新着解説記事・事例記事
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前年踏襲という意味不明なロジックとは データ分析講座（その206）
予算などの計画値を考えるとき、前年同又は前年比1.1倍みたいな立て方があります。 例えば…… 前年... -
技術士第二次試験対策：業務内容詳細で書く事とは（その１）
１．内容が明確に伝わる文を書く 【特集】技術士第二次試験対策：技術士第二次試験に関する記事まとめページはこちら！口頭試験や論文対策な... -
物流価格見積り：物流購買の勘所（その８）
◆物流価格見積り 物流はコストとしての認識が強いですから、一番興味があるところではないでしょうか。物流購買の勘所（その８）で、価格見... -
物流RFPの実行:物流購買の勘所（その７）
◆物流RFP（Request for Proposal）の実行 物流購買では業務を発注する先を選ぶ必要があります。まずは候補会社選び... -
RFIの実施：物流購買の勘所（その６）
◆RFI（Request for Information）の実施 有名な会社だから発注する、といった短絡的なソーシングはやっていない... -
ビジネス要因分析の統計的因果探索 データ分析講座（その205）
最近のデータ分析やモデル構築では「予測を当てればいい！」という風潮もありますが、確かに当てるだけであれば、それで問題ないで... -
物流ユーザーの役割:物流購買の勘所（その５）
◆ 物流ユーザーの役割 物流サプライヤーと直接接する部署として「購買部門」が挙げられます。購買部門の主な役割は物流サプライヤーの選定... -
流れ生産：ジャスト・イン・タイム生産（その49）
【実践編 第3章目次】 第3章 平準化で生産の波を小さくする 1. 生産を平準化する←今回の記事2. 多品種対応のため段... -
物流サプライヤーを探す:物流購買の勘所（その４）
◆物流サプライヤーを探す 物流購買を行うに当たって調査が必要になってくる物流サプライヤーには、保管業務を実施してもらう倉庫事業者、輸... -
物流管理という購入品目:物流購買の勘所（その３）
◆ 物流管理という購入品目 多くの会社が物流のわかる人財を育成できずに苦労している実態があります。理想は社内にしっかりと物流をマネジ... -
機械学習ABテスト データ分析講座（その204）
最もシンプルなデータ活用の1つがABテストです。A案とB案のどちらがいいのかをデータで判断する、という感じのデータ分析・活... -
物流購入品目の整理：物流購買の勘所（その２）
◆物流購入品目の整理 よくあるパターンとして、同じ品目をそれぞれの部署がばらばらの価格で購入しているということが挙げられます。これを... -
最近注目を浴びてきた説明可能AIとは データ分析講座（その203）
機械学習で構築した数理モデルが、ブラックボックス化するケースは少なくありません。そのような中、最近よく聞くキーワードに「X... -
物流アウトソースの留意点：物流購買の勘所（その１）
◆物流アウトソースの留意点 皆様の会社では何かしらの物流業務の外注化を行っているのではないでしょうか。今回は、物流アウトソース化にあたり注意す... -
イノベーションの発想 普通の組織をイノベーティブにする処方箋 （その123）
前回、前々回に引き続き、今回も「切り取った知識の重要部分を発想するフレームワークを使って、イノベーションを発想する」にもとづき、日々の... -
物流の学問的研究：物流の地位向上とは（その６）
◆物流の学問的研究 物を効率的に流通させていくことは重要です。しかし何故かこの点が学問的に研究されていないようです。重要な物流が社会... -
データ分析の初学者と自動機械学習 データ分析講座（その202）
ここ数年、色々なAutoML（自動機械学習）が登場してきました。有料版で勢いがあるのがDataRobotです。GoogleもIBMもM... -
物流業の知名度向上：物流の地位向上とは（その５）
◆物流業の知名度向上 一部の物流企業がテレビCMを打っています。これはその会社だけではなく、物流業の知名度向上に役立つ活動だと思いま... -
他業種とのコラボレーション:物流の地位向上とは（その４）
◆他業種とのコラボレーション 物流を認めてもらうためには、価格以上のパフォーマンスを示すことが重要です。そして、価格以上のパフォーマ... -
平準化：ジャスト・イン・タイム生産（その48）
【実践編 第3章目次】 第3章 平準化で生産の波を小さくする 1. 生産を平準化する←今回の記事2. 多品種対応のため段...
