JP2007264908A - 業務分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】一定の精度で作業の改善効果を予測し業務全体の個々の作業のうち改善効果予測値の高い作業から優先的に改善を実施するのを可能にする業務分析システムを提供する。
【解決手段】業務分析システムは、業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベース３５を持ち、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択し、分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得し、分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定し、分析対象作業の作業量と分析対象作業を基準効率で実施した場合の作業量との差を作業改善効果として算出する。全ての分析対象作業について上記処理を行う。
【選択図】図３

Description

本発明は、一定の精度で作業の改善効果を予測し予測値の高い作業から優先的に改善を実施することを可能にする業務分析システムに関する。

業務の改善を目的としてＡＢＣ（Activity Based Costing：活動基準原価計算）手法が広く用いられている。ＡＢＣ手法では、業務をより小さな単位である作業（Activity）に分解し、作業それぞれに対して要する費用を正確に把握することによってコスト管理を行う。そして、業務の改善においては、ＡＢＣ手法によって管理されるコストの大きな作業から、作業ごとに改善を行う。下記の特許文献１、特許文献２及び特許文献３は、このような作業を効率的に行う手法を提案している。

上述した従来手法では、コスト（金額又は時間）に基づいて、改善の対象となる作業が決められる。しかし、その作業が必ずしも改善効率（改善作業に対する改善効果）が高いとは限らない。例えば、図１に示される作業フローにおいて、作業時間をコストとして考えると、従来手法では作業Ａの作業時間５Ｈと作業Ｂの作業時間２．５Ｈとが比較され、より作業時間の大きな作業Ａが改善対象として挙げられる。しかし、作業Ａについて既に改善がなされていたならば、作業Ａに対する更なる改善は困難である。それに対して作業Ｂがまったく改善されていなければ、作業Ｂに対して改善を行うことによって容易に改善効果を得ることができるであろう。

また、改善されるべき作業が発見されても、その作業の改善は改善担当者のスキルやノウハウによるため、不十分な改善で終わる場合や、逆に必要以上の改善作業によりコストの浪費となる場合がある。従来、改善効果を容易に得ることができる作業を発見する方法及び改善によって得られる効果を簡単に予測する方法は、知られていない。

コストとして作業時間を考える場合、業務は多くの作業が複雑に分岐及び合流しながら進められるため、ある作業を改善してその作業時間を短縮したとしても、別作業との合流のための待ち合わせに埋もれてしまい、業務全体の改善にはつながらないことがある。

例えば、図２に示される作業フローを有する業務において、作業Ｂに要する作業時間と作業Ｃに要する作業時間との合計が作業Ｄに要する作業時間よりも大きい場合、作業Ｄに対していかに改善を進めたとしても、作業Ｅを開始するには作業Ｂ及び作業Ｃの完了を待つ必要があるため、業務全体に対する効果はない。このような場合に、作業Ｂ及び／又は作業Ｃが改善されるべき作業であり且つ作業Ｄについては改善の必要がない、と判断することは、複雑な作業フローを有する現実的な業務に関しては困難である。

特開２００３−６７４５２号公報 特開２００３−３０８４２１号公報 特開２００４−３１０５６４号公報

本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、改善担当者のスキルやノウハウによることなく一定の精度で作業の改善効果を予測することを可能にするとともに、業務全体の個々の作業のうち改善効果予測値の高い作業から優先的に改善を実施することを可能にする業務分析システムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明によれば、業務を構成する作業ごとに、少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースと、前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択手段と、該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得手段と、前記作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定手段と、該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出手段と、前記対象作業選択手段によって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得手段、前記基準効率決定手段及び前記作業改善効果算出手段を機能させる手段と、を具備する業務分析システムが提供される。

一つの好適な態様では、前記作業データベースは、業務を構成する複数の作業を関連付けて記憶するものであり、前記システムは、更に、該分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出手段と、該クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善手段と、該クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、前記クリティカルパス検出手段及び前記作業改善手段を機能させ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出手段と、を具備する。

さらに、本発明によれば、上述のシステムにおいて実施される方法、上述のシステムを機能させるためのプログラム、及び上述のシステムを使用して製造業務を分析しつつ物品を製造する物品製造方法が提供される。

