製造業や半導体業界のコンサルティングにおいて、私は現場確認を非常に重視しています。
理由はシンプルです。
現場を見なければ、本当の問題は分からないからです。
例えば、お客様から
「品質が安定しない」
「パーティクルが問題」
「開発が遅れ」
という相談を受けることがあります。しかし、この情報だけでは真因は分かりません。
品質問題一つをとっても、
設備が原因なのか
部品が原因なのか
評価方法が原因なのか
運用が原因なのか
組織が原因なのか
様々な可能性があります。
会議室で説明を聞いただけでは、本当に起きていることは見えません。
私が半導体製造装置の開発や量産立上げに携わってきた中で学んだことがあります。
それは、
「現場には必ず情報が残っている」ということです。
設備の状態
部品の摩耗状況
配管や流路の構成
評価データ
オペレーション方法
担当者の発言 これらを実際に確認することで、机上では見えなかった問題が見えてきます。
例えばパーティクル問題の場合、
表面的には
「搬送系からパーティクルが出ている」という説明になるかもしれません。
しかし本当に重要なのは、なぜパーティクルが出る状態になったのかです。
摺動部が異常摩耗しているのか
交換周期が不適切なのか
負荷条件が変わったのか
設計思想に問題があるのか
ここまで掘り下げなければ改善には繋がりません。
私は問題解析において、
少なくとも3次要因レベルまで因果関係を掘り下げることを重視しています。
表面的な現象ではなく、「なぜその状態になったのか」を追求することが重要だからです。
近年はAIの発展により、情報収集や仮説立案は非常に効率化されました。
私自身も積極的にAIを活用しています。
しかしAIが扱う情報は、基本的には既に整理された情報です。
一方で、現場の一次情報は整理されていません。
設備の癖
組織の課題
担当者の思い込み
暗黙の運用ルール
これらは現場へ行かなければ分かりません。
改善とは、資料を作ることではありません。
真因を見つけ、優先順位を決め、実行し、成果を出すことです。
その出発点となるのが現場確認です。
だから私は、「現場確認なしに本質的な改善はできない」と考えています。