お役立ち記事
中小メーカーの現場で使える実務記事です。在庫・発注・歩留・シフトのどこを数字で見れば、欠品と手戻りが減るのかを扱います。
AI活用AIに工場のデータを渡すとき、個人情報をどこで切るか
シフトや歩留をAIに見せると、必ずスタッフの情報が絡みます。渡す・渡すが書かせない・渡さない、の3段階で線を引く方法と、線を引いた後に確認すべきことを整理しました。
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人・シフト「あの人しか知らない」をなくす：属人化を棚卸しする手順
属人化をなくそうと言っても、何が属人化しているかが分からないと手が付きません。1週間「誰に何を聞いたか」を書き出し、台帳に置けるものと判断が要るものに仕分ける手順を整理しました。
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人・シフトシフトの穴を、製造計画と一緒に見る理由
人数が揃っていても製造が止まることがあります。必要なのは頭数ではなく、その日の製造に必要なスキルを持つ人。シフトと製造計画を重ねて見る手順を整理しました。
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AI活用工場でスマホの音声AIを使う5つの場面
パソコンの前に戻らないと調べられない、が現場の待ち時間を作ります。手がふさがっているときに声で聞ける場面を5つ挙げ、どこまでをAIに任せてどこから人が承認するかの線引きも整理しました。
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品質・歩留歩留が下がったときに、最初に見るデータ
歩留が落ちたときに全工程を調べ直すと時間が足りません。いつから・どこで・何が起きたかを順に絞る見方と、原因を1つに決めつけないための注意点を整理しました。
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AI活用「分からない」と言えるAIを選ぶ理由
AIはデータが足りなくても、もっともらしい数字を返してきます。現場は一度ウソを言われると二度と使いません。未計測・判定不可と返す設計、相関と因果の区別、データの鮮度の3点から見分け方を整理しました。
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在庫・発注発注判断を担当者任せにしないための手順
「あの人がいないと発注できない」を解消するには、判断を人から手順に移す必要があります。手持ち＋入荷予定−受注残で正味の持ち高を出し、発注量を決めるまでの流れを整理しました。
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導入・費用ERPを入れる前に整える、3つの土台
ERPの見積を取ったまま止まっている会社は多くあります。金額の問題だけではなく、入れる側の土台が揃っていないことが原因です。商品マスタ・数字の置き場所・承認のルールの3つを先に整える理由をまとめました。
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在庫・発注欠品を減らす「バッファ在庫」の考え方 — 赤・黄・緑の信号で見る
安全在庫を1つの数字で持つと、多すぎるか足りないかのどちらかになります。在庫を帯で持ち、赤・黄・緑の信号として見る方法と、色ごとに何をするかを整理しました。
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在庫・発注在庫が合わない工場で、まず直す3つのこと
在庫表の数字と棚の実物が合わない。原因はたいてい仕組みではなく、単位・記録の場所・品目名の3つに散らばっています。棚卸しの回数を増やす前に直す順番を整理しました。
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