本発明によれば、同一成果物種別を有する作業との比較から、改善担当者のスキルやノウハウによることなく、一定の精度で、作業の改善効果を予測することが容易となる。また、業務全体の個々の作業のうち、改善効果予測値の高い作業から優先的に改善を実施することが可能となり、業務改善を効率的に進めることができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図３は、本発明による業務分析システムの一実施形態のハードウェア構成図である。同図に示されるように、この業務分析システムは、中央処理装置（ＣＰＵ）３０、主記憶装置３２、補助記憶装置３４、入出力装置３６及びこれらを接続するシステムバス３８を備える。ＣＰＵ３０は、主記憶装置３２に格納されたプログラムを実行することにより、システム全体を統括的に制御する。入出力装置３６は、キーボード、マウス、ディスプレイ等からなる。主記憶装置３２には、図示しないＯＳ（Operating System）等の制御プログラムに加え、本発明に係る業務分析プログラム３３が格納される。

補助記憶装置３４は、ハードディスク等からなり、本発明による処理の対象となる作業データベース（ＤＢ）３５を記憶する。作業ＤＢ３５は、作業名、成果物種別、成果物量、作業量、作業効率、各作業が業務を構成するのに必要な情報（業務名、前作業名、後作業名、等）等を管理する。

業務分析プログラム３３は、作業改善予測ルーチン及び業務改善予測ルーチンを含む。作業改善予測ルーチンは、利用者からの指示を入出力装置３６から受け取り、作業ＤＢ３５に格納されている情報から分析対象業務の作業改善効果の予測値を算出する。業務改善予測ルーチンは、利用者からの指示を入出力装置３６から受け取り、作業ＤＢ３５に格納されている情報から個々の作業の改善結果が業務全体の期間に与える効果の予測値を算出する。作業改善予測ルーチン及び業務改善予測ルーチンによって算出された結果は、主記憶装置３２若しくは補助記憶装置３４に記憶され及び／又は入出力装置３６を通して利用者に表示される。

図４は、作業改善予測ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。また、図５は、その処理の対象となる作業ＤＢ３５の例を示す図である。図５に示されるように、この作業ＤＢは、「業務名」、「作業名」、「成果物種別」、「成果物量」、「作業量」、「作業効率」等の各項目からなるレコードを記憶する。なお、作業効率は、成果物量を作業量で除すことにより得られるものであり、必ずしも常に記憶しておく必要はなく、必要なときに計算するようにすることも可能である。

まず、作業改善予測ルーチンは、入出力装置３６から、利用者によって入力された分析対象業務名を取得する（ステップ１０２）。ここでは例として「Ｍ１機種開発」業務が指定されたものとする。次に、作業改善予測ルーチンは、作業ＤＢの中から業務名が「Ｍ１機種開発」である作業の情報を取得する（ステップ１０４）。最初、「Ｍ１機種開発」業務中の「商品企画」作業についての情報が取得されることとなる。次に、作業改善予測ルーチンは、取得された「Ｍ１機種開発」業務の「商品企画」作業の成果物種別「企画書」をキーとして、作業ＤＢの中から同一の成果物種別を持つ作業を検索する（ステップ１０６）。

次に、作業改善予測ルーチンは、ステップ１０６で検索された作業の「作業効率」に基づいて、分析の基準となる作業効率（基準効率）の値を決定する（ステップ１０８）。この例では、基準効率として、同一成果物種別を持つ作業の中で最も高い作業効率を持つ作業の当該作業効率を採用する、という条件が指定されたと仮定して、「Ｍ２機種開発」業務の「商品企画」作業の作業効率「２．５（ページ／日）」が基準効率として適用されるものとする。なお、基準効率として、同一成果物種別を持つ作業全てについての平均作業効率を適用する場合には、ステップ１０６で検索された全作業の作業効率の平均値を算出して、基準効率とする。ここで、基準効率を決定するための条件（最高値、平均値など）は、利用者によって入出力装置３６から事前に与えられているものとする。

