製造業のデジタルトランスフォーメーションはデータモデルが完成している必要がある。

社内の情報システムは役に立っているか棚卸しすること

トヨタ生産方式には、2つの柱があった。ジャストインタイムと自働化である。
ジャストインタイムを情報システムとして解釈すると次のようになる。必要な時な必要なデータを必要な分だけ集めることである。必要な時とは、ユーザがデータ検索行為をしたときである。インターネットの検索ほど、意図しないことが多く出現し、無駄な時間を費やすことはない。自社のシステムであれば、このように無駄な検索をユーザーにさせないことが重要である。

 しかし、この時、ユーザの欲することがシステム的に保証されていなければならない。意味のあるデータであること。一日前のデータなんかでは意味がないとすれば、一般的にシステム設計者は必要な日にちを任意に指定するように開発するであろう。ところが、多くの場合、必要な時とは、例えば一時間前とか、現在の最新ということであり、何の指定もなければ、そのような検索を行なうように開発すべきである。一番困ることは、システムの勝手な検索ロジックになっていることである。

検索表示に時間が掛かっていると、思考が中断して、仕事にブレーキである

 毎回毎回、その最新時刻からの検索のロジックではユーザーの仕事の効率化は図れない。システム開発設計には一般化が必要だが、ユーザ適用には特殊化が必要なのである。したがって、一般化システムの上に、特殊化機能をもたせる設計手法がフレキシブルである。必要なデータを処理する際にも、不用意に大きなテーブル全体を対象にしてしまうこともある。でも、その処理はユーザーには全く分からないのであるから、真剣にロジックを考え、レスポンスに対し責任を持つ必要がある。

 レスポンス時間を考えるならば、もっと慎重な設計をするはずだ。このレスポンス時間は、ユーザにとってもっともムダで嫌われる時間である。しかし、SEのなかでこのレスポンスを目標値を示し、設計してくれる方にお会いしたことがない。そもそも、システムの設計指標としてレスポンス時間があるはずである。完成後にチューニングといい方では、情けない。どのような設計をしたら、ユーザを待たせないレスポンスを得られるかを予測できるようでなけらばならない。

考え事をしながら本を読むなら紙媒体を選択する

 本を読み、ぺらぺらめくったりすることがある。この操作性のよさはなかなかコンピュータで実現できないのである。あるときは半分だけめくり戻すなんてことも本なら可能であるから。これも本だからの検索手法である。情報システムでは、この機能をどのように実現することができるのかを、もっと考えて欲しいものだ。

 もともとトヨタ生産方式はムダの排除を根底に考えられているシステムである。それがゆえに情報システムでも設計思想として通じるところが多い。そもそも情報システムも人の仕事のムダの排除が目的なのであるから、何がムダであるかをよく考えてシステム設計しないと目標の効果は得られない。

 また、改善という手法がトヨタ生産方式にあるが、これもよく似通っている。すこしづつ、仕事のやり方を改革し、人の思考を助けるには、いくつかの機能が必要である。必要な情報を収集する。集まった情報を整理・解析する。解析した結果から何らかの結論を得る。その結果を具体的に表現する。これらの過程のどこか一部分だけをシステムが支援していることが多いが、結論を出して、行動に移すこと、更に、その結果をモニタリングし、次の改善に繋がるところまで開発実現させないと価値がない。

情報をつなげることは容易ではない。簡単にデジタルトランスフォーメーションは進まない。

 この中でうまくできていないのが、情報の整理と解析、そして結果を得ることだと思う。これらはトヨタ生産方式で言うところの自働化ができていないのである。整理と解析には決まった手法が一般的にあるものではなく、個々の仕事における経験的なものがベースになっている。情報の整理と解析には、その過程で未取得のデータを取得することも必要である。仮説と検証の繰り返しになることばかりである。

