横河電機株式会社
横河ソリューションサービス株式会社

DPI仮説検証型ワークショップ

いつも通り運転しているはずなのに、品質がバラつく。
製造現場から、そんな声が上がっていませんか?
その際、外部のデータサイエンティストに依頼して、品質安定化を図ろうとしていませんか?
あるいは、漠然と機械学習やAIを用いて、品質バラツキの要因を突き止めようとしていませんか?
そして、「色々とデータ活用に取り組んでいるが、いまいち成果が出ない」という状況になっていませんか?

そのような品質安定化課題を抱える製造業のお客様に、YOKOGAWAは「現場に根付いたデータ解析」をご提案しています。
YOKOGAWAの「DPI仮説検証型ワークショップ」と「DPI運転評価ツール」を製造現場に導入することで、課題の解決はもちろん、技術伝承、データ人財の育成、改善意識の定着など様々な効果が期待されます。

あなたの製造現場も、YOKOGAWAと共に「データを活用した部署間連携の改善サイクルが自発的に回る現場」へと進化しませんか?

YOKOGAWAの「DPI仮説検証型ワークショップ」と「DPI運転評価ツール」を製造現場に導入することで、課題の解決はもちろん、データ解析スキルの向上や技術伝承、改善意識の定着など様々な効果が期待されます。

News

▽導入事例
2020/8 DPI関連の新しい導入事例が公開されました!
組織横断のワイガヤとDPIによる解析で、独自の課題解決メソッドを確立

目次

  1. 製造業におけるデータ活用が抱える課題
  2. DPI仮説検証型ワークショップとは
  3. このワークショップで得られる9つの期待効果
  4. お客様の声
  5. その他のDPIコンサルティングサービス
  6. 関連情報

 

製造業におけるデータ活用が抱える課題

品質安定化でデータ活用の成果が出にくい原因のひとつは 、データサイエンティストや汎用データ解析ツールが製造現場とうまく融合できていないことです。そこでYOKOGAWAは「ものづくり専用解析ツール」と「製造現場のための実践型データ解析教育」をご提案します。

品質安定化でデータ活用の成果が出ない理由

 品質安定化という課題の要因は、複数関連部署の事情が絡み合っていることが多いため、改善策を打つためには要因を広く深く掘り下げる必要があります。そして要因を掘り下げるためには、現場の知見とデータの両面からのアプローチが重要となります。言い換えると、現場のものづくりエンジニアとデータ解析との融合が求められるのです。
 すなわち、品質安定化でデータ活用が満足な成果を上げられない原因のひとつは、複数関連部署の現場知見の連携とデータサイエンティストや汎用解析ツールが製造現場とうまく融合できていないことである、というのがYOKOGAWAの考えです。

YOKOGAWAのご提案

 このような課題を解決すべく、YOKOGAWAは ものづくり専用解析ツール製造現場のための実践型データ解析教育 をご提案します。ものづくりエンジニアの方々の知見や経験、実践型データ解析教育、ものづくり専用解析ツール、この3つを掛け合せることで、製造現場の品質課題に対し、従来では難しかった「満足な成果」に大きく近づくことが期待できます。

このページでは、製造現場のための実践型データ解析教育「DPI仮説検証型ワークショップ」をご紹介します。
ものづくり専用データ解析ツール「DPI運転評価ツール」の詳細については、こちらをご覧ください。

 

DPI仮説検証型ワークショップとは

ワークショップでは、複数部署の方々にお集まりいただき、それぞれの知見・経験をもとに仮説出しやデータでの見える化・解析を行っていきます。横河コンサルタントは、客観的な立場から統計やデータ解析知見に基づいたファシリテーションを行います。

目的

製造現場の知見をもとにして仮説を整理し、その仮説を効果的に検証するフローを習得いただくこと

概要

◇対象

  • 初めてデータ解析に取り組まれるお客様
  • 複数部署を巻き込んだ活動に不安があるお客様
  • DPIデータ解析の効率的なフレームワークを習得したいお客様

◇期間(目安) 