次に、作業改善予測ルーチンは、ステップ１０４で取得された作業の作業量及び成果物量並びにステップ１０８で決定された基準効率の値から、分析対象作業の改善予測値を計算する（ステップ１１０）。この場合、「Ｍ１機種開発」業務の「商品企画」作業は、現状では、５０ページの企画書作成に２５日を要している（作業効率＝２．０（ページ／日））が、基準効率である、「Ｍ２機種開発」業務の「商品企画」作業の作業効率「２．５（ページ／日）」と同レベルまで改善されれば、５０（ページ）÷２．５（ページ／日）＝２０（日）で作業可能であると予測することができる。現状の作業量とこの改善後の予測値との差を取った、２５（日）−２０（日）＝５（日）が改善効果となる。

次に、作業改善予測ルーチンは、業務名が「Ｍ１機種開発」である作業が他にあるかどうかを判断し（ステップ１１２）、他にも対象の作業がある場合には、ステップ１０４に戻り、同様の処理を繰り返し行う。対象作業がこれ以上存在しない場合は、結果を入出力装置３６に出力し及び／又は主記憶装置３２若しくは補助記憶装置３４に出力して（ステップ１１４）、処理を終了する。

前述の作業改善予測ルーチンにおいては、ステップ１０２及び１０４は、作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択手段と、分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得手段と、を構成する。また、ステップ１０６及び１０８は、作業データベースから、分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定手段を構成する。また、ステップ１１０は、分析対象作業の作業量と、分析対象作業を基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出手段を構成する。また、ステップ１１２は、対象作業選択手段によって選択される全ての分析対象作業の各々について、対象作業情報取得手段、基準効率決定手段及び作業改善効果算出手段を機能させる手段を構成する。

図６は、対象となる全作業について処理を行った際の作業改善予測結果の表示例を示す。この例では、改善効果の高いものから順に表示されている。これにより、全ての作業が基準効率レベルまで改善された場合には、「回路設計」作業の改善効果が「１５日」と最も高く、「Ｍ１機種開発」業務の中ではこの作業の改善を進めれば大きな効果が得られるということが一目でわかる。逆に、「仕様書作成」作業は、既に基準効率と同等レベルの作業効率を有しているため、改善効果は「０日」となっており、この作業についてはこれ以上の作業改善は困難であることが読み取れる。

図７は、業務改善予測ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。また、図８は、その処理の対象となる作業ＤＢ３５の例を示す図である。なお、図８に示される作業ＤＢは、「成果物種別」、「成果物量」、「作業量」及び「作業効率」の各項目も含むが、図では省略されている。また、図８の作業ＤＢは、業務を構成する複数の作業を関連付けて管理するために、作業ごとに、その「前作業名」及び「後作業名」を記憶している。

そして、業務全体に及ぼす効果（期間短縮）を予測しようとする分析対象業務として、ここでは例として「Ｍ１機種開発」業務が指定されたものとする。その場合、図８の作業ＤＢから、「Ｍ１機種開発」業務が、図９に示される作業フローとして構成されることが把握される。

まず、業務改善予測ルーチンは、前述した作業改善予測ルーチン（図４）をコールして作業改善予測処理を実行することにより、分析対象業務である「Ｍ１機種開発」業務に関して作業改善予測結果（現状作業量、改善後作業量予測値及び改善効果）を取得する（ステップ２０２）。その作業改善予測結果が図１０（Ａ）に示されるものとなったとする。

次いで、業務改善予測ルーチンは、分析対象業務のクリティカルパスを探索する（ステップ２０４）。具体的には、作業Ａから作業Ｈまでの全ての経路（図９）を検索し、それぞれの経路に要する期間を算出することにより、図１０（Ｂ）に示される作業経路毎所要期間を取得する。なお、全経路の検索は一般的な方法でよい。業務改善予測ルーチンは、図１０（Ｂ）に基づき、クリティカルパスはＡ→Ｇ→Ｈであると把握する。

次いで、業務改善予測ルーチンは、クリティカルパス中の改善対象作業を検索する（ステップ２０６）。具体的には、図１０（Ａ）に示される作業改善予測結果を参照して、経路Ａ→Ｇ→Ｈの中で一番改善効果の高い作業は作業Ｇであると判定する。効果が「０」になっている作業は、改善対象にされない。

次いで、業務改善予測ルーチンは、ステップ２０６で改善対象作業が検出されたか否かを判定し（ステップ２０８）、検出された場合にはステップ２１０に進む一方、検出されなかった場合にはステップ２１２に進む。最初の判定では、改善対象作業として作業Ｇが存在するため、ステップ２１０に進むこととなる。