 人間が仮説として対策案を生み出すものであるがゆえに、通り一変に情報整理と分析を自動化することは難しい。しかし、その事を難しいと言うことで当初から考えることを放棄してしまっていないだろうか。私達の仕事を効率化したいと思うのであれば、どのような事を、どのような観点で分析をし、どんな自動化の可能性があるかを考える必要がある。要する完全なるデータベースの構造設計は、完成することはなく、常に改造し続けることになるということである。

 もし、改造を避けるならば、観点を替えたりして、業務のルールを変更することなどで、目的の結果を得ようとする必要な検討行為がなされなければいけない。しかし、この行為は本質的解決にはならないのである。

 この時、思考錯誤ではあるが、システム的には一つのアプローチが考えられる。それは、どのような目的でどのような観点について過去のベテランはなにをしていたかがよりどころとなるのである。

 この本来、継承が難しい経験的なものを蓄積していけばいくつかの検討のケースに役立つはずである。この思考プロセスを情報として蓄積するようにすればよい。これが自働化である。ここを実施しないとエンジニアの時間を短縮することはできないのである。この自働化のシステムはきっと、インタラクティブな方法でコンピュータと会話しながら進めるものになるはずだ。人それぞれの思考プロセスがあるが、しかし、そのプロセスでなければいけないルールが存在する時には、その思考プロセスを採用するように警告を出すような自働化が必要である。

 コンピュータはどんなことでも答えを出してくる。しかし、それはコンピュータが出した答えでしかないのである。意味の無い解を出されても困るし、信用できないし、かえって時間を無駄にする情報となることがある。情報過多かつフェイクがあるようにこの時代において、ユーザが信用できる答えを導き出すようなシステムが必要である。その為にも、知識の記録方式を研究しなければいけないと思う

製造業のイノベーションと高効率なものづくりに必要な技術知識の蓄積

グローバルエンジニアの育成は急務

グローバルエンジニアの育成はこれまでどおりのOJTではその逼迫度に合わない。そこで、ITを活用した現場的な価値をもつ方法を提案している。物や事の理解は、人がその場面に出くわした体験から身につくもので、その体験を解決する中から、これまで知らなかった知識を習得し、より広く深い知識として記憶される。このような事柄は、企業や社外アウトソーシングの人でも同じである。


 しかし、これまでのアウトソーソングはその結果を求めるだけであったが、アウトシーングが経験した現場を企業に提供することを行えるようにすることである。先のコールセンターにて顧客の会話がテキスト化され、蓄積されることと同様に、企業、社外のエンジニアが日々、直面していることを蓄積できるようにすることである。

製品開発部門の人材育成


 製品開発、設計段階では、現場とは、設計者と生産技術者が設計構造について検討し、判断をする仕事である。この時には物はなく例えばCADにより作図された3DCADモデルである。あるいは、CAE解析者が解析した結果のデータや、実験部門が実験した結果のデータである。


 今の各製造業でのこれらの現場の仕事は、その当事者だけが知り得、その当事者はその知り得た知識を誰に伝達すべきか知らないことが多い。結局、現在のエンジニアリングは人に依存した方法であることばかりであり、CAE、CADが採用されてはいるものの、本当に局所的な知識共有しか行われていないのである。

社外者も同じ知識共有が必要


 このような職場環境に。社外者が共に働く現場では、同じく、社外者に特定の知識が個人持ちとなることは否めないことである。
 IT技術の活用をこの知識蓄積に対して実現することはエンジニアの考える仕事の可視化になると同時に、エンジニアの考えたことを生産する側と共有することが可能となる。

製造部門での原価低減


 また、生産現場では、物を手にしての原価低減や品質改善、作業改善の取り組みが行われるが、この時、現場では、実際の部品に張り紙を施し、どこの部分をどのように改良すると良いかを指摘しあうことが多い。その指摘した結果を製品の設計者と議論し、採否を決定することになる。

現場で発見した知見の蓄積が必要


 仮に、この改善の張り紙を製品設計者の作成した3DCADモデルに対して記述したら大きなメリットがあるはずである。まず、順番に設計者や生産技術者は3DCADモデルに製品開発段階での設計構造を詰めてきた現場の知識を記述する。そして、その3DCADモデルに記述された製品開発段階での現場の知識を参考にしながら、実際の生産現場での原価低減や品質改善、作業改善が提案されるということが可能になる。


