2022/04/24

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑧

 「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑧

 日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。


ーーー

人工知能(AI)を活用した品質改善や開発力向上も支援している。ただ、ビッグデータの解析によるAIは巨大IT企業がはるかに先行し強力なプラットフォーム(情報基盤)も握っているため、日本企業が後発で戦うのは難しいと考えている。

 「ビッグデータではなくて工場や設計、検査のデータに部分的にAIを使うのは以前から機械学習でやっていたし、今後も有力な分野です。一時的なはやりでなく、これからも使われていくでしょう。当社もお手伝いしています。品質工学の予測技術であるMTシステムを使う顧客はいるので、そのツールも提供しています。当社が得意とするデータ活用は、科学のデータサイエンスでなく、あくまでも技術で実践するデータエンジニアリング。データエンジニアリングを活用して顧客にもうけてもらうので、データサイエンスとは一線を引いています。ほかには、コンピューターシミュレーションを強く勧めている。特に上流の開発設計で質を高めるには、いきなり試作できず、予測して調べるフィージビリティーが必要になる。開発上流で品質を高めるために、コンピューターシミュレーションを大いに活用するべきです。3D(3次元)プリンターによる試作も併用して使えます」

ーーー

出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/


講師 株式会社ジェダイト 代表取締役 技術士 鶴田明三

わかりやすい品質工学(タグチメソッド)のコンサル・研修・セミナー・講演のことなら
株式会社ジェダイト

Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった!超実践品質工学」

0 件のコメント: