DX時代のIoTを使った個別実績原価管理を実現する方法

不可能とされていたロットごとの損益評価ができるようになり、赤字ロット対策ができるようになる！！

セミナー講師

山口 俊之 氏（株）戦略情報センターPOP研究所 所長

略歴1944年生まれ，慶応義塾大学工学部電気工学科卒業。（株）東芝勤務を経て，現在は（株）戦略情報センターPOP研究所所長として工場管理用LANやPOPシステムの構築支援に従事している。

著書：『CIM時代のPOPシステム入門』（オーム社）『やさしい現場情報化のすすめ』（日本工業出版）『新しいコストダウン　8つの手法』（新技術開発センター）

セミナー受講料

43,000円（消費税込）※テキスト代を含みます。

セミナー趣旨

『今日作った製品１個の実績原価がいくらでできたのか？』『ロットの損益が明らかにならないか？』『品種のコストダウンができないか？』これらの疑問に答えるためには，個別実績原価管理を実現するしかありません。

IoT（Internet of Things:モノのインターネット） によって，今日作った製品１個の実績原価データが自動的に収集できるので個別実績原価管理を実現できるようになりました。IoTとはセンサーから直接的に自動的にデータを採取し，インターネットを介して収集してビッグデータにして解析し，課題解決する手法のことです。

ここではIoTを用いて，個別実績原価の４つの原単位データを自動採取するところから始めます。４つの原単位データとは，①原材料の使用量，②作業者の工数時間，③ロットの機械占有時間，そして④その他変動原単位です。

実際に，ロットごとの原単位データを探ってみれば，製造現場の原材料の使い方，作業の仕方，機械設備の使いこなし，または梱包資材や電気の使い方などの良し悪し（製造履歴情報）によって原単位データが決定されていることが分かります。また，同一品番の同一ロットサイズで製造されたロットごとの原単位データが作るたびごとに大きく変動していることも分かります。

このことから，ロットごとの原単位データのバラツキを収束させることで大幅なコストダウンが実現できます。また，従来は不可能とされてきたロットごとの損益評価ができるようになって赤字ロット対策が打てるようになります。さらに，個別の製品のコスト戦略に役立てることが出来るようになります。

ここでは，IoTによる実績原価原単位データによる新しい管理・経営の変革を提案することになります。是非ご受講下さい。

セミナープログラム

１．IoTとは？（1）IoT（2）ビッグデータ２．IoTと情報処理（1）センサーの知識（2）情報処理のながれ（3）ビッグデータ（4）詳細な実態の分析（5）解決策３．個別実績原価管理の基礎知識（1）原価管理の4つの目的（2）原価の構成（3）実績原価の4つの原単位（4）個別に原単位を採取４．IoTによる原単位データの採取（1）原材料使用量の自動採取法（2）作業工数時間の自動採取法（3）ロットの機械占有時間の自動採取法（4）変動原単位の自動採取法（5）製造履歴の自動採取法５．実績原価管理システムの構築（1）原単位データのセンサーを探せ（2）IoTにより原単位データを自動採取せよ（3）原単位データを製造の単位にくくれ（4）原単位データのビッグデータを作れ６．コストダウン（1）製造実態（製造履歴データ）と原単位データのかかわり（2）原単位データのバラツキ収束とコストダウン７．実績原価データの活用展開（1）工場の標準データベース（ST,資源能力等）の改訂（2）ロットの損益と赤字ロットの解消８．コスト経営戦略（1）個別実績原価からアイテムの利益戦略（2）個別実績原価に基づく経営戦略◎　質疑応答