この一連の記事では、いかにして日本的製造業に合う技術的人財の育成と活用を行うのか、それによってどんな効果が生まれるのかについてお話します。
■そのために、どんな支援が受けられるのか?
しかしそうは言っても、どのように人財を育成し、活用していけばよいかわからない、またそのような活動が一過性のものとなり継続・定着しないというお悩みはないでしょうか?※参考: 上記企業様の規模は年間売上100億円〜1兆円程度。
(その③につづく)
株式会社ジェダイトのつるぞうによる、品質工学(タグチメソッド)や統計手法などに関するエッセイ、オンラインセミナー(ウエェビナー)・研修・講演・設計・開発コンサルティングなどの情報を中心に日常気になるトピックを紹介するブログです。
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この一連の記事では、いかにして日本的製造業に合う技術的人財の育成と活用を行うのか、それによってどんな効果が生まれるのかについてお話します。
■そのために、どんな支援が受けられるのか?
しかしそうは言っても、どのように人財を育成し、活用していけばよいかわからない、またそのような活動が一過性のものとなり継続・定着しないというお悩みはないでしょうか?(その③につづく)
この一連の記事では、いかにして日本的製造業に合う技術的人財の育成と活用を行うのか、それによってどんな効果が生まれるのかについてお話します。
■製造業における「人的資本経営」とは?その対応方法とは?
人的資本(Human Capital)とは投資家から見た投資対象としての「価値の源泉となる人財」で、「稼げる人財」のことです。このような人的資本を競争力の源泉として社外に開示し、投資を呼び込む経営を人的資本経営と呼びます。これは人事、人的管理(Human Resource)とは異なり、価値を生み出す技術や有能な価値創造者(タレント)の領域です。昨今では、タレントマネジメントよいう言葉もよく聞かれるようになりました。 スマイルカーブを持ち出すまでもなく、さまざまな産業で、工場で
の製造(サービス業ではサービス提供のオペレーション)そのものではなく、それを作り出すための原情報、プロダクトデータの創造、生成が付加価値のポイントとなっています。
製造業において人的資本の対象となるのは、製品やサービスに価値を付加する役割の大きい製品企画、技術開発、そして一部の高付加価値な設計、生産技術を行う部門、人です。
ISO30414でも人的資本の情報開示が規定されおり、投資家から対応が求められつつあります。このことがまだ我が国では多くの企業であまり知られておらず浸透していません。
人的資本の活動としては、海外ではヘッドハントやM&Aによって価値創出が期待される技術やタレントを獲得し、また逆に価値を生み出せない者や組織はほぼ自動的に解雇、整理される動きも見られます。これにより短期的な利益追求や株主優先の経営は可能となるでしょう。GAFAMやTesla, NVIDIAのように、人的資本と金融市場とのシナジーにより成功した企業もありますが、その他多くはいわゆる焼畑農業的で持続可能とは言えません。
(その②につづく)
設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生からの声をご紹介いたします。いずれも経営幹部様への成果報告会で本人の口から報告された、気づきやリーダとしての心構えに関する生の声です。受講生の成長や熱気を感じてください!
☑金額等の定量的な数値で問題点を明らかにする事で、問題の重要性・緊急性を関係者に共有しやすい。オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。
技術者のリカレント教育もお任せください!
設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生からの声をご紹介いたします。
いずれも経営幹部様への成果報告会で本人の口から報告された、気づきやリーダとしての心構えに関する生の声です。受講生の成長や熱気を感じてください!