ステップ２１０において、業務改善予測ルーチンは、改善対象作業に対して改善を施す。すなわち、作業Ｇが改善され、作業Ｇについて既に改善がなされた後の新たな作業改善予測結果として、図１１（Ａ）に示される結果が得られる。図１１（Ａ）においてアンダーラインの付された部分は、改善された作業及び図１０（Ａ）に対して変化した数値である。

次いで、業務改善予測ルーチンは、ステップ２０４に戻り、同様の処理を繰り返す。作業Ｇ改善後の新たな作業改善予測結果である図１１（Ａ）に基づいて、作業Ｇ改善後の新たな作業経路毎所要期間が図１１（Ｂ）に示されるように得られる。図１１（Ｂ）においてアンダーラインの付された部分は、改善された作業及び数値を示している。業務改善予測ルーチンは、図１１（Ｂ）に示される作業経路毎所要期間に基づき、クリティカルパスとしてＡ→Ｅ→Ｆ→Ｈの経路を検出する。

次いで、業務改善予測ルーチンは、図１１（Ａ）に示される作業改善予測結果を参照して、経路Ａ→Ｅ→Ｆ→Ｈの中で一番改善効果の高い作業として作業Ｈを検出する（ステップ２０６）。そして、業務改善予測ルーチンは、作業Ｈを改善し、作業Ｈ改善後の新たな作業改善予測結果として図１２（Ａ）を得る（ステップ２０８、２１０）。

次いで、業務改善予測ルーチンは、作業Ｈ改善後の新たな作業改善予測結果である図１２（Ａ）に基づいて、作業Ｈ改善後の新たな作業経路毎所要期間として図１２（Ｂ）を得、クリティカルパスとしてＡ→Ｅ→Ｆ→Ｈの経路を検出する（ステップ２０４）。次いで、業務改善予測ルーチンは、図１２（Ａ）に示される作業改善予測結果を参照して、経路Ａ→Ｅ→Ｆ→Ｈの中で一番改善効果の高い作業として作業Ｅを検出して改善し、作業Ｅ改善後の新たな作業改善予測結果として図１３（Ａ）を得る（ステップ２０６、２０８、２１０）。

さらに、業務改善予測ルーチンは、作業Ｅ改善後の新たな作業改善予測結果である図１３（Ａ）に基づいて、作業Ｅ改善後の新たな作業経路毎所要期間として図１３（Ｂ）を得、クリティカルパスとしてＡ→Ｇ→Ｈの経路を検出する（ステップ２０４）。次いで、業務改善予測ルーチンは、図１３（Ａ）に示される作業改善予測結果を参照して、経路Ａ→Ｇ→Ｈの中で一番改善効果の高い作業として作業Ａを検出して改善し、作業Ａ改善後の新たな作業改善予測結果として図１４（Ａ）を得る（ステップ２０６、２０８、２１０）。

そして、業務改善予測ルーチンは、作業Ａ改善後の新たな作業改善予測結果である図１４（Ａ）に基づいて、作業Ａ改善後の新たな作業経路毎所要期間として図１４（Ｂ）を得、クリティカルパスとしてＡ→Ｇ→Ｈの経路を再び検出する（ステップ２０４）。次いで、業務改善予測ルーチンは、図１４（Ａ）に示される作業改善予測結果を参照して、経路Ａ→Ｇ→Ｈの中で一番改善効果の高い作業を検索するが、いずれの作業も効果が０であるため、処理を打ち切る（ステップ２０６、２０８）。

最後に、業務改善予測ルーチンは、業務改善予測処理の結果を入出力装置３６に出力し及び／又は主記憶装置３２若しくは補助記憶装置３４に出力して（ステップ２１２）、処理を終了する。出力結果は、例えば、図１５（Ａ）に示されるように改善されるべき作業を表示するか、及び／又は図１５（Ｂ）に示されるように業務の期間がどれだけ短縮されるかという予測を表示することにより行われる。

前述の業務改善予測ルーチンにおいては、ステップ２０４は、分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出手段を構成する。また、ステップ２０６及び２１０は、クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善手段を構成する。また、ステップ２０８及び２１２は、クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、クリティカルパス検出手段及び作業改善手段を機能させ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出手段を構成する。

