シミュレーションで人員配置とシフトを計画する方法

作業者の時間は実際にどこへ消えているか

作業者のシフトは、作業、歩行、待機に分かれます。時間研究で捉えられるのは作業です。歩行と待機はライン全体の動きに左右されるため、流れ全体を一緒に動かしたときにしか見えてきません。

シミュレーションは、すべての作業者とすべての案について、作業時間、待機時間、歩行距離、各工程で過ごしたシフト時間の割合を報告します。最も役に立つ数字は待機です。待機の多い作業者は、その前後の工程が本当の制約になっているか、作業分担が間違っていることを示すサインであり、その工程に人を1人増やしても解決しません。本当の制約を見つける方法の詳細は、生産のボトルネックを発生前に見つける方法をご覧ください。

モデルに入れるべきもの

• リソースとしての人：シフトごとの人数、各人が担当できる工程、歩行ルート
• 作業：手作業、設備への材料投入、構内搬送、品質チェック（時間は範囲で入力）
• シフトのルール：開始・終了時刻、休憩、引き継ぎ、残業の上限
• 需要：典型的な1日または1週間の受注構成と、そのピーク
• 設備：作業者が頼っている設備、フォークリフト、自律搬送車（AMR）、あるいは作業を肩代わりできるもの

確率的シミュレーションでは、作業時間はサイクルごとにばらつきます。これは人員配置にとって重要です。平均では釣り合っているラインも、肝心な時間帯には人手が足りないことが多いからです。

実例：ボトルネックでは作業より待機のほうが長かった

ポーランド中部の樹脂射出成形メーカーは、家電業界向けに部品を供給しています。従業員は200人以上、3シフト制で、敷地は20,000m²、そのうち8,000m²が倉庫です。同社は、あるラインのいくつかの工程を自動化・ロボット化すべきかどうかを知りたいと考えていました。技術的に実現可能か、OEEと生産性はどうなるか、どのような自動化の選択肢があり、それぞれいくらかかるか、です。

DBR77は、材料の流れと各作業のサイクルタイムを含め、工場の一部のデジタルツインを構築しました。モデルによって、手順面、経済面、人間工学面で自動化の価値が最も高い作業が特定されました。その後の反復では、工程間の自動搬送をシミュレーションしました。チームは案ごとに、効率、生産性、作業時間のレポートを受け取りました。分析で分かったことは次のとおりです。

• ボトルネックは、1人目の作業者が行う手作業の工程でした。
• その工程で、作業者は作業90秒に対して待機98秒でした。
• その作業者を自律搬送車に置き換えることで効率が100%以上向上し、投資が経済的に成り立つ条件が整いました。
• 次のステップとして、人間工学的に負担の大きい作業を含む構内物流の自動化と、品質検査の自動化が提案されました。
• 案の分析にかかったのは、わずか数日でした。

人員配置の観点で示唆に富むのは、ボトルネックの作業者が、作業している時間より待っている時間のほうが長かったという数字です。人員配置表なら、1人がフルに割り当てられていると示すだけで、その98秒の痕跡はどこにも残らなかったでしょう。

検証する価値のある人員配置・シフトのシナリオ

各シナリオは、同じモデルのコピーに1つだけ変更を加えたものです。すべてのシナリオを同じ指標で比較します。

シフトに関する判断は、需要の変化とともに求められることがよくあります。新しい契約や季節的なピークがあると、第3シフト、週末シフト、シフトあたりの増員といった問いが生じます。同じモデルでその問いに答えられます。複数の需要シナリオを各能力案に当てて検証する方法は、次の需要変動の前に生産能力を検証する方法で解説しています。

結果をチームと共有する

人員配置の変更は人に影響するため、どう伝えるかが重要です。モデルが役立つのは、議論が意見からラインの実際の動きへと移るからです。モデルは、人を減らせる場所と合わせて、人が必要な場所も示します。自動化の事例では、分析によって人間工学的に負担の大きい作業も自動化の候補として挙げられました。これは現場の人たちが納得できる論点です。

判断の前に、モデルをシフトリーダーと共有してください。実際の休憩、引き継ぎ、小さな停止がどこで起きているかを知っているのは彼らです。アニメーションの中に自分たちのラインを見いだせれば、彼らは数字を信頼します。見いだせなければ、何が違うのかを尋ねてください。その差は、入力データが拾えていなかった休憩、引き継ぎ、小さな停止を指していることが多く、ときにはラインの本当の制約を指しています。

よくある質問

これはシフトスケジューリングソフトと同じものですか？

いいえ。スケジューリングソフトは、特定の人をシフトに割り当てます。シミュレーションは、その手前の問いに答えます。必要な生産量を出すには、どのスキルを持つ人が何人、どの工程に必要か、です。

始めるのに詳細な時間研究は必要ですか？

すべての作業に必要なわけではありません。まず工程表の時間から始めてください。最初の結果をラインの実際の生産量と比べ、両者の差が最も大きい作業、たとえばボトルネックと疑われる工程の手作業などを測定します。単一の平均値より、範囲のほうが適しています。

スキルの異なる作業者を扱えますか？

はい。各作業者が担当できる工程を、訓練を受けた工程に限定できます。そのうえで、もう1人を2つ目の工程向けに訓練するほうが、採用よりも効果があるかどうかを検証できます。

人員配置シナリオはどのくらいの頻度で再実行すべきですか？

製品構成、需要、ライン構成が目に見えて変わったときです。モデルがすでにあれば、人員配置シナリオの再実行は、最初に構築するよりはるかに速く済みます。

まとめ

シフトリーダーがいつも人が足りないと言っているラインを選び、そこの手作業の工程を一つ、待機と作業を分けて計測してください。射出成形の事例のボトルネックのように、待機が作業時間に近いなら、勤務表に誰かを加える前にそのラインをモデル化してください。

出典

• DBR77、ケーススタディ：自動化コンセプトの策定（本サイトの事例ページ）
• DBR77 Digital Twin、決定論的シミュレーションと確率的シミュレーションの比較