射出成形業界のDX化

１．製造業におけるＤＸ コロナ禍以降、DXがブームとなって久しいですが、まずはもう一度DXという言葉について、おさらいです。 DXとは「ITの活用を通じて、ビジネスモデルや組織を変革すること」を意味します。 その目的は「企業の競争優位性を確立すること」です。 これでは漠然としているので、もう少しかみ砕くと「ITテクノロジー（データ）を活用して、社内外に新しい価値やサービスを提供すること」になります。 この過程において企業風土・文化も大きく変革していくことになっていきます。 日本の製造業においては、ITテクノロジーを積極的に活用して生産活動を行っている企業はまだまだ多くはありません。 従来から製造業において改善活動は積極的に行われてきました。 ロボット化、自動化、デジタル化様々な課題に対して、施策を行ってきたかと思います。 しかし、その施策は全体的な効率をもたらしているでしょうか。 改善活動は部分的な改善（局所最適）になってしまい、全体の効率は変わっていないという場合も多くあります。 製造業において、ＤＸの意味するものとは、生産全体を通してデータを収集して、全体を見通した中においての課題を明らかにして「どの箇所に対策する（自動化ロボット化）のが最もインパクトがあるかを判断する」ことです。 目指すべきは、網羅的にデータを集めて、必要な判断を、データを根拠に行うことができる環境の構築です。 ２．ブラックボックスになっている作業の「見せる化」 どの業界にも作業が属人化している「ブラックボックス」は存在しています。 製造業でも、よく耳にすることです。 ①現場作業者の行動　②モノの流れ　③意思決定など見えないものはたくさんあり、何が見えてないかさえ、実は経営者は知らないのです。 この状態では、部分的にデジタルツールを導入したり、ロボット化したとしても本質の課題は解決されません。 重要なことは、生産に関わるすべての「人、モノ、情報」をデータにして可視化（見せる化）することです。 ブラックボックスを見えるようにするのです。 営業や製造部門において上記の「動き」を可視化することで、以下に活用することが出来ます。 ①SFA（営業支援ツール）やMA（マーケティングオートメーション）に代表される製品・サービスの向上 ②製造プロセス改善・教育や投資判断 ３．評価や判断はデータから導け！ ①は経営層や企画・営業部門の視点です。 具体例としては「新製品や新サービス価値の開発」「顧客対応やマーケティングの活用」が挙げられます。 この領域についてはSFAやMAを導入している/検討している企業も多いかと思います。 ②は生産現場の視点です。 具体例としては生産状況のデータ活用による「生産工程の最適化」「生産計画の最適化」などが挙げられます。 生産状況のデータを取得している企業は多いかと思いますが、では、そのデータを「生産効率を向上させる」という目的で活用している企業はどれほどあるでしょうか。 ほとんどの企業では、行き着くところ「蓄積しているだけ」、もしくは「生産実績を入れているだけ」という状況ではないでしょうか。 それでは意味が全くありません。データは活用してナンボなのです。 生産現場においては「人・モノ・設備の状況取得」が可能になれば、例えば１）正確な製造原価の把握、２）ボトルネックの抽出（人がネックか設備がネックか等）３）投資判断などデータからいくらでも炙り出すことが出来ます。 言わば、製造戦略における生産側の土台となります。 ブラックボックスになりがちな生産現場において、「あらゆる物事を（見せる化）してデータを根拠に判断」していくということが、これからの製造業ＤＸでは目指すべき姿と考えます。   ■製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取り組み事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846 ■講座内容 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 在庫管理でAIを活用し、属人化した担当者のスキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/04/04 (火)　13:00~15:00 2023/04/06 (木)　13:00~15:00 2023/04/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 １．製造業におけるＤＸ コロナ禍以降、DXがブームとなって久しいですが、まずはもう一度DXという言葉について、おさらいです。 DXとは「ITの活用を通じて、ビジネスモデルや組織を変革すること」を意味します。 その目的は「企業の競争優位性を確立すること」です。 これでは漠然としているので、もう少しかみ砕くと「ITテクノロジー（データ）を活用して、社内外に新しい価値やサービスを提供すること」になります。 この過程において企業風土・文化も大きく変革していくことになっていきます。 日本の製造業においては、ITテクノロジーを積極的に活用して生産活動を行っている企業はまだまだ多くはありません。 従来から製造業において改善活動は積極的に行われてきました。 ロボット化、自動化、デジタル化様々な課題に対して、施策を行ってきたかと思います。 しかし、その施策は全体的な効率をもたらしているでしょうか。 改善活動は部分的な改善（局所最適）になってしまい、全体の効率は変わっていないという場合も多くあります。 