前のブログで藤本教授との意見交換の実録を公開しました。実際お読みになってどのように思われましたでしょうか？
「藤本教授の専門知識って、こんなにひどいの？」と思われた方も、私のつたない質問の方がマトハズレだ、と感じた方もいらっしゃったのではないか、と。で、今回は、藤本教授の専門知識と論理思考のどこに欠陥があるのか、そしてそれがいかに“致命的”であるのか、に的を絞って、分析してみたいと思います。
「生産システム」の性能は「労働生産性」と「生産リードタイム」
藤本教授は「生産とは設計情報の転写である」と考え、「生産システム」を設計情報が流れる「情報システム」と抽象化しました。「生産システム」の性能は「設計情報の流れの良し悪し」で評価できると主張します。具体的には設計情報の転写時間を計測し、「労働生産性」と「生産リードタイム」を下記の式で算出できると説明します。
労働生産性＝１/（情報発信スピード×情報発信密度） ・・・（式１）
生産リードタイム＝１/（情報受信スピード×情報受信密度） ・・・（式２）
私が知りたかったのは、この二つの式をどのように使うのか、ということでした。
「生産システム」の流れは「変種・変量・変流」
先ず、藤本教授は、「生産システム」をどのようにとらえているか、ですが、
当然、製品に最適化した多品種の部品を様々な生産ロットで作りますから、生産ラインも多くは「変種・変量・変流」という複雑な流れになるでしょう。複雑な分岐・交流を繰り返す工程は、ちょっと稼働率が上がると、週末の高速道路同様、すぐに「仕掛品の渋滞」が発生して、納期やリードタイムが長くなってしまう。
との認識を持っているようです。現実の生産現場を「変種・変量・変流」、「稼働率」、「仕掛品の渋滞」、「リードタイム」といったキーワードで観ていることに異論はありません。「生産システム」の捉え方は、私とほぼ同じであることが確認できました。
また、「変種・変量・変流」に関連して、次のような説明があります。
変動の概念を入れる話ですが、・・・「流れ」が、私のものづくり経営学の中心概念であり、それは、前提条件はいろいろですが、フォード方式も、トヨタ方式も、TOCも全て一緒です。
フォードもトヨタもTOCも生産方式はいろいろあるが、すべてを包括的に「生産システム」として捉えているようです。これも私の認識と同じです。
「生産システム」の流れは流体力学で分析？
そして、「生産システム」の「流れ」を分析する具体的な学問領域のはなしになりました。
とすれば、流れを扱う流体力学と結果的に計算式が似てくるわけです。この分野の出身で「渋滞学」を確立した西成東大教授も私は懇意ですが、西成さんのこの本をぜひお読みください。ここに、変動を伴う流れと渋滞、およびその解消に対するヒントが満載されています。
と、 “変動を伴う流れと渋滞” が発生する「生産の流れ」は流体力学を使って計算、分析できると説明します。このあたりから違和感がわいてきます。
「生産の流れ」を流体力学で記述、解析する・・・とは、あまりというか、ほとんど聞いたことはありません。生産工程のところどころに仕掛が溜まる現象を「渋滞」と表現することはあるでしょう。石油や飲料など、液体を扱う産業では配管の中の流れを改善するため使うのは流体力学。しかし、ものづくり産業が扱うものの大部分は離散的、個別的な物体。離散的で個別的なモノの「流れ」も流体力学で取り扱うことができるのか、という疑問がわいてきます。
待ち行列理論を使うのが一般的
生産ラインを流れるモノの流れ具合を分析する理論として広く使われているのは「待ち行列理論」です。OR（Operations Research）の分野で「待ち行列理論」を応用した生産ラインの解析が、1980年代～1990年代にかけて、盛んに行なわれました。技術・生産管理のプロセス分析を専門とする藤本教授も「待ち行列理論」については当然、知っているはず、いや、知らなければならない基礎知識でしょう。
流体力学を使う利点はなにか？
・・・だとすると、「待ち行列理論」より、「流体力学」を使った方が生産ラインの分析にはメリットがあるということでしょうか、、、。可能性は低いとは思いながらも、もしかすると・・・との思いで、藤本教授に聞いてみました。
一般に行われている「待ち行列理論」で生産システムをとられるアプローチに対して、設計情報の転写で流れを捉え、流体力学（渋滞学）で生産シシステムを捉えることのメリットは？
次のような返答でした。
待ち行列理論、流体力学、通常の在庫理論、これらは、状況に応じて使い分ければ良いのだと思います。
インプットとアウトプットの間に滞留ができると言う設定だと、インプット量、アウトプット量をそれぞれ確定にするか確率変動させるかで、いろいろな議論が使いますが、これは問題設定に合わせて選択すれば良いと思います。要するに、全部使えると思います。
