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製造業での実践的データ分析と活用〜アスカカンパニー様訪問

当社は、最近特に製造業のお客様が増え、工場にお伺いすることが増えました。
私も20代の頃、ものづくりの現場によく行ってたので、とても親近感があります。
(14年前イギリスMBA時代にもこんなブログ書いていました、今につながっています
http://blog.livedoor.jp/ymorimo1/archives/16706370.html

昨日はご縁があってアスカカンパニー様 http://askacompany.co.jp
を訪問し、長沼社長にお話を伺いました。
アスカカンパニー様は、プラスチック製品の射出成形を主軸として、測定器や
金型クリーニング、解析システムなど様々な事業をされておられます。

まず工場内を見学して驚いたのはロボットとクリーンルームです。恥ずかしながら、
プラスチック射出成形はもっと人手の多い工程と思っていました。本社工場では、
多くのロボットが高速に成形を行い、カメラで外観検査を行い、人がモニタを見て
その性能品質を判断したり、担当者でダッシュボードを見ながら相談しています。
機械メーカーともフィールドテストを行ない積極的に開発協力しているとのこと。
また各機械のログデータも取得し、稼働率や故障予測などにも活用しておられます。

データ分析を行うきっかけを長沼社長に伺いました。「以前に通常に使っていたのに
成形機の主要部品が粉々に分解したことがあった。しかしメーカーから言われたのは
使い方にも問題があったのでは?言い返すことができなかった・・・」とのこと。

それからご自身で大学にも通われ、IT部門も組織し、データ蓄積して、独自の
今の仕組みを作り上げられました。
またアスカカンパニーではMK(QC)活動をなんと40年近く継続されていて、
その中から様々な改善・データ活用のアイデアが出てきています。
最近、日本の製造業では聞かなくなったQC活動ですが、実はデータ分析
活用にこそ、この取り組みは活きてくるのではないかと感じました。

こうしたトップダウンでのリーダーシップ、ボトムアップでの改善活動、
これが上手くミックスされていることが、高い活用力の源泉かと思います。

またデータ蓄積やシステム化の考えについても、非常に実践的です。
例えば故障解析するのに、すべてのデータを取るのではなく、型締力など
関連しそうなものに変数を絞って使う。画像データは非常に大きくなるため
時系列データを使って分析するなど、より速く、低コストに実務的に使える
ことを考えられています。
技術ファーストでなく、あくまで課題ファーストで、方針を決めるからこそ
上手く機能されているのだと思いました。

データ分析は、経済効果は計りづらいが、「後光のように波及効果が大きい」
という言葉も印象的でした。
すべてのデータを取ることで、従業員にも、お客様にも、仕入先にも
「見られている」という緊張感を持たせることができ、結果として質の高い
経営システムにつながっています。まさにそれを実践されているのが、
素晴らしいと思いました。

当社もこうした分析活用企業がどんどん増えていくように、これからも支援を
続けたいと思います。

Data Analysis for Everyone!

 

 

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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