沼田俊介の作品一覧

AI×データというツールだけが一人歩きし、導入自体が目的になってしまっていないか？
目的を与えるのは常に人間で、出てきた結果をどう活かすのかを決めるのも人間であるにもかかわらず。
そしてものづくりの基本が土台に無くてはならない。

、、、という暗黙知を体系的に整理して形式知してくれた良書。

稼ぐ製造業となるための、情報整理のポイントを4つのステップで解説。
見える化する目的が非常にクリアであり、すっきり腹落ちして読める。

DX、RPA、IoT、A.I.といったキーワード全盛のこの時代に、なぜその
ツールが必要となるのか。ツールを使う前にやることがあるのではないのか。
目の前の技術に踊らされず、要を抑えた良い本と思います。

AI/IoT時代における日本メーカーの生存戦略を語る。
IoT以前の時代には、
1.収益の見える化、
2.社内プロセスの見える化、
3.顧客ニーズの見える化、
というプロセスで発展を遂げた。

IoT以後の時代には、
4.リアルタイムの見える化、
5.ビッグデータ分析と予知、
6.リアルタイムの制御自動化、
というパスをたどることになる。

インダストリー
1.0 蒸気機関の登場と機械設備の導入に代表される、いわゆる第一次産業革命。
2.0 電気の登場とライン製造方式。
3.0 産業ロボットやITによる自動化・効率化。
4.0 IoTでつながったの時のものづくり。

生産計画や製品入庫実績など...続きを読むを扱うERPがあり、その下に生産ラインを制御するMESがあり、さらにその下に各機械を制御しているPLCがある。この３つのシステムのデータを連携させると、ERPのカネ情報とMESのモノ・工程情報、PLCの稼働情報がリアルタイムにつながり、活動基準原価計算ABCに必要な情報が集まる。すると、受注プロジェクト単位で赤字／黒字を確認できるようになり、負けパターンを認知・分析できるようになる。負けパターンに応じて、取るべき対応が異なる。

欧米ではプロセスの見える化が特に問題にならない。社員の流動性が高いので、最初からシステム化しておかなければ業務を継続することさえままならない。属人的な要素を排除して、誰がやっても同じ結果が出るようにするには、マニュアル化を避けることはできない。

IoTが製造業に及ぼす影響は大きく２つ。1つは生産現場の効率化、つまりQCDの飛躍的向上を狙うというもの。もう１つはビジネスモデルそのものの大変革、データをもとに顧客とつながり、新たな付加価値を生み出していく、サービスでも稼ぐビジネスモデルだ。

ー以下、メモー
メーカー社員にとって非常に示唆に富む内容であった。IoTによる進化のパスや、生産効率化・サービスモデル化の話は既知であるが、分かりやすく整理されている。個人的な印象に過ぎないが、メーカーはサービスモデルの付加価値をあまり認識できない。モノの時代と比べると、コトの時代の価値は実感しづらい。徹底した顧客目線でUXに強みを持つベンチャーの方が得意。

製造業向けの見える化に関する良著。

＜メモ＞
・どの部分をオープン化して、どの部分をクローズ化するかを業界全体で設計し、見極められるかが重要。
・ドイツが行おうとしているのは地上とクラウドの間の空中領域。インダストリー４.０で取り組もうとしているのは空中層をいかに築き上げるかという取り組み。クラウドはアメリカのグーグルなどがデータを吸い上げている。
・見える化１は原価の見える化、２はプロセスの見える化
　３は稼ぐポイントの見える化、４はリアルタイムの見える化。リアルタイムの自動化につなげていくもの。
　原価を把握し、上流部分を一気通貫でつなぎ、下流部分まで含めたサービスモデルで収益構造を抜本...続きを読む的に見直す。さらにリアルタイムの見える化やビッグデータ分析と予知、さらにはリアルタイム制御自動化を目指していくというもの。
・今まで世の中になかったものを出すときはマーケットの意見を聞いても仕方がない面がある。アップルのようにこれを出したいんだというこだわりに価値がある。
・日用品の自動補充などシロモノ家電メーカーは構築できるのではないか。製造業はものを作って売る発想から、サービスも出るかを実現した方が有利になるのではないか。
・AI IoTを事業に効かせていくためには
　予想したいことが明確×データ数が多い×複雑要素が絡み関係性が複雑。
・見える化４.０が意味する範囲は組織能力によって
１デバイス特化型　デバイス製造を最適化
２サービスモデル型　
３プラットフォーマー型

国際競争力が低下している日本の製造業。
AIとIoTで、見える化をするとどんな可能性が見えてくるか。日本の戦略と海外の戦略の違いはなにか。ビジネスモデルの変化について知ることができる。