- ナサ様について
- ティー／コーヒーバッグ包装機の輸出販売、包装資材の製造・販売
- ナサ様
- お話をお伺いした方
- 商品部 工場管理課 課長 脇田 陽介 様
ICT課 主任 関 貴紀 様
包格飞特(上海)食品包装材料有限公司 副総経理 李 長国 様
包格飞特(上海)食品包装材料有限公司 生産管理主管 周 卫冬 様
包格飞特(上海)食品包装材料有限公司 購買 吴 麒麟 様
- お客様の課題
- データの集計に時間がかかっている
- 課題解決の成果
- 同じプラットフォーム上で情報を検索・集計ができ、迅速化
- ご利用モジュール
- UMガントUM工程進捗
※ この事例に記述した数字・事実はすべて、事例取材当時に発表されていた内容に基づきます。数字の一部は概数、およその数で記述している場合がございます。
株式会社ナサ（以下、ナサ）様は、ティーバッグ・コーヒーのドリップバッグ包装機の輸出と、ティーバッグのフィルター生産・販売を行っている商社です。中国とモロッコにタグ付けフィルターの製造拠点を持っておられ、UM SaaS Cloudを中国工場にてご利用いただいております。
今回、UM SaaS Cloudの導入プロジェクトリーダーである商品部 工場管理課 課長 脇田様と、ICT課 主任 関様、そして海外現地法人である包格飞特(上海)食品包装材料有限公司の副総経理 李様、生産管理主管 周様、購買担当 吴様にインタビューさせていただきました。
海外拠点の生産性向上を目指して
システム導入を検討し始めたきっかけは何ですか？
（脇田 様）海外拠点の生産実績や在庫状況を本社で管理できるようにしたい、と思ったのがきっかけです。それまでは管理を現地に任せていましたが、生産性の向上を目指すために本社で情報を把握できるようにしたいと考えシステムを探し始めました。
他社の生産管理システムでは機能過多。UMなら欲しい機能を選んで使える
UM SaaS Cloudを選んだ決め手を教えてください
（脇田 様・関 様）決め手となった主なポイントは以下の3点でした。
１.必要な機能を選択して導入できる柔軟性
他社の生産管理システムは高額で規模感が合わなかったのですが、UM SaaS Cloudは必要な機能のみを選んで導入できるため、当社の用途に適していると感じました。
2．グローバル展開への対応力
まずは中国工場での使用を想定しており、将来的なモロッコ展開も視野に入れると、拠点を問わず利用できるUM SaaS Cloudであれば適応性が高いと判断しました。
３.Salesforce基盤による親和性
社内ですでにSalesforceを使用していたため、操作性や運用面での親和性が高いと考えました。
担当者が各自でExcelファイルに管理していた
導入前はどのような課題をお持ちでしたか？
（脇田 様）注文、製造予定、在庫、機械割り当てなどの情報を別々のExcelファイルで管理していたため、以下のような問題がありました。
・中国工場からファイルを送ってもらう手間
・複数ファイルを開いて情報を探す手間
・データの横断的な把握が困難
・情報把握に時間がかかる
これらの課題により、業務効率が低下していました。
また、製造は海外拠点（中国工場）、資材の発注は本社（日本）で行っているため、情報の伝達に苦労していました。
1つのプラットフォームで、データをまとめて確認
導入後、どのような変化がありましたか？
（脇田 様）まず、1つ1つExcelファイルを開く必要が無くなったことが大きな変化です。UM SaaS Cloud上にアクセスすれば進捗状況や受注情報が分かるようになりました。
メンバーは最初のうちは運用変更に戸惑っていたようでしたが、データを可視化するレポートを見せたところ「このためにやっていたんだ」と納得してくれました。
データ共有が圧倒的に楽になった
現場の声
（吴 様・周 様）
Excelファイルで管理していた時は入力する側は慣れているので楽でしたが、個々人がファイルを管理していたので、共有したいときにわざわざファイルを送る手間があり面倒でした。UM SaaS Cloudになってからは、他の人が入力したデータもすぐに自分のところで見られるので共有が簡単になったと思います。
過去データの検索・参照ができるので、特にリピート品の管理は楽になりましたね。
過去の受注データを活用して発注計画の精度を上げたい
UM SaaS Cloudの活用について、今後の展望を教えてください
（周 様）現在は私が生産完了品のデータをまとめて登録していますが、今後は現場のスタッフにも実績の入力を任せたいと考えています。これにより、業務の効率化とスムーズな情報共有を期待しています。
（脇田 様）海外拠点への資材供給には長い輸送期間が必要です。そのため、より正確な発注計画が重要です。過去の受注データを活用して需要予測の精度を上げ、適切な発注数量を決定できるようにしたいと考えています。
