まず、物流クレームデータを毎月集計する事。
ＥＸＣＥＬに入力して、並び変えたり、集計したりして分析をします。
ピッキング担当者別の傾向分析、商品別の傾向分析、をすれば、何が原因なのか見えてきます。
この物流クレームが月間５件以内であれば、物流クレーム集計以外に、ニアミス集計を行います。
ニアミスとは、ピッキング後の出荷検品の段階でピッキングミスを発見する事です。
ニアミスは物流クレームよりも件数は多いため、多くのデータで分析をすれば、正確な対策がたてられます。
個人傾向が強い場合は、その個人の物流作業をフォーカスし、通常の手順で不足している部分を発見すれば、具体的な指導ができます。
商品傾向であれば、誰もが起こしやすいミスになるため、会社としての物流ルールを作らなければ同じミスが繰り返して行われます。
この様な手順で改善策を進めていき、そのやり方が正しいか検証します。
時系列で現象（商品違い、数量違い等）毎のミスデータを集計し、ミス件数が減少すれば、効果がでていることがわかります。
ミスが減少しない場合や、ミスが再度増加した場合は、他の対策が必要か、現対策を定着化する方法を見直すことになります。