例えば、高速道路の料金所の渋滞分析は、それこそ待ち行列で良いと思います。動いている滞留(例えば渋滞)の場合には、流体力学的なモデルがより有効になると思います。
待ち行列理論、流体力学、通常の在庫理論は、状況に応じて使い分ければ良い。全部使える。料金所の渋滞分析なら待ち行列、動いている渋滞は流体力学が有効、との説明です。私が質問しているのは、「生産システムの流れ」です。高速道路の流れではありません。結局、生産ラインの滞留（仕掛）分析に流体力学を使うメリットは何か？ という質問には応えていただけませんでした。
具体的事例で再度、確認
藤本教授の理解の程度を確かめるため、次のように、質問してみました。
例えば、工程がひとつだけの最も簡単な生産ラインがあるとします。注文はランダムに入るとします。その時間間隔が平均30分、処理時間は20分（一定）で、平均生産リードタイム（注文が入って、それが完成するまでの時間）が40分だとします。いま、注文の飛び込む時間間隔が24分となったとします。処理時間は20分で同じとして、平均生産リードタイムは何分ぐらいになるか？（不足、不適切な条件があれば、追加、修正してかまいません）
この問題を、流体力学を利用して解く手順を教えていただければ幸いです。
藤本教授の応えは、
「私の言い方が不正確だったようで、恐縮ですが、流体力学的なアナロジーが使えるだろう、と言う文系的な表現であり、数式がそのまま使えるという話ではありません。」
「流体力学が使えるというのは文系的な表現で、数式がそのまま使える話ではない」との応えに驚愕しました。「生産システムの進化論」はどうみても小説や随筆などの文学作品には見えません。文系的表現があってもかまわないと思いますが、生産システムの性能を示す労働生産性や生産リードタイムは物理的、工学的な科学言語で記述しなければならないのではないでしょうか。
藤本教授は、生産ラインの基本的なメカニズムを理解できていないのでは、という疑いが強くなってくると同時に、「まさか？」という思いも頭をよぎりました。ダメ押し的な確認の質問をすることにしました。
藤本教授に質問した内容の実録です。（2023年7月22日）佐々木→藤本教授
“流体力学”の件は理解、了解しました。次の質問に移らせていただきます。
生産・開発システムの能力評価に重要な項目である「生産性」や「生産リードタイム」についての説明が34ページに図解されています。これは生産ラインの各工程で、程度の差はあれ、必ず起きる物理現象であり、“詳細な分析”には極めて重要な特性だと思い、関連する質問をさせていただく次第です。
第1工程のサイクルタイムと第２工程のサイクルタイムが一定で同じときは安定した定常状態になると思います。では、第2工程のサイクルタイムが第1工程のサイクルタイムより短いときどうなるか、を考えます。工程間にある在庫は時間とともに減少し、やがてはゼロになり、第2工程はつくるモノがなくなり手待ち（手空き、手すき）状態になります。これは、仕掛在庫の減少、稼働率の低下、生産リードタイムの短縮などの結果につながります。
逆に、第2工程のサイクルタイムが第1工程のサイクルタイムより長いとき、工程間にある在庫は時間とともに増加し続けます。これは、仕掛在庫の増加、稼働率の上昇の可能性、生産リードタイムの長期化、納期遵守率の低下などにつながります。
図解に下記の数理モデルがあります。
生産リード・タイム
＝Σ1個当り正味作業時間÷（Σ正味作業時間÷生産リード・タイム）
＝1/(情報受信スピード×情報受信密度)この式を使って、連結される二つの工程の処理時間（サイクルタイム）に差があるとき、生産システムの基本特性である生産リードタイムをどのようにして求めるのか、具体的な数値を用いて、ご教示頂きたく、お願い申し上げます。この式も文系的な表現で数式がそのまま使えるという話ではない、ということであれば、特性項目、変数の定義、及びそれらの間の論理関係を文字・文章で表現していただいてもかまいません。また、条件等の設定はお任せします。
マトハズレな藤本教授の応え
藤本教授の返答は、次のようなものでした。
御指摘の現象は、ボトルネックと呼ばれ、私の教科書にも図解事例がありますが、これについて最も有名なのは、ザ・ゴールで有名なゴールドラット博士のTheory of Constraints, TOCです。まさにご指摘のような現象が起こりますが、各工程がアクシデントで停止するリスクを勘案すると、ボトルネック工程の直前にはむしろ少し多めの在庫を持つ、というドラムバッファーロープ原則が有名です。
新型コロナ騒ぎの時は、このボトルネック現象をよく理解できていなかった厚生省はあちこちで混乱を起こし、理解していた自衛隊の大規模接種センターはスムーズに目標達成し、2つの役所のこの点の実力差が顕在化したのは、記憶に新しいところです。
