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最先端のSCMテーマ、S&OP SCM最前線 （その5）
1. S&OPとは 今日の最先端SCMテーマといえば、一番に上げられるのは、S&OP（Sales & Oper... -
ディープラーニングを深く知る （その2）
◆人工知能の利活用を進めるために ディープラーニングは、機械学習の手法の一つで、第三次人工知能のブームの牽引車となっています。ディープラーニングの... -
感性工学・感性価値 :新環境経営 (その35)
新環境経営への取組みについての話題を提供するに当たり、経済成長に邁進してきた中で発生した公害の歴史、CSRの取組の変遷、環境マネジメントシステム、有... -
物流改善マインドを喚起する
1. 競争激化は改善のチャンス 物流改善、物流改善と騒いでみても、それにまったく興味を持たない人には響くことはありません。物流改善をやらざるを... -
経済性工学で豊洲移転問題を分析する
2017年6月現在、東京都は、中央卸売市場を築地から豊洲に移転して、築地への一部希望業者のリターンも考慮した案を選択しました。この意思決定は、正しい... -
ディープラーニングを深く知る （その1）
◆人工知能の利活用を進めるために ディープラーニングは、機械学習の手法の一つで、第三次人工知能のブームの牽引車となっています。ディープラーニングの導入... -
SCM構築の必要性・目的を明確にすることの重要性 SCM最前線 （その4）
前回のその3に続いて解説します。 3. SCM構築が進まない最大の理由：SCM構築の必要性と目的が曖昧 ... -
SCM構築の必要性・目的を明確にすることの重要性 SCM最前線 （その3）
1. SCM構築の必要性・目的を明確化する重要性を取り上げる意味 読者の皆様にとって、「SCM構築の必要性・目的を明確化の... -
自社の技術を他の分野に適用する 新規事業を実現する技術経営のあり方 （その4）
◆特許活用によるイノベーション創出の実例 1. セラミックスから食品へ 前回の富士フイルムの例は有名な例ですので、別の例を取り上げて見たい... -
ヒューマンエラーの要因分析
ヒューマンエラー（ポカミス）とは、人間が行うべき作業を適切に行わない事により生じるエラーです。ヒューマンエラーの要因を分類する方法は様々解説されており、... -
荷姿の目的とは
1. 物流最重要機能としての荷姿 物流でも最も重要とされる機能、それが「荷姿機能」です。なぜ最重要なのでしょうか。それはその影響がいろいろなと... -
ワークライフバランス : 新環境経営 (その35)
新環境経営への取組みについての話題を提供するに当たり、経済成長に邁進してきた中で発生した公害の歴史、CSRの取組の変遷、環境マネジメントシステム、... -
システム設計8 プロジェクト管理の仕組み （その40）
前回のシステム設計7に続いて解説します。 システム要件の一つひとつについて、サブシステム構成における振る舞いを記述し、各々のサブシス... -
普通の組織をイノベーティブにする処方箋 （その6）
今回は、連続的と非連続のイノベーションについて解説します。 ◆関連解説『事業戦略とは』 1. 日本における連続的... -
実例 新規事業を実現する技術経営のあり方 （その3）
◆特許活用によるイノベーション創出の実例 前回のその2に続いて解説します。前回の、下記ステップを実例で解説します。 &n... -
TOCによる生産性改善とS-DBR
1. モノづくり現場の混乱 受注生産型の企業において、「納期を守ること」は絶対であると言って良いでしょう。お客様に約束をした納入日に対して遅れを出すこ... -
最終回 ビッグデータ処理による機械学習・データマイニング （その3）
【ビッグデータ処理による機械学習・データマイニング 連載目次】 1. 機械学習とビッグデータの関係性 2. 機械学習法と数理モデリング... -
イノベーション戦略のキーツールとは
1. 現代のワークショップ ワークショップは元々、職人が集まって共同で何かを作るための「工房」「作業場」といった意味の... -
物流収支を知るとは
1. 目標原価をチェックする 物流業務を行う上で、日々気にする必要があるのは収支です。昨日は果たして儲かったのかどうか。予定していた利益が出た... -
TOCとは？【マネジメント理論】意味や手順、事例をご紹介
TOC（Theory of Constraints:制約理論）を一躍有名にした「ザ・ゴール」からレビューしますと、主人公は、ボーイスカウトのハイキ...
