本来、データとは無機質な数字や文字などの集まりです。
これをエンジニアリング（実験計画と解析技術）の力で、データに意味や価値という命を与えます。それによって、 御社の製品価値向上、生産性向上、ロス低減等に事業貢献し、成果金額にコミットする技術の総称を、データエンジニアリングと呼んでいます。
下記分野に関する、講演、研修、コンサル等お問合せください。オンラインセミナーも実施中。
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| データエンジニアリングの６つの領域 ～設計品質・統計解析のことならなんでも聞ける！～ |
2024/02/28
2024/02/27
化学系メーカー様に朗報！ 交互作用への方策を体系的に理解できるセミナー
とある化学系メーカ様からの依頼で、交互作用にかかわる方策を短時間に理解できるセミナーが完成しました。オンラインセミナーを絶賛募集中です。
化学系の実験では交互作用の問題がつきまといます。そこで、そのような実験系でどのようにデータをとり、解析し、解釈すればよいかを横断的に解説します。
先日も関東の生化学系メーカー様で講演いたしましたが、主催者から内容に関して「感動した！」とのお声をいただきました。
著書「これでわかった！超実践品質工学」には未公開の内容です。
★お問合せ、お申込みは株式会社ジェダイトHpのお問合せフォームから。
＜主な内容＞
☑パラメータ設計における交互作用の問題と対応
交互作用とは
特性値がまずいケース
実験誤差、ノイズ因子がまずいケース
制御因子の取り方がまずいケース
☑直交表を使用せずに改善する方法
☑交互作用の小さい制御因子を探索する方法
☑交互作用を含めたモデル化の方法
実験計画法
応答曲面法
※コンピュータシミュレーションを用いた「逐次法」（別講座）について追加することもできます。
※セミナーにテーマ相談会を追加することもできます。同日連続開催がお得です。
※上記セミナーはパラメータ設計の目的や手順などの知識を前提としますので、不安な方はまず「機能性評価セミナー」、「パラメータ設計セミナー」をお勧めします。
2024/02/25
【技術者のベーシックスキル】実験計画法初級セミナー2日間
つとに統計の知識は、AIやデータサイエンスに必要な基礎である以前に、開発・設計を行う技術者のベーシックスキルです。
実験計画法を1元配置の変動の分解からきっちりと理解することで、交互作用のあるケースや直交表の解析まで演習で理解することができます。
Excelによる計算演習ツールつきなので、有償ツールは不要！
お持ち帰りいただき、そのまま業務に使用することも可能です。
（日科技研 StatWorksでも対応いたします）
統計の初歩から学びたい方は、統計解析スキルアップセミナーを先に受講していただくとスムーズです。（中心極限定理、分布の確率、信頼区間、有意差検定など）
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。
1日目
●品質改善と実験計画法
●統計的データ解析の基礎
●実験データの解析の考え方
●一元配置実験
2日目
●二元配置実験（繰返しのない場合）
●二元配置実験（繰返しのある場合）
●直交表による実験計画（2水準の場合）
●確認テスト
2024/02/24
考え方や用語がとっつきにくい。などの「品質工学の7つの壁」を打破！
「超実践品質工学」は、設計・開発技術者にとって、品質を見える化するための正しいデータを創出するための必須の手法です。
弊社は現場への品質工学導入の課題を知り尽くしており、また成果を出すことが最重要と考えています。そのために編み出したさまざまなオリジナル手法、指導方法、ノウハウを体系化しました。それにより、以下の「品質工学の7つの壁」を打ち破ることができます。
下記分野に関する、講演、研修、コンサル等お問合せください。オンラインセミナーも実施中。
☑品質工学の壁1：そもそも、なぜ品質工学が必要なのかわからない。
☑品質工学の壁2：直交表実験（18モデルもの試作実験）を実施する時間がない。
☑品質工学の壁3：考え方や用語がとっつきにくい。
☑品質工学の壁4：機能定義やノイズ抽出方法を、方法論やガイドラインとして体系的に教えてもらえない。
☑品質工学の壁5：統計の計算やデータ解析が難しそう。
☑品質工学の壁6：成果がうまく示せない。
☑品質工学の壁7：一過性の活動に終始して、継続的な活動や定着につながらない。
2024/02/23
【最初の1歩が肝心！超おすすめ】はじめての品質工学セミナー（オンライン1日間）
これでわかった！超実践品質工学」の著者が 自信を持ってお届けする、初めての方に最適な オンラインセミナーです。
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。
品質工学とは？
●品質工学のねらいと身近なつかいどころ
●品質工学のさまざまな手法
●設計・開発活動の問題点
早く・速く品質を評価する方法
●機能の安定性評価でなぜ評価が速くなる？
●機能の安定性評価の超実践ポイント① 機能の定義方法
●機能の安定性評価の超実践ポイント② ノイズ因子の決め方
演習・事例紹介・設計の改善方法
●機能とノイズ因子を考える演習
●機能の安定性評価の事例
●パラメータ設計概要とポイント
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。
2024/02/21
「こちらのつたない課題説明に対しても丁寧に紐解いて、自分の理解以上に整理いただけました」などお客様の声をご紹介！
セミナー・研修にご参加いただいたお客さまからの声をご紹介いたします。
いずれも受講後アンケートから得た、生の声です。ありがとうございます。
※全国対応いたします。
☑タグチメソッド、信頼性、統計、機械学習。何を聞いても的確に答えてもらえて、とても心強かったです。
☑本で読む100倍以上理解できました！
☑とにかくセミナーの内容が濃い！初めて知ることも多くためになりました。
☑品質工学の社内導入に当たっての前段階での本質的な説明部が丁寧で大変理解しやすかったです。
☑10年以上の疑問が一気に解けました。先生の講座を受けないと、何年も遠回りすることになります。
