コーヒーマシンをIoT化。減りが早い本当の理由に一同驚愕！涙が止まらない...
みなさんの会社に、コーヒーマシンはありますか？
働く現代人において、質の高いコーヒーは切ってもきれない存在です。弊社では、コーヒーは福利厚生で提供されるので、ガンガン飲むことができます。どうです？ぜひ一緒に働きましょう！！
さて弊社では、カプセル式コーヒーメーカー「ドルチェグスト・ジェニオi(アイ)」を使っています。
スタイリッシュな見た目でおしゃれですね。1杯あたり50円くらい(注文単位にもよりますが)のカプセルをセットし、少し待ってレバーを倒すと、ホカホカのコーヒーが味わえます。すごい！質の高いコーヒーが飲めるので、QoW(Quality of Work)のためには良い投資ではないでしょうか。
しかし、最近社員からこんな噂を聞きました。
なんか最近、コーヒーの減りが早いんだよね...購入してもすぐになくなっちゃう。
なるほど...これでは社員のQoWが維持できなくなる改善をしなければならない...！社内風紀委員として、まずは現状把握を試みることにしました。
コーヒーマシンのIoT化
とはいえ、そのままではコーヒーマシンはただのコーヒーを入れる機械です。コーヒーの減り具合を測るためには、やはりデータ収集が必要ですよね。というわけで、コーヒーマシンをIoT化していきます。
先ほど「レバーを倒すとコーヒーが飲める」と言いました。写真をみてみましょう。
そう、いかにも近接センサ(磁気センサ)でカウントできそうな機構ですね。どんなものでもデータを吸い上げる、弊社が大得意とする領域です。レバーに磁石を付け、倒したところに磁気センサをおいておくと、杯数がカウントできるわけです。
早速磁気センサをつけて...完成です！
なんということでしょう...あれだけスタイリッシュだったコーヒーマシンが、超絶ダサダサマシンに生まれ変わりました。悲劇的ビフォーアフター。しかし、データ取得に犠牲はつきものです。幸い、味には変化がないので今回は許してもらいましょう
測ってみた
弊社のiXacs(アイザックス)と呼ばれるサービスでは、IoTデータを収集し、可視化する生産性向上の支援サービスを、主に製造業向けに提供しています。汎用性の高いセンサーのため、工夫次第で色々なものを測れます。(iXacsの機能についてはこちら)
今回は、それを応用してコーヒーメーカーの利用率を可視化してみることにしたわけです。その日、どのくらい飲まれたかなどの稼働状況がリアルタイムに把握できます。
個数(コーヒーの杯数)を見てみたかったので、iXacsのカレンダー機能で杯数の変遷を眺めてみます。
コンスタントに飲まれていますね。どの時間に飲まれていたかとかの詳細もここから掘り下げることもできるので、結構眺めていると面白いです。
分析してみた
さて、いよいよ本題の「最近減りが早いのはなぜ？」を探っていきましょう。私は犯人探しをするつもりはありません。しかし、データというのは正直なものなのです。風紀委員として、あくまで公正に分析を進めていきましょう。
今回は、コーヒーの消費スピードと、オフィスにいる人の関係性を出してみることにしました。共用カレンダーを見ると、出張や有給休暇の情報は入っているので、調べてみました。オフィスにいる日が青、いない日が赤です。
今回調べたいのはその人がオフィスにいることと、このコーヒーの消費量の増減にどのくらいの関係があるかというものです。算出したコーヒー係数の計算式はこんな感じ。
この計算式を各人に当ててみて、相関を分析します。
結果
結果がこちら。
ほう、結構人によって差が出るものだなぁ。
ん？１人飛び抜けて多い人がいるなぁ。
えっ
対策
犯人が判明しました。なんと私が会社にいるとコーヒーの消費量が大きいことが証明されてしまいました。
このままではいずれバレてしまい、福利厚生を剥奪、「お前がお金を払え」と言われかねないので、考えました。そうか、みんなが気づかないうちに補充しておけば減ったとわからないし良いんだ。
というわけで、補充した日とそこから何杯飲まれたかを貯めておいて、ある一定の杯数を超えると通知して補充できるようにスクリプトを組んでおきました。こんな感じで、リンクから簡単に発注ができます。
これで安心してコーヒーが飲めますね！(本当はAmazon Dash Replenishmentみたいに自動補充までやってみたかったですが、よくわからなかったので諦めました。今後の課題です。)
まとめ
今回はコーヒーの消費量を可視化し、出勤情報と照らし合わせながら簡単な分析をしてみました。いやはや、データは怖いですね。
とはいえ、この「自動補充」までできるようになると、かなり便利になるのでは？と作りながら感じました。Amazonもダッシュボタンを廃止して、Replenishmentを始めたというのを見ても、この領域はこれから結構クるのではないか？と思ったりしています！
また、これはスピンオフでの実験ですが、弊社のメイン領域はこのようなIoTシステムを使った改善活動です。実際に工場の生産ラインに同じようにセンサを取り付けて現状把握を素早く行い、改善のサイクルを早くしていくわけです。今回、私に対する対策案が講じられたように、実際の現場での生産性向上も可視化➡️分析➡️改善を繰り返していくわけです。可視化というのはうまくやれば人の行動や組織が変わるいいきっかけになるのです。そのような転換点に携われるというのは、いいものだなぁと思います。ではではっ！
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