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課題の見える化と解決、スピーディな意思決定、顧客満足度の向上、働き方改革の実現……。さまざまな効果が期待されているBI(Business Intelligence)。しかし、まだ自分には関係がない、使い方がイメージできない、使い慣れたExcelの方がいい、というような意見も耳にします。

そこで、今回は製造業における生産管理、経営企画・営業企画、小売業における販売管理の3つの業務に焦点を当て、BIの使い方と活用方法を解説します。

製造業での生産管理xBIの活用ケース


製造業において基幹とも言える生産管理は最も早い時期からIT化が進んだ部門です。しかし、グローバル化が進む製造業において、生産管理の見直しも非常に早いスピードで進んでいます。それは、生産計画や原価計算など、定型的な仕事がほとんどで、そこから得られたデータの二次活用は一般化されていません。BIで業務改善に取り組んでみましょう。

不良原因分析

品質管理で得られたデータとライン稼働状況の相関関係を調べて、不良品の原因を探ります。分析結果を元に、現場に居るベテランと相談することで、不良品削減のヒントが得られるかもしれません。

歩留率、稼働率、達成率

歩留率、稼働率、達成率のしきい値を設定し、それを超えるレベルに達したら、担当者にアラートメッセージを通知するようにしましょう。リアルタイムに現場を把握することで、早めの対策を打つことができるようになります。

作業日報登録

生産計画と作業日報を比較することで、生産の進捗率を把握できます。ラインの予定を変更したり、人員の空き状況から新たな作業を割り振り、生産リソースの最適化を図ることができます。

活用事例 -改善サイクルの高速化

A社では、生産管理部門自らの手で、「生産能率」「不良率」「非生産時間」という3つの生産管理指標を入力。これをレポート化して業務改善に生かし、改善サイクルの高速化と質の向上に成功しました。

[製造業×BI]参考記事:
現場が自らKPIを設定し、現場主導の“カイゼン”の仕組みとスピードアップをBIで実現

経営企画・営業企画xBIの活用ケース


財務帳票をベースに高度な経営判断が求められる経営企画部門。この経営判断にBIが役立ちます。「経常利益率」「資本生産性」「損益分岐点」などの経営指標を定点的に追うことで、正確な経営判断ができるようになります。

損益計算書(PL表)

損益計算書(PL表)を分析することで、注力するべき部門と撤退するべき部門を浮き彫りにすることができます。また、ドリルダウンやドリルスルーにより、部門別・プロジェクト別・製品別など、各セグメント別の内訳を確認できます。

ROEシミュレーション

BIの大きなメリットの1つにシミュレーションが極めて容易にできることがあります。ROEシミュレーションにおいても、たとえば純利益のスライダーを動かすことで、計算結果も即時に連動して変化します。

予実達成予測

計画表と実績値をダッシュボード上に貼り付けることで、予実達成を予測できます。予測値がどう変化するかなど、シミュレーションに利用することも可能です。

活用事例 -経営情報の可視化

B社経営企画部門ではBIを導入し、各部門から収集したExcelデータの手作業を一切なくしました。10人の担当者が1週間がかりで行っていたExcelでの集計作業を、たった1人の担当者が数時間でこなせるようになりました。

[経営管理xBI]参考記事:
あらゆる経営情報の可視化を実現する全社的なBI基盤で高収益企業への変革を推進

小売業における販売管理xBIの活用ケース

これまでカンや経験に頼っていた販売現場の状況を数字データで示すことにより、説得力のある資料作成が可能となります。営業マネージャの判断材料とすることもできますし、営業ツールのデータとしても活用できます。

ブランド別目標達成率、売上構成比

目標達成率の確認は管理会計の視点からも重要なポイントとなります。BIを導入することにより、ブランド別目標達成率や売上構成比など、確認したい切り口でビジュアル表示できます。

単品分析、ABC分析、交叉(こうさ)比率

最前線の販売活動で求められる単品分析、ABC分析、交叉(こうさ)比率を、ダッシュボードに表示。マネージャは売れ筋・死に筋商品の割り出し、注力顧客の絞り込みが可能となります。

併売分析、リピート分析

お客様がある商品を購入した際に、一緒に何を購入したのかを確認して、店舗の陳列に生かすことができます。また、リピートの傾向を分析することで、お客様へのおすすめ商品を決定できます。

活用事例 -ICタグデータの分析

飲食業C社が実施した、皿に埋め込まれたICタグデータの分析事例。ICタグで、「いつ、どの商品が流れ、いつ消費されたのか」の情報をキャッチし、POSの売上や来店状況、食材の在庫/納品予定量、従業員のシフト状況など店舗運営に関わるデータを紐付け、データウェアハウスを構築しました。これらデータを解析し、需要を予測することで、機会の損失ロスや無駄な食材コストを削減し、利益向上に成功しました。

[小売業xBI]参考記事:
「MUJI passport」で、顧客とのコミュニケーションを活性化顧客の行動データを地図上にプロットし、現場担当者による商圏分析を可能に

まとめ

以上はほんの一例です。商品管理、顧客管理、人材管理……など、「管理」が必要になったらBIツールの導入を検討しましょう。1つの部門で成功したら、企業内での横展開もおすすめします。BIツールは企業の数だけ、部門の数だけ活用方法があります。

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