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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.191 2020.5.27
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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) 3,894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。
緊急事態宣言がやっと全国的に解除されました。しかし油断は禁物。
第二波を発生させないように心掛けて行きたいですね。
今号の目次↓
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【ごあいさつ】多様化するAI関連の取り組み
【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
（＊午前の部はオンライン方式で開催予定）
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【ごあいさつ】多様化するAI関連の取り組み
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文／高田 信一
AI関連の取り組みに興味を示される事業所トップの動機は様々です。
JBICがAIをメニューに加えた2年ほど前には、当方のPRが手探りだった
こともあり、「最先端の取り組みだから～」とか、「本社が、推進しろ！
と言っているので～」といったとりとめのないものもありました。
働きかけを強めるなか、今の中堅・若手の技術スタッフに満足な教育
機会を与えてやれなかったことを反省するトップもいました。
こうした要請には、QC検定や統計検定などの取得をとおして事業所の
分析指導者を目指すセミナーでお応えしています。
やがて、現場力に憂いを持たれているトップからは、現場からの改善
報告や問題解決の経緯に関して、「現場のデータ解析力が落ちているの
ではないか？」という懸念を表明されることが多くなりました。
そういった声には、データ解析力向上ワークショップセミナーとして
確立され、データに基づいた現場力強化の定番になりつつあります。
こうした多様な取り組みは、ものづくりの現場で日々苦闘されている
工場長や製造部長の想いに応える中から生まれてきたものです。
中でも、現場を知悉しているオペレーターと、プロセスに通じている
技術スタッフに、データ解析のプロのコンサルタントも加わった、３者
協働による最新かつ実践的な内容になっています。
是非ご検討ください。
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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
新型コロナウィルス感染の出口が見えてきたのかもしれません。
ただどれだけの方が安心を感じていらっしゃるでしょうか。今回の国か
ら発表されてきた感染等の不十分な情報や分析から多くの学ぶべき事柄
があるように思います。
そのことから、もう少しデータ整備と活用のためのデータ解析に詳しい
人財の育成が必要でしょう。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
（＊午前の部はオンライン方式で実施予定）
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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) 午前の部 10:00～12:00 ＊Zoomによるオンライン方式での開催
午後の部 14:00～16:00 ＊従来の来場方式による開催
担当講師：横山 真一郎
開催場所：＊午前の部：オンラインにて
＊午後の部：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（消費税等込み）
支払い方法：＊午前の部：開催日3日前までに弊社指定銀行口座に振込
ご入金確認次第ＩＤ、パスワードを送付します。
なお振込手数料は貴社ご負担ください。
＊午後の部：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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高田：自粛と在宅勤務を強いられる中、許される範囲の屋外運動や、
Webによる顧客企業との面談など、最低限の出来ることを地道に
重ねる中で、少しづつ生活リズムを取り戻しつつあります。
横山：長期間のステイホームで、これまでの生活のスタイルが大きく変
わりました。健康管理ができれば、悪いことばかりではないと思
います。家族の大切さをより強く感じているのではないでしょう
か。新しい製品やサービスが産み出されるチャンスでもあります。
これからも価値の創造に関わりたいと思います。
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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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■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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