2つの現実的なシナリオを対比してみよう：
- あなたは、新しいGMP施設やラインを本格的な生産に導入する責任者です。取締役会や株主は、過大な設備投資や運営予算の超過がないよう、資金を必要とするあらゆることをあなたが考えていることを期待しています。以前の施設での経験に基づき、あなたはX人のオペレーター、Y人の技術者、Z人の分析者、科学者、技術者が必要だと見積もります。12ヵ月後、あなたは自分の見積もりが2倍ずれていたことに気づく！役員会に戻り、リソースの拡大を求めると、役員会は以前の見積もりと修正後の見積もりの両方から証拠を提示するよう求めてくる。以前の方法が基本的に経験則に基づく推測であったことを説明するのは、控えめに言っても居心地の悪い立場である。このシナリオは、現場が資本プロジェクトから運営に移行する過程で何度も繰り返される。
- さて、本格的なサイト運営に必要なプロセス、タスク、生産能力の “地図 “ができたとしよう…。
……そして、あなたはこれを使って、製造部門と他の事業部門に必要な役割を定義した。
取締役会との会話がより生産的で正確なものになるだけでなく、完全な生産スケジュールの素地ができ、資本プロジェクト・モードからオペレーション・モードへの移行が加速する。
多くの組織では、人材計画を立てる際に、過去の業務における人員配置レベルを思い起こすことから始める。このアプローチで十分と思われるかもしれないが、プロセスを最もよく知る業務経験豊富なチームメンバーの助けを借りずにニーズを予測することは、部門リーダーに大きな負担を強いることになる。それでも、2つの主な理由により、リソースのニーズを定義するのに失敗するリスクがある：1) 生産をサポートするすべてのプロセス（逸脱調査、変更管理、関連するCAPA、継続的改善努力を含む）をマッピングすることなく、予測されるスタッフの役割の要求が、最も献身的で有能なチームメンバーの帯域幅を超えることは明らかです。
最良のアプローチは、サイト内およびサイトをサポートするタスクの実行に関わるすべてのシステムとプロセスをリストアップし、次にマッピングすることから始める方法論的分析である。これにより、各プロセスのタスクに特定の役割を割り当てるという次のステップが可能になる。 機能横断的なプロセスフローを時間ごと（あるいは、初期計画時や生産量の少ないサイトでは少なくとも1日ごと）にマッピングすることで、一定期間、一定キャンペーン期間、またはバッチ数の生産を実行するために、各役割（専門分野と年功レベルの指定）が何人必要かが明確になる。このアプローチから得られたデータをサイトのキャパシティプランと組み合わせることで、シフトベースの生産およびサポートチームのスケジュールが、予算および人員獲得計画に使用するための最終的な人員配置計画とともに得られる。
現在のベストプラクティス、実際のプラント設計、利害関係者のインプッ トに基づくデータ主導の分析は、前回行われたことをコピーするよりも 時間がかかるかもしれない。しかし、この先行投資は、スタートアップ中に行うあらゆる行動の中で、最も高いROIをもたらす可能性がある。