2024/11/30

【コースご案内】人的資本たるリーダーを育成、育成活用方法を仕組み化、組織風土を醸成①

  前回のお知らせでは、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やメリットが生まれるのかについてお話しました(株式会社ジェダイトHPから前号記事がダウンロードできます)。

 今回はさらにコースの具体的内容についてお伝えしましょう。

●製造業における競争軸である「人的資本」とは? 
 製造業においては今や製造そのものではなく、それを作り出すための設計情報、プロダクトデータの創造、生成、そのための企画や計画が付加価値のポイントとなっています。このような価値を生み出せる人財、すなわち人的資本(Human Capital)が競争力の源泉となっています。
 私たちは景気に左右されることなく自ら成果が挙げられるような、強い経営実行部隊をつくり上げていかなければなりません。

●そのために、どんな支援が受けられるのか?
 弊社では、大手製造業様において人的資本たるリーダーを育成し、育成活用方法を仕組み化、組織風土を醸成してきました。製造業における技術の面での経営実行、およびその牽引役となる人財を設計品質リーダー(DQL)と呼んでおり、DQL育成コースを通じて通算約20年間*、育成・事業成果の実績を積み上げてまいりました。 *前職からの通算。
 これからお話する数値や内容は、にわかには信用できないかもしれません。しかしこれらはすべて事実です。そもそもこのような数値を堂々と公にしているところはとても少ないのです。


●DQL育成コースでどれくらい効果がでているの?

👉関西 電気関連機器メーカー様 38名  57億円
👉九州 樹脂成型品メーカー様 28名  19億円
👉関西 素材加工品メーカー様  7名  29億円 他

 これらはもちろん、弊社が勝手に見積もっているわけではありません。実践企業様自身によって活動期間中に単年度効果を算出し、経営幹部様確認済の数値です。本職だけでも、24年度まで8年間で5社14期100名以上のリーダーの育成に関わり、テーマ平均約1億円(中央値5,000万円)、合計130億円以上の効果を試算計上してまいりました。

(その②につづく)

2024/11/27

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!⑦

  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。


■講師、募集件数、お問合せ、費用について
 講師は、弊社代表で技術士(経営工学)の資格をもつ、鶴田が責任を持って務めさせていただきます。あらゆる製品、課題のテーマを指導するには、広い管理技術(経営工学)、固有技術、そして人間力が必要です。本職7年間だけでも3000件以上の指導実績のある下名におまかせください。

 しかし残念ながら、下名ひとりでは数多くの企業様に対応することができません(空き枠のみ不定期募集)。そこで、人財、組織を本気で強くしようという決意と、ご予算のある会社様のみ対応させていただきたいと考えております。
 現時点で、最大【2社様】まで追加募集いたします。定数に達した場合は年単位でお待ちいただくこともございますので、予めご了承ください。

 ご連絡は、意思決定権者様または権限委任された方から弊社HPのお問い合わせフォームへお願いいたします。その後必要に応じ、リモートシステムでの打ち合わせを設定させていただきます。
※とにかく話だけ聞きたい、情報だけ取りたいという要望にはお応えすることはできません。ただし、簡単な質問にはメールでお答えできます。

費用は人数や内容によって異なりますが、費用例については弊社HPの「提供サービス。料金」のページをご参考としてください。
ご連絡先: info@data-engineering.co.jp

2024/11/26

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!⑥

  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。


■どのようなテーマに取り組むのか(多い例)
☆新製品開発による売上利益の拡大
☆製品開発遅れによって発生する市場機会損失の低減
開発期間短縮、出戻り防止等による、価値創造リソースの創出


 えっ?品質工学はテーマにないの?と思いましたか?
品質工学や統計・信頼性手法、コンピュータシミュレーション、AI、DX化などは手段として上記テーマとして含まれますし、セミナーでも扱います。ただ、手法ありきではないのです。

