グラフで見る人間のパフォーマンス

この投稿は、人間がいつ、なぜミスを犯すのかを理解するための、シンプルながら不可欠なコンセプトを紹介することで、業務における人間のパフォーマンスを最大限に引き出す一助となることを目的としています。

最終的には、これらのコンセプトをグラフにまとめることで、作業におけるヒューマンエラーの原因を切り分け、作業効率を高めるためにオペレーターを増員できるようにします。

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最近の心理学や経営学の研究では、ラスムッセンのモデルを発展させ、人間のパフォーマンスを3つのモードに分類しています。これらのモードはそれぞれ、人間がどのように仕事を遂行するかの根底にある一連の行動と反応を示しています。

これらのパフォーマンスモードを理解することが、ヒューマンエラーを理解する鍵です。

スキルベースのパフォーマンス

スキル・ベース・パフォーマンス（SBP）とは、労働者がほとんど意識することなく作業を遂行する状況のこと。SBPは通常、特定の作業に関する豊富な経験の結果です。

スキルベースのモードで動作しているとき、個人は「注意リソースをほとんど、あるいはまったく割り当てずに」「あらかじめプログラムされた一連の行動」に依存します。

SBPは、自転車に乗ったり、タイピングをしたり、手書きで文字を書いたりするように、私たちが自動的に行って いることだと考えることができます。

知識ベースのパフォーマンス

知識ベースのパフォーマンスは、その名前から誤解されやすい。

エネルギー省（DOE）のヒューマン・パフォーマンス・スタンダードによると、「"知識ベース・モード "と表現される状況は、"知識不足 "モードと呼んだほうがいいかもしれません」。これは、まったく不慣れな状況に直面したときなど、自分が何をしているのかわからないときに、知識ベースのパフォーマンスに頼ってしまうからです。

このような場合、私たちは既存の知識を頼りにします。パターンを探し、他の作業から学んだスキーマを目の前の状況に適用します。

ルールに基づくパフォーマンス

ルールベースのパフォーマンス（RBP）は、コンテキストの変化により、個人がスキルに頼ることができなくなった場合に適用されます。このパフォーマンスモードでは、ワーカーは不慣れな状況を切り抜け るために、書かれたルールや記憶したルールを適用します。状況の側面が学習したスキルと一致する場合、ワーカーはスキルに基づいた行動にフォールバックします。そうでない場合は、外部の情報源を参考にします。

ルールに基づいたパフォーマンスを考えるもう1つの方法は、「if-then」決定のシーケンスです。もし状況が一方通行であれば、 決められた行動をとります。

各パフォーマンスのモードには、関連するエラーのモードがあります。このセクションでは、異なるタイプのパフォーマンスが、異なるタイプのエラーにどのようにつながるかを説明します。

スキルベースのエラー不注意

スキル・ベースのパフォーマンス・モードで活動する場合、ほとんどのミスは不注意によるものです。自動操縦」に陥りやすく、状況や作業の変化を見逃しやすいからです。

スキルに基づくミスの例としては、シリアルにオレンジジュースをかけたり、仕事帰りに用事があってもスーパーに行かずにまっすぐ家に帰ったりすることが挙げられます。

製造業では、オペレーターが反復作業を行う際や、新しいプロセスや製品ラインに移行する際に、スキルに基づくエラーが特に発生しやすくなります。

知識ベースのエラー：不正確な心象風景

知識ベースのパフォーマンスは個人のタスクに対する理解に依存しているため、多くのエラーはその理解の欠陥から生じます。新しい状況への対応を迫られると、状況を調査したり、現場の事実に対応したりするのではなく、自分が知っていることに頼ってしまうのです。未知の状況に既知のパターンを当てはめるのです。

この種の間違いは製造業ではよくあることです。たとえば、予期せぬダウンタイムが発生したとき、エンジニアは機械の性能に関する既存のデータをすべて評価することなく、過去にうまくいった解決策に手を伸ばすかもしれません。

ルールに基づくエラー誤った選択

ルールに基づくエラーには選択肢があります。

個人はif-thenの意思決定シーケンスに対応しているため、ルールの誤った解釈や所定の手順からの逸脱はミスにつながります。DOEが書いているように

このグラフは、さまざまなパフォーマンス・モードとそれに関連するエラーを視覚化するのに役立ちます。

このグラフの2つの軸は「親しみやすさ」と「注目度」で、それぞれゼロから遠ざかるにつれて高くなっています。

熟知度が最も高く、注意力が最も低いところでは、スキルベースのパフォーマンスが見られます。言い換えれば、何かをよく知っていれば知っているほど、そのことに注意を向ける必要は少なくなるということです。タスクに注意を向けることが少なければ少ないほど、ミスが起こりやすくなります。