☑社内の様々な人に接することで当社内の業務を知るきっかけとなり視野が広がった。その中で、様々な部署の仕事の進め方が今後の自分の業務改善に つながることがわかった。
☑期間や費用等、明確なビジョン・目標を開発初期より持ち、それらを部下としっかりと伝えて共有することで、生産性の高い組織をつくることができると感じた。
☑不良損失を未然防止することで、会社の利益に貢献できること、コストに対する意識を今まで以上に持つようになった。
☑実際に効果試算の数値が出てくると、ふだん意識していない程の効果があり、当コースで実践した提言/改善活動の有用性を改めて感じた。
☑お客様のための品質であることを再確認した。また、自分の取り組みで大きな金額を動かせることが分かった。
☑リーダーとして“この人が言っているなら大丈夫” と思われる技術者となるべく、現状に満足せず、期待の一歩先に進んでいく。
☑まだ”ばらつき”に対する考え方が弱い。ばらつきを考慮した設計、製造ができるように、知見や考え方の定着を牽引する人材になる。
☑改めて世の中とのギャップに気づいた。現状分析により理想との差、講師出身企業などとの他社との差。
☑クレーム対応は顧客満足向上のチャンス。その場しのぎではなく、お客様を第一に考えた対応を実施していく。
☑提言書によって最初に計画を整理できた。実際に取組む時にはアウトプットをイメージできるので、業務をブレずに遂行することが出来た。
☑講師や活動メンバーから、具体的な実施アドバイスを頂いた。自身の枠にとらわれずに活動するメリットを改めて感じた。
オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。
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先日ある会社様へのコンサルで、「製品の品質が悪いので、製造工程の上流(投入材料、製造条件など)にもどって、工程条件と品質の関係を調べている」との相談を受けた。
お手伝をし始めたきっかけが品質工学や多変量解析であったため、そのようなツールを使ったデータ解析を行っているようだ。しかし、確認のためその活動の目的を聞いても、どうも腑に落ちない。どうもデータ分析が目的になってしまっているようだった。
そこで、こちらから「品質が悪い」というのは、具体的に以下のどのケースなのかを再度訪ねた(ここでは、企画の品質、すなわちその製品が売れるかどうかにかかわる品質は除外している)。
1)そもそも図面通りにものが作れず、適合品が十分にとれない問題(この場合、適合品が所定の機能、性能をもつことは前提にされていることが多い)
2)図面通りに作って、そのようになっていることも工程管理や検査によって確認しているにも関わらず、正常に機能するものが十分にとれない問題
3)上記をクリアして良品を出荷したにも関わらず、客先や市場でトラブルを起こす問題(出荷試験モレによる初期不良を除く)。
これらはそれぞれ原因が異なるし、責任部門も異なる。つまり、「品質が悪い」ということが具体的にどういうことなのかを、活動する本人たちがしっかりと認識していないと、正しい活動にならないし、品質がなかなか良くならないばかりか、かえって悪くなってしまう場合もあるだろう。医者が患者の病状を知らずに治療をするようなものである。一部のコンサルタントでも、このような区別があいまいな人もいるので注意が必要だ。
2)は図面通りのものが機能しないのだから、製品設計の中の機能設計(少なくとも設計中央値で目的の機能を発揮する設計)の問題である。この設計ができていなければ、たとえ製造段階でばらつきなく図面通りに製造しても、目的の機能をもつ製品はつくれないことになる。このような設計が製造段階まで流出したのだから、機能設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ(デザインレビュー、機能試験など)も不十分であるということだ。機能や性能の上限は、どのような技術手段を選ぶか(システム選択)でおおむね決まってしまうので、大本をたどれば、源流の研究開発の段階の活動の不十分、不備
も考えられよう。
なお、実際は製造でもばらつきが発生するため、設計中央値に適切な許容差をもうけて、その範囲の製造ばらつきが生じても機能する設計(許容差設計)も必要となる。その許容差の中でモノが作れるかどうかが1)の問題である。
3)は、良品(図面通りに作り、所定の社内試験や検査に合格したもの)が、市場(輸送、保管、使用のすべての段階)において、環境条件の違いや、ストレス、経時変化による劣化などの影響によって、故障(初期の機能や性能が低下、場合によっては完全に停止)する場合である。このような事態は、ユーザーの「これくらいの条件では使用できるだろう」「これくらいの年数は使用できるだろう」という暗黙の期待を裏切るので、クレームやブランドチェンジにつながる。
これに対する事後の対応は品証やCS部門などになるが、そもそもこのようなことが発生しないように責任をもつのは、製品設計のうち信頼性設計とよばれる部分である。2)で製品設計には機能設計が必要と述べたが、それに加えてこの信頼性設計が必須となる。このような設計が市場段階まで流出したのだから、信頼性設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ(製品設計FMEA(DFMEA)、デザインレビュー、機能性評価、信頼性試験など)も不十分であるということだ。