 設計品質リーダーとなった受講生の方々は、組織の中で中核的な存在となり、コース修了後も改善、価値創造の活動を推進し、後進育成に活躍されています。そのまますぐに開発、設計部門のマネージャーやプロダクトマネージャー等の責任ある立場に昇進される方も多いです。もちろん、本人の市場価値の向上から転職を検討される方も出てきますので、その点は御社において適正な人事評価や希望する業務へのマッチングなど人財を繋ぎとめる努力も必要です(適宜ご相談に乗ります)。

 これらのリーダーを中核として組織風土を着々と変えながら、自律的でイノベーティブな組織を実現してゆきましょう。

2024/11/25

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!⑤

  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。


■組織として得られるもの

DQL育成コースの運営を通じて、御社組織内で以下のような成果物が得られます。

☆提言テーマを達成することによる事業成果(前述)

☆提言テーマ内に含まれる新しいしくみ、システムの蓄積(主に開発システム、設計品質管理のしくみ等)

☆リーダー人財育成運営のしくみ

☆自律的で創造的な経営実行部隊、その牽引役、将来のプロダクトマネージャー候補、組織風土

☆社内改善事例の蓄積

☆社内教育資料の蓄積

☆人的資本の開示とそれによる金融市場からの資金の調達 等々

(その⑥につづく)

2024/11/24

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!④

  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。

■DQL受講生が得られるもの

☆効果が大きく実効性のあるテーマ設定方法(専用ワークシートあり)→これによって自分で仕事を作れる、価値を生み出せるリーダーになれます!

☆経営者にも得心のいく効果試算方法、それに伴う成果定量化意識


☆新テーマ提案のプレゼン力(決められた時間で、ロジカルに、説得力をもって)

☆周りを巻き込んで規模感のあるテーマを遂行していく実行力、責任感、リーダーシップ

☆率先して活動を推進することによる自信と、周りからの信頼、それによるさらなる成長のループ

☆さまざまな品質・生産性改善手法、製品企画手法、アイデア発想法、データ解析などの技術的スキルおよびそれらの有効な活用法(※通常これだけをうたっているセミナーが多いことに注意してください)

☆ともに改善、価値創造を実施してきた仲間、社内外人脈

☆そのほか数え切れないほどの体験やスキルを、活動を通して獲得しています。ぜひ受講生の、生の声をご覧ください(弊社HPのトップページ中ほど)。

(その⑤につづく)

2024/11/23

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!③

  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。

■DQL育成コースの内容

 弊社の提供するDQL育成コースの概要をお伝えご紹介します。コースは部門から選抜された候補生を対象に、1年間(フォローアップを含めて2年間)で行います。1年目前半の半年は、開講式(講演)、設計品質手法やテーマ設定・効果試算方法等のセミナーとテーマ提言書作成指導を行います。後半の半年はテーマ実行とそのコンサルティング(必要に応じ追加セミナー)を行います。

 半年ごとに、テーマ提言書報告会(幹部によるテーマ実施の確認)と成果報告会(進捗と効果試算金額の確認)を実施します。効果の大きい規模感のあるテーマを実施するため、実践は通常2年目以降も続きます。そのためのアフターフォローも実施しています。

 本活動に先立って社内の地ならしのための全体講演会を実施することも多いです。運営は御社で事務局を選出していただき当方のアドバイスをもとにお手伝いいただきます。

 この2年をサイクルとした活動を毎年新しい受講生を入れながら繰り返していきます(n+1期生の1年目と、n期生の2年目は同時並行)。こうしてリーダーの数が徐々に増え、またリーダーが経験知識を後進に伝えていくことで、全体組織に改善や価値創造の意識が伝染していきます。

 そのような継続的な活動の末得られるのが、自律的で変化に強い組織風土です。これはいわば組織のDNAであり、一朝一夕で得られるものではありません。だからこそ投機的にではなく、継続的な活動で強い組織を作ることは、すぐには他社に真似できない競争力を生むのです。

 本活動の成果は単年度毎に試算集計されますので比較的短期にも成果は見えますが、それだけではなく上記のような継続的活動によって強いワンチームを作り上げ、それにより持続可能な経営を実現していくことが本来の目的です。

 正直なところ、本コースは今までのセミナーやコンサルトとは全く異なる方法ですので、変わる気のない組織や企業様にはお勧めできません。逆に昨今の変化を先取りして、御社の人財育成・活用の成果を何倍にもしていきたい企業様には、是非お勧めいたします。

(その④につづく)

2024/11/16

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!②

 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?

