Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
製造業における品質不良の要因分析01_ゴール設定
Search
ぶんちん
July 10, 2024
Business
0
54
製造業における品質不良の要因分析01_ゴール設定
ぶんちん
July 10, 2024
Tweet
Share
More Decks by ぶんちん
See All by ぶんちん
これまでLT振り返り 何が人気の話題?
bunnchinn3
0
20
製造業における品質不良の要因分析03_必要な知識の入手方法
bunnchinn3
0
27
製造業における品質不良の要因分析02_分析着手順の考え方
bunnchinn3
0
29
良書紹介02_Head First データ解析
bunnchinn3
0
26
良書紹介01_生命科学・生物工学のための間違いから学ぶ実践統計解析
bunnchinn3
0
38
OJT指導のはじめかた
bunnchinn3
0
120
自律機械知能の行動観察
bunnchinn3
0
91
データサイエンス教育 コンセプト
bunnchinn3
0
150
DSプロジェクト課題の探し方
bunnchinn3
0
100
Other Decks in Business
See All in Business
イオングローバルSCM_会社概要
agscm
0
2.4k
hokan Recruiting Deck
hokan
0
21k
株式会社イードア会社説明資料
sredoa
1
400
タウンWiFi会社紹介資料 (2024/09/12)
townwifi
1
5.2k
採用案内資料
friendmicrobe
0
130
VISASQ: ABOUT DEV TEAM
eikohashiba
2
19k
Spacemarket Culture Deck
spacemarket
1
57k
横浜新都市脳神経外科病院 リハビリテーション科採用ピッチ
yokohamashintoshihp
0
150
公開版_モノ売りからコト売りへ 製造業が向き合うビジネスとアジャイル
junki
1
440
Culture Deck(2024 Sep)
todoker
0
240
株式会社CINC 会社案内/Company introduction
cinchr
6
41k
UNICORN FOR Apple Search Ads 紹介資料
unicorn
0
250
Featured
See All Featured
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
125
16k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
22
4.9k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
326
21k
Fireside Chat
paigeccino
31
2.9k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
459
32k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
26
3.4k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
230
130k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
268
26k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
221
8.8k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
425
64k
The Invisible Customer
myddelton
119
13k
Building Adaptive Systems
keathley
36
2.1k
Transcript
製造業における品質不良の要因分析 その1 ぶんちん 2024年7月11日 データサイエンティスト集会 in VRC 1
自己紹介 ぶんちん 複合経営が特徴の企業(製造業)に所属 データ分析担当者だったが。。。 e ラ ー ニ
ン グ の イ ラ ス ト ( 男 性 ) 困 っ た 顔 で 働 く 会 社 員 の イ ラ ス ト ( 男 性 ) 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやらせたら、 成果が増えるのでは 特に非専門家向けのDS教育 2
注意!! 多くの案件を根拠にしているものの、あくまで私の経験則 因果探索とかの技術の話ではありません。対照実験を組めるので優先度低いです。 3 泥臭い The 重厚長大 製造業
私はスマートな業界ではなく、 が前提のお話です。
製造業でよくある光景 4 品質不良が多いから、 何でもいいから データ見て原因調査して え? いきなりそんなこと言われても とりあえずやってみるか
実際にやってみると 5 それっぽいのは出たけど、 はっきりした原因はわからない こんな結果がでましたが、 どうですか? これが本当に原因なの? ちゃんと全部データ見た? <結果>次のパターン •
文句言われながら、得られた結果を信じて進める • 終わりないエンドレスの調査プロジェクトに代わる
認識しておくべき前提 きちんと原因をつかめるとは限らない 原因を示すことができるデータ項目がない 観測値のバラツキが大きすぎる データで表現できない設備の老朽化が原因のことも そもそも改善ができないことが原因であることも。。。 6 でもビジネスマンとして成果を出さなければならない
指示を出す側と受け手との認識ズレ 7 品質不良が多いから、 何でもいいから データ見て原因調査して 何でもいいからビジネス的成果出して 品質不良が多いから、 得られる成果が大きいでしょ? <要求内容> ×:品質不良の原因を見つけろ
◦:ビジネス的成果につながるアクションを出せ
ゴールを定義しなおそう <目的の見直し> 品質不良の原因を見つける → ビジネス成果獲得のためのアクションを具体化 8 ポイント!! データ分析でできることは無数にあるが、 取れるアクションは多くない つまり、
➢選択可能なアクションで成果獲得の可能性を示す ➢選択可能なアクションからは成果獲得の見込みがないことを示す (+別アプローチの成果獲得のプランの提示) のいずれかができればOK 原因が見つかっても 獲得効果より大きなコストが 必要なら不採用
最初にやるべきこと(事前準備) 改善効果による経済効果の概算 実施可能なアクションの選定に重要 実施可能なアクションの把握 調査すべき内容とその方法の検討に重要
全体的なデータの確認・現状把握 認識と現状の操業が一致しているか、どの程度乖離しているか把握して課題を具体 化するのに重要 ここができてから、具体的な調査方法を設計し、プロジェクトを進めていく 9 詳細や続きは次回! 優秀な相手方の担当者がつくと これだけで解決することも
まとめ 品質要因の分析プロジェクト、実は原因を見つけることが目的ではない 経済効果を出すためのアクションを提示することが目的 ➢ 選択可能なアクションで成果獲得の可能性を示す ➢ 選択可能なアクションからは成果獲得の見込みがないことを示す (+別アプローチの成果獲得のプランの提示)
事前準備を進める ◆ 改善効果による経済効果の概算 ◆ 実施可能なアクションの把握 ◆ 全体的なデータの確認・現状把握 10 詳細や続きは次回!