データ活用で実現するプロセス改善戦略ガイド

データ活用で実現するプロセス改善戦略ガイド

Six SigmaとProcessMindの統合

Lean Six Sigma/DMAICの初心者向け

Lean Six Sigmaは、Lean生産/Lean企業とSix Sigmaを組み合わせた相乗効果のあるビジネス戦略で、無駄(付加価値のないプロセスや活動)を排除し、変動を減少させて品質と予測可能性を改善します。効率と欠陥に対処することで、全社的なプロセスにおいてほぼ完璧を目指しています。

Lean原則 は、バリューストリームマップに注目し、不要な無駄を特定して、各プロセスステップが顧客に価値を提供することを保証します。

Six Sigma はデータ駆動のアプローチを使用し、DMAIC(定義、測定、分析、改善、管理)フレームワークを利用して、欠陥を排除し変動を減少させることでプロセスを体系的に改善します。

Lean Six Sigma は包括的なアプローチを提供し、Six Sigmaによる品質改善だけでなく、Leanによる速度と効率の向上にも焦点を当てており、組織の改善と顧客満足に強力なツールとなります。

どうやって活用する?

このガイドラインは、Six SigmaとProcess Mining、設計、シミュレーションを組み合わせてプロセス改善を強化します。Six Sigmaの各DMAIC(Define・Measure・Analyze・Improve・Control)フェーズがこれらの手法で支えられ、データドリブンで継続的なプロセス改善サイクルを実現します。

Lean Six SigmaとProcessMindによるDMAICプロセス改善サイクル図

1. 定義フェーズ

  • 目的: プロセス改善プロジェクトの範囲、目標、重要な指標を明確に定義します。
  • プロセス・マイニング: 探索的なプロセス・マイニングツールを使って現在のプロセスを理解します。パフォーマンス指標、変動、ワークフローの問題を分析するために履歴データを解析します。
  • プロセス設計: 非効率を解消するための潜在的な再設計や修正を考え始めます。BPMN図を使用して潜在的な変更をマッピングします。
  • 能力: 現在のプロセスを効果的に視覚化し、改善目標を設定するために、詳細な地図や図を作成して包括的なワークフローの概要を把握します。

2. 測定フェーズ

  • 目的: プロセスパフォーマンスの基準を設定するためにデータを収集します。
  • プロセス・マイニング: 詳細なプロセス・マイニング技術を使用して、現在のプロセスパフォーマンスを正確に測定します。プロジェクト目標に合致する重要指標に注力します。これには、様々なソースからデータを抽出し、現在のプロセスの流れと効率を理解するために分析することが含まれます。
  • プロセス設計: 収集したデータから得られた知見に基づいてプロセスの再設計を精緻化します。変更が定量的に評価できるよう、可測性を重視します。BPMN図を使用してこれらの再設計をマッピングし、潜在的な改善を可視化します。
  • プロセスシミュレーション: 基本的なシミュレーションを実施して、主要な指標への小さなプロセス調整の結果を予測します。これにより、実世界に実装される前に変更の潜在的な影響を理解するのに役立ちます。
  • 能力: 現在のプロセスの正確な測定と基準を確立します。これにより、詳細な分析の基盤を整え、後続のフェーズが信頼できるデータに基づいていることを保証します。

3. 分析フェーズ

  • 目的: プロセスパフォーマンスデータを詳細に分析し、非効率や変動の根本原因を特定します。
  • プロセス・マイニング: 高度なプロセス・マイニング技術を用いて、ワークフロー内の逸脱、ボトルネック、非効率の根本原因を明らかにします。これは、プロセスデータを詳細に分析して、問題がどこで、なぜ発生しているのかを特定することを含んでいます。
  • プロセス設計&プロセスシミュレーション: 潜在的なソリューションや再設計の詳細なモデルを開発します。複数のシナリオと制約を考慮し、これらの変更がプロセス性能に与える影響をテストするためにプロセスシミュレーションを使用します。これにより、提案された変更が実施前にワークフローにどのように影響するかを視覚化するのに役立ちます。
  • 能力: 根本原因を特定し、仮想的な解決策をシミュレーションでテストします。このフェーズでは、提案された変更が確固たるデータに基づいており、プロセスへの潜在的な影響が徹底的に評価されていることを確認します。