以上、本発明を特にその好ましい実施の形態を参照して詳細に説明した。本発明の容易な理解のため、本発明の具体的な形態を以下に付記する。

（付記１） 業務を構成する作業ごとに、少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースと、
前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択手段と、
該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得手段と、
前記作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定手段と、
該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出手段と、
前記対象作業選択手段によって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得手段、前記基準効率決定手段及び前記作業改善効果算出手段を機能させる手段と、
を具備する業務分析システム。

（付記２） 前記基準効率決定手段は、該少なくとも一つの該求められた作業効率の中の最高値を該基準効率として決定する、付記１に記載の業務分析システム。

（付記３） 前記基準効率決定手段は、該少なくとも一つの該求められた作業効率の平均値を該基準効率として決定する、付記１に記載の業務分析システム。

（付記４） 前記作業データベースは、業務を構成する複数の作業を関連付けて記憶するものであり、
前記システムは、更に、
該分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出手段と、
該クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善手段と、
該クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、前記クリティカルパス検出手段及び前記作業改善手段を機能させ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出手段と、
を具備する、付記１に記載の業務分析システム。

（付記５） 業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースを構築する作業データベース構築ステップと、
前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択ステップと、
該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得ステップと、
該作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定ステップと、
該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出ステップと、
前記対象作業選択ステップによって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得ステップ、前記基準効率決定ステップ及び前記作業改善効果算出ステップを機能させるステップと、
を具備する業務分析方法。

（付記６） 前記基準効率決定ステップは、該少なくとも一つの該求められた作業効率の中の最高値を該基準効率として決定する、付記５に記載の業務分析方法。

（付記７） 前記基準効率決定ステップは、該少なくとも一つの該求められた作業効率の平均値を該基準効率として決定する、付記５に記載の業務分析方法。

（付記８） 前記作業データベース構築ステップは、業務を構成する複数の作業を関連付けて記憶するものとして該作業データベースを構築し、
前記方法は、更に、
該分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出ステップと、
該クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善ステップと、
該クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、前記クリティカルパス検出ステップ及び前記作業改善ステップを繰返し実行せしめ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出ステップと、
を具備する、付記５に記載の業務分析方法。

（付記９） 業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースに基づいて業務を分析する業務分析システムを、
前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択手段と、
該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得手段と、
前記作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定手段と、
該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出手段と、
前記対象作業選択手段によって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得手段、前記基準効率決定手段及び前記作業改善効果算出手段を機能させる手段と、
として機能させるための業務分析プログラム。

（付記１０） 前記基準効率決定手段は、該少なくとも一つの該求められた作業効率の中の最高値を該基準効率として決定する、付記９に記載の業務分析プログラム。

（付記１１） 前記基準効率決定手段は、該少なくとも一つの該求められた作業効率の平均値を該基準効率として決定する、付記９に記載の業務分析プログラム。

（付記１２） 前記作業データベースは、業務を構成する複数の作業を関連付けて記憶するものであり、
前記業務分析プログラムは、前記業務分析システムを、更に、
該分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出手段と、
該クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善手段と、
該クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、前記クリティカルパス検出手段及び前記作業改善手段を機能させ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出手段と、
として機能させる、付記９に記載の業務分析プログラム。

（付記１３） 製造業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースを使用して該製造業務を分析しつつ物品を製造する物品製造方法であって、
前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択ステップと、
該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得ステップと、
該作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定ステップと、
該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出ステップと、
前記対象作業選択ステップによって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得ステップ、前記基準効率決定ステップ及び前記作業改善効果算出ステップを機能させるステップと、
を具備する物品製造方法。

（付記１４） 前記基準効率決定ステップは、該少なくとも一つの該求められた作業効率の中の最高値を該基準効率として決定する、付記１３に記載の物品製造方法。

（付記１５） 前記基準効率決定ステップは、該少なくとも一つの該求められた作業効率の平均値を該基準効率として決定する、付記１３に記載の物品製造方法。

（付記１６） 前記作業データベースは、製造業務を構成する複数の作業を関連付けて記憶するものであり、
前記方法は、更に、
該分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出ステップと、
該クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善ステップと、
該クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、前記クリティカルパス検出ステップ及び前記作業改善ステップを繰返し実行せしめ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出ステップと、
を具備する、付記１３に記載の物品製造方法。

