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物流先進企業とは:物流の関心度とは(その5)
◆物流先進企業とは 物流先進企業というとどの会社をイメージしますでしょうか。一般消費者であれば通販企業かもしれません。オーダーが入っ... -
物流サービスのメリットとは:物流の関心度とは(その4)
◆物流サービスのメリットとは 物流に限ったことではありませんが、他社にできない点、あるいはほとんどの会社が手がけていない点をアピール... -
チャンバーとは?意味や空調などの場面別に紹介!
チャンバーとは、「小さな部屋」「空間」といった広い業界で使われる言葉です。また、空調機器では空調用ダクトの中間に挿入され空気を均等に送... -
管理会計と物流:物流の関心度とは(その3)
◆管理会計との物流 財務会計は財務諸表を見ればわかりますが、物流コストは管理会計、つまり会社内でのマネジメントのための会計で認識する... -
物流で会社が儲かる:物流の関心度とは(その2)
◆物流で会社が儲かる 物流はサプライチェーン効率化のキーですから、物流で会社が儲かることは大いにあり得ます。 お客... -
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121)
前回から、「発想のフレームワークを使ってイノベーティブなアイデアを発想する手順」の次のステップで、かつ最後のステップである「切り取った... -
データ活用の可能性を高めるたった1つのこと データ分析講座(その200)
せっかく、データ集計したり分析したり、予測モデルを作って予測値をアウトプットしても、現場で活用されないことは多々あります。... -
物流の数値データ:物流の関心度とは(その1)
◆物流の数値データ 日本では昔から物流に対する関心度は低いと言わざるを得ません。物流に対する学問も確立されていません。物流の仕事をし... -
流れ生産:ジャスト・イン・タイム生産(その47)
【実践編 第2章目次】 第2章 流れ生産で工場に流れをつくる 1. 流れをつくる生産のライン化の手順2. 多工程持ちで... -
ジャストインタイムと荷量:グローバルロジスティクスを考える(その3)
◆ジャストインタイムと荷量 物流はサプライチェーンを支える重要なポジションですから、その要請を満たすように貢献することが課題です。そ... -
テーマ設定とギャップ分析 データ分析講座(その199)
データ分析・活用(データサイエンス実践)の「テーマ設定」の流れについて簡単に説明します。テーマ設定の入口は、現場の「お困り... -
フルコンテナをつくる:グローバルロジスティクスを考える(その2)
◆フルコンテナをつくる グローバルロジスティクスを考える上で海上輸送コストをいかにセーブするかが大変重要となります。それはグローバル... -
技術士第二次試験対策:インプットの受験勉強とアウトプットの受験勉強
1.インプットの受験勉強とアウトプットの受験勉強とは 【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... -
効率的な海上輸送:グローバルロジスティクスを考える(その1)
◆効率的な海上輸送 最近では海外が大きな市場になって日本の製造業はこぞって海外進出しています。従来は海外で生産した方が安くできるとい... -
データ分析上必須な2つのロジカルシンキング データ分析講座(その198)
ビジネス必須のスキルとしてロジカルシンキングというものがあります。系統図法という名称で呼ばれていたもので、昔から日本の製造... -
仕様書で決まる価格:物流の適正価格とは(その3)
◆仕様書で決まる価格 物流事業者は仕様書に沿って価格を提示します。物流業務をアウトソースする際に完成度の高い「仕様書」をどこまで提示... -
継続性を持たせる「データドリブン化」の仕組み データ分析講座(その197)
データによる継続的改善を実現するには、どのような仕組みを作ればいいのでしょうか。このような話しをすると、クラウドなどのアー... -
流れ生産:ジャスト・イン・タイム生産(その46)
【実践編 第2章目次】 第2章 流れ生産で工場に流れをつくる 1. 流れをつくる生産のライン化の手順2. 多工程持ちで... -
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120)
前回までに「整理するフレームワークで整理・構造化した知識の中で焦点を当てる重要部分を切り取る」を解説しました。今回からは、「発想のフレ... -
販売力を高めるデータ分析とは データ分析講座(その196)
ビジネス系のデータ分析・活用(データサイエンス実践)を「ビジネスアナリティクス」という用語で表現したりします。このビジネスアナリティク...