた取組事例」

トラック運転者は、他業種の労働者と比べて長時間労働の実態にあり、労働基準関係法令や「自動車運転者の労働時間等の改善のための基準」の違反が高水準で推移しています。また、脳・心臓疾患の労災支給決定件数が最も多い職種となっているなど、その労働条件及び安全衛生の確保・改善を一層推進することが喫緊の課題となっています。


厚生労働省・国土交通省が取りまとめた、「トラックドライバーの人材確保・育成に向けて」

国土交通省は、本日、厚生労働省と「トラックドライバーの人材確保・育成に関する国土交通省・厚生労働省連絡会議」を開催し、トラックドライバーの人材確保・育成に向けた対応策を取りまとめましたので、公表します。
 トラック運送事業者の多くが中小企業であること、トラックドライバーの就業環境が長時間労働、低賃金となっていること、また就業者に中高年齢層の占める割合が高く、若年就業者の割合が低いことなどを背景に、中長期的にトラックドライバーの人材不足が懸念され、人材確保・育成が差し迫った課題となっています。
 このため、厚生労働省と国土交通省では、現状認識の共有や相互の連携に向けた取組についての検討を行い、トラックドライバーの人材確保・育成に向けて今後とも両省が連携して施策などを実施していくこととしました。


「トラックドライバーの人材確保・育成に向けて」の主なポイント

「魅力ある職場づくり」・「人材確保・人材育成」の2つの視点
 トラックドライバーの現状を踏まえ、2つの視点で両省が連携する対策を取りまとめ。
[1] 「魅力ある職場づくり」
トラックドライバーの処遇を改善し、安心して働けるための環境整備
 ・ 取引環境・長時間労働・賃金などの労働条件の改善
 ・ 雇用管理の知識習得・実践の推進
 ・ 雇用管理に資する助成制度の活用促進
 ・ 現場の安全管理の徹底
[2] 「人材確保・育成」
 トラック運送業界への入職を促すため、トラック運送業の魅力の向上や人材育成などに向けたきめ細かな直接的な取組を実施
 ・ トラック運送業への入職促進
 ・ 女性の活躍促進
 ・ 関係団体などとの連携による人材育成・定着支援の推進
 ・ 事業主などによる人材育成の推進

http://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha04_hh_000095.html


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