製造業において、ＤＸの意味するものとは、生産全体を通してデータを収集して、全体を見通した中においての課題を明らかにして「どの箇所に対策する（自動化ロボット化）のが最もインパクトがあるかを判断する」ことです。 目指すべきは、網羅的にデータを集めて、必要な判断を、データを根拠に行うことができる環境の構築です。 ２．ブラックボックスになっている作業の「見せる化」 どの業界にも作業が属人化している「ブラックボックス」は存在しています。 製造業でも、よく耳にすることです。 ①現場作業者の行動　②モノの流れ　③意思決定など見えないものはたくさんあり、何が見えてないかさえ、実は経営者は知らないのです。 この状態では、部分的にデジタルツールを導入したり、ロボット化したとしても本質の課題は解決されません。 重要なことは、生産に関わるすべての「人、モノ、情報」をデータにして可視化（見せる化）することです。 ブラックボックスを見えるようにするのです。 営業や製造部門において上記の「動き」を可視化することで、以下に活用することが出来ます。 ①SFA（営業支援ツール）やMA（マーケティングオートメーション）に代表される製品・サービスの向上 ②製造プロセス改善・教育や投資判断 ３．評価や判断はデータから導け！ ①は経営層や企画・営業部門の視点です。 具体例としては「新製品や新サービス価値の開発」「顧客対応やマーケティングの活用」が挙げられます。 この領域についてはSFAやMAを導入している/検討している企業も多いかと思います。 ②は生産現場の視点です。 具体例としては生産状況のデータ活用による「生産工程の最適化」「生産計画の最適化」などが挙げられます。 生産状況のデータを取得している企業は多いかと思いますが、では、そのデータを「生産効率を向上させる」という目的で活用している企業はどれほどあるでしょうか。 ほとんどの企業では、行き着くところ「蓄積しているだけ」、もしくは「生産実績を入れているだけ」という状況ではないでしょうか。 それでは意味が全くありません。データは活用してナンボなのです。 生産現場においては「人・モノ・設備の状況取得」が可能になれば、例えば１）正確な製造原価の把握、２）ボトルネックの抽出（人がネックか設備がネックか等）３）投資判断などデータからいくらでも炙り出すことが出来ます。 言わば、製造戦略における生産側の土台となります。 ブラックボックスになりがちな生産現場において、「あらゆる物事を（見せる化）してデータを根拠に判断」していくということが、これからの製造業ＤＸでは目指すべき姿と考えます。   ■製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取り組み事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846 ■講座内容 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 在庫管理でAIを活用し、属人化した担当者のスキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/04/04 (火)　13:00~15:00 2023/04/06 (木)　13:00~15:00 2023/04/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045

１．はじめに 皆さんが会計数値を目にすることはよくあることだと思います。しかし、これだけで生産活動の管理は十分でしょうか？ 会計数値は生産活動の結果から発生するコスト項目を集計した数値です。会計上把握された数値からでは発生源を把握しきれず、数字から類推しかねません。 また、集計するのに時間が掛かるため迅速な行動ができません。会計数値になる前に、現場の生産活動に直結した指標で目標や基準値を設定・管理してはじめて迅速な行動が取れます。 会計数値に影響を与える現場指標を導き出し、管理指標にする必要があります。主にQCDと在庫などの資産に関連する指標を作る必要があるでしょう。 ２．品質力(Q)の指標 製品の品質を維持し、ムダを生み出さないような品質管理指標を設定します。 良品率（不良率） 収率 歩留率 これらの指標は実績投入と産出との差異の比率をとることで測定されます。品質指標　　　　　　　　を管理して品質の向上に努めることは重要です。 ３．生産効率(C)の指標 生産効率の指標はいろいろあります。現場に合った生産性指標を設定します。 出来高(計画対・昨年対・人当・機械当) 稼働率(人員・設備) 時間(実作業・残業) 作業効率(標準対実作業) このほかにもありますが、生産性は製造業では重要な指標です。正しく測定し、改善していくことが重要です。 ４．納期(D)の指標工場の納期達成力を示す納期遵守指標を設定します。 計画遵守率 納期遵守率 緊急受注数 まとめ(先行)生産数・受注残数 納期変更回数 このような指標を管理することは緊急生産やキャンセル対応などの現場の混乱を解消するために重要です。 ５．資産効率の指標 資産効率を測定する指標には⑴在庫効率と⑵固定資産効率があります。 ⑴在庫効率 棚卸資産額 在庫回転率 滞留在庫(数・金額) ⑵固定資産効率 設備稼働率 減価償却実施率 残存耐用年数 設備使用年数 いかがでしたか？皆さんの工場では上記のような管理指標はありますか？実際、管理指標が不明確な会社はたくさんあります。