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中国工場の実状を知る 中国工場の品質改善（その47）
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... -
テーマのリスク分散 新規事業・新商品を生み出す技術戦略（その61）
◆ 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... -
データ分析・活用の2層構造の理解 データ分析講座（その89）
◆ 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... -
工程間滞留時間の分析 生産管理システムはどうあるべきか（その7）
【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... -
新規顧客のターゲット選定 データ分析講座（その88）
◆ 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... -
輸送時付加価値を与えないもの トラック積載率を上げるには（その2）
◆ 物流容器の有効活用 積載効率を上げるには製品を裸のまま運ぶことが理想です。そうすることで容器などの余分なスペースを省き効率が上がるわけです。パ... -
小売の売上分析 データ分析講座（その87）
◆ 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... -
パッケージ利用とスクラッチ開発 生産管理システムはどうあるべきか（その6）
【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... -
中国工場の実状を知る 中国工場の品質改善（その46）
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 データ分析講座（その86）
◆ 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... -
システムを成功させるには 生産管理システムはどうあるべきか（その5）
【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... -
原因から結果 普通の組織をイノベーティブにする処方箋 （その72）
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... -
共同輸送への道筋 トラック積載率を上げるには（その1）
◆ 容器モジュールで物流改善 物流においてトラックの積載率を上げるように仕事を考えていくことは非常に重要です。トラックの能力を常に意識して仕事をし... -
物流がサプライチェーンの参謀 お客様起点のSCM（その3）
◆ サプライチェーン上の情報を入手できる物流はマネジメントの参謀 受注生産方式の場合はお客様が発注されてから手元に届くまでが「発注リードタイム」と... -
リードタイムと待ち時間 生産管理システムはどうあるべきか（その4）
【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... -
デジタルトランスフォーメーションとは データ分析講座（その85）
◆ 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... -
活動を広めるコツ 儲かるメーカー改善の急所101項（その29）
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... -
内示情報で受注生産 生産管理システムはどうあるべきか（その3）
【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 ... -
生産財の製品企画におけるヒアリング結果の整理方法
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... -
分析者がビジネスへの意識を高めるには データ分析講座（その84）
◆ 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...
