プル生産システムのモデル化を目指して（９）

（ボトルネックのある場合）

このグラフから以下のことが読み取れます。
ボトルネック・ステーションの利用率９０％では、プッシュの時のX-Factoerは５．６ですが、プルの場合は３．６に短縮されます（３６％減）。また、X-Factoer＝５の条件で比較するとプッシュの場合の利用率は８９％なのに対してプルの場合の利用率は９５％と増えます。これに伴いスループットは８９／９５＝１．０７で約７％増加することになります。
ということは、ボトルネックがある場合でも、各ステーションが同等の場合（ボトルネックがない、というか全てのステーションがボトルネックの場合）でも、スループットの増加率はあまり変わらない、ということになります。

（ボトルネックのない場合）

しかしX-Factoerについてみれば、各ステーションが同等の場合は２５％減（改善）だったのが、今回のボトルネックがある場合は３６％減になっていて、改善幅がより大きくなっております。さらに、ボトルネックの利用率９８％で比較するとプッシュの場合X-Factoerは１７．２なのに、プルの場合X-Factoerは６．３と激減しています（６３％減）。

この結果から、ボトルネックのはっきりしているラインでボトルネックの利用率が高い場合は、プル方針を採用することによってX-Factoerをかなり削減（改善）することが出来る、つまり、サイクルタイムをかなり短縮することが出来る、ということが言えます。
ということはリトルの法則から考えて、比較的少ないＷＩＰで高いボトルネック利用率を実現出来るということでもあります。このことを見るために、ＷＩＰとボトルネック利用率のグラフを作ってみました。

プル方針にしたことにより、少ないＷＩＰで高い利用率を達成していることが読み取れます。一方、ボトルネックがない場合は、

となり、ＷＩＰを増やしてもボトルネック利用率はなかなか１００％に近づきません。
ボトルネックのない、バランスのとれた工場は扱いづらそうです。

「ＤＢＲの効果を示すモデル（１）」に続きます。