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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.170 2019.7.10
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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)3,682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。

地震や集中豪雨。災害への対策は常日頃の準備と心構えが重要ですね。

今号の目次↓
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【ごあいさつ】何故 統計的品質管理教育なのか?
【メインコンテンツ】統計的品質管理教育セミナー 2
~AIおよびIoT活用時代に向けて~
【お知らせ】統計的品質管理教育セミナー
~AIおよびIoT活用時代に向けて~
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【ごあいさつ】何故 統計的品質管理教育なのか?
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文/荒柴 宏充

AI・IoTに関するセミナーは今回で2回目になります。
前回は「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~」というタイトルで今年2月に開催しました。

弊社営業活動においても、AI・IoTに関するワークショップセミナーを
採用頂く企業、関心を示しプレゼンテーションを依頼される企業、など
着実に増えています。

今回のセミナー内容である「統計的品質管理教育セミナー~AIおよび
IoT活用時代に向けて~」は、様々な企業、事業所・工場からのご依頼
やご相談から基本的な統計教育の必要性を痛感し企画しました。

以前であれば新入社員教育などで教えていたものが、昨今は手が回らな
いのか?必要性がなくなったと判断されたのか?理由は様々ありそうで
すが実施されなくなった企業が多くなっていると思います。

しかしAI・IoTの導入を検討するにあたり、改めて基礎としての重要性が
再認識されている様です。
多少回り道になるかもしれませんが、将来を見据えて検討する良い機会
ではないでしょうか。

 

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【メインコンテンツ】統計的品質管理教育 2
~AIおよびIoT活用時代に向けて~
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文/横山 真一郎

データは蓄積しているだけでは役に立ちません。企業の目的に沿って
データを整理して、分析することにより、データが語る意味を知ること
が可能となり、初めてデータを活用したことになるのです。
統計学はバラツキの大きさを評価しながら注目する特性値の傾向を調べ
るものです。

ビッグデータの時代になり統計的品質管理はどのようになるのでしょうか。
その基礎となる統計学は大きく分けると「記述統計」と「推測統計」の
2つに分類することができます。ビッグデータの世界になると「推測統計」
は必要なくなると考えている人がいます。
その考えは正しくありません。

母集団は有限であるとは限りません。確かに知ることのできる範囲は広
がります。それに伴い、推測することも増えるのです。
品質管理の管理方法は変わると思いますが、目的や手法の考え方は変わ
りません。また多くのことが見えるようになれば、それだけ品質に関わ
る課題や対策も多くなるわけです。

まずは、どのようなことを行いたいのか、目的は何かをはっきりさせ
なくてはいけません。例えば、品質管理における「識別」では、製品に
不良部分があるのか、作業はマニュアルに従っているかなど、「予測」
では、不良品の発生率や寿命の予測など、「実行」では、状況の見える化
やそのシステム化などが課題として挙げられます。

それに対してデータの棚卸をしたり、新たに収集したりします。つぎに
その課題に対して適当な解決方法を実行します。
今回のセミナーでは、まず、課題とその対策手法や考え方などの対応関係
について考えましょう。

これからは、分析システムから出力される情報にただ従うことは考え
られませんし、正しい在り方ではありません。
入力データや出力結果を正しく判断できる人が必要です。
経営改善のために、AI活用を踏まえた統計的品質管理の教育を考えてみ
ましょう。

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【お知らせ】統計的品質管理教育セミナー
~AIおよびIoT活用時代に向けて~
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品質管理は経営の思想改革であり、企業の体質改善に繋がると言われ
ています。経営改善には事実に基づく品質管理が必要です。
そのためには市場の調査、経営の記録、製造工程での計測の結果が重要
なデータとなります。その分析には統計的方法が用いられます。

企業では、問題に対してその原因を突き止め、対策を打つ問題解決のた
めの取り組みが行われます。また、新製品開発や新規事業の立ち上げな
ど、未知の要素が多い目標に対して、課題達成のための取り組みが行わ
れます。

取り組みには、数値データ、観測結果、言語データ、作業記録などが用
いられますが、それらには大きさの程度には違いがありますが、バラツキ
があります。
このバラツキには偶然の結果発生するものと、原因があり発生するもの
があります。生産工程ではそのバラツキが許容できる範囲のものとなる
ようにバラツキが小さくなるように条件を制御しています。許容範囲で
はない場合には、その異常の原因が何なのかの要因分析が行われます。

企業における人財不足は、モノづくり現場だけでなく、管理部門でも
同様です。品質管理もその一つです。そのため、原因と結果の関係を十
分に検討することができず、判断部分が自動分析であるブラックボックス
になっていて、正しい解釈ができていないかもしれません。様々な経営
改善にはデータに基づく取り組みが有効です。
そのためには、統計的品質管理(Statistical Quality Control:SQC)の
見直しや教育が必要ではないでしょうか。

一方最近、ビッグデータやAI(Artificial Intelligence:人工知能)
の活用技術が進歩しました。その活用を確実なものとするためにも、
統計的品質管理に基づくデータの整理方法と的確な分析手法の選択が必
要でしょう。

経営改善のために、AI活用を踏まえた統計的品質管理の教育を考えてみ
ましょう。

【内容】
1.問題解決と課題解決
2.統計的品質管理の考え方と手法
3.ビッグデータ時代の共通基礎技術として活用
4.AIおよびIoT活用に向けてデータ環境の見直し

【日時】
2019/ 8/ 9(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8月2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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荒柴:出張が多いため暑くなる季節は室内の温度調整に苦慮します。
就寝時は冷房を切らないと翌日朝の喉は最悪です。良い方法が
あれば教えてください!!

横山:この度の大雨の被害に遭われた方々に、心よりお見舞い申し上げ
ます。一般に雨による被害の場合、はじめはそれほど大きくなる
とは考えていない方が多いのではないでしょうか。個人の問題に
おいても企業職場でも同様です。些細なことと思われることがど
のような問題に波及する可能性があるか、被害の大きさはどれく
らいかなどを考えて、常に問題が発生しないように備えておくこ
とが大切です。

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E-MAIL:< tokyo@jbic.co.jp >

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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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