119:00~ 開始いたします
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アジェンダ 219:00-19:05 イントロダクション19:05-19:20 キャディのプラント事業の紹介19:20-19:40 プラント事業における開発内容の紹介19:40-20:00 質疑応答/対談20:00-20:05 クロージング
本日のグランドルール3ー ご質問はチャット or QA からお願いします。(DMでも構いません)ー 最後にアンケートへのご協力をお願いします。
4Backend EngineerHiroaki Yamashita前職ではDevOpsエンジニアとして、CI/CD, IaC, 自動テストの導入を通して開発生産性向上のために活動。その後、自動テストを生成・実行するプロダクトの企画・開発から導入までを経験。現職では、DevOpsエンジニアとして活動後、SCMシステム、図面管理システム、パートナー連携システムの開発に従事。主にバックエンド開発をメインにしつつ、フロントエンド開発も必要に応じて取り組んでいた。2022年度から新事業部のシステム基盤構築に従事Product ManagerNorihisa NiwaseLINE株式会社にてライブ配信サービスの新規開発から運用まで従事。その後、建築系ベンチャーにてメディアサービスの刷新やSaaS事業の立ち上げを行い独立。AI開発やNFTメディア運用、D2Cなど様々な事業を展開。現在はキャディ株式会社にてオペレーション企画に関わっている。
アジェンダ 519:00-19:05 イントロダクション19:05-19:20 キャディのプラント事業の紹介19:20-19:40 プラント事業における開発内容の紹介19:40-20:00 質疑応答/対談20:00-20:05 クロージング
アジェンダ 619:00-19:05 イントロダクション19:05-19:20 キャディのプラント事業の紹介19:20-19:40 プラント事業における開発内容の紹介19:40-20:00 質疑応答/対談20:00-20:05 クロージング
7MISSIONモノづくり産業のポテンシャルを解放するUnleash the potential of manufacturing
8MARKET調達イノベーション特になし製造 販売設計CAD / CAEなどの活用自動化・ロボット化AI・ビッグデータの活用日本国内での総生産額 180兆円規模120兆円100年以上イノベーションのない巨大な製造業調達市場製造業の中で120兆円を占める調達市場においてのみ、大きな革新が未だない状況。
9MARKET DETAILS (1)調達コスト120 兆円多品種少量40兆円金属加工4兆円※ 多品種少量のみ電車1車輌の部品点数30,000点のうち、12,000点(40%) 程の多量の金属加工品が使われています電機品内装の裏・窓枠扉 シートライト衛生設備の骨組台車空調設備筐体流通総額 金属加工品の例(車輌業界)
10MARKET DETAILS (2)半導体製造装置FPD製造装置食品機械 包装機械医薬品製造装置身近な製品を製造する装置に携わっていますコンビニおにぎり製造装置ペットボトルラベル貼付装置自動車車載電池製造装置スマホ液晶製造装置どら焼き製造装置製本機械印刷機械化学装置射出成形機工作機械自社内検査装置鉄道関連装置自動車製造ライン分析機器試験機械
11MARKET ISSUES複雑な多重下請け構造が形成されており、アンバランスな産業構造になっています。受注側は中小零細企業が数多く存在し、得意分野が非常にばらついています。
12SERVICE FEATURE産業・市場構造の中でキャディが目指すものは個々の加工会社が強みを最大限活かすことができるフラットな市場構造ですマッチング(のみ行う)マッチングだけでは探索コストが減るだけで交渉・監督コストはそのままファブレスメーカー(的立ち位置)商流に入ることで発注者・受注者の取引コスト・製造コストを下げる図面データアップロード・送付2・調達工数削減 ・コスト削減 ・安定価格、納期発注者・見積レス ・論理的原価計算 ・売上安定化最適加工会社に確定発注自動製造原価計算・見積提示1検査・品質保証製品納入3CADDi 加工会社MERIT MERIT
13PLATFORM & PRODUCTS製造業でアナログにやりとりされてきた様々な情報を管理、活用する複数のプロダクト開発を進めています。受発注プラットフォーム製造原価計算製造工程・サプライチェーン管理図面管理製造パートナー連携