 このような日本的経営環境においても人的資本経営で後れを取らないように、いやむしろ強みに変えて行けるようにしなければなりません。弊社株式会社ジェダイトでは、大手製造業様において人的資本たるリーダーを育成し、自律的に価値の生み出せる、稼げる人財を増強し、一過性の活動にならないように育成活用方法を仕組み化、組織風土を醸成してきました。

  弊社ではこのような、製造業における技術の面での経営実行、およびその牽引役となる人財を「設計品質リーダー(DQL)」と呼んでおり、前職(大手電機メーカ)から本職まで 「DQL育成コース」を通じて、通算約20年間、育成・事業成果実績を積み上げてまいりました。

 これからお話する数値や内容は、にわかには信用できないかもしれません。しかしこれらはすべて事実です。そもそもこのような数値を堂々と公にしているところはとても少ないのです。他に検討されているコンサルトやセミナー会社があれば、ためしに以下のような数値が出せるか質問してみてください。
 
 本職(株式会社ジェダイト)だけでも、23年度現在で【8年間で5社14期100名以上】のリーダーを育成し、【テーマ平均約1億円、中央値5000万円】、合計130億円以上の効果試算を計上しております。これらは、企業様自身によって【単年度効果】を試算し、経営幹部様確認済の数値のみを集計したものです。
※参考: 上記企業様の規模は年間売上100億円〜1兆円程度。

 このような成果をコース修了後も継続的自律的に挙げていけるようなリーダーを育成し、しくみ化しています。

(その③につづく)

2024/11/14

【長文注意!!】効果的な人財育成と業績改善にご興味ある会社様は、 この記事はとても重要です!①

 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。

 いっぽう我が国においては、成熟企業を中心に解雇規制が厳しく、雇用の安定を求め、組織風土を重要視するメンバーシップ型の就業慣習が根強く存在します。これは一見、人的資本を含む経営変革のスピード感が乏しい、我が国の弱みのようにみえるかもしれません。しかし組織の持続可能な競争力は、投機的で流動的な人財獲得競争よって達成されるのではなく、変化に強く自律的に価値を生み出せるような人財を多数抱えることによって達成できるのではないでしょうか。自律的なリーダーを中心に継続的に自らの力をつけ、それを組織全体に伝染させて行く組織風土です。終身(長期)雇用を前提としているからこそ、このような継続的活動によって、しなやかで強い、持続可能な企業活動が可能となります。

(その②につづく)

2024/11/12

「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た」などのの生の声をご紹介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!

☑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。

☑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。

☑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。

技術者のリカレント教育もお任せください! 

2024/11/11

「生産性の高い組織をつくることができると感じた」などの生の声をご紹介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!

☑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。

技術者のリカレント教育もお任せください! 

2024/11/10

品質問題の根本原因をつきとめて対策を立案するには

  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。


1)は、標準どおりの作業で、図面どおりモノが作れる製造工程の工程能力(設計中央値に近いものを数多く作れる能力)の問題である。工程設計を行う生産技術部門によって実施する、工程設計段階の問題である。もう1つは実際にその工程を運用、管理する製造工程内の品質管理の問題である。前者の設計がうまくいっていないと、後者の活動の効果は限定的であるのはいうまでもない。
 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。

2024/11/09

大量のデータを、事業貢献のために迅速に利活用するには?