 このことにより、社内関係者の業務スタート時の保有知識はあるレベルに高められ、その共通知識をベースにした議論は、より効率的に網羅的に進めることになる。その議論を通じ、更に参加者はその知識を深めることにもなる。また、この議論を同じ3DCADモデルに記述することで、次回の設計に考慮すべき知識を特別な方法を用いることなく、設計者に参考とさせることが可能となる。このように製品開発や生産における意思決定に使われた知識は大変重要で価値のあるデータであり、その意思決定に例え社外者が参加していたとしても、その意思決定に使われた知識は、企業の知識としてITを活用して企業の財産となる。このことは、これまでのエンジニアリングの仕事のやり方を抜本的に変えることになるだろうと考えられる。

開発プロセスへのものづくり知識の活用


 これまでのエンジニアリングは設計、生産技術、生産の3つの機能に大きくわかれ、その順番に製品開発の設計情報は流れてくる。しかし、その流れてくる設計情報を待つことではなく、積極的に取り、生産側の要求を設計構造に織り込むことで、双方のやり直し削減や、低コスト、高品質な製品設計に英知を集結することをコンカレントエンジニアリングとして推進してきた。

人海戦術では高効率な製品開発は難しい


 しかし、この方法は、あくまでのマンパワーに依存し、繰り返し発生する問題点や製品開発に参加するメンバーの知識差を要件書やチェックリストなどの文書による方法にて、少なくとも、再発防止を図る仕掛けを構じつつ、設計者の設計力を向上させることを狙っている。当然、製品開発を繰り返す度に、要件書の数やチェックリストの項目数は増加の一途をたどり、設計の出図から生産側の回答までの期間が同じ場合には、物理的に図面検討者を増加させなければならない。また、その標準化の検討も場合わけが増え、体系的に維持する工数も増加する。ここに、アウトソーシングが活用されている。この図面検討現場にアウトソーシングを活用すると、現場の知識は蓄積されず、部分的に社外者が保有することになる。その結果、その部分の検討能力を有する企業内の社員がいなくなり、益々、社外に依存する形に陥っていく。 


 このような方法での製品開発体制では、企業の品質向上、原価低減、作業性向上などの視点が社外者保有となり、企業自ら、製造原価を計算することすらできない最悪の状態になりかねない。製造原価を計算できない製品設計者や生産技術者のプロジェクトでは、グローバルな価格競争に打ち勝つ製品開発をすることができないのは当然である。また、仕入先の部品の原価を見積もることのできない調達機能や設計、生産技術では、企業のビジネス戦略そのものを間違える可能性がある。 

日本の製造業の課題


 日本の製造業はここ20年前まで規模の拡大の一途にあった。そして、リーマンショック、欧州の財政危機、円高による輸出産業の採算悪化など、国内は規模の縮小局面に入っている。そして新コロナ。この規模の縮小局面では、これまでの規模の拡大に必要であった生産設備は余剰な設備になり、休止、工場閉鎖することになることを避けられるとは考えにくい。


 一方、海外にはサプライヤを含め、生産工場がシフトすることも避けられないことである。国内で言われた垂直立ち上げは、今後、海外で垂直立ち上げが必要であり、QCDを確保した生産拠点の立ち上げ力が必要となる。そこで、生産技術者の育成が急務となる。これからの日本の製造業はどんな方向に向かっているのだろうか。もちろん新しい製品を生産することもあるだろうが、消費が海外主体のものは、安い労働力がゆえに、海外で生産することになる。また、耐久消費財も益々、中国、韓国などのアジア製が輸入されることになるだろう。

