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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.190 2020.5.13
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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) 3,892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。
自粛下のゴールデンウィークが終了。緊急事態宣言は継続中ですが、
本日よりメルマガを再開します。よろしくお願いいたします。
今号の目次↓
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【ごあいさつ】コロナが加速させるAI活用！？
【メインコンテンツ】AIによる品質改善実現のために １
【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】コロナが加速させるAI活用！？
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文／荒柴 宏充
・今回から連載（４回）するメインコンテンツは、本年１～２月と同等
内容です。
また下記【お知らせ】にある「AIによる品質改善実現のために」セミナー
は２／２８（金）開催予定で延期になった振替です。
・２月下旬にセミナー延期を決定した時点では、東京オリンピック・パラ
リンピックの延期も決まったおらず、これほどまでに世界レベルで感染
が拡大するとは思っていませんでした。
この影響で現在多くの方々が在宅勤務でリモートワークなど通して業務
をされている思います。
他方 テレビや雑誌、ネットニュース等あらゆるメディアでコロナ後の
仕事のスタイルが大きく変わる、まさに「働き方改革」が加速度的に進
むという内容の記事が多くなっています。
今まで会議室で膝詰めでかつ長時間打合せをする、などの行為は出来な
くなってしまうかもしれません。
そこで益々重要になってくるのがAIの活用だと考えられます。
AIを上手く活かし、AIに任せてしまえば良い業務はどんどん任せて効率
を図って行くことが欠かせなくなるでしょう。
しかしながらAIを活用するためには、活用できる人材が必要です。
ＪＢＩＣでは、その人材育成ならびに底上げに向けたＷＳＳ（ワーク
ショップセミナー）やＷＳＣ（ワークショップコンサルティング）など
を実施しており、高い評価も頂いております。
下記内容は品質改善事例ですが、企業毎の要望に応じたカリキュラム
を作成・提案させて頂きます。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 １
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文／横山 真一郎
抜本的な品質改善を行うためには、既存業務あるいは管理方法のあり
方を検討しなくてはなりません。単なる業務の効率化や自動化のために
情報化やIT技術を活用するだけでは、本当の改善は望めません。これま
でと異なる着眼点が必要となります。品質改善のポイントには以下の事
柄が考えられます。
１． 他社との協力体制などで既存の枠組みの変更が難しいかどうか
２． 自社独自の生産方法や管理手法に変更の自由度があるかどうか
３． 業務遂行に時間制限や地理的条件などの制約があるかどうか
４． 熟練者の知識や経験に依存しているかどうか
上記の１や3に関しては、インターネットの活用による効率化や自動化を
進めることが中心になります。ネットを活用した企業連携や業務の無人化
などが考えられるでしょう。また、AI技術の活用例などの企業紹介も増
えてきていますので、参考になることも多いでしょう。では２や４に関
してはどうでしょうか。企業にとって重要な部分です。ここの改善が企
業のより大きな成長に繋がります。しかし、そうそう都合の良いシステ
ムがあるわけではありません。
AIによる品質改善実現のためには、以下のことが大切になるでしょう。
・ データ蓄積と活用に対する従業員の共通の理解を得る
・ データのバラツキの要因究明と減少を目指す
・ 広義の品質管理を意識する
では、具体的にどのようなことが大切でしょうか。まず、現状をよく観察
して“現場”、“現物”、“現実”を注視することでしょう。そのほか
に、生産あるいは業務に対して、その“原理”、“原則”を常に考える
ことが必要です。次に、品質のバラツキを意識することが重要です。
規格に納まるだけでは不十分です。どのような状況で納まっているのか。
偏りはないか。品質の推移はどのようになっているかなどを考慮しなく
てはなりません。
その上で、AI技術を活用して、バラツキの原因は何か、如何にしてその
バラツキを小さくできるかを検討することが必要です。
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。
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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/ 6/26(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6月19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：世界中の人と物の流れがストップ。皮肉にも空が綺麗になった、
というニュースがありました。でもやはり１日も早い終息宣言を
期待したいですね。
横山：緊急事態宣言が5月末まで延長されることになってしまいました。
なかなな目標が見えないのは辛いものがあります。数値目標がわ
からないことが理由の一つです。感染情報が日々報告されていま
すが諸外国に比べ不明確さを感じます。日々のデータの整備の大
切さをますます感じています。高度な分析を行うことも大切です
が、企業では改善活動のために基本となる項目が何であるのか、
母数は何か、標本は十分かなど改めて考えることも必要ではない
でしょうか。
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メルマガの感想・要望があればぜひ、こちらへお願いします！
E-MAIL：< tokyo@jbic.co.jp >
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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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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。
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