 

聞き手

ジェダイトさんは社名の由来にもあるとおり、日本産業にこだわりを持っていますね。


つるぞう

その通りです。日本の一人当たりGDPは、3万3800ドルで、これは台湾、中国より高いものの、韓国には追い越されました。OECD加盟国34か国で21位です(2023年度)。

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、企業の内部留保の問題も大きいですが、やはり付加価値を生むために日本企業の「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」や「生成AI」が次の柱として取りざたされています。

つるぞう

ひと昔前までは、ビッグデータはGoogleやAmazonのような超巨大企業やプラットフォーマーが中心に扱っていましたが、近年のAIやコンピューティングの更なる進化で、大企業を中心に多くの一般企業でも活用がされるようになってきました。以前はデータを「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、まだまだ少なかったのです。

聞き手

データサイエンスやAIは、どれほど事業成果につながっているのですか。

つるぞう

企業によってばらつきが大きく、ざっくり言えば二分化しつつあります。その理由は、データサイエンスやAI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。早くからこのような人財やシステムに投資してきた企業と、そうでない企業の差が表れつつあります。

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

以前から弊社ではデータサイエンスとは呼ばずに、データエンジニアリングとしていました。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。これらの活用に重きを置いてきたのです。

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

その通りですが、最近では生成AIがより身近になってきたことで、ボーダーレスになってきた感じです。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。さらに、生成AIを活用すれば、商品企画やアイデア発想は飛躍的に効率化できます。

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。ただし改善や問題つぶしだけでなく、新しい価値の創造が必要です。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ることで、これまで無駄にしていたリソースが生まれます。そのリソースをより価値を生み出す仕事に振り向ければよいのです。

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。また最近では、生成AIを活用した品質機能展開QFDや、アイデア発想などにも力を入れています。

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。


2024/11/06

「設計品質、開発テーマ企画等のスキルアップを図りたい」などにお応え!

  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
 ☑技術者の品質工学や統計解析のスキルアップを図り、実務に展開したい
 ☑技術者の社内教育の体系を作成し、運用したい
 ☑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
 ☑社内に設計品質(品質工学等)の啓蒙を図りたい
 ☑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!

2024/11/04

【AIで何かやれ!と社長に言われたら】MTシステム 入門・演習コース(オンライン)

  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実施中。

さらに、実務ですぐに活用できるように、演習で使用している、アングルトライ社の高精度高速解析ソフト(127項目・10,000データ版、定価125,000円税別)を1ライセンス進呈の限定特典つき。
こちらからパンフレットをダウンロードいただけます。

実施形式 オンライン講義形式、15名様程度まで受講可能。Excel付きのPCを1~2名に一台ご用意いただきます。
特 典(数量限定) すぐに実務で活かせる!演習で使用した、アングルトライ社の高精度高速解析ソフト(127項目・10,000データ版、定価125,000円)を1ライセンス進呈。その他、多数特典あり。詳細パンフレットにて。
費 用 345,000円(1日間)+消費税。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。

2024/11/03

AI活用や設計DXに走る前に!重要な事業改善・実践テーマの設定

 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。


LEVEL1 事業性の問題・・・コンセプトデザイン
 その製品やサービスがお客様に受け入れられて、製品が売れ、もうかるのかどうか、事業が継続できるのかどうか。つまり、企画の問題である。「よい品質」とは、顧客の要求に合致していることに他ならないので、すべてのスタート点はここにある。手段ではなく、どのような機能、どのような効用の製品やサービスを提供していくのかというテーマである。管理技術ではQFD(品質機能展開)、アイデア発想法、企画の7つ道具などがそのツールとなる。市場調査の手段として、IoT、ビッグデータ、AIを活用するデータサイエンスの分野も喧しい。なお、品質工学では「よい品質」における「価値・効用」の部分、すなわち「機能そのもの」は扱っていない。