14BLIZ SCALING受発注事業の急激な広がりにより、受注額の急増・対応カテゴリを拡大
15SERVICE HISTORY板金材料調達機械加工製罐配電盤組立品/配線品配管プレス加工品鋳造射出成型購入品2017年2021年~装置一式プラント一式創業当初は板金加工のみだったキャディは、今では、装置一式やプラント一式を手掛けるようになり、売上・組織ともに急成長しています。
プラント事業とは?16特殊な設備を持つ製造工場のこと。石油や天然ガス、食品、プラスチックなどが作られており、予算が数百億から1兆円にも至ります。
複数のサプライチェーンを跨ぐ事業17設計・製作・工事など社内外で関わる企業が多く、部品点数は数万点以上。ただし、1つの欠品・欠損も現地でのトラブルを引き起こすため、高い品質が求められる。購買・製作 納品・現地施工顧客キャディ
事業概況)立上げをカスタマイズで対応18新たな事業領域でFMTやデータ構造を把握しきれておらず、対応しやすいGoogle Sheetsで管理。結果、日次新たなFMTやデータ構造、図面更新が発生。計数百回の変更を入社直後の数十人で対応購買・製作 納品・現地施工顧客キャディマスタデータ( EDI )図面のやり取り(email)材料管理(Sheets)マスタデータ( EDI )進捗管理(Sheets)顧客承認(email)図面管理(G-Drive)検査記録(G-Drive)輸送管理(Sheets)検収記録(G-Drive)
事業概況)立上げをカスタマイズで対応19新たな事業領域でFMTやデータ構造を把握しきれておらず、対応しやすいGoogle Sheetsで管理。結果、日次新たなFMTやデータ構造、図面更新が発生。計数百回の変更を入社直後の数十人で対応購買・製作 納品・現地施工顧客キャディマスタデータ( EDI )図面のやり取り(email)材料管理(Sheets)マスタデータ( EDI )進捗管理(Sheets)顧客承認(email)図面管理(G-Drive)検査記録(G-Drive)輸送管理(Sheets)検収記録(G-Drive)一貫した情報流通に向けた開発が必要に
アジェンダ 2019:00-19:05 イントロダクション19:05-19:20 キャディのプラント事業の紹介19:20-19:40 プラント事業における開発内容の紹介19:40-20:00 質疑応答/対談20:00-20:05 クロージング
21あらすじ● 既存事業部からは新事業部は 完全なブラックボックス● 既存の社内システムの導入出来ておらず、 とにかく現場が大変 なことしか分からず● 入ってみると、確かに 既存事業部とペインや取り扱うデータや Opsが違い導入できない● 結果、1から、ほぼ全ての業務システムを作る ことに● ただ、エンジニアは1人しかいないため、ローコードツールや既存サービスを軸に構築● ツール特性を活かしながら、 Opsや現場と同期しながらシステムを作って運用に
22新部署は外からは焼け野原、入ると開墾された大地- キャディとして、新規事業であるプラント事業- そんな事業部で、会社全体で過去最高の売上を大幅に更新する大型案件を受注- ノウハウ不足で仕組み化も間に合わない中、案件規模の拡大に合わせて随時人員が投入- 業界や顧客特有の要件や事情が加わることで 混乱が混乱を呼びギリギリまで追い込まれるが、最後まで案件をやり切る- そんな過酷な現場で、まさに焼け野原になったかと思われていたが・・・- そこには、日本有数の大型案件をこなす上で培った 知見ややりきったことによる 顧客からの信頼があった
23システム導入を阻んだのは、スコープだった最終製品 中間製品中間製品中間製品部品部品部品支給品部品購入品装置事業部の対象プラント事業部の対象- 製作自体がとりわけ難易度が高いわけではない- 組立まで含めた製作- 顧客支給品や購入品、材料調達までカバーが必要- 長期間かつ多くのステークホルダーとのコミュニケーションと PJ管理- 多種多様な素材・加工が必要な材料をQCDフィットした状態で調達
24システムでカバーしなければいけない範囲要はこれ全てやらないといけない購買・製作 納品・現地施工顧客キャディマスタデータ( EDI )図面のやり取り(email)材料管理(Sheets)マスタデータ( EDI )進捗管理(Sheets)顧客承認(email)図面管理(G-Drive)検査記録(G-Drive)輸送管理(Sheets)検収記録(G-Drive)