☑他の市販テキストには記載されていないことも含まれており分かりやすかったです。まず鶴田先生の本を読むべき。
☑こちらのつたない課題説明に対しても丁寧に紐解いて、自分の理解以上に整理いただけました。
☑以前他社でボールを飛ばす研修を受けたときには、手順しか理解できなかったが、この講座で真の意味がわかった。
☑交互作用にについて実験前、実験後の対応策を整理して説明してもらえた。このような相談相手が社内にほしい。
☑これまでは抜けだらけということが認識できて怖くなった。DRの前準備が大事ということがわかった。
☑社内でもすでに活動しているが、基本的な部分の抜けや勘違いがあったと感じた。
☑具体的な講師の事例がよかったし、質問もごまかすことなく明確に答えてくれた。
☑質疑応答にたくさんの時間を割いたので、色々な視点・気づきがあり大変よかった。
☑何でも答えてくれるので、実は社外講師を鶴田先生おひとりに集約しました。
☑率直な感想は「もうちょっと講義を受けたかった･･･！」でした。分かりやすく、面白く、あっという間でした。
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。
2024/02/18
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑨（最終）
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
セミナーの講師とは違い、実践するコンサルタントを志してきた。次の５年、１０年先を見据えた活動を視野に入れている。
「製造業のリーダー育成を通じ、日本産業を再び興し、失われた３０年を取り戻すのが当社のミッションと考えています。日本は資源国でないので、富を増やすには技術革新で価値を創出するか、効率的に仕事して生産性を上げるか、どちらかでしかない。それは製造業であれば、上流を担うエンジニアにしかできません。そのエンジニア、マネージャー、経営者のお手伝いを通じてサポートしていく。自分自身も含めて、何ができるかから語らないといけない。実践による顧客の成果と、人材育成のスクールの推進を両輪として、自分と同じ志を持つリーダーを増やしたい。人材を埋もれさせるのでなく、出る杭は打たれるでもなく、そうしたリーダーが企業で経営の重要なところに配置されるようにも努めたい」
ーーー
出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/17
「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」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
2024/02/16
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑦
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑦
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。
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前職の生産技術センターで社内支援をしていたころ、職場のスローガンは「１００％回収」だった。受け身の姿勢で社内の事業所などから仕事を頼まれてやるのではなく、自分たちから提案して自分たちの給料を１００％稼ごう、という攻めの姿勢だ。事業所が何千万円、何億円もコスト削減できる研究開発をやらせてくれと提案し、長年必死に仕事した。この経験が独立後、さまざまなテーマを提案できる基礎やセンスになり、自立できる下地になった。
「自分たちで稼がないといけないので、それはすごい危機感だったんです。稼げないと人を減らされたり、ほかの部署の下請けをさせられたりするかもしれない。そうなりたくないから必死でアイデアを生み出し、起業家精神が生まれました。生産技術であれば、研究開発の成果を量産して、しっかりと成果を出すところまでもっていかないといけない。製品化の目前に待ち受ける「死の谷」を超えるのが一番大切です。そこの人材を強化しないと、研究開発の成果を形にできない。それを実践してきたからこそ、経験として伝えていきたい。MBA（経営学修士）を学んでも、本当に価値を作り込むところは実践者でないと教えられない。そもそもどうすれば財や価値を作れるかは、現場での経験がないと教えられないでしょう」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
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2024/02/15
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑥
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑥
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。
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日本の企業は人を育てる余裕が減り、グローバルに売れて稼げるものを少なくなったと指摘する。産業の多くは先行的な研究開発や人材への投資が３０年間遅れ、それが失われた３０年間の実態だという。幸い、コンサルティングを求める顧客は投資意欲があり、技術者もやる気がある。人を育てないと、グローバルでは生き残っていけないと危機感を感じている。上流の企画や研究開発の力を付け、素早く製品にする競争力が必要と考えている。
