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.183 2020.1.29
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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) 3,864部

省エネ・品質改善・物流のコスト削減など、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。

 暖冬の影響か雪が少ないですね。多過ぎると大変厄介ですが、少な過
ぎると困る方々も多くいらっしゃる。難しいですね。

今号の目次↓
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【ごあいさつ】社内人財の再教育にJBICのワークショップセミナー
のご活用を     
【メインコンテンツ】AIによる品質改善実現のために 2
【お知らせ】「AIによる品質改善実現のために」セミナー
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【ごあいさつ】社内人財の再教育にJBICのワークショップセミナー
のご活用を
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                 文/青木 俊造

 デジタル化とグローバル化の大きな動きが、製造業、とりわけ装置産
業にも押し寄せてきています。ところがそれを受け入れる製造現場では、
設備の老朽化に加え、ベテラン層から若手への急激なシフトから技術・
技能の継承が課題となっており、その世代間の断絶を繋ぐには、OJT
だけでは不十分なため、社内人財を再教育・育成することが欠かせなく
なってきました。

例えば、昨今の品質管理や検査体制の不適切な対応事例が明らかになる
中で、改めて品質管理の在り方が問われており、歩留向上、不良率の改
善など品質の安定、向上が製造現場での喫緊の課題となっています。
品質改善のための現場力を向上させるためには、品質管理のための統計
手法に関する体系立てた学習(「品質管理のための統計教育」)を行う
ことが重要です。

更に、AIやIoTを活用して製品の品質改善に取り組むにも、膨大なデータ
を整備したり、蓄積したデータの活用方法やデータのばらつきの傾向を
解析する手法を理解する必要があります。先ずは自社でデータ活用や解
析が可能なデータサイエンティストの育成を図ること(「品質管理のた
めのAI・IoT活用に向けた統計教育」)が、デジタル化対応への早道です。

同様に、設備保全の分野では、振動、温度、音、画像などの診断情報を
収集するため、センサー、モニターなどで状態監視保全の仕組みを構築
したり、収集したデータや設備故障の要因解析を通じて、設備の寿命予
測や最適な予備品管理の仕組みを構築するなど、計画保全の領域を広げ
るためにも、「設備管理のためのAI・IoT活用に向けた統計教育」が必要
です。

 また、大型の設備投資案件の着工や新商品の開発・投入時には、社内
に目標を達成するためのプロジェクトを立ち上げ、計画、執行、終結ま
での業務プロセスを管理する必要があります。
グローバル化に伴い、海外に設備プラントを建設することもあるでしょう
。このような様々なプロジェクトを成功に導くには、プロジェクトの業
務プロセス品質を改善するために「プロジェクトマネージメント入門教
育」を受講されることをお薦めします。
 
 いずれも、こうした統計教育や入門教育は、専門の教育セミナーに社
員を都度、派遣するやり方もありますが、単発的でかつ座学中心になり
がちです。JBICのセミナーは、製造拠点なり、本社にコンサルタン
トが出向いて、体系だったカリキュラムに基づき、講義だけでなく、グ
ループ毎に演習を採り入れながら行う研修方式の「ワークショップセミ
ナー」ですから、人財育成セミナーとして最適です。
 
しかも、演習に使用するデータは、秘密保持契約を交わし、クライアント
の皆様の品質データなり、操業データを活用しますので、こういう分析
手法を使用すればこの課題解消に繋げられるのではと実感できます。
このワークショップセミナーを通じて、その適用可能性のヒントを得る
ことにより、実際の現場実態に即した仕組みの構築に向けた具体的なコ
ンサルティングテーマ選定の契機になれば幸いです。

セミナー会合の回数や頻度、期間など、クライアントの皆様のご要望に
応じたカリキュラムを編成しますので、お気軽にご相談下さい。

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【メインコンテンツ】AIによる品質改善実現のために 2
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                 文/横山 真一郎

 今まさに受験シーズンですが、大学の教育改革が進んでいます。
その一つがデータ解析に詳しい人財の育成です。AIに限らず、これから
の業務にはデータ解析に関する知識や技術が必要であることを示してい
ると思います。

 品質管理だけでなく経営活動においてすべての分野でデータ活用が、
今まで以上に必要になっています。そこで改めて、データ解析さらにAI
技術の活用について考えてみましょう。