25開発方針は使えるものは使いOps込みで解決する● まず、1からスクラッチで全てをアプリケーションとして実装するのは現実的じゃない● そこで既存サービスとローコードでベースを作り、どうしても出来ないものだけを実装● 実装は出来るが、インパクトが薄い、人が入ればコストを下げれるものは Opsを型化して組み込む
26使用したサービス・技術達● 基盤となるデータ管理 : Airtable● 社外とAirtableのデータを制限付きで双方向にやり取り : miniExtensions● アプリ提供: AppSheet● BOM管理: OpenBOM● 材料・出荷管理: Logiless● 各種サービス連携: Make(Integromat)● 上記でどれも解決できないものは○ CloudRun上でNestJSを作ったAPIサーバーで処理○ データは、Make(旧Integromat) => Cloud Pub/Sub => CloudRun で流す
27どんな風にシステム化していったか- 最初に事業を進める上で必要なタスクの洗い出し &それに必要なシステムの 洗い出しとゴール設定を業務設計チームと一緒に進める- もっとも業務的にもデータ的にも依存性が低く、かつ、業務負荷が一定高い領域から 着手- 製作仕様の問い合わせを集約するところから- Quick Winで現場の信頼感を獲得 => 協力をより得やすい状態に- その後軸となるマスターデータの整備へ- 案件に紐付く情報群を正規化し管理- その上で、生産管理などマスタデータを用いたり、一緒に使うことで価値あるものに広げいった- その際に、まずは作り込まず軽く使えるところから薄く広く展開していった- 必要に応じて作り込んでいく
28現在、システム化が実現している範囲- 案件管理- 製品別工程管理- 中間完成品別工程管理- 生産状況の可視化Dashboard- 今、どの部材がどこにあって、どこまで製作が進んでおり何が組立に不足しているかを可視化- BOMデータ管理- 材料調達、在庫管理- キッティング(製作に必要なものを必要な部材を揃えて発注)- 製作仕様など各種問い合わせ管理- 検査・是正事項管理- 車両手配- 資格保有状況の管理- 検査資料などドキュメント作成自動化- 各種マスターデータ管理(関連会社情報、拠点、装備 etc)以上、テーブル数だけで40を超える
29実装構成の一部
30ノーコード・ローコッドって結局どうなの?想定したよりも、ずっと多くのものがローコードで実装することが出来た● ただ、それは対象が SoR領域で正しくデータを管理・活用するというものが対象だったから● 加えて、全てをシステムで補わず、 Opsでカバーできたから設計から実装、導入までの リードタイムを大幅に短縮できたことで Be Agile を体現できるただ、下記は実装は必要● ロジックを多く含むもの( SoRでも必要)● SoRではなくSoEの色が強いユーザー視点のインターフェースや UXが必要なもの
31結果 工数が70%削減① データの確認・変更・共有工数が削減- データマネジメント構築により、業務改善が進行② オペレーションが標準化- ツールの有用性を実感すると、チーム全体でデータ管理を重視するように- ツールやオペレーションに影響がないかを念頭に業務遂行する文化が定着③ 社外企業の業務工数も削減- 社外企業にもツール導入を進め、外部企業の業務工数も削減
32今後について● 情報を適切に管理・活用する、というのは、かなり実現出来てきている● その上で、より踏み込んだ自動化や、ユーザーのより複雑な要望を叶えるためのアプリケーションの提供などが必要になってきている● 加えて、キャディ社内向けに作ってきたシステム基盤でしたが、顧客に説明したところ刺さり SaaSとしての提供のためプロジェクトが発足(結果的に新サービスにとっても PoCになっていた)● 以上を実現するためには、エンジニアが必要になってくる● 現在に至る● 使用想定技術(完全未定)○ 言語: TypeScript○ FE: NextJS, React Native, Expo○ BE: Hasura, NextJS, Prisma○ インフラ: GCP(CloudRun, Cloud Pub/Sub, CloudSQL, Cloud Memorystore), Auth0○ その他: Nx, Appolo Client, Prisma, CircleCI, Sequin, Retool, zx○ etc
