稼働率のExcel計算方法を解説｜可動率との違いと手作業管理の限界とは
製造現場の生産性を改善するには稼働率を正確に把握することが重要です。Excelで稼働率の計算は可能ですが、手入力の負担や集計作業の工数が課題になるケースも少なくありません。今回は、稼働率と可動率の違いをはじめExcelを用いた計算・集計方法、手作業による管理の課題と解決策について解説します。
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設備稼働率の計算方法とは？可動率との違いやデータ収集による改善ステップを解説
この記事では、稼働率の正しい計算方法やOEE（Overall Equipment Effectiveness：設備総合効率）の考え方、低下を招くロスの原因と改善ステップについて解説します。また、稼働率の把握や改善活動に欠かせない設備データの収集・活用についても触れながら、効率的なデータ活用を実現する方法を紹介します。
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生産管理・工程管理・MESの違いとは？全体構造と製造現場での役割を徹底解説
製造業の現場では「生産管理システム」「工程管理システム」「MES（製造実行システム）」といった用語が使われます。この記事では、MESの基本的な概要や仕組みから、生産管理システム・工程管理システムとの違い、製造現場のシステム全体構造を分かりやすく解説します。
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国内MESシェアの正しい捉え方とは？製造業の現場課題を解決する選び方とポイント
この記事では、単純な順位付けではない「国内MES市場の正しい捉え方」や、自社に合ったシステム選びの重要なポイントを解説します。また、現場の「見える化」からスモールスタートで確実な定着を図る『@Fields MES』の強みについても紹介します。
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工程管理システムとは？製造現場の課題と導入メリットをわかりやすく解説
製造業では、「進捗が見えない」「属人化している」といった工程管理の課題が存在します。これらの課題は、生産性の低下や品質のばらつき、意思決定の遅れなどに直結します。今回は、工程管理システムの基礎から現場課題、導入メリット、MES（製造実行システム）との関係について解説します。
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【2026年最新版】製造業の人手不足の原因と対策｜データ活用人材の育成が鍵を握る理由
製造業では人材確保が深刻な課題ですが、その背景には採用難だけでなく日本の産業構造の変化があります。統計データから現状を紐解くと、解決の糸口は「データ活用に長けた人材」の育成にあります。この記事では、製造業の人手不足の実態と人材育成のポイントについて解説します。
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製造業のデータ活用が進まない理由と人材育成から考えるDXの進め方
製造業ではIoTやDXという言葉が浸透する一方で、データを十分に活用しきれていない現場も少なくありません。これらの改善や意思決定に結びつかない背景には、技術だけでは解決できない課題があります。今回は、製造業においてデータ活用が進まない理由や、人材育成について解説します。
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製造業におけるデータ利活用のロードマップとデータサイエンティスト育成のポイント
この記事では、製造業におけるデータ利活用を段階的に高度化していくためのロードマップを解説します。併せて、そのロードマップを現場で推進する役割を担うデータサイエンティスト育成のポイントについても紹介します。
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データ分析研修でDX推進！効果や選び方、具体的なステップ
データ分析研修は、企業の意思決定力を強化する戦略的な投資です。しかし、「データ分析人材の育成方法が分からない」といった悩みを持つ企業も少なくありません。今回は、データ分析研修の基礎や効果的な研修の選び方、研修導入のステップを解説します。
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今こそ始めるデータサイエンス教育。品質・生産性を高めるスキル育成のステップ
製造業ではIoT・AIの活用が進む一方、データを分析・活用できる人材が不足しています。特に、電子機器業界では日々膨大なデータを扱うため、データサイエンス教育の重要性は急速に高まっています。今回は、データサイエンス教育の基礎から製造業での活用事例、導入の進め方までを解説します。
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