LEVEL2 実現性の問題・・・システムデザイン
 顧客の要求が分かり(あるいは想定でき)、目標とする製品やサービスが定義できれば、次にそれを技術的に実現する必要がある。いわゆる研究開発による機能の実現、性能・エネルギー効率の確保の問題である(要求性能に信頼性やコストや環境性等が含まれることも多い)。これはできるだけ企画に先行するほうがよい。新しい方式を立案(発明、流用)し、どのような方式が良いのかを比較検討する。コンピュータシミュレーションや部分的なプロトタイプによる実験も含む。技術者の固有技術、知識、経験、センス、意欲などがモノをいう世界だ。最終的には特許などの知的財産権の独占につながるのだから、手法だけで答えが出る世界でないのは明らかだ。管理技術では、TRIZ、アイデア発想法などがそのツールとなる。信頼性の机上検討ではFMEA、FTAなどの信頼性工学を活用する。原理やメカニズムを解明するフェーズでは実験計画法や統計的手法を用いることもある。

LEVEL3 評価の効率化の問題・・・機能性評価
 考えたシステムの妥当性(特に機能の安定性)を効率よく確認できなければ、それを効率よく比較・改善することはできない。また、開発・設計の初期段階では、性能は見えても信頼性や寿命が分からないことは多い。長時間の信頼性試験、寿命試験に頼らずにこれらを短期間で見極めることは、開発の効率化に大きく寄与する。また、規定の開発期間内に多くのトライアンドエラーが可能となり、性能や信頼性のレベル向上にも寄与する。管理技術では品質工学の機能性評価(機能定義、ノイズ因子、SN比)がそのツールとなる。

LEVEL4 改善の効率化の問題・・・パラメータ設計
 同じシステム内においても、寸法や材料などの設計パラメータの条件変更により特性(ばらつきや平均値)を改善できる場合が多い(特に初めて採用したシステムの場合)。設計パラメータの条件の組合せの評価を効率的に行いたいというニーズがある。そのため直交表を用いることが多いが、一部実施実験である直交表での最適条件(候補)がはたして、実際の(仮想的には全条件を実施した場合の)最適条件と一致するのかどうかが問題となる。これを再現性という。すなわち、どこまで改善できるかはLEVEL2の基本設計にかかっているが、それを効率よく改善できるかどうかは、LEVEL3の評価の問題と、LEVEL4の再現性の問題である。管理技術では品質工学のパラメータ設計(機能性評価に加えて、直交表、要因効果図、確認実験、その他再現性確保のための手法)などがそのツールとなる。品質工学の研究会等ではいきなりこのレベルの話から入ることが多いと感じる(もちろん前提がきちんとあって、説明できるのなら問題はないのだが、直交表などのツールに振り回されているものも散見される)。

 これ以降にも詳細設計に入ってからの各スペックのバランスやトレードオフの問題もある。これらは多目的最適化や許容差設計の分野となる。事業ありき、システムありきでの仕事が中心の場合、このレベルの課題が出てくることは確かである。詳しく知りたい方は弊社のセミナーやコンサルを利用いただきたい。

2024/11/01

AI?DX?その前に基礎を徹底的に!若手技術者向けの設計品質講座(6か月コース)

 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、


「もっと早く知っていればよかった!」

という感想が多かったです。
そりゃそうです。これまでは自己流の開発の進め方、データの取り方で、不十分な解析しかできておらず、非効率や手戻りのムダだらけだったわけですから。



対象は、統計的手法初心の若手技術者中心で、内容は以下のようなカリキュラムです。初めてでも無理なく中級クラス(実務で活用できる)に到達できます。後半の3か月は各自のデータ分析の具体的相談にのり、ディスカッションを通じて理解を深めます。

6か月コース(月各1日6時間)
1,2月目
 統計の基礎(基礎知識から区間推定、回帰分析まで)
3か月目
 重回帰分析と応答曲面法
4,5,6か月目
品質工学(設計品質の重要事項、機能性評価とパラメータ設計)
※個別ディスカッション付

上記同社にてさらに受講メンバーを入れ替えて実施予定です。
彼らの中から将来設計品質リーダークラスの人財が出てくることでしょう。