生産現場の改善

前回、AIを先生ではなく壁打ち相手にする使い方について書きました。今回は、実際にやってみて感じている、正直な悩みについて書きたいと思います。

前回、「データを活かして現場を改善する」土台がなければ、AIをいくら使っても機能しないという話を書きました。今回は、その土台があることを前提に、「AIとどう付き合うか」を考えてみます。

前回のブログで、「データを見ても動かない現場、動いても本質に届かない現場」について書きました。ある雑誌で同じ構図が数字として出てきて、私の思いを裏付けることができました。その数字を紹介しながら、前回書いた話とどう重なるのかを見ていきたいと思います。

雑誌、MONOist「データは取れるがつながらない　ものづくり白書に見る製造業DXの課題」を読んで、DX導入の前に、現場でデータを読み解く力の醸成について考えてみました。製造現場の改善に関わる人の参考になればと思います。

製造業の現場において、製品の品質は企業の信頼や収益性に直結する重要な要素です。不良削減のための基本的な考え方として、「不良発生ポイントの特定と対策」、「傾向の可視化」、「重点項目への直接コミュニケーション」という3つのステップに焦点を当て、その有効性について書いてみみます

工程不良は工場において悩ましい問題の一つです。不良に対する対応を、前の記事では製造現場での話を主に書きましたが、今回は「正しい設計とは」を中心に書いてみます

ものづくりに関する記事を書いています。工場において工程不良は悩ましい問題の一つです。今回は工程不良の変化（良化・悪化）を確認した場合の管理者としての対応を考えてみます。

工場において工程不良は悩ましい問題の一つです。工程不良不良には２種類あります（１）突発的不良（２）慢性的不良。対策はそれぞれについて異なるアプローチが必要です。今回はその２回目（２））慢性的不良について考えてみたいと思います

工場において工程不良は悩ましい問題の一つです。工程不良不良には２種類あります（１）突発的不良（２）慢性的不良。対策はそれぞれについて異なるアプローチが必要です。今回は（１）突発的不良について考えてみたいと思います

工場の生産計画。１日の生産台数をどうやって決めていますか？生産が遅れるのが嫌なので、余裕を持った計画立てていませんか？これをすると、工程の問題点が隠れたり、改善意欲を低下する可能性が高くなります。