なお、トヨタの場合、タクトタイムとサイクルタイムを峻別するのが特徴です。タクトタイムは市場が決め、例えばある製品の需要予測量が１日１個500で、稼働時間が二交替で1000分ならタクトタイムは2分、これは生産側の都合で決まるサイクルタイムより優先されます。仮に2つの工程のサイクルタイムが1分50秒と1分10秒なら手待ち時間10秒と50秒が発生しますが、1分タクトで同期化していれば在庫変動はない。しかしこれらが2分10秒と1分10秒なら、第1工程がボトルネックで生産能力不足となります。
質問したのは、「生産システムの進化論」で説明されている生産リードタイムの式を使って具体的にどのように計算するのか、でしたが、それに対する応えは全くありません。その代わり、ボトルネックだの、ワクチン接種会場だの、タクトタイムだ・サイクルタイムだのとマトハズレな説明が、、、。
ボトルネックって、シリーズにつながった生産ラインの中で一番能力の低い工程のこと。私が質問したのは「生産システムの進化論」の34ページにある“図2-３ 要素生産性と生産リードタイム”について、です。ボトルネックなんて言う説明はどこにもありません。ゴールドラットだ、TOCだ、ドラムバッファーロープだっていう説明、明後日（あさって）の方を向いた応えです。
コロナワクチンの接種会場のはなし、これをボトルネック現象で説明するんですかぁ～。関係がないとは言いませんが、これこそ、待ち行列理論で説明するとピッタシ。厚生省が理解できていたかどうかより、藤本教授自身、理解できていないのではないでしょうか。
トヨタのタクトタイムとサイクルタイムのはなし。私の質問のポイントはどちらの“タイム”でもまったく変わりません。“マトハズレ”も度が過ぎます。
どうやら、藤本教授には、ご自身の代名詞的「設計情報転写論」の実用的な使い方を説明する知識も能力もないことがはっきりしてきました。
早い段階から「確率論」は入れていない
最後のメールに、彼の研究フレームワークに致命的な見落としがあったことがうかがえます。
１９８４年に大野耐一さんを訪ね、受信側の情報転写密度が平均でも0.05%、0.5%なら高い方だよ、とのお話を伺い、その後、実際にそのような数字であることを確認した段階で、このフレームワークに関しては確率論は入れていません。
「このフレームワークに関しては確率論は入れていません」とのこと。「受信側の情報転写密度が平均でも0.05%、0.5%なら高い方だ、ということを実際に確認した段階」で確率論を入れないことにした、ということのようです。
確率論を入れないことにした理由が、イマイチ、ピンときませんが、理由は何であれ確率論を入れないことにすれば、生産システムの特性を記述することはほぼ、不可能になります。
専門知識の低劣さを文系的表現の巧みさで隠す
生産現場を「変種・変量・変流」と捉え、“変動を伴う流れと渋滞” が発生する「生産の流れ」は流体力学を使って計算、分析できると説明しながら、流体力学を使った具体的な計算例の説明を求めると、「文系的な表現で、数式がそのまま使える話ではない」、と。世の中では、変動要素のある生産ラインの基本特性は「待ち行列理論」を使った研究が行われてきたことを伝えても、反応はマトハズレ。「待ち行列理論」についての理解はほとんどないようです。
これだけの支離滅裂な説明に、ご本人もお気づきになったのでしょうか。最後は「このフレームワークに関しては確率論は入れていません」と吐露。確率論を排除しているのであれば“変動を伴う流れ”を解析できなくなるのは自明の理。「文系的な表現」という理由よりは「確率論は入れていない」という理由の方が、科学言語を使っている分、わかりやすい。「確率論を入れなかった」ことを認めることが藤本教授のできる言い訳の限界だったのかもしれません。
しかし、これで、問題が解決し、暗雲が晴れたわけではありません。“製造現場には1000回以上通った”、“工場2000拠点を視察した”と豪語する藤本教授。その大部分は「変種・変量・変流」環境にあることに気づかないはずはありません。もし気づかないのであれば、そのことだけで、“学者失格”の烙印を押されてしまいます。
「確率論を入れない」と決めたのが1984年だとすると、生産現場は「変種・変量・変流」環境にあることを認識しながらも、40年以上、使い物にならない妄論・「設計情報転写論」をベースに、「ものづくり論」をでっち上げ、拡散し続けてきたことになります。
戦後の製造業の進化を分析し、現状のものづくり経営の在り方を論じ、DX、AIが浸透する次代のものづくりの方向を指南する藤本教授。しかし彼の専門知識の低劣さをみれば、身の毛がよだつ思いがしてきます。
それを可能にしているのは何か、・・・様々な要因が重層的に絡んでいるようです。今回見えてきたのは、彼の「文系的表現」の巧みさ、、かな？ 専門知識の低劣さを文系的表現の巧みさで覆い隠している・・・。
次回、そのあたりも・・・