イノベーション企業への転換の為のものづくり知識の蓄積が必要


 日本の均一的な学力を生かす産業にシフトせざるを得ないだろう。要するに時間消費型で行える労働は海外に移転されてしまう。そもそも、そのような仕事は世界中で競争下に置かれてしまい、日本唯一のものづくりではなくなるだろう。知恵を使う産業・業務にエンジニアがシフトする。知恵を売る企業やものづくり知識を売るビジネスが優位となる。イノベーションを発揮できる企業こそ生き残るのである。


 小さくは企業内での人事異動における保有知識の移動、そして、アウトソーシングによる知識の社外流出、グローバルな生産拡大によるものづくり知識の海外流出などこれらは全て根っこが同じである問題に起因している。それはものづくり知識がこれまで、そしてこのままでは人に蓄積され、決して、組織や企業の財産としてきていないという共通の根本問題にあると言えよう。

製造業のデジタルトランスフォーメーションに必要なこと。それは思考や議論のプロセスのデジタル化に尽きる。

DXのデータ連携はデータ粒度まで精査できていなければ無駄な工数を生み出すだけ

情報システムを開発していると、そのシステムで利用されるデータの項目名称は重要となる。データの項目名称について、データのタイプや桁数などを定義することになる。そしてデータの項目名称同士の関係性を決めることが必要になる。多くの情報システムは、ある特定の分野を対象とする機能として開発され利用されている。その結果、企業内には、多くのシステムが構築され、今日まで、システム間のデータ連携をいかにして実現するかに大変な苦労をしている。
 さて、このようなシステム連携は基本的に可能なのであろうか?実際には、連携と言っても、どうしても自動処理ができずに、人の判断で処理を加えてから、別なシステムにデータをインポートするようなことが行われているのではないだろうか。例えば、間にEXCELのマクロなどが介在したりしていないだろうか?。そして、このマクロ担当者が異動して困った事はないだろうか?

本来、製造業の業務には非定型な仕事が多くある。それを忘れてはいけない。

決まりきった仕事の処理をシステム化したものから、徐々に、新しい着眼点を得るために人の判断に頼る事を前提としたシステムの構築に進展してきたからである。当初の機能では不十分で、機能を追加して改造を行ったシステムもある。
 本来、私達の仕事は非定型である。定型であるというものであっても、多くにバリエーションを保有した集合体になっているはずだ。非定型の仕事を自動化するとした場合には、どんな事を考えなければならないだろうか?いきなりAIでとはならない。

DXには緻密な管理レベルを目指したデータの粒度を決めることが必要。

データの粒度は管理を高める力があるならば詳細化されていくだろう。専門と一般では、分野の多さも異なるだろう。多くの分野を扱う企業では分野の階層も独自の体系になる。より緻密な改善を継続する企業のデータ項目は、他社とは異なるだろう。このような異なることが当然な場合に情報システムは一般化した仕様にての開発が困難で、市場にて販売される事は少ない。結局は、企業独自の開発にならざるを得なかった。

デジタルトランスフォーメーションに利用できるデータモデリング

帳票、フォーマット、形式ということを考えないことが必要だ。人の思考に元々は存在しないことであり、創造性の邪魔になるように思えてならない。紙に自由記述しながら、仕事ができるようにならないものかと考えたのである。
 ・QPPモデル
 ・課題ー知識ー判断の関係 これについてはCKWEBにて詳細説明をします。
 ・SQCD
 ・特徴点記述法
を用いて思考や議論のプロセスをデジタル化できると考えて研究を行なっている。
 異なる事業を行う企業間でのクリエイティブな連携をするにしても、既存のデータは当然連携ができない。自由な活動をIT技術で行うならば、何らかのルールは必要であるが、そのルールは、今までにはないものである。ものづくりの隆盛は今後ますます極端な状況になるだろう。その転換に向けて、人の仕事の記録をいかに実現するかを考えてたい。

