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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... -
テキストマイニング技術のビジネスへの応用とその効果（その2）
前回のその1に続いて解説します。 2. トランザクティブ・メモリー トランザクティブ・メモリーは、1980年代半ばに米ハーバード大... -
中国と日本企業の違いとは 中国工場の品質改善（その60）
前回のその59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 ◆ 工場を見る時の視点が異なる 新規取引先を選定する場合、候補先... -
初心者にもやさしい判別分析
１．判別分析 どこを見れば違いが分かるか？ 多変量解析のなかに判別分析というものがあります。重回帰分析や主成分分析ほど有名でないかもしれませんが、... -
中国と日本企業の違いとは 中国工場の品質改善（その59）
前回のその58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 ◆ 中国企業と生じる意識のずれ （4）4M変動管理 これは、4... -
工程間の運搬方法 儲かるメーカー改善の急所101項（その38）
3.仕組みを改善する基本 ◆ 工程間の運搬方法 モノの動かし方には2種類あります。一つは「押し込む方法、push」でもう一つは「引き取る方法、p... -
知恵が鍵を握る時代 データ分析講座（その114）
◆ データが鍵を握る時代の到来 データが鍵を握る時代が到来しましたが、拒否反応とともに「データごときに何ができる」というような意見が聞こえてきます... -
多変量解析概要（その２）
【多変量解析概要 連載目次】 多変量解析概要（その１）多変量データとは？ 多変量解析概要（その２）多変量解析とその種類 ... -
多変量解析概要（その1）
【多変量解析概要 連載目次】 多変量解析概要（その１）多変量データとは？ 多変量解析概要（その２）多変量解析と...
