新着解説記事

◆ ビジネス貢献できないデータ分析、ビジネス成果は金額で 　ここ10年、次のような合言葉とともにデータ分析者が増えています。 「データがあるか...

　前回のその41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 【3.10　品質課題解決の順序】 （1）中国工場での品質改善...

　今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す。 　製品開発上でヒアリングする目的は製品の要求品質を掴むためですが、問題は営業任せで製...

◆ データ分析のビジネス貢献を阻害する7つの問題 　何のためにデータ分析をするのでしょうか。ビジネスの世界で考えた場合は、ビジネスに貢献する必要があ...

【連載目次】 1. メカトロ設計(その1) 一寸先で擦り合わせ 2. メカトロ設計(その2) 論より知恵、知恵は図面へ ...

3.仕組みを改善する基本 ◆ 工場内を誰にも分かりやすくする方法 　例えば、私が友人の「川上さん」に連絡を取りたいと思ったとします。スマホの電話番...

　前回のその40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 【3.9　必要なデータは取れているか、活用出来ているか】 　...

◆ データ分析は脇役、課題解決の道具 　「社内に溜まっているデータを使って何かしろ！」「外からデータを買ってきて、何かできないか？」と言われても、言...

【連載目次】 1. メカトロ設計(その1) 一寸先で擦り合わせ 2. メカトロ設計(その2) 論より知恵、知恵は図面へ ...

　前回のその39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 【3.7 問題点を分かっていない】 　ここまで全体を俯瞰（ふ...

◆ とりあえず、業務プロセスを捉えよ！人の動きの見えないデータ分析に納得感は生まれない 　「いくらデータ分析をしても、目立ったビジネス成果が生まれな...

　前回のその38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     【3.6 中国工場での人材マネ...

　今回からKETICモデルの「思考」の中の、「知識・経験を関係性で整理する」について解説をします。前回までに解説した時系列や物理量などで整理した要素を...

【連載目次】 1. メカトロ設計(その1) 一寸先で擦り合わせ 2. メカトロ設計(その2) 論より知恵、知恵は図面へ ...

◆ 人の顔の見えない分析にリアリティは望めない 　データ分析結果が活用されないのは、何がいけないのでしょうか。分析のレベルが低いのでしょうか。データ...

  　溶融溶接を行うと下図のように、材料は溶解・凝固過程を経た溶接部、その周辺の溶接による熱で組織や機械的性質に変化を生じた熱影響部(HAZ：...

◆ データ分析は「最初は誰も信じてくれない」小さくはじめ大きく波及させよ 　就職して私が配属された部署は、幸いにもデータ分析・活用の歴史の長い組織で...

　前回のその37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       【3.6 中国...

◆ 分析結果を丸投げされ困惑する現場の人々 　データ分析した結果を見える化すれば何とかなるでしょうか。日販や受注件数、コンバージョン数などの指標や、...

  　今回は、ロボット導入の設備投資の際、補助金を活用するケースを想定し、国・自治体のロボット導入に関わる補助金制度・税制について解説します。...