理想のデータと現実
お父さんの仕事は大きく分けて、事務系の管理と現場の生産技術の2つがある。事務系は、経理関係の数値と現場の数値との比較と方針決めなどが主なので、淡々とこなしていくものが多い。たまに数字が合わなくて調べたりすることが合ったり、決断が必要な重要なモノもあるのだが、基本的に大きなトラブルになることは少ない。 それに対して、現場の生産技術はトラブルがひっきりなしだ。理論上うまくいくはずの加工設定できちんと生産できていたものが、突然崩れて不良品しかできなくなってしまったり、新しく立ち上げする製品が理論通りに加工しているはずなのに、全く異なった結果になったりするためだ。 これは、理想のデータやシミュレーションが現実と異なっていることが原因なのだが、理想がどうであろうと、生産現場では「今起きていること」が現実であり、現実を理想に近づけるか、現実を現実のままとして受け入れて修正していくかの2つの解決方法がある。 しかしながら、お父さんの会社では現実を現実として修正していく方式をとることが多い。理想と現実の違いを確かめる手段が少なく、何が変化要素になっているかを特定するのには膨大なテストが必要になるからだ。 結局は、現実の状態を受け入れて加工設定を修正してしまう方が、現場の対応としては短時間で済む。 本来は理想の状態にいかに近づけるかを追求した方が、安心して生産ができるし、トラブルがあったときも、理想と現実の違いを明確にできれば対応も簡単にできる。 この現場よりの考え方や対策と、理想を追い求めるエンジニア型の考え方が、トラブル発生時に衝突することが多い。 上司も現場上がりの現場型と、研究開発上がりの理想型がいるので、決定権を持つ上司がどちらのタイプかによって、結論が異なる場合が出ることも多々ある。部下として「会社の一貫した方針」ではなくて、「上司の経歴に依存した方針」で対応が変わることへの不満は多い。ただし理想を追い求める方式は、コストもかかるし、生産も止まってしまう。そしてすぐに原因にたどり着ける保証もないので、うまくいかないと結局は現場型の対策に切り替わってしまう。 結局現実に出てくる状況やデータの方がわかりやすいので、最終的に生産現場は現場型の対応でトラブル解決を終了することが多いのだ。その結果、同じようなトラブルが多発するというジレンマに陥ってしまう。現実と理想のギャップをどうやって短時間で低コストで埋めていくかが、毎日のお父さんの課題であり、頭の痛い問題となっている。