ただ、たくさんの管理指標があるからといてレベルが高いかといえばそうでもありません。過去にあった事象で指標をとることにしたが解決して必要なくなったのに指標をとり続けており実際は誰も使っていないといったこともあります。組織別に多くの指標を設定し、お互いの定義が共通化してない中で、お互いが基準と違うという議論をしたり、自部門の指標をよくしようと部分最適に陥ったりすることもあります。 工場を改善するうえで指標を設定するには指標を構造化して優先順位を決めて管理することが必要となります。バランススコアカードで整理するのもよいでしょう。 また、指標の数字は正確でなければなりません。今、IoTやAIなどの新しいテクノロジーの出現によって、必要な情報が必要な時に正確に取得でき活用することが可能になってきました。 いかがでしょう？ 上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 製造業の為のAI・IoT活用戦略！経営者セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603 職人技術に依存している製造現場でAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化できる取組事例が学べる！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/09/07 (木)　13:00~15:00 2023/09/12 (火)　13:00~15:00 2023/09/14 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 AI・IoT取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI・IoT取組事例」 AI・IoT活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI・IoT活用戦略」 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603   見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/08/24 (木)　13:00~15:00 2023/08/28 (月)　13:00~15:00 2023/08/29 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 １．はじめに 皆さんが会計数値を目にすることはよくあることだと思います。しかし、これだけで生産活動の管理は十分でしょうか？ 会計数値は生産活動の結果から発生するコスト項目を集計した数値です。会計上把握された数値からでは発生源を把握しきれず、数字から類推しかねません。 また、集計するのに時間が掛かるため迅速な行動ができません。会計数値になる前に、現場の生産活動に直結した指標で目標や基準値を設定・管理してはじめて迅速な行動が取れます。 会計数値に影響を与える現場指標を導き出し、管理指標にする必要があります。主にQCDと在庫などの資産に関連する指標を作る必要があるでしょう。 ２．品質力(Q)の指標 製品の品質を維持し、ムダを生み出さないような品質管理指標を設定します。 良品率（不良率） 収率 歩留率 これらの指標は実績投入と産出との差異の比率をとることで測定されます。品質指標　　　　　　　　を管理して品質の向上に努めることは重要です。 ３．生産効率(C)の指標 生産効率の指標はいろいろあります。現場に合った生産性指標を設定します。 出来高(計画対・昨年対・人当・機械当) 稼働率(人員・設備) 時間(実作業・残業) 作業効率(標準対実作業) このほかにもありますが、生産性は製造業では重要な指標です。正しく測定し、改善していくことが重要です。 ４．納期(D)の指標工場の納期達成力を示す納期遵守指標を設定します。 計画遵守率 納期遵守率 緊急受注数 まとめ(先行)生産数・受注残数 納期変更回数 このような指標を管理することは緊急生産やキャンセル対応などの現場の混乱を解消するために重要です。 ５．資産効率の指標 資産効率を測定する指標には⑴在庫効率と⑵固定資産効率があります。 ⑴在庫効率 棚卸資産額 在庫回転率 滞留在庫(数・金額) ⑵固定資産効率 設備稼働率 減価償却実施率 残存耐用年数 設備使用年数 いかがでしたか？皆さんの工場では上記のような管理指標はありますか？実際、管理指標が不明確な会社はたくさんあります。ただ、たくさんの管理指標があるからといてレベルが高いかといえばそうでもありません。過去にあった事象で指標をとることにしたが解決して必要なくなったのに指標をとり続けており実際は誰も使っていないといったこともあります。組織別に多くの指標を設定し、お互いの定義が共通化してない中で、お互いが基準と違うという議論をしたり、自部門の指標をよくしようと部分最適に陥ったりすることもあります。 工場を改善するうえで指標を設定するには指標を構造化して優先順位を決めて管理することが必要となります。バランススコアカードで整理するのもよいでしょう。 また、指標の数字は正確でなければなりません。今、IoTやAIなどの新しいテクノロジーの出現によって、必要な情報が必要な時に正確に取得でき活用することが可能になってきました。 いかがでしょう？ 