冒頭の会社様の問題はおもに2)の問題であることがわかった。このように、現在起こっている「品質の問題」というのがどのような現象で、どこの工程(部門)の仕事に問題があるのかの根本原因をつきとめて対策を立案する必要がある。きわめて基本的なことだが、ちょうどそのような場面に遭遇したのでメモ程度に残しておく。
つるぞう
その通りです。日本の一人当たりGDPは、3万6230ドルで、韓国、台湾、中国より高いものの、OECD加盟国34か国で20位です(2015年度)。残念ながら1970年以降最も低い順位になってしまいました。※インタビュー当時の数値データです。聞き手
どのようにしていけばよいのでしょうか。
つるぞう
日本の特に製造業の国際競争力強化に向けては、税負担の問題や各種規制の問題も大きいですが、やはり日本企業の「製品・サービスの性能・品質」「研究開発・技術」という”強み”をより強くして戦っていく必要があります。
聞き手
その中で最近は、ビッグデータやIoT(モノのインターネット)の利活用に代表されるような「データサイエンス」が次の柱として取りざたされています。
つるぞう
GoogleやAmazonのような超巨大企業はともかく、多くの一般企業ではこれらの言葉が先行し、「溜める」ことが目的化してしまい、肝心の「使って」事業貢献までつながっているところが、まだまだ少ないのが実態です。
聞き手
なぜデータサイエンスが言われているほど事業成果につながっていないのですか。
つるぞう
その理由は、データサイエンスによるビッグデータ活用のためには、活用の目的やビジネスモデルの明確化、データサイエンティスト育成または外注、高速・大量データ処理のための情報システムへの多額の投資、等のいくつかのハードルにあります。10年後20年後を見据えたときには確かにこの分野にかかる期待が大きいことは理解できます。
聞き手
ジェダイトさんの「データエンジニアリング」もそのような技術の一種なのでしょうか。
つるぞう
そうではありません。事業の損益に重要な1~数年先を見据えた場合、ほとんどの組織や企業が活用しているデータは、いわゆるビッグデータ(*1)でありません。半導体工場などのの量産プロセスから日々出力される大量のデータも、従来の統計解析で処理できるような「ふつうのデータ」なのです。もちろん、エンジニアが研究開発や実験のために採取するデータの量に関しては、言うに及びません。
聞き手
「データエンジニアリング」では扱うデータもやり方も違うのですね。
つるぞう
その通りです。当社は、この日常扱う大量のデータを、事業貢献のために迅速に利活用するための「データエンジニアリング」を推し進めています。これらに用いる手法は、従来から活用されている統計解析や信頼性工学はもちろん、実験データを飛躍的に効率的に採取し、製品やプロセスを迅速で改善・最適化するための品質工学を含みます。特に品質工学は日々進歩しており、また一般には難解と考えられているため、活用すべきである製造業での普及は遅々としています。
聞き手
逆に言えば、データエンジニアリングを駆使できれば他社や諸外国と差別化が図れるとうことですね。
つるぞう
そういうことです。データエンジニアリングのさまざまな手法を駆使して、活用できるデータを増やしていくことで、製品の価値向上(性能・品質)、生産性向上、ロス低減などの事業貢献を地に足をつけて加速し、差別化することができます。
聞き手
統計解析や品質工学を活用するコンサルティングは従来もあったかと思いますが。
つるぞう
当社は「超実践品質工学」などの独自の方法論によって、分かりやすく、成果につながる「データエンジニアリング」で製造業をお手伝いします。詳しくは、「ジェダイトが選ばれる5つの強み」をご覧ください。
聞き手
それによって、業績向上・顧客満足、ひいては世界競争力強化、日本産業の復興につなげていくということなんですね。
つるぞう
それが、当社の使命と考えています。
聞き手
ありがとうございました。
*1)「3V」と言われる、「Velocity:高速に更新され」、「Variety:広範囲・非定形なデータ」であり、結果として「Volume:大量」となるデータのこと。
本ウェブサイトのモデル写真はイメージです。
株式会社ジェダイトでは設計品質やデータ解析にかかわる、コンサルティング顧問契約、設計品質リーダ育成、社内研修、各種セミナー・講演、解析ソフトウェアのご紹介・販売まで、多岐にサポートいたします。
Amazonの経営工学カテゴリで1位となった「これでわかった!超実践品質工学」(増刷継続中)の著者で技術士の、つるぞうこと鶴田明三が直接指導。前職の大手電機メーカから28年間培った経験とオリジナルのノウハウ・メソッドで、数々の品質改善、生産性向上、約1000名の設計品質リーダ育成の実績を挙げてまいりました。
これまでのコンサルやおセミナーでは、数々の肯定的な評価をいただいております。オンラインセミナーも実施中。
弊社では下記のようなご要望にお応えしております。
☑製品設計向上、製造プロセス改善、市場クレーム未然防止などの活動を支援してほしい
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☑初心者を対象に、まず身近なデータを解析できるようになりたい
☑品質改善活動を牽引できる次世代のリーダを計画的に育成し、大きな事業成果をあげたい
☑マネージャやエキスパートの設計品質、開発テーマ企画等のスキルアップを図りたい
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☑製造工程やマーケットから収集した膨大なデータを解析したい、活用したい
☑新製品、新技術、新サービスのアイデアを発想、企画したい …等々
お問合せは下記リンクまで!
