新着解説記事・事例記事
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ビジネス・インテリジェンスツールとは データ分析講座（その35）
◆ ビッグデータ駆動型を目指し、ビジネス・インテリジェンスツールを導入 「ビッグデータ駆動型を目指し、BIツールを導入したけど成果が出ずイライラす... -
MAG溶接、MIG溶接、TIG溶接 金属材料基礎講座（その29）
溶融接合は材料の一部を加熱して溶解し、溶加材などを加えて溶接する手法です。 そして酸化防止のために二酸化炭素やアルゴンなどのシールド... -
顧客満足度を高めるためのアクション 顧客の声から顧客の価値へ（その6）
【顧客の声から顧客の価値へ、連載記事へのリンク】 ボイス・オブ・カスタマー 目的やゴールを達成するためのプロセス &nb... -
メッキ厚不具合が発見できなかった理由とは
前回の記事：事例：メッキ厚不良に続いて解説します。 メッキが終わった製品は、1度加工業者の工場に戻り、メッキ外観のチェックと修正をした後に梱包し... -
物流商品を提供するとは メーカー物流の勘所（その4）
◆ 在庫管理の考え方 皆さんが物流会社の立場で顧客の仕事を請け負う場合、「在庫管理」という業務についてどのように考えますでしょうか。 在庫管理... -
荷姿とは運搬具である メーカー物流の勘所（その3）
1. 容器モジュールの統一 サプライヤーごとに容器モジュールが異なることがありますので、これを統一しないまま取り組むとトラックに混載ができないこと... -
接合の分類 金属材料基礎講座（その28）
板や棒やパイプなどの金属材料を接合する方法は大きく分けてボルト・ナットなどで締結する機械的接合法と溶接のように材料の一部を溶解・凝固過程... -
要因分析とは データ分析講座（その34）
◆ 異常な指標（KPIなど）の原因を探る「要因分析」 2つのアプローチ 指標（KPIなど）をモニタリングしていると、これはおかしいという場面に出く... -
清掃・清潔の基準 儲かるメーカー改善の急所101項（その16）
2.モノづくり〈現場改善の基本〉 ◆ 清掃・清潔の基準 清掃や清潔のレベルは会社によって様々です。帰り間際の掃き掃除くらいしかしない工場もあれば... -
鋳造材と展伸材 金属材料基礎講座（その27）
金属製品を扱う時に、材料を製造工程の違いから鋳造材と展伸材(圧延材など)に分ける時があります。鋳造材は溶けた金属を鋳型に流して成型するので、複雑な形... -
時系列データ データ分析講座（その33）
◆ 異常検知とデータ分析は、切っても切り離せない モニタリングする指標の多くは、時系列データといわれるものです。時系列データとは、一定間隔（例：1... -
汎用フライスとマシニングセンターのあるべき使い分け 伸びる金型メーカーの秘訣 （その40）
今回紹介する機械加工メーカーは株式会社O精密です。同社はマシニングセンターや汎用フライスなどを使って、中部地方の機械設備メーカーなどで使用される機械... -
鋳造の分類 金属材料基礎講座（その26）
◆ 鋳造の分類 金属を溶解して型に流し込みこれを凝固させて製品を得る工法を鋳造と言います。そしてこの時出来た製品を鋳物と言います。鋳造の最も単純なモデ... -
中国工場の実状を知る、部品・材料について 中国工場の品質改善（その23）
【第2章 中国工場の実状を知る】 【部品・材料】 前回のその22に続いて解説します。 3Mの三つ目は、部品・材料です。中国工場の部品・材料に... -
MVP（minimum viable product：実用最小限の製品）とは 新規事業・新商品を生み出す技術戦略（その57）
1. 新規事業や新商品の立ち上げは、なぜスピードが問われるのか 新規事業や新商品の立ち上げをミッションに活動する際に必ずといっていいほどトップから... -
ビッグデータにまつわる病とは
以前、ビッグデータの研究会で、私がデータ分析において過ちを犯していたことを思い出しました。ある画像データ1万枚を、良不良を判別するために解析精度がな... -
回復と再結晶 金属材料基礎講座（その25）
【目次】 金属材料に圧延や鍛造などの加工を行うと、材料中にひずみや転位が蓄積されて加工硬化していきます... -
特許権と企業経営 知財経営の実践（その47）
1. 知財の持つ価値 知財経営の実践については、その重要性が参考文献のように報告されています。〔1〕〔2〕知財の活用を、企業経営においては、常に意... -
現場を無視した指標設計 データ分析講座（その32）
◆ 現場を無視した指標（KPIなど）に未来はない KPIなどのビジネス指標を設計するとき、最大限注意すべきことがあります。それは、現場の「意見」や... -
目的変数、説明変数とは データ分析講座（その31）
◆ データで売上拡大を目指すなら、「目的変数」と「説明変数」を意識することが何よりも重要です。 データ分析では、「目的変数」と「説明変数」という用...
