製造業では、定められた納期までに製品を製造して、一定水準の品質を担保するための品質管理を行います。その品質管理では、以下のような問題が生じるおそれがあります。製造現場で品質管理を行う担当者のなかには「安定した品質を保つためにはどうすればよいか」「品質管理を効率的に行う方法はあるか」などと対応に悩まれている方もいるのではないでしょうか。 この記事では、製造業における品質管理の構成要素を踏まえつつ、品質管理でよくある課題と効率化するためのポイントについて解説します。
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近年、製造業ではDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進や人手不足への対応などのさまざまな課題が生まれています。 自社のみで課題を解決することが難しい場合には、製造業に精通したコンサルティングサービスを活用することも一つの方法です。 製造業の担当者さまのなかには、「製造業に特化したコンサルティングサービスにはどのようなものがあるのか」「コンサルティングサービスをどのような基準で選べばよいのか」などと疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか。 この記事では、製造業向けのコンサルティングサービスにおける一般的な強みの分類と選び方について解説します。
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近年、国内の製造業では原材料価格・エネルギー価格の高騰や人手不足に加えて、世界市場環境の変化を背景としたサプライチェーンの不安定化による半導体・部素材不足などのさまざまな課題に直面しています。 このような環境のなかで、安定した生産能力を維持して競争力を強化していくために、製造現場の生産性向上を図る取り組みがますます重要になっています。例えば、DX（デジタルトランスフォーメーション）の実現に向けた取り組みやイノベーションを推進することが挙げられます。 DXの実現には生産プロセスの見直しをはじめ、ITシステムやデータの利活用がカギとなりますが、「何から始めてよいか分からない」「どのような取り組みが有効なのか判断が難しい」という悩みをお持ちの方もいるのではないでしょうか。 この記事では、製造業の生産性を向上させるためのポイントを踏まえつつ、具体的な取り組みについて解説します。
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現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）やスマートファクトリーが推進されています。製造業ではオペレーションの省人化・自動化に加えて、生産プロセスの最適化、稼働率の向上などにビッグデータの活用が期待されています。生産設備・機器から取得したデータを分析することで、品質管理やコスト管理などに役立てられます。 しかし、「データ分析を行える人材がいない」「分析精度に課題があり、改善につなげられていない」などの理由により、蓄積されたデータを十分に活用できていないケースもあるのではないでしょうか。 この記事では、製造業におけるデータ分析の活用方法や課題、解析サービスを利用した事例について解説します。
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スマート工場の実現は、生産品質の向上や予知保全の実現など、製造現場におけるさまざまな課題改善に役立つと期待されています。このようなスマート工場を実現するための第一ステップが、工場の“見える化（可視化）”です。この記事では、工場を見える化するメリットや実施方法、見える化によってできることを解説します。
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