作業フローの一例を示す図である。 作業フローの他の例を示す図である。 本発明による業務分析システムの一実施形態のハードウェア構成図である。 作業改善予測ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 作業データベースの例を示す図である。 作業改善予測処理の結果の表示例を示す図である。 業務改善予測ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 作業データベースの例を示す図である。 ある業務の作業フローを示す図である。 （Ａ）は当初の作業改善予測結果を示す図、（Ｂ）は当初の作業経路毎所要期間を示す図である。 （Ａ）は第一回作業改善後の作業改善予測結果を示す図、（Ｂ）は第一回作業改善後の作業経路毎所要期間を示す図である。 （Ａ）は第二回作業改善後の作業改善予測結果を示す図、（Ｂ）は第二回作業改善後の作業経路毎所要期間を示す図である。 （Ａ）は第三回作業改善後の作業改善予測結果を示す図、（Ｂ）は第三回作業改善後の作業経路毎所要期間を示す図である。 （Ａ）は第四回作業改善後の作業改善予測結果を示す図、（Ｂ）は第四回作業改善後の作業経路毎所要期間を示す図である。 業務改善予測処理の結果の表示例を示す図である。

符号の説明

３０ 中央処理装置（ＣＰＵ）
３２ 主記憶装置
３３ 業務分析プログラム
３４ 補助記憶装置
３５ 作業データベース（ＤＢ）
３６ 入出力装置
３８ システムバス

Claims (5)

1. 業務を構成する作業ごとに、少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースと、
   前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択手段と、
   該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得手段と、
   前記作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定手段と、
   該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出手段と、
   前記対象作業選択手段によって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得手段、前記基準効率決定手段及び前記作業改善効果算出手段を機能させる手段と、
   を具備する業務分析システム。
2. 前記作業データベースは、業務を構成する複数の作業を関連付けて記憶するものであり、
   前記システムは、更に、
   該分析対象業務におけるクリティカルパスを検出するクリティカルパス検出手段と、
   該クリティカルパスに属する作業の中で作業改善効果が最も大きな作業の作業量に該作業改善効果を反映させる作業改善手段と、
   該クリティカルパスに属する作業の全てについて作業改善効果が零となるまで、前記クリティカルパス検出手段及び前記作業改善手段を機能させ、業務改善効果を算出する業務改善効果算出手段と、
   を具備する、請求項１に記載の業務分析システム。
3. 業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースを構築する作業データベース構築ステップと、
   前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択ステップと、
   該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得ステップと、
   該作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定ステップと、
   該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出ステップと、
   前記対象作業選択ステップによって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得ステップ、前記基準効率決定ステップ及び前記作業改善効果算出ステップを機能させるステップと、
   を具備する業務分析方法。
4. 業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースに基づいて業務を分析する業務分析システムを、
   前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択手段と、
   該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得手段と、
   前記作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定手段と、
   該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出手段と、
   前記対象作業選択手段によって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得手段、前記基準効率決定手段及び前記作業改善効果算出手段を機能させる手段と、
   として機能させるための業務分析プログラム。
5. 製造業務を構成する作業ごとに少なくとも作業量と成果物種別と成果物量とを関連付けて記憶する作業データベースを使用して該製造業務を分析しつつ物品を製造する物品製造方法であって、
   前記作業データベースから、分析対象業務に属する作業を分析対象作業として選択する対象作業選択ステップと、
   該分析対象作業の作業量と成果物種別と成果物量とを取得する対象作業情報取得ステップと、
   該作業データベースから、該分析対象作業の成果物種別と同一の成果物種別を有する作業を検索し、該検索された作業の作業量と成果物量とに基づく作業効率を求め、少なくとも一つの該求められた作業効率に基づいて基準効率を決定する基準効率決定ステップと、
   該分析対象作業の作業量と、該分析対象作業を該基準効率で実施した場合の作業量と、の差を、作業改善効果として算出する作業改善効果算出ステップと、
   前記対象作業選択ステップによって選択される全ての分析対象作業の各々について、前記対象作業情報取得ステップ、前記基準効率決定ステップ及び前記作業改善効果算出ステップを機能させるステップと、
   を具備する物品製造方法。

Images