「グローバル化でモノづくりは世界中でできるようになり、どこも同じで差を付けられなくなりました。今の日本は一部のゲームやコンテンツなどを除けば、世界で強い競争力があるのはＢツーＢ（企業間）の技術が中心です。利益率の高い企業は短期間でニーズの強いものを作れる。ＢツーＢの企業もそのようになれば成長できる。価値の方が大事で、モノづくりはコスト競争力の高い海外の方が有利です。米国のアップルがそうで、知的活動でつくった情報を売って利益を上げている。スマートフォンを中国や台湾で作るのが価値でなく、どのように魅力的な製品を生むかというところにこそ価値があります。日本の企業もそれを目指し、需要を掘り起こすため知的に生産性を高めないといけません。グローバルに売れる企画、研究開発、設計を考える必要があります。モノづくり自体の付加価値は減っています。単純なモノづくりであれば、どんどん機械に置き換えていけばいいのです」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/14
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑤
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑤
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。
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しかし、もっとも伝えたいのは顧客に新しい価値を生み出すことや、１０年後など将来を見越し研究開発することの大切さだという。そのために幅広い知識を生かし、顧客の経営者とも対話し、経営の全体もみたアドバイスに努めている。
「QFD（品質機能展開）やTRIZ（発明的問題解決理論）などの手法も駆使して、製品開発の一番上流になる企画のところの指導に力を入れています。そこを重視しないといけない。改善は大切でも、いくら改善してもそれには限りがあります。工場の中の歩留まり改善はテーマの１割程度でしかない。それよりもっと上流で、価値や品質は作り込まれている。そこをちゃんとしないとよくならないので、より上流で始末しましょうと説いています。これからは新しい価値を生み出さないと、日本の停滞は克服できない。私自身がそういう話を顧客にするので、上場している大企業でも指導の発表会などには部・課長はもちろん、経営者にも来てもらえる場合がある。そういう方々に伝わらないと、企業は変わっていかない。こうした役職者と対話する時は、なるべく専門用語を使わず分かりやすく説明しています」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/13
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」④
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」④
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。
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品質工学では製品やサービスの品質の善し悪しが与える影響を企業だけでなく、社会全体への影響も含めた損失として「損失関数」という概念を用いる。しかし、コンサルティングでは損失関数を使わないようにしている。
「損失関数はあくまでもバーチャル（仮想）な数字なので、品質工学を知らない経営者は理解や納得ができません。なので、このロスが減れば開発期間が短くなる、人件費が浮く、１年早く開発できたら機会損失も減らせると、分かりやすく実践的に説明できないといけません。このようなテーマを作る議論を、スクール形式で４～５カ月かけて取り組みます。まず、テーマ設定の調査をする。テーマができれば計画書を作って、経営幹部にプレゼンテーションを行います。初めて半年後に成果報告会や中間報告会も実施して、それを１年のサイクルで回します。１期の人数は約１０人。なによりもまず、顧客にもうけてもらわないと社会によい製品やサービスを提供できません。そこが出発点です。もうけながら人が育ち、育った人材が品質工学などのスキルを学んで社内で広げる。私のミッションはそういう顧客やリーダーを増やすことです」
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わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/11
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」③
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」③
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。
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コンサルティングでは技術のさまざまな方法論を駆使するが、徹底した実践指導と人材育成を最も重視する。相談のテーマであれば例えば改善すれば金額換算でいくらのコストダウンになるのか、利益を上げてもらう目標を明確にしてモチベーションを高めている。企業に意欲を根付かせ継続してもらうには、企業内に指導するリーダーも育てなければならない。
「私は元々、品質工学から方法論を学び始め、そこから実験計画法、統計的手法、信頼性工学、FMEA（故障モード影響解析)などと、手法を広げていきました。顧客は特に人材育成を望んでいるので、技術指導と人材育成を同時進行で行う指導プログラムが特徴です。スクール形式で１期１年で４～５社を指導し、設計品質を改善したり仕事の仕組みを変えられたりするリーダーを育てています。顧客が途中でやめず何年も指導を続けて、根付くところまで継続してもらえるのが強みです。テーマは顧客が実践している改善や、気づいていない点を掘り起こしたものになります。効果を試算して改善すれば１００万円もうかる、これを始めれば１億円の売上高になるとか、テーマごとに計画時に試算するよう強く指導します。だいたい、各社とも毎年数億から数十億円の効果試算になっています。大きな成果を見込むことがやる気や継続につながり、経営者に合理的に説明して理解も得られやすくなります。顧客に利益を上げてもらうことが一番です」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