もう一方は、知識ベースのパフォーマンス。ここでは、親しみやすさが最も低いため、注意力が高いのです。ここでミスが起こるのは、注意力が高いにもかかわらずです。それは多くの場合、タスクの心象がしっかりしていなかったり、既存のモデルが目の前の状況に適切でなかったりするからです。

その中間に位置するのがルールベースのパフォーマンス。この場合、注意と慣れは同程度。この場合、ルールや行動シーケンスの誤った解釈がミスにつながります。

工場を動かすのは人です。機械もシステムも役に立ちますが、問題に気づき、その場で修正し、生産を継続させるのは人です。業績が落ち込むとき、それは努力のせいではなく、たいてい何が邪魔をしているかに原因があります。

1.安全
人々が安全だと感じなければ、何事もうまくいきません。フロアが散らかっていたり、仕事に危険を感じたりすると、注意は仕事ではなく、自己防衛に向かいます。重要なのは基本的なことです。明 確な歩道、働くガードマン、迅速なヒヤリハット報告、迅速な修理方法。環境を信頼することで、従業員はリラックスし、正しい仕事をすることができます。

2.効率性
工場の無駄の半分は、必要な時に必要なものがないことから生まれます。工具の欠品。間違った仕様。引き継ぎの不備。摩擦を取り除けば取り除くほど、生産は向上します。デジタルの指示やプロンプトは役に立ちますが、本当の勝利は、作業そのものが作業する人々にとって意味のあるものであることを確認することから生まれます。

3.文化
何か問題が起きたとき、人々がどのように行動するかで、どのような文化を持っているかがわかります。もし彼らがそれを隠すなら、あなたは問題を抱えています。もし彼らがそれについて話し、解決するのを助けるなら、あなたは良い状態です。誰かが危険を発見したり、ダウンタイムを防いだりしたときには、素直に感謝することが大切です。そうすることで、長期的な支持を得ることができるのです。

4.学習
フロアは常に変化しています。新しいロット、新しい仕様、新しい機械。教室でしか学べないのでは、常に遅れをとってしまいます。ビデオやプロンプト、チェックリストなどを使って、現場で学習するのがよいでしょう。その方が、実際の仕事と結び付いているので、より定着します。

5.リーダーシップ
優れたリーダーは仕事の近くにいます。話を聞き、障害を取り除き、物事がうまくいかないときには部下をサポートします。また、単にアウトプットの数を数えるだけでなく、何がそれを妨げているのかを問いかけます。そうすることで、オペレーターは問題を回避するのではなく、早期に問題に気づくようになるのです。そのときこそ、パフォーマンスが本当に向上し始めるときなのです。

このグラフに、さまざまな製造工程をどのように当てはめるかを考えてみてください。

スキルに基づくパフォーマンスの下には、手作業による組み立て、日常的なメンテナンス、機械の交換など、オペレーターやエンジニアが毎日何気なく行っているあらゆる作業を置くことができます。どんなに経験豊富な作業員でも、注意不足からミスを犯すことはよくあることです。

製造業にヒューマンエラーはつきものです。しかし、オペレーターの注意を喚起し、一般的なエラーに対するチェック機能を備えたツールを導入すれば、ヒューマンエラーを防ぐのは簡単です。

一方、ナレッジベースのタスクは、複雑で可変的なディスクリート・アセンブリ、カスタマイズが必要な製品、または、プロセスや製品に比較的不慣れな従業員が新製品を導入する場合などです。このような場合、作業者が以前のプロセスを理解することで新しいタスクの意味を理解しようとするため、不慣れさがミスにつながります。

適切なツールがあれば、こうしたミスはすべて回避可能です。ミスが起こりやすい場所を特定し、作業員が最高のパフォーマンスを発揮できるようなソリューションをラインに装備することがコツです。

適切な情報を収集すれば、人間のパフォーマンスは測定できます。データはすでにそこにあり、仕事を形成する人々やシステムと結びつけられればよいのです。目標はすべてを追跡することではなく、条件や習慣がどのように一貫した結果をもたらすかを示す少数の測定に集中することです。

人間中心のオペレーションに適した測定基準

ほとんどの工場は、すでにスループット、ダウンタイム、またはスクラップを追跡しています。それらは有用ですが、全容を語るものではありません。確かなヒューマン・パフォーマンスの視点は、効率、品質、学習をミックスしたものです。

• 総合設備効率（OEE）：人と機械がいかにうまく連動しているかを示します。OEEが高いということは、稼働時間、スキル、プロセスの明確性がすべて同期していることを意味します。