33AirtableのPros● CRUD操作可能で、ユースケースや個人ごとに編集可能な UIや共有UIを作成することが出来る○ それによって、UIではなくデータ構成に集中することが出来る => 実装・機能実現が早くなる● 実装が早い、わけだが、それはどういうことか○ 設計 = 実装、ぐらいの感覚になる○ 考えながら、議論しながら、その場でサンプルを作りながら進められる○ 認識齟齬が大幅に減少し、手戻りが減る○ デリバリーもあがるため、最初の高揚した雰囲気から停滞した雰囲気になりがちな DXプロジェクトにとって対象を選べば勢いをつけられる○ 修正も即座に反映できることで、まずは作った上で、反応を確かめながら実戦に投入出来るし、設計に悩んだら、まずは使ってみてもらおう、と言える■ Be Agile を体現できる● 細かな権限管理○ 勝手にカラムは追加させない、変更させない、データ入力だけ・閲覧だけなど○ エンジニア側の完全な管理化に● 自動で生成されるドキュメント付きの API● 多数のIntegrationがあったり、コミュニティがあるなどエコシステムが充実○ Airtable連携が前提だったり、連携機能を押しているサービスも多い● 旺盛な機能開発で以前出来なかったことが、いつの間にか出来るように
34AirtableのCons● 行数制限。これより苦しめられるものはない○ Enterpriseで1データベースあたり 25万行、1テーブルあたり 10万行○ Baseを分解したりArchiveしたりなどの工夫が必要に● APIのリクエスト制限: 5req/1sec○ この問題はまだ試してないですが、 sequinというAirtableとPostgres連携を行うサービスによって解決の余地がありそう● Dev環境が存在しない○ ただ、簡単にテーブルはコピーは出来るので、そちらで確かめて変更などは可能○ 加えて、Backupがしっかりしているので、失敗した場合は戻すことも可能● Migrationが機械的には出来ない○ ただ、Airtableは賢く、Keyが一致していたらリレーションをバシッと紐付けなおしてくれる○ こいつのおかげで、データを正規化した後、リンクし直すのが一瞬○ 実際に何度も大規模なりファクタリングを行っているが問題は起きてない○ こちらも最悪、Backupで戻せる● RDBと名乗っているが、案外分析には向いてない○ 細かな分析したいなら Power BIなど、BIツールを使うと良い● 編集者ごとに課金する、というモデルを採用しているせいか、外部のユーザーと編集可能な共有 Viewなど双方向なやりとりに制約がある○ これはminiExtensionsのPortalによってカバー可能
アジェンダ 3519:00-19:05 イントロダクション19:05-19:20 キャディのプラント事業の紹介19:20-19:40 プラント事業における開発内容の紹介19:40-20:00 質疑応答/対談20:00-20:05 クロージング
質疑応答/対談36<対談アジェンダ>- プロジェクトのはじまりやお互いの第一印象など- ここまでのプロジェクトで記憶に残っているエピソードややりなおせるなら今はこうするポイントなど- このプロジェクトの今後の課題や挑戦について- どんな人にこのチームにjoinしてほしいか
アジェンダ 3719:00-19:05 イントロダクション19:05-19:20 キャディのプラント事業の紹介19:20-19:40 プラント事業における開発内容の紹介19:40-20:00 質疑応答/対談20:00-20:05 クロージング
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39RECRUITING POSITIONバックエンドエンジニアフロントエンドエンジニアプラットフォームエンジニアエンジニアリングマネージャーPoCエンジニアアルゴリズムエンジニア機械学習エンジニアMLOpsエンジニアQAエンジニアSaaSエンジニア詳しくは右記よりご覧くださいPoC SaaSエンジニア データエンジニアプロダクトデザイナー
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