ジェイビックは、製造業の利益創出を力強く支援します

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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.158 2019.1.16
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日本ビジネス革新コンサルティング株式会社(ジェイビック)3,531部

 省エネ・品質改善・物流のコスト削減で利益創出体質を実現!
工場のコスト削減コンサルティングファームのコラムです。

 明けましておめでとうございます!本年も御愛読の程よろしくお願い
申し上げます。新たな年号を迎える年を更なる飛躍の年にしたいですね!

今号の目次↓
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【ごあいさつ】新年の挨拶
【メインコンテンツ】AIおよびIoTの導入および活用定着 3
           ~ 設備保全、品質改善等 ~
【お知らせ】AIおよびIoTの導入および活用定着セミナー
       ~ 設備保全、品質改善等 ~
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【ごあいさつ】新年の挨拶
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文/代表取締役 田中 豊文

 旧年中はご愛読を賜り厚く御礼申し上げます。
2019年を迎え、日本の経済が好況に継続する事を願っています。

 昨年から働き改革でいかに残業時間を減らすか各企業は緊急度を高め
て、取り組んでおられます。しかしながら働き方改革は残業をやめて、
早く退社するだけの活動が多く、業務の絶対量を減らすまでには至って
いない企業が多いように思われます。

 また最近企業の幹部から工場中のビッグデータを読みこなす能力が不
足していると課題を言われる方が、多くなりました。

そのニーズに対応するため、弊社では、データの意味する事やデータ分
析方法を教えるセミナーが多くなりました。AIおよびIOTによる各業務の
効率化や改善活動に至る前に、いかに各種データをどのように解析して、
事故やトラブルを予測できるように社員のレベルを上げるか重要になり
ます。そのような主旨で企業先で出向いて、セミナーを実施しています。

 このようにどのようなニーズにも応えられるように、働き方改革、
構内物流および請負作業、直接製造部門の生産性向上、等 省人化も含め
て人財の付加価値向上を目指したプログラムを開発しましてきましたので、
気楽に相談いただければ幸です。

 今後各業界のニーズにあったプログラムを開発していく方針であります。

 最近品質データの改ざん等で品質問題がクローズアップされています。
この背景には、品質コストを正しく評価していないためにコスト優先で
判断されているように思われます。品質コスト評価を適正にするための
仕組み構築にもコンサルティング領域を広げていくために社内のコンサル
ティング技術を結集してコンサルティングテーマとして確立していきたい
所存であります。

 今後とも一層のご支援を賜りますようお願い申し上げます。
 

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【メインコンテンツ】AIおよびIoTの導入および活用定着 3
           ~ 設備保全、品質改善等 ~
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文/横山 真一郎
 
 IoTがどのようなものか比較的理解しやすいと思います。しかしAIに関
しては掴み辛いかもしれません。前にも述べましたが、AI は「人工的に
人間の知能を再現する考え方および技術」のことです。

その考え方や技術を自社の複雑な問題に如何に適応させるかでしょう。
その前に大切なのはどのようなことをしてもらいたいかです。

 技術の進歩によりビッグデータを獲得することは容易になりました。
その大量な情報の中から目的に役立つ分析を行うためには、統計分析の
他に、機械学習や深層学習と言った手法を理解して用いることが必要です。
うまく組み合わせることによって、認知処理や画像認識のような処理も
コンピュータに行わせることができます。

 ここで、機械学習や深層学習について改めて考えてみましょう。

 まず通常のコンピュータのイメージは、予めすべての動作を決めてお
くものです。それに対して機械学習は、コンピュータが与えられた情報
を元に学習して、自律的に法則やルールを見つけ出す手法やプログラム
のことです。例えば、物体の認識や事柄のグループ分けなどの作業を人
に代わってコンピュータが行う技術です。

機械学習は、このような特性から機械学習を使う際には、以下の2つの
フェーズから構成されます。
 1. 学習によるモデル作成して出力します
 2. 1.で作成したモデルに分析したいデータを入力して結果を得ます
具体的には、沢山の画像から必要な画像を認識するのがそれにあたります。

