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課題意識を持つ環境に自らを置く 普通の組織をイノベーティブにする処方箋 （その77）
現在KETICの最初の2つ、知識（Knowledge）と経験（Experience）に基づき、思考力（Thought）を強化する方策を解説しています... -
データサイエンティストを支える人財とは データ分析講座（その118）
◆ データサイエンティストの最高の相棒はデータエンジニア ビジネスの世界に生きるデータサイエンティストの仕事とは、データとその活用領域であるドメイ... -
ものづくりと環境技術
◆共通テーマは「グリーン製造」～ 環境産業の動向と環境技術 ものづくり企業は従来環境技術を周辺技術とみなして、工場の省エネや公害防... -
新規開拓のどこを見ればよいか 中国工場の品質改善（その65）
前回のその64に続いて解説します。 【第4章】中国新規取引先選定のポイント ◆ 新規開拓・工場のどこを見ればよいか ここでは新規開拓で工場を... -
技術力と知財力とは
◆ 高収益企業の知財の全体像 薄型テレビは、あっという間に模倣されてしまい日本メーカーの多くがこの事業から撤退しました。結果を見れば、模倣が容易だ... -
「Zoom」を活用してリモートワーク、テレワークを成功させる3つのポイント
１．「では、Zoomでお願いします」と言われたら？ 最近、打合せの調整をする時「では、Zoomでお願いします」と言われることが増えましたね。実は以... -
データサイエンスで人が起こしたミラクルをサポートする データ分析講座（その117）
◆ データサイエンスの効果・効能 データサイエンス（データ分析・活用）と聞くと、ものすごいミラクルを起こす何かであると、勘違いする人も少なくありま... -
中国と日本企業の違いとは 中国工場の品質改善（その64）
前回のその63に続いて解説します。 【第4章】中国新規取引先選定のポイント ◆ 新規取引先を選ぶときのポイント 6、システムや仕組みの整備状況... -
中国と日本企業の違いとは 中国工場の品質改善（その63）
前回のその62に続いて解説します。 【第4章】中国新規取引先選定のポイント ◆ 新規取引先を選ぶときのポイント 3、どのような顧客を持っている... -
ライフサイクルアセスメント（LCA）を通して美しい地球を次世代へ！
１．CSR～企業活動における“社会的責任” むかし、水と空気は無限でした。高い煙突からの黒い煙も海や川に捨てる廃棄物も、そ... -
中国と日本企業の違いとは 中国工場の品質改善（その62）
前回のその61に続いて解説します。 【第4章】中国新規取引先選定のポイント ◆ 新規取引先を選ぶときのポイント 2、従業員を大事にしているか。... -
中小企業の勝ち残り戦略の方向性（その1）
こんにちは！中小製造業応援団を自称している株式会社ヴィサイプの辰巳です。 今回は中小企業が勝ち残るための方向性や考え方を2回に分けてお話したい... -
BPR（業務改革）とは
1.ビジネス・プロセス・リエンジニアリング（BPR）とは 1.1 BPR（業務改革）とは ビジネス・プロセス・リエンジニア（以下「BPR」と... -
見える化の意味 儲かるメーカー改善の急所101項（その39）
3.仕組みを改善する基本 ◆ 見える化の意味 2020年、新型コロナウィルス感染拡大で多くの企業の方々がとても大変な思いをされていると思います。... -
「共有データサーバ」の活用法
１．テレワークで注目集める “共有データサーバ” 現在、中国武漢市を発端としてコロナウイルスの猛威が全世界を襲っています。... -
予測モデルの活用とは データ分析講座（その116）
◆ 予測モデルは帰納的に構築し演繹的に活用する。そして論理展開する。 データ分析・活用を推し進める時にある段階まで進むと、予測モデルが一つのトピッ... -
中国と日本企業の違いとは 中国工場の品質改善（その61）
前回のその60に続いて解説します。 【第4章】中国新規取引先選定のポイント ◆ 新規取引先を選ぶ際のポイント 1、会社の経営方針やトップの考え... -
モーダルシフトとは
◆ 環境にやさしいモーダルシフトへの転換 1. 日本のCO2削減は最重要課題 モーダルシフトとは、トラック等の自動車で行われている貨物輸送を環境... -
データを活用する領域とは データ分析講座（その115）
◆ドメインは、データサイエンス成功に欠かせない データサイエンスに対して、どのような印象があるでしょうか。「データサイエンス」の字面からだと「デー... -
売上利益を向上するグループウェア徹底活用法
１．グループウェアとは 最近では、インターネットとパソコン、スマホなしでは仕事だけでなく、日常の生活も不便になってきました。スマホが登場する以前は...
