新着解説記事

◆ 挑戦的な研究開発：ムーンショット型研究開発事業について感じたこと 　今回は、内閣府が主導する「ムーンショット型研究開発制度」の話題です。 　ム...

  　これまで問題解決のフレームワークとして、リーンやシックスシグマ、そしてDFSSについて解説してきました。今回は、新たな問題解決のフレーム...

　前回のその46に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 【3.13 顧客工場監査を利用する】 　中国工場の改善に活用...

◆ 失敗を許すR&Dテーマ 　クライアント先の開発現場で次のような相談をされることがあります。 うちの会社は成功することが前提。失敗を...

  ◆ ビッグデータ活用が上手くいかない時、データ分析・活用の2層構造を理解すればスッキリする 　ビッグデータが叫ばれてから、データ分析やデ...

  　【目次】 1. 多工程受注生産の生産管理 2. 何が利用を難しくしているのか 3. 内示情報で受注生産 4. リードタイムと...

◆ 受注履歴から探る新規顧客ターゲット選定のためのデータ分析 　受注に関するデータはどのような会社にもある価値のあるデータです。これがなければ売上が...

  ◆ 小売の売上分析、2つの指標だけで考える小売業の「データ分析的な戦略」 　実践的なデータ分析・活用の話題です。小売店対象のお話で1店舗...

  　【目次】 1. 多工程受注生産の生産管理 2. 何が利用を難しくしているのか 3. 内示情報で受注生産 4. リードタイムと...

　前回のその45に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方   【3.12 中国要因事例】 　(2) Mac...

◆ 見える化のその先へ進むために、データ分析活用上必要なこと 　「見える化」の掛け声とともに、何かしらのデータ蓄積基盤を整備し「見える化」に向けて動...

  　【目次】 1. 多工程受注生産の生産管理 2. 何が利用を難しくしているのか 3. 内示情報で受注生産 4. リードタイムと...

　前回から時系列や物理量で整理した知識を、それらの関係性で考えることについて解説しています。今回もその解説を続けます。 ◆関連解説記事『技術マネジメ...

  　【目次】 1. 多工程受注生産の生産管理 2. 何が利用を難しくしているのか 3. 内示情報で受注生産 4. リードタイムと...

◆ あなたの会社のセールスアナリティクス、現状とこれからを知るためにすべきこと 　データ分析がマーケティングや営業でどこまで活用が進んでいるのか正確...

3.仕組みを改善する基本 ◆ 活動を広めるコツ 　モノづくりは目で見えるところが多いので、とても分かりやすいですね。しかし見えるところだけではあり...

　【目次】 1. 多工程受注生産の生産管理 2. 何が利用を難しくしているのか 3. 内示情報で受注生産 4. リードタイムと待ち時間 ...

　前回は、顧客データ収集方法とヒアリング方法について解説しました。今回はヒアリングからのまとめ方を解説します。 　顧客からのヒアリング結果を整理して...

◆ データ分析の価値は、分析結果を活用する現場のビジネス成果で決まる 　データ分析やその結果は何かに活用されて初めて価値が生まれます。活用されなけれ...

  　【目次】 1. 多工程受注生産の生産管理 2. 何が利用を難しくしているのか 3. 内示情報で受注生産 4. リードタイムと...