一方、深層学習は、機械学習よりも一歩進んだ技術で、より難しい認識や
認知、判別機能をコンピュータで実行するための技術です。
一般に考えられているAIはこのレベルでしょう。

深層学習も機械学習と同様に神経系の挙動を模して学習できるようにデザ
インされたものですが、目指すパフォーマンスが人と同じになるくらいに
高度になっている点で機械学習とは異なります。

 具体的な例としては、自動車の自動運転でしょうか。あるいは将棋や囲碁
のプログラム開発もそうでしょう。

一般的なコンピュータから機械学習さらに深層学習まで、広義のAIのレベル
は様々です。今抱えている問題がどのようなもので、どのような解決策が
考えられるか、さらにそのために活用できるデータがあるかにより、手法
のレベルを選択することが必要でしょう。

AIやIoTについて理解を深めてみませんか。

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【お知らせ】AIおよびIoTの導入および活用定着セミナー
       ~ 設備保全、品質改善等 ~
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 経営改善にデータの活用は欠かせません。中でもAI (Artifical
Intelligence:人工知能)およびIoT(Internet of Things)の活用は
技術が進歩した今日とても有効です。

AIは「人工的に人間の知能を再現する考え方および技術」のことです。
この技術は1950年代から始まっています。またIoTは情報収集や発信の
ための技術です。このIoTの技術の発展がAIの技術をより高めています。

では企業の中で,どのような場面で活用が期待されているのでしょうか。
組み立て産業やサービス産業などそれぞれの分野で独自の活用が考えら
れます。装置産業では,設備保全や診断,品質改善などへの適応がまず
考えられるでしょう。

 AIを活用した大規模で高度なシステムの提供は大手IT企業が提供して
くれるかもしれません。そうなると,肝心な生産条件や品質の改善部分
を人任せにしてしまうことになるかもしれません。できればその心配を
最小限に留めたいものです。

複雑なシステムを導入する前にまずすべきことを考えてみましょう。
例えば、AIとIoTを理解して、その活用場面の検討を考えるべきでしょう。
また、AIに必要なデータ整備や見直しも大切です。その上で導入を考え
てみたらいかがでしょうか。

大切なことは,自社でできることは自社ですべきでしょう。
一つは現場のデータの見直しです。日頃の作業を見直して、記録の残し
方や活用の方法を再検討することが必要です。
二つ目は,データの見直しとともに業務の見直しを通じて社内教育を行
うことです。
それらを通して,安全作業や設備保全それに品質改善の方法を共に考え
てみませんか。

【内容】
1. AIおよびIoTとは
2. AIおよびIoT活用に向けての自社の問題点は何か
3. AIの手法と活用例
4. AIによる設備保全活動、品質改善支援の考え方

【日時】
2019/2/8(金) 10:00~12:00/14:00~16:00

担当講師:横山 真一郎

開催場所:東京・赤坂見附。詳細は別途ご連絡いたします。

費用:1名のご参加につき 10,000円 当日現地支払

お申込方法:セミナータイトルとご希望の時刻をご連絡ください。
 本メールへの返信、またはお電話で承ります。
 03-3519-7337 荒柴まで(不在時は鶴田までお願いします)。

申込期限:2019月2月1日(金) 24時まで。
※参加人数により会議室を変更しますので事前申込は必ずお願いします。
※午前・午後ともに最少催行人数は3名様です。満たない場合には
 開催を取りやめる場合がございますので、あらかじめご了承ください。

多くの方のご参加をお待ち申し上げております!

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編集後記
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田中:トイプードルを飼っていますが、この1年で後ろ足、右と左とかか
とを脱臼しました。原因は加齢による筋を覆う膜の老化のようです。
   日本では8例しかない珍しい症状のようです

横山:平成最後の正月如何でしたでしょうか。東京は穏やかでしたが、
北海道をはじめ雪国は大変なようですね。世界経済では中国とア
メリカの関係だけでなく、EU各国や日本と韓国の間も心配です。
冷静な対応で良い年になることを願っています。

 
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 工場長・製造部長のコスト削減マネジメント
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工場のコスト削減コンサルティングファームのコラム。
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■発行人:日本ビジネス革新コンサルティング株式会社 荒柴宏充
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