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2024/02/10
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」②
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」②
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。
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三菱電機に在籍中は生産技術や先端技術総合研究所で活躍。後半は設計・生産の改善指導者を任され、設計品質リーダーを６年間で８８８人育て上げ、イントラネットを通じた社内受講者は延べ５万人以上に上る。品質不良のリスク要因を製品開発の初期から漏れなく的確に予測できる設計品質向上ツールも独自に開発するなど、数十億円の業績改善に貢献した。
「独立したころは前の仕事のつながりでいただく仕事が多かった。しかし、前職のころから日本規格協会や品質工学会、品質工学コンサルタント会社のアイテックインターナショナルの各講師を務めたり、日本規格協会から品質工学の解説書（「これでわかった！超実践 品質工学」）も出版したりしました。このため次第に受講生や読者の方から声をかけられ、顧客が増えました。いつまでも独立前の人脈に頼っていては長続きしません。独立する前から計画ノートを作り、どのように集客しようかと考えていましたが、いざ独立すると、前職の人脈以外からの相談が多く、驚きました。当社のホームページには見知らぬ方からも問い合わせの相談が来ます。私は０６年からブログを続けているので、ブログとホームページをリンクさせ、ホームページに誘導できるようにしています。ホームページはとても有効な集客のツールです。ブログを作ったころはまだ独立まで考えていませんでしたが、ブログの蓄積が生きています」
ーーー
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わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/09
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」①
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」①
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。
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株式会社ジェダイトは品質工学やデータなどを積極的に活用して製造業の競争力向上を支援するコンサルタント企業。三菱電機で研究開発者や設計・生産の改善リーダーとして活躍した鶴田明三氏が独立し、設立した。実践的で分かりやすい指導や人材教育のノウハウが強みで、一人で毎月約５０件もの技術コンサルティングを精力的にこなす。品質工学の平易な解説書を著したほか技術士の資格も取得し、確かな専門知識と信用に裏打ちされている。単なる改善だけでなく、顧客の企業価値や収益力を上げるため、より高みの製品開発も指導する。コンサルタントの枠にとどまらず、日本の製造業復活を支えようと高い志を抱いている。
「企業の定期的な技術コンサルティングやリーダーの育成を中心に実施しています。主な顧客は１２社で、件数は毎月約５０件。２１年１２月に独立から５年経ち、指導実績は累計で３０００件に達しました。品質工学を中心とするコンサルタントのプロの仲間入りをできたと思います。顧客は関東から九州まで。２０年からはコロナ禍でリモート指導も始めました。その結果、リモートの方がむしろ頼みやすいという顧客が増えました。当社も移動の負担が軽くなり、今日は九州、明日は東、次は関西と、以前ならばできないスケジュールも組めるようになりました。互いにメリットがあります」「企業の定期的な技術コンサルティングやリーダーの育成を中心に実施しています。主な顧客は１２社で、件数は毎月約５０件。２１年１２月に独立から５年経ち、指導実績は累計で３０００件に達しました。品質工学を中心とするコンサルタントのプロの仲間入りをできたと思います。顧客は客は関東から九州まで。２０年からはコロナ禍でリモート指導も始めました。その結果、リモートの方がむしろ頼みやすいという顧客が増えました。当社も移動の負担が軽くなり、今日は九州、明日は東、次は関西と、以前ならばできないスケジュールも組めるようになりました。互いにメリットがあります」
ーーー
出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/08
統計学は二一世紀を生き抜く武器
「数字は苦手なんだけど･･････」という人もいるかもしれない。とくに後ろのほうに座っている、派手なカラーシャツを着たそこの君。だが心配はいらない。 希望はある。適切な質問を投げかけ、その答えを解釈する能力も、答えそのものを導き出すのと同じぐらい重要なスキルだ。どんな業界で働いていようとも、適切なデータを適切に処理することが、正しい意思決定にどのように役立つかをきちんと理解する必要がある。数字が得意な人々にどんな質問をするべきか、またその答えを活用する最適な方法は何か、学習しよう。 数字に強くなくても、賢明な選択のための数字の使い方を習得することは可能だ。
エリック・シュミット、ジョナサン・ローゼンバーグ著「How Google Works」より。
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
設計品質リーダーたちの生の声をご紹介②
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！
☑困難なテーマほどリーダーが行動し、周りの協力を得ながら推進する。