分析に用いられるAI各種ツールは増えてきました。しかしツールの多く
は結果出力プロセスがブラックボックスのままでは好ましくないと言わ
れています。さらに解の理解が難しく、因果関係が明確ではない。など
の問題点が挙げられています。また分析に必要なデータ数が膨大である
ことなども問題として指摘されています。

ビッグデータを活用した機械学習では、紐づけされたデータが必要です。
はじめからどのようなデータを用いるのかが分かっていれば、データの
関連付けは難しくありません。しかし多くの場合は、どのようなデータ
が有効なのか定かではありません。

ここで品質管理業務の改善活動を考えてみましょう。
そして有効なデータ解析を実行するために何が必要かを考えてみましょう。

まず望まれる能力には次の事柄が考えられます。
 1. 問題発見のための技能
 2. 不良や欠陥の因果関係を考える習慣
 3. 不良低減やバラツキ減少のための改善意識
 4. 製造状況の品質に関わるデータ取得の習慣
 5. データの傾向から工程状況を考える力
等の育成が必要でしょうか。これらの考えの基本は、それぞれの立場で
目標と評価尺度を設定することでしょう。

 次に、評価値とのずれの大きさやバラツキが発生する因果関係を探る
ことになります。さらに大切なのが、目標や目的に沿って分析の目的を
定めることでしょう。この目的により分析に用いる手法やデータを選択
します。

分析は基本的な統計手法から始めて十分です。理解できることが重要な
のです。分析をブラックボックスのままにしてはいけません。

AIを活用した品質改善活動のために、ビッグデータに基づく自社独自の
統計的品質管理実現のための教育を考えてみましょう。

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【お知らせ】「AIによる品質改善実現のために」セミナー
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 円滑な企業活動を実施して、企業が社会的責任を果たしていくことは、
BCM(事業継続マネジメント)の観点から重要です。その決め手は「良品
の生産と質の良いデータの管理」です。「自分の会社の製品、サービス
において、良い製品をつくり、良いサービスを行うこと」。

言い換えれば、正しいデータを使い、正しく管理して、不良品や欠陥商
品を世の中に出さないこと、あるいは、自分中心のサービス、不誠実な
サービスをしないことでしょう。

 世の中では今、企業が将来も成長、競争力を強化していくために、新
たなデジタル技術を活用して新たなビジネス・モデルを創出することに
より柔軟に改変するデジタル・トランスフォーメーション(DX)の必要
性が叫ばれています。さらに2025年までにシステム刷新を集中的に推進
する必要があると言われています。

 しかし装置産業では、設備の老朽化や、熟練層から若手へのシフトに
伴う技能・技術の継承の難しさなどの問題を抱えています。そのため多
くの企業が、既存システムの保守と運用に人材を割かざるを得ず、データ
解析技術を含む最先端のデジタル技術を担う人材が確保できないでいます。
そのためなかなかビッグデータやAI(Artificial Intelligence:人工知能)、
さらにクラウドベースのサービスを利用できないでいます。

一方、昨今の品質管理や検査体制に関わる不適切な対応事例が明らかに
なる中で、企業において、改めて品質管理の在り方が問われると共に、
AIを活用した管理が検討され、成功事例も報告されるようになりました。

適切な品質管理を行うために、複雑なシステムを導入する前に、自社が
目指す方向、自社に適した手法と活用できるデータについて検討する必
要があります。

AIを活用した品質改善活動のために、ビッグデータに基づく自社独自の
統計的品質管理実現のための教育を考えてみましょう。

【主な内容】
1.新たなデジタル技術の活用
2.ビッグデータ活用技術
3.AI手法と統計的品質管理
4.自社のシステム化に向けて

【日時】
2020/ 2/28(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:午前・午後とも同じ内容ですので、どちらかをご指定下さい。
 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:2020月2月21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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青木:昨年末、孫がインフルエンザになり、正月は息子夫婦や我が家で
   も皆調子を崩して戦々恐々となりましたが、世界では、中国武漢
   市で発生した新型コロナウイルスによる肺炎が猛威を振るってお
   り、東京オリンピックを控えた日本でも、水際対策を含め、早急
   に対策を講じなければ大変なことになりそうです。

横山:最近のスポーツ界における10代の活躍には目を見張るものがあり
   ます。教育の変化によるものでしょうか。日本が誇る科学の分野
   だけでなく、スポーツ界など他の分野でも日本人が活躍する姿を
   見るのは嬉しくなります。企業でも若い方が今までと違った風を
   吹き込んでくれるのはないでしょうか。

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