ものづくりDXやAI/IoT時代に必修といえる、工程の異常管理や予知、官能検査の自動化などに最適なパターン認識手法「MTシステム(マハラノビス・タグチシステム)」を、御社内で入門から学べます。また、高速・高精度解析ソフトウエアを用いての演習も行えます。オンラインセミナーで実施中。
社長から「とにかくAIやDXで何かやれ」と言うような、手段先行でのテーマ設定が散見されます。もちろんこれらの手段は活用方法によっては、大きな効率化や品質改善、価値向上をもたらすことができます。しかしそれは、テーマ設定ありきなのです。ツールに振り回されないようにしましょう。
事業改善、実践テーマを設定するときに大事なことは、より上位のレベルがないがしろにされ、手法の枝葉末節議論や、目的と手段のはき違えになっていないかに留意すべきということである。いくら性能や良く、ばらつきの少ない製品を効率よく作ったとしても、それが売れなければ全く意味がないのだから。
普段は設計品リーダー向けのお手伝いを中心にしていますが、愛知県のメーカー様で若手技術者向けの設計品質講座(6か月コース)を実施しました。最後に受講生より各自感想やコメントをいただきました。その中で、
機械系や化学系メーカー様で、設計品質リーダー育成コースを実施中! 先日、経営幹部様の前で成果報告会をさせていただきました。
好評の著書「これでわかった!超実践品質工学」の著者が 社内の設計品質手法エキスパートをしっかりと育成する他にはない本格的な6か月(6回)コースです!
オンラインセミナーでも開催できます。
こちらから総合パンフレットをダウンロードいただけます。
【第1回】 品質工学の概要
◆設計品質の重要性 ◆開発プロセスの課題とそれに対する作戦 ◆品質工学の目的 ◆本当に企業が実施すべきことは何か ◆品質工学とは ◆品質工学の全体像 ◆品質工学の進め方(テーマ設定から成果刈り取りまで)
【第2回】 機能の安定性評価(1)
◆機能とは何か、考える利点 ◆機能の考え方(基本ルールと2つのパターン)◆1秒機能(過渡特性) ◆機能展開とスコーピング ◆ノイズ因子とは何か ◆ノイズ因子の種類・水準・組み合わせの決め方 ◆P-diagram ◆SN比とは何を評価するのか ◆事例紹介
【第3回】 機能の安定性評価(2)
◆機能展開と機能分析の方法 ◆もれのないノイズ因子検討、 リスク未然防止の最新手法(クロスチェック付きなぜなぜ分析) ◆エネルギー比型SN比の数理と計算方法、演習 ◆事例紹介
【第4回】 品質設計と最適化(1)
◆直交実験の実施リスクとそれに対する考え方 ◆2つの目的 ◆パラメータ設計の実施フロー ◆制御因子 ◆P-diagram ◆直交表とその使用目的 ◆データ解析と要因効果図 ◆確認実験と再現性 ◆実験失敗リスクの事前・事後対策 ◆事例紹介
【第5回】 品質設計と最適化(2)
◆パラメータ設計解析S/Wの使用方法 ◆コンピュータシミュレーション設計とその課題 ◆交互作用に対応する逐次法 ◆計算工数を大幅に減らすスノコ法(逐次ノイズ調合法) ◆本当の制御因子を見つける方法 ◆事例紹介
【第6回】 役立つ手法と推進展開
◆多特性の場合の対応 ◆MTシステム(パターン認識による検査・管理自動化) ◆品質二元表(最重要開発テーマの決め方) ◆矛盾マトリクス(トレードオフがある場合のアイデア発想法) ◆品質工学の推進・人財育成方法
※ご希望によりjほかの手法への差し替えなども可能です。
実施形式
通常の講義形式で、15名様程度まで受講可能(オンラインの場合応相談)。
費 用
1,620,000円(6日間)+消費税+旅費実費(オンラインの場合無料)。テキスト・ツール類費用、日当等の一切の費用を含みます。見積書をお問合せフォームよりご用命ください。
ご希望により、事例相談(コンサル)を内時間で含めたり、または追加することができます 。
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交互作用への対応、多目的の最適化など、実践で悩ましい点に特化!パラメータ設計ツール付き! オンラインセミナーでも開催できます。
※初心者の方、久しぶりに学びなおしたい方は、まず初級コースの受講をお勧めします!
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溶接や接着などの接合技術、切削や穴あけなどの加工技術、成形や鋳造などの造形技術はいずれも生産技術と呼ばれるもので、ものづくりの基本となる技術である。
メーカ様から要望の多い、統計手法教育を実施しております。
まったくの統計手法の初心者の方を対象に、1コマ3時間全12回で「仕事に使えるスキル」を学ぶことができるコースです。オンラインで接続して数名~20名程度までを対象に講義、演習を実施します。演習では弊社提供のExcelツールを使用し、セミナー後も自由にご使用いただけます。