☑品質工学の手順で結果を出すだけでなく、得られた情報を元にどう改善すべきかを考察する重要性を学んだ。
☑コース参加メンバーで議論することにより異なる視点からの意見や他事業部での活動情報を得ることができる。
☑「提言書」としてまとめることで、改善活動の価値を自身で客観的に把握するとともに、上位者に簡潔に提案することができる。
☑品質工学の手順で結果を出すだけでなく、得られた情報を元にどう改善すべきかを考察する重要性を学んだ。
☑提言書は一定の雛形を用いて短時間で業務改善提案が可能なツールである。これを活用を推進することで、業務改善の面白さを実践しながら伝えていきたいと思う。
☑事実に基づく分析や、相手にわかりやすいデータの見せ方による説得力の大切さを学んだ。
☑仕組み一つでも設計者が、つい手を抜きがちなところを早めに指摘してもらえる効果がある。
☑上市後、如何に設計変更せずに済ませられるか、との視点が利益に繋がる。
☑課題を見過ごしたり、先送りにしていた。「変わらねば」との意識が強くなった。
☑これまで経験則や想像で手当たりに設計し、試作→評価→手戻り・再設計といった非効率的な設計・評価手法を改めることができると感じた。
☑効果金額の規模感を事前に知ることで、限られたリソースで会社の利益に貢献できる。
☑はじめは難しいイメージだったが、先生の説明で仕組みが理解でき、さらに実践で開発効率化に有益なツールであることが「発見」できた。
☑開発設計にとどまらず、QFD等の手法を営業や事業企画部門と共有して活用していく。
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。
2024/02/07
設計品質リーダーたちの生の声をご紹介①
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！
☑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。
2024/02/06
どの「品質」なのかによって、原因も責任部門も異なる
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。
なお、製造工程についても信頼性の問題が重要であり、上記の設計に含まれる。すなわち工程で規定される5M要素（材料、人、機械設備、方法、計測）に逸脱（間違いや変化など）が生じたときの影響を事前に想定して、工程設計にその対策を講じておく設計である。この工程の信頼性設計のチェックの用いるのが工程設計FMEA（PFMEA)である。
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。
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2024/02/05
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」を推進
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。
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
2024/02/04
通算3000テーマ以上指導実績 - ジェダイトのコンサルティング
株式会社ジェダイトでは、「わかりやすく、成果がでる」をモットーとして、国内製造業様の開発・設計の生産性と価値向上、人財育成を支援します。
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。
本職だけでも通算3000テーマ以上指導し、毎年50億円以上の活動成果を上げております（※顧客様試算数値集計）。
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、オンラインセミナー（ウェビナー）・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。
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2024/02/01
「とにかくセミナーの内容が濃い！初めて知ることも多くためになりました！」などお客様の声をご紹介！
セミナー・研修にご参加いただいたお客さまからの声をご紹介いたします。
いずれも受講後アンケートから得た、生の声です。ありがとうございます。
※全国対応いたします。
☑タグチメソッド、信頼性、統計、機械学習。何を聞いても的確に答えてもらえて、とても心強かったです。
☑本で読む100倍以上理解できました！
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☑品質工学の社内導入に当たっての前段階での本質的な説明部が丁寧で大変理解しやすかったです。
☑10年以上の疑問が一気に解けました。先生の講座を受けないと、何年も遠回りすることになります。
☑他の市販テキストには記載されていないことも含まれており分かりやすかったです。まず鶴田先生の本を読むべき。
☑こちらのつたない課題説明に対しても丁寧に紐解いて、自分の理解以上に整理いただけました。
☑以前他社でボールを飛ばす研修を受けたときには、手順しか理解できなかったが、この講座で真の意味がわかった。
☑交互作用にについて実験前、実験後の対応策を整理して説明してもらえた。このような相談相手が社内にほしい。
☑これまでは抜けだらけということが認識できて怖くなった。DRの前準備が大事ということがわかった。
☑社内でもすでに活動しているが、基本的な部分の抜けや勘違いがあったと感じた。
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☑質疑応答にたくさんの時間を割いたので、色々な視点・気づきがあり大変よかった。
☑何でも答えてくれるので、実は社外講師を鶴田先生おひとりに集約しました。
☑率直な感想は「もうちょっと講義を受けたかった･･･！」でした。分かりやすく、面白く、あっという間でした。
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