上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 製造業の為のAI・IoT活用戦略！経営者セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603 職人技術に依存している製造現場でAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化できる取組事例が学べる！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/09/07 (木)　13:00~15:00 2023/09/12 (火)　13:00~15:00 2023/09/14 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 AI・IoT取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI・IoT取組事例」 AI・IoT活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI・IoT活用戦略」 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603   見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/08/24 (木)　13:00~15:00 2023/08/28 (月)　13:00~15:00 2023/08/29 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882

マスタデータは、システムやプロセスの正確な運用に必要不可欠です。 マスタデータには、製品や顧客、従業員の基本情報、設定、規則などが含まれます。 正確で最新のマスタデータを保持することで、効率的な業務の実行や正確な帳票作成、意思決定の裏づけなどを可能にします。 また、マスタデータの一元管理により、データの一貫性と信頼性を確保し、データの重複や矛盾を回避することもできます。 したがって、マスタデータの適切な管理は、組織の業務効率化と意思決定の質の向上につながる重要な要素と言えます。 しかし、実際現場でどのような問題が起きているのか、それらの課題に対してどのような打ち手があるのかをご説明いたします。 １．データのサイロ化 現場でよくあるのが縦割り組織の上、各部署で権限が強いゆえに業務とシステムの個別最適化が進んでいるという課題です。 それゆえマスタデータも各部署で個別に確立した結果、社内の異なるシステムで似て非なるマスタデータが散在しているケースです。 この課題の本質は縦割りによる業務とシステムの物理的な分断です。 この課題の打ち手としては組織とシステムの壁を取り払って全体最適の観点で業務とシステムを俯瞰し、マスタデータに関わる業務・システム・データの統合を図るといった対応が必要です。 しかし、簡単にできそうに聞こえるかもしれませんが組織の壁はそう簡単には乗り越えられません。 この打ち手は全社レベルで推進することが多く、社内の関連部署の担当者による利害関係の調整だけでは大体うまくいきません。 慣れ親しんだ個別業務システムが変わってしまうことに抵抗があるのは容易に想像できます。 ボトムアップ型ではダメなのです。 したがってここで重要なのは強いリーダーシップを持った経営層の存在です。 重要な意思決定と全体の方向性をトップダウンで決めることがマスタデータ管理を成功へ導く大きなカギと言えます。 ２．データの粒度不揃い・重複 2つ目は、データ粒度の不揃い・重複によるデータ品質低下の課題です。 よくあるデータ利活用の中で売り上げ分析は企業の戦略に欠かせない最も一般的なデータ活用手段です。 例えば「リンゴの販売数量は？」の問いを例に考えてみましょう。 マスタデータでは『リンゴ』や『りんご』、『林檎』、グローバルでは『apple』もあります。 また、『大林』や『ふじ』、『つがる』などといった粒度の違うものもあります。 数量についても同じです。 『個』、『パック』、『箱』、『キロ』など単位も様々です。 ですので「リンゴの販売数量は？」という簡単な問いが難問なるわけです。 このようなことは多くの企業の現場で起こっているのです。 その企業の商品マスタや顧客マスタの粒度はバラバラで統合されておらず、全社レベルでの共通的な分析軸が確立されていないことが多々あります。 だからと言って放置もできず無理やり統一するのも無理があります。 なぜならその言語で動いている個別業務とシステムが存在するからです。 そこでこの課題を解決するにはそれぞれの言語はそのまま残しつつも異なるコード体系や粒度のマスタデータを共通言語に変換しなければなりません。 そのためには読み替え表が必要です。 『リンゴ』＝『りんご』＝『林檎』＝『apple』のようなイメージです。 ３．データ精度と鮮度の低下 3つ目の課題は精度と鮮度の課題です。 業務上の重要な属性情報、例えば顧客の住所録、連絡先などに抜け漏れ・欠落が多く、1回登録した情報はその後何年たっても更新されないという場合です。 この課題に関する打ち手としてはマスタデータを社内の閉じた世界だけで考えるのではなく外部の2次データを活用して、住所情報・法人情報・行政の統計情報などを取り入れて社内のマスタデータの拡張させる観点が必要です。 ４．まとめ いかがでしょう？ 貴社のマスタ管理はできていますか？ マスタ管理はデータの一貫性と信頼性を確保し、業務効率化と意思決定の質の向上を図る重要な要素です。 上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の製造現場のデータ管理にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”＆生産管理”アナログ管理からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか？1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 2024/02/26 (月)　13:00~15:00 2024/02/28 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 マスタデータは、システムやプロセスの正確な運用に必要不可欠です。 マスタデータには、製品や顧客、従業員の基本情報、設定、規則などが含まれます。 正確で最新のマスタデータを保持することで、効率的な業務の実行や正確な帳票作成、意思決定の裏づけなどを可能にします。 また、マスタデータの一元管理により、データの一貫性と信頼性を確保し、データの重複や矛盾を回避することもできます。 したがって、マスタデータの適切な管理は、組織の業務効率化と意思決定の質の向上につながる重要な要素と言えます。 しかし、実際現場でどのような問題が起きているのか、それらの課題に対してどのような打ち手があるのかをご説明いたします。 １．データのサイロ化 現場でよくあるのが縦割り組織の上、各部署で権限が強いゆえに業務とシステムの個別最適化が進んでいるという課題です。 それゆえマスタデータも各部署で個別に確立した結果、社内の異なるシステムで似て非なるマスタデータが散在しているケースです。 この課題の本質は縦割りによる業務とシステムの物理的な分断です。 この課題の打ち手としては組織とシステムの壁を取り払って全体最適の観点で業務とシステムを俯瞰し、マスタデータに関わる業務・システム・データの統合を図るといった対応が必要です。 しかし、簡単にできそうに聞こえるかもしれませんが組織の壁はそう簡単には乗り越えられません。 この打ち手は全社レベルで推進することが多く、社内の関連部署の担当者による利害関係の調整だけでは大体うまくいきません。 慣れ親しんだ個別業務システムが変わってしまうことに抵抗があるのは容易に想像できます。 ボトムアップ型ではダメなのです。 したがってここで重要なのは強いリーダーシップを持った経営層の存在です。 重要な意思決定と全体の方向性をトップダウンで決めることがマスタデータ管理を成功へ導く大きなカギと言えます。 ２．データの粒度不揃い・重複 2つ目は、データ粒度の不揃い・重複によるデータ品質低下の課題です。 よくあるデータ利活用の中で売り上げ分析は企業の戦略に欠かせない最も一般的なデータ活用手段です。 例えば「リンゴの販売数量は？」の問いを例に考えてみましょう。 マスタデータでは『リンゴ』や『りんご』、『林檎』、グローバルでは『apple』もあります。 また、『大林』や『ふじ』、『つがる』などといった粒度の違うものもあります。 数量についても同じです。 『個』、『パック』、『箱』、『キロ』など単位も様々です。 ですので「リンゴの販売数量は？」という簡単な問いが難問なるわけです。 このようなことは多くの企業の現場で起こっているのです。 その企業の商品マスタや顧客マスタの粒度はバラバラで統合されておらず、全社レベルでの共通的な分析軸が確立されていないことが多々あります。 だからと言って放置もできず無理やり統一するのも無理があります。 なぜならその言語で動いている個別業務とシステムが存在するからです。 そこでこの課題を解決するにはそれぞれの言語はそのまま残しつつも異なるコード体系や粒度のマスタデータを共通言語に変換しなければなりません。 そのためには読み替え表が必要です。 『リンゴ』＝『りんご』＝『林檎』＝『apple』のようなイメージです。 ３．データ精度と鮮度の低下 3つ目の課題は精度と鮮度の課題です。 業務上の重要な属性情報、例えば顧客の住所録、連絡先などに抜け漏れ・欠落が多く、1回登録した情報はその後何年たっても更新されないという場合です。 この課題に関する打ち手としてはマスタデータを社内の閉じた世界だけで考えるのではなく外部の2次データを活用して、住所情報・法人情報・行政の統計情報などを取り入れて社内のマスタデータの拡張させる観点が必要です。 ４．まとめ いかがでしょう？ 貴社のマスタ管理はできていますか？ マスタ管理はデータの一貫性と信頼性を確保し、業務効率化と意思決定の質の向上を図る重要な要素です。 上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の製造現場のデータ管理にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”＆生産管理”アナログ管理からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか？1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 2024/02/26 (月)　13:00~15:00 2024/02/28 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109