製造業のデザインレビューに必要な基本的な技術の共有

技術の共有に必要なQPPモデルの開発経緯

なぜQPPモデルが必要なのかを説明したい。それは私には普遍的な分類が必要だということです。多くの図鑑や辞書にある分類も、時代と共に変化している。その時の分類の中で、その枠の中にあることやものなのか、そうでない発見的なことかを区別する必要がある。大多数の人が間違えなく分類できる程度に分類を運営するのが良いと考えている。その中から、欲しいことを見つけるために、達成したいこと、それを達成するために考え決めたこと、決めたことを実施するために行うことの区分を付け加えるのが良い。この3つの区分をQPPと呼び、あらゆることをQPPのどれかの区分を付与することとしたのである。この中には思考ややり方や達成したいことを本気で達成するために、取り組まねばならないことなど全てが包含できると考えている。QPPはそれぞれが関係性を持ってい区分なので、その関係も保持していることになる。しばらくは、このような分類や区分の付与は自動的に行われることはないだろうとも思います。
 昔、ものづくりの手法を研究していた頃、QFD(品質機能展開表)手法を学んだことがある。この手法は表を連結し、ブレークダウンすることにより、考え方を記述する方法である。残念なことに、ITが未発達の時代の手法であり、2次元であった。3次元にできたとしても、俯瞰的な検討はできない。

組織に必要なことは第一に知識の共有である


 人の仕事は、他者が活用できなければならない。自分の固有能力として、或いは存在価値として個人所有する時代ではなくなった。むしろ、積極的に共有し、皆でアイデアを洗練させていくことが重要である。発想力が必要とされる時代である。グローバルな他者の知識を活用するには、インターネットを介してのベースとなる知識が共有されている方が、迅速な打ち合わせができる。ベースとなる知識が揃っていない会議は質問だけに留まりがちである。
 データを見ただけでは何を意味していることなのかや、それはどのような背景から作られて、記録されたのかが分からない。それが理解できないと第三者は不安でそのデータを使うことができない。私達は結論も知りたいことはあるが、今後の思考のために、なぜ、その結論に至ったのかを知りたいと思うのが自然である。そうでなければ社会は進歩していかないとも思う。Whyの伝達と共有は、人の思考の方向性を正しく、集中させることに役立つことである。

知的生産の技術をITで実装するアイデアの紹介

知的生産のITと題してまとめたいと思います。

 サーバやPC内のファイルが見つからない。これは今日の大きな問題である。

 そもそも、ファイルやホルダーの名称はその内容を明確に区分できるものではない。

 仕事で用いるソフトウエアは、表や文章、図などに分かれている。それゆえに、内容によって、用いるソフトウエアを決める必要がある。これはファイルを探す上で煩雑さを増す。

 そもそも、自由記述したい考えをソフトウエアやOS間でも、更にはバージョン違いの中でも、登録されたデータの完全なる表示に対応していない。何を用いて考えを記録するにべきか。それに答えるシステムはないようだ。

 ファイルが見つからなければ、考えを整理することは不可能である。貴重な考えやアイデアを記録しておいても探せない事になっている。

 会議の議論も、議事録はまとめられる結果、発話を逐一記録されることは少ない。記録されても、過去の議事録との関係性から振り返って確認する術もない。

 PC のファイルに保存した瞬間から、自身の記憶から解放された気分にはなるが、知りたいことを思い出すまでの機能には到達していない。

 いつのまにか人は好みのソフトウエアを用いて考えの記録をファイル形式にて行うように慣らされてしまったようだ。

 このことに問題を唱える人はあまり見受けられない。不便さを受け入れて諦めているように思われる。

 こまめに、考えを日記のように書き続ける企業人はすごく減っている。かつては手帳にびっしりとメモを書いていた。PCの出現にて、メモを再整理することをしなくなっている。際限なく記録できる事がかえって考える習慣力を低めているようだ。

 原点に帰れば、紙と鉛筆だけで自由な形式で記録できていた。その記録だけを目的としたソフトウエアにより、自由にコミュニケーションすることに制約を与えているのである。

 以上の課題を解決するべきだと思っている。その為に考え出された記録方式を空間座標に記録する方式であり、特許を取得していますので、ご興味のある方は、弊社ホームページにてご覧ください。https://www.d-collabo.com
これまでお読みいただき誠にありがとうございました。