4. 改善フェーズ

  • 目的: 選択したプロセス改善の効果を実施し、検証します。
  • プロセス・マイニング: プロセスの変更をライブ環境で監視し、改善の影響についてすぐにフィードバックを収集します。このリアルタイムのデータ収集により、変更がワークフローにどのように影響を与えるかを理解し、予期せぬ問題を特定するのに役立ちます。
  • プロセス設計&プロセスシミュレーション: 分析とシミュレーション結果に基づいてプロセス再設計を確定します。シミュレーションを活用して実装戦略を精緻化し、変更が望ましい改善につながることを確実にします。このステップでは、新しいプロセスフローをマッピングするための詳細なBPMN図を作成し、プロセスモデリングツールを使用してさまざまなシナリオをテストします。
  • 能力: 改善の継続的な監視と即時のデータフィードバックに基づく戦略の調整。これにより、プロセスは効率的に維持され、必要な調整は迅速に行うことができます。

5. 管理フェーズ

  • 目的: 改善が長期にわたって持続可能であり、プロセスが望ましい性能のしきい値内にあることを確認します。
  • プロセス・マイニング: 実施後、プロセスを継続的に監視して、改善が維持されることを確認し、迅速にリグレッションを特定します。これには、パフォーマンス指標を追跡し、予想される結果からの逸脱を検出するために高度なプロセス・マイニングツールを使用します。
  • プロセスシミュレーション: 「もしこうだったら」シナリオを定期的にシミュレートし、将来の潜在的な改善を事前に特定し、変化するビジネスニーズや外部要因に対応します。これにより、プロセスの効率と有効性が時間とともに維持されます。
  • 能力: 長期的な監視と反復シミュレーションを通じた継続的な改善。このフェーズは、改善フェーズで達成された利得を維持し、新たな課題や機会に対応することに焦点を当てています。

結論

Six SigmaとProcess Mining、プロセス設計、プロセスシミュレーションを組み合わせることで、ビジネスプロセスマネジメントをより強化できます。各メソッドの強みを活かし、最適なパフォーマンスの実現と維持につなげます。本ガイドラインに従うことで、組織はデータドリブンで体系的なプロセス改善を進め、大きな効率化や競争力強化を目指せます。

当社SaaSプロセスインサイトは、Process Mining、プロセス設計、プロセスシミュレーションを1つに統合し、BPMやプロセスモデリング、WorkFlow運用、業務改善まで総合的にサポートします。ワークフローのモニタリング、分析、最適化もでき、業務効率や生産性を大幅に向上できます。

さらに情報を知りたい方へ:

  1. ASQ(American Society for Quality):Lean Six Sigmaのトレーニング・資格取得情報など多彩なリソースを提供。(asq.org
  2. Lean Six Sigma Institute:Lean Six Sigma専門のトレーニング・認定・リソースを提供。(leansixsigmainstitute.org
  3. 書籍:「The Lean Six Sigma Pocket Toolbook」(Michael L. George著)や「Lean Six Sigma For Dummies」(John Morgan & Martin Brenig-Jones著)など定番入門書もおすすめ。
  4. オンラインコース:Coursera、Udemy、LinkedIn LearningでLean Six Sigmaの各種コースが受講できます。

これらのリソースを活用すると、Lean Six Sigmaの基礎から応用まで学べます。初心者から実務者までプロセスマネジメントの理解・実践に役立ちます。

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メリット・デメリット

従来のアプローチ
VS.
ProcessMindアプローチ


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Process Modeling

  • 誰にでも分かりやすい明確な構造を提供
  • 親しみやすくビジュアル、導入も簡単
  • 非デジタルも含めて全てのprocess活動を記録
  • 低コストでコラボにも最適
  • モデルがすぐ古くなりやすい
  • バリエーションや例外を見落としがち
  • 定量的なインサイトが不足
  • モデル作成が手動・主観的
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Process Mining

  • データドリブンなプロセスモデルを作成
  • 隠れたバリエーションや例外を明らかに
  • 実際の複雑さやボトルネックを可視化
  • 改善の経過を時系列でトラッキング
  • プロセスの可視化が複雑になりやすい
  • 業務背景の情報が足りない場合がある
  • データ専門知識やトレーニングが必要
  • 従来ツールでは価値実感まで時間がかかる
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  • データ精度や依存関係が不十分な場合がある
  • 現実的なシナリオの再現が難しい
  • 誤解を招く可能性がある
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