
同じ「パンク修理」でも、十分で終わる日と、三日お預かりになる日があります。
自転車店では、これが当たり前です。
腕の差ではありません。
持ち込まれる車体を、こちらが選べないからです。
今回は、その読めなさがどこから来ているのかを分解します。
直す車体が、自分の店で売った物とはかぎらないからです。
よその店で買われた自転車も、持ち込まれます。
通信販売で買われた物も来ます。
何年も前の型のこともあります。
どの部品が付いているかは、見るまで分かりません。
見て分かってから、棚に在るかを確かめます。
六つの工程に分かれます。
一つ目、計画・準備。
二つ目、お客様との出会い。
三つ目、在庫・作業の段取り。
四つ目、自転車の整備・販売。
五つ目、お客様へのフォロー。
六つ目、請求・事務処理。
手間が生まれるのは、三つ目と六つ目です。
三つ目の在庫・作業の段取りで、その場で直せるかどうかが決まります。
六つ目の請求・事務処理で、部品と工賃を一件ずつ足し合わせます。
今回は、三つ目を分解します。
何が必要になるかが、車体を見るまで分からないからです。
予約のときに伺えるのは、症状までです。
症状が同じでも、原因は車体によって違います。
原因が分かるのは、外して見てからです。
そこで初めて、要る部品が決まります。
決まってから棚を見るので、順番を入れ替えられません。
同じ役目の部品が、規格ごとに何種類もあるからです。
同じブレーキでも、取り付けの寸法が違います。
同じタイヤでも、太さと直径の組み合わせがあります。
全部そろえると、棚がいくつあっても足りません。
よく出る物に絞ると、出ない物のときに取り寄せになります。
取り寄せの日数は、こちらでは短くできません。
取り寄せになるかどうかが、開けてみるまで決まらないからです。
棚に在れば、その日のうちに終わります。
無ければ、注文して数日かかります。
どちらになるかは、分解してから分かります。
先に「三日」と言えば、当日終わる日も三日と伝わります。
先に「今日中」と言えば、取り寄せの日にお約束が守れません。
外してみて初めて見える場所があるからです。
外から見えるのは、表の部分だけです。
中の摩耗は、分解しないと分かりません。
見つかれば、そこもお伝えして相談します。
相談の返事を待つ間、作業台がふさがります。
その日の他の予定が、そのぶん後ろへ動きます。
覚えているのが、その車体に付いた部品の組み合わせだからです。
カルテには、いつ何を直したかを書きます。
どの規格の部品を入れたかまでは、書ききれません。
半年後に同じお客様が来られます。
車体を見て、また一から確かめます。
前回の作業が、次回の時間を短くしてくれません。
四つとも、同じ一台のことです。
それでも、分かる順番が決まっていて、先に動かせません。
動かせないので、予定を前もって組むことができません。
六つの工程ごとの一覧は、AI業務棚卸のページに置いてあります。
この記事では「そもそも、なぜその手間が生まれるのか」だけを書きました。
「AIを使って何ができるか」は、下のページに全部並んでいます。
自転車店の六つの工程と、できること一覧
Q1.なぜ、この読めなさは自転車店でだけ起きるのですか?
よそで買われた物も直すからです。
自社で売った物だけを見る仕事なら、部品も型も決まっています。どこで買われたか分からない物が来ると、規格から確かめることになります。
Q2.なぜ、予約制にすれば済むというわけにいかないのですか?
予約の時点では、要る部品が決まらないからです。
時刻は押さえられます。押さえた時刻に部品が無ければ、その枠は取り寄せ待ちになります。
Q3.なぜ、新車の販売より修理のほうが読みにくいのですか?
新車は型が決まっていて、修理は決まっていないからです。
売る自転車は、こちらが選んで仕入れた物です。直す自転車は、お客様が持って来られた物です。
Q4.なぜ、忙しい時期ほど作業台がふさがるのですか?
取り寄せ待ちの車体が、置き場を取るからです。
部品を待っている間も、その自転車は店に在ります。台数が増えれば、動ける場所が狭くなります。
Q5.何から始めればよいですか?
まず一か月、その日に終わった件数と取り寄せになった件数を数えることからです。
取り寄せの割合が分かります。その割合が、予定を組めない部分の大きさです。
自転車店の時間は、作業の速さだけでは決まりません。
部品が棚に在るかどうかで決まります。
在るかどうかは、車体を開けてから分かります。
車体を選べない以上、順番も入れ替えられません。
持ち込みを選べないなら、確かめ方の順番を変えるしかありません。
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自転車店の六つの工程が、そのまま並んでいます。
手間がかかっている工程をクリックしてください。
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ブレインコミュニティ合同会社
現場の手作業の隙間を、AIで自動化する受託開発です。
代表は製造設計を十四年、業務改善のコンサルティング、そしてAIの実装。
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