熟練者の頭の中をイメージすると

過去の経験から…

①生産予定を作る人たち
眼の前の機械別生産予定表に、仕事量➗機械C能をベースにして長さを計算して更に係数を掛けている。この係数が熟練知。品目によって材料が揃う・揃わないの差があるからこれも頭の中でDBになってる。断片情報を取り出せても、取り出した言語からDBを再構築するのは難しいだろう。

②セル生産で物を作る人たち
どこに材料を置いてどの順番で着手すべきか、頭の中に入っているけど割とこれは言語化しやすい。但し、先任が言語化したマニュアルを後輩はあまり見ないんだよな。これが問題。

③配車マン
これがかなり多様。
パターン１：N対N配車
発地と着地拠点を頭の中でエリアに区切って考えている。まず２次元。
それを何レイヤーにも重ねて１時間毎にレイヤー化する。
重なったレイヤーに糸を通して、縫い上げていく。だから３次元。
パターン２：１対N配車
１）製造完了した品目を運ぶ場合
これは３次元。しかし、多回転させようとすると１次元上がる。
２）製造中の品目を逐次運ぶ場合
発送が始まる時刻になっても指定の品目が出来ていない事を想定する必要がある。すると、時間的に問題ないと判断した物は混載エリア配車を組むが、遅延が予想される品目は単体で非混載ライン配車を組む。４次元かな。
しかし、多回転させようとすると１次元上がる。

④私（社内改善屋）
眼の前にある現実の問題を、数学の定理に置き換えていく。アルゴリズムを0から考えると面倒なので、既に解かれている定理を探し回る。大抵は組み合わせ最適化問題、もしくはグラフ理論に置き換わる。
数学だけでは駄目な場合はPythonとIoTと機械学習と生成AIを頭の中で組み立てる。最近は圏論を使いだしているが、これがなかなか良い。

大抵の改善屋はIEとハードウエアかシステムを多用するが、私はどれも使わない。TOC理論とプロセスマイニングが最強だと思っている。IEもプロセス改善はあるんだけど、あまりにも属人化スキルなのでもっとスキルレスにしたい。

私は頑張れば自分の仕事を言語化出来るけど、数学の知識が前提になるような言い方になってしまう。これも属人化。