2~3ヶ月間で数回
※COVID-19による訪問規制・出張規制に対応し、webでの開催も可能です。

◇内容

  1. 課題の定義 :現場の抱える「お困りごと」を、具体的な課題として定義します
  2. 仮説の洗い出し :複数部署の担当者様とともに、現場の知見・経験・勘といった暗黙知を洗い出します。
  3. 仮説の整理 :洗い出した仮説を、原理原則に基づいて整理・構造化していきます。
  4. 仮説の検証 :DPI運転評価ツールを用い、整理した仮説を1つずつ検証・解析していただきます。
  5. 結果の評価 :関連部署の方々とともに、検証結果のデータに対する評価を行います。

 

このワークショップで得られる9つの期待効果

実践型データ解析ワークショップでは、課題の解決はもちろん、データ人財の育成、暗黙知の定量化、技術伝承、改善意識の定着、設備投資予算の確保など、様々な効果が期待されます。そしてこれらの効果により、あなたの製造現場が「データを活用した部署間連携の改善サイクルが自発的に回る現場」へと進化していきます。

データ人財の育成

 汎用的なデータ解析スキルを習得するには、多大な時間とコストを要します。また、汎用的解析スキルを身に付けても、現場で使えなければ意味がありません。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、お客様の製造現場の特性に応じた「明日から使えるデータ解析スキル」を習得していただきます。また。得られた検証結果に対し、弊社エンジニアからデータ視点での客観的なコメントやアイデアもお出しいたします。これにより、先入観にとらわれないデータリテラシーの向上も期待されます。

DPIデータ解析のスキル向上

 DPI運転評価ツールは、一般的な表計算ツールやグラフ作成ツールと比べると、仕様にやや「クセ」があります。この「クセ」こそ、DPIが「ものづくり専用データ解析ツール」たる所以です。そして、この「クセ」をうまく使いこなすことにより、製造現場でのデータ解析を効率的かつ有効に進めることができるのです。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、DPI運転評価ツールの「クセ」を活用・応用した解析スキルを習得していただきます。

暗黙知の定量化

 日々ものづくり現場を支えている方々は、経験に下支えされた知見や勘をお持ちです。そういった知見や勘は、現場にとっての貴重な財産です。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、現場の方々の知見や勘をもとにして仮説を立案し、データで検証を行います。この一連の過程を通して、現場の方々の暗黙知が定量化・数値化され、グラフとして誰もが見える形になります。言い換えれば、暗黙知が現場に残る「知恵」へと昇華されるのです。

属人的ノウハウの共有

 製造現場では、SOP※1やFTA※2などの手順書に沿って実施される操作・対処の他に、現場スタッフ一人ひとりが経験に基づいて臨機応変に実行している操作・対処 -いわゆる、職人技- があります。一人ひとりの職人技を現場全体で共有することにより、SOPやFTAのアップデート、ひいては現場力の向上に繋がります。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、見える化されたデータに対し、現場スタッフの方々がそれぞれの視点から意見を出し合います。これらの意見こそが、職人技、すなわち属人的ノウハウであり、ワークショップ自体が属人的ノウハウの共有の場となるのです。

※1 SOP :Standard Operating Procedureの略。標準操作手順書。
※2 FTA :Fault Tree Analysisの略。故障の木解析。

ベテランから若手への技術伝承

 「なぜ、この管理幅になったのか」「なぜ、このような作業手順になったのか」 過去の経緯や、現状の背後にある理由を知ることは、効果的な改善活動を行う上で非常に重要です。しかし、文書や記録として残されていない情報は「ベテランのみぞ知る」というのが現状です。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、原理原則に従って仮説を整理する過程で、上記のような現状の「なぜ」を掘り起こしていきます。若手が聞きたくても普段なかなか聞けない、ベテランが話したくても普段なかなか話せない、そんな「過去の蓄積による技術」を伝承する場となります。

データに裏付けされた仮説マップ

 現場スタッフ一人ひとりが持っている仮説は、それ単体でも十分に価値のあるものです。しかし、それらが原理原則に従って有機的に繋がり合い、データによって検証されれば、より一層価値のある「現場の知恵の結晶」となります。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、仮説を論理的に整理して構造化し、データの裏付けを取っていきます。こうして出来上がった仮説マップは、その後もブラッシュアップを重ねることにより、現場の知恵が凝縮された「羅針盤」となります。

部署横断的な改善意識の定着

 データを活用した改善活動は、一度実施して終わりではありません。時々刻々と変わりゆく市況の変化、4M条件の変化に対応するために、継続的かつ部署横断的な改善活動を行うことが求められます。そして継続的かつ部署横断的な改善活動のためには、現場全体での改善意識の定着が必要不可欠です。解析担当者だけの努力に委ねるのは、限界があるのです。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、仮説出しや検証結果への意見出しの際に、複数部署の方々にご参加いただくことを推奨しています。ご自身の意見やアイデアが解析に反映されることで当事者意識が高まり、部署や担当の垣根を越えた改善意識の定着が期待されます。

※ 4M :Material/Machine/Method/huMan

改善のための設備投資の予算確保

 改善活動の中には、設備導入や交換など、予算が必要となるものもあります。しかし、現場がいくら必要性と根拠を訴えても、予算取りを行うのが容易ではないことも多々あります。
 DPI仮説検証型ワークショップでは、現場の方々の持つ仮説をデータで定量的に表現します。設備投資の根拠をデータで補強することにより、現場の方々の意見に客観的な妥当性が付与され、改善のための予算が確保しやすくなります。

課題の解決

 DPI仮説検証型ワークショップでの題材は、例題やサンプルデータではありません。お客様が抱えている課題とお客様の実データです。もちろん、本ワークショップで全ての課題が完全に解決されるということは現実的ではないですが、課題の要因が見えてきたり、データから新たな要因仮説が生まれたりと、ワークショップを通して課題解決の糸口が掴めることが期待されます。

 

お客様の声

  • 長年の課題に突破口が見えて驚いている。他部署と連携することの大事さを実感した。(機能性化学/品質管理担当)
  • 要因を整理した上で解析をすることの大切さが理解できた。要因整理の仕方は非常に勉強になった。(機能性化学/製造担当)
  • 部署横断的なデータ解析の文化や改善意識が根付き、ありがたい。(化学/工場長)
  • 先人の知恵が数値化された。複数関連部署の知識が繋がった。(化学/製造担当)
  • これまで暗黙知だった現場知見を数値化でき、また、自分自身の課題解決スキルも向上し、有意義なワークショップだった。(化学/製造担当)
  • 他部署と協働できたのは大きい。現場のリアルを知る機会にもなった。(化学/研究開発担当)
  • 解析の手順が学べたので、次回以降は自分たちで改善が進められそう。(食品/製造担当)

 

その他のDPIコンサルティングサービス

◇導入教育ワークショップ
~現場導入をスムーズに!まずはDPI運転評価ツールの基礎を押さえよう!~

◇その他
お客様の状況やご要望に合わせたコンサルティングもご提供可能です。お気軽にお問い合わせください。

 

関連情報

DPI運転評価ツール(ものづくり専用データ解析ツール)

DPIコンセプトムービー

Process Data Analytics(製造現場のためのプロセスデータ解析ソフトウェア)

 


※本ページに記載の会社名、製品名はそれぞれの会社の商標または登録商標です。

関連情報

概要:

大阪ガスケミカル株式会社様は、DPIによる解析と組織横断メンバのワイガヤを組み合わせて長年の課題を解決しました。
YOKOGAWAの「仮説検証型の解析ワークショップ」をご採用いただきました。

業種:

本件に関する詳細などは下記よりお問い合わせください

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