• エラー率 / ファーストパス歩留まり：仕事が最初に正しく行われる頻度を示します。通常、手戻りが少ないということは、指示やチェックが明確であることを意味します。

• トレーニングの完了と定着：新人オペレーターがどれだけ早く安定したパフォーマンスに到達し、どれだけ長くそれを維持できるかを追跡します。短時間の実地学習は、このスピードアップに役立ちます。

• オペレーター1人当たりの生産性：作業者1人あたりが1時間あたりにどれだけの価値を生み出すかを測定します。プロセス設計やサポートシステムが生産量を制限している可能性を指摘します。

• 安全性とヒヤリハットの頻度：フロアの意識と行動を反映。一貫した報告とフォローアップにより、安全が守られているのか、単に追跡調査されているのかがわかります。
  
  

継続的改善のためのフレームワーク

指標だけでは何も変わりません。重要なのは、その情報がどのように活用されるかです。最良のシステムは、日々のサイクルの一部として測定を扱います：

• 測定機械、アプリ、オペレーターの入力から自動的に情報を取得します。

• 分析すること：傾向、パターン、繰り返し現れる弱点を探します。

• 行動するワークフローを調整し、チームを指導し、問題のステップを再設計します。

• 強化：正しい習慣を定着させるには、素早いフィードバックが必要です。

こうすることで、改善は四半期ごとのプロジェクトではなく、日々の地道な作業に変わります。

従来のヒューマン・パフォーマンス・アプローチとデジタル・ヒューマン・パフォーマンス・アプローチ

ほとんどの工場では、従業員の働き方を改善しようとしています。
旧来の方法は、紙のチェックリスト、バインダー、事後のミーティングに頼っていました。新しいデジタル・セットアップでは、情報を仕事そのものに取り込むことができるため、問題がすぐに明らかになり、修正も早くなります。

従来のシステムでは、問題が発生した後に何が問題であったかを知ることができます。デジタル・ツールは、チームが今何が起きているのかを把握し、問題が拡大する前に対応するのに役立ちます。

人は、彼らをバックアップするシステムと同じようにしか働くことができません。ほとんどの工場では、情報を探し回ることなく、適切なタイミングで適切な情報を得ることができます。デジタルツールはその手助けをします。ノイズを一掃し、重要な情報を表示し、作業中にフィードバックを与えます。

データから意思決定へ
ほとんどの工場では、すでに誰もが使える以上のデータを収集しています。問題なのは、そのデータが後々まで誰も目にすることのないレポートに格納されていることが多いことです。機械の状態、目標値、品質チェックなど、そのデータが現場で表示されれば、オペレーターは問題を早期に発見し、問題が拡大する前に調整することができます。それが数字を行動に変えるのです。

Real-Time Feedback Loops
自分のしていることの効果が見えると、人はより良く働きます。サイクルタイムが遅くなったり、スクラップが増えたりしても、ライブディスプレイがあればすぐに対応できます。スーパーバイザーも同じように見ることができるので、問題は事後ではなく、現場で処理されます。迅速なフィードバックはチームをシャープに保ち、推測を削減します。

接続されたワークフロー
別々のシステムを使いこなすと、すべてが遅くなります。指示は別の場所で、データ入力は別の場所で、機械は3つ目の場所で会話します。これらすべてが 1 つのプラットフォームに集約されると、作業の流れがスムーズになります。オペレーターは、作業に従い、結果を記録し、次に進むことができます。

Visibility Builds Ownership
人は自分の結果を見ることができれば、それを気にするようになります。品質チェックを促したり、何かが仕様から外れたときに小さな警告を発したりするだけで、物事を軌道に乗せることができます。自分の行動がラインにどのような影響を与えるかを誰もが理解できるようになるため、このような安定した可視化によって、長期的にスキルと自信が培われます。

人間のパフォーマンスは抽象的なものではありません。日々のフロアの動きを見ればわかります。人々がどのように問題を解決し、どのようにコミュニケーションをとり、どのように安定した仕事を感じているのか。

安全が確保され、プロセスが理にかなっていれば、人々はより良い仕事をします。リーダーシップも重要です。つまり、明確な指示、迅速なサポート、公平なフィードバック。こうしたことが仕事のトーンを決めるのです。

デジタルシステムは、それをより簡単にするのに役立ちます。必要な情報を待たずに提供し、記録を整理し、漂流を発見しやすくします。稼働時間、ファーストパスの歩留まり、トレーニングの進捗状況といったシンプルな指標を追跡することで、全員が正しいことに集中できるようになります。

このことに真剣に取り組んでいる工場は、それを取り組みのように扱いません。仕事に組み込んでしまうのです。そうすることで、安定した、熟練した、信頼できるチームが生まれるのです。