今回は前回に引き続き、ドラマ「陸王」を例にとって話しを進めたいと思います。
前回は、MinitabのDOE(実験計画法)機能を使って、陸王のソールの硬さ(硬度)を決める数式を導きました。そして今回はDOE(実験計画法)で導いた数式を用いて、入力データである繭の大きさ、茹で温度、茹で時間のバラツキが、出力データであるシルクレイの硬度のバラツキにどのように影響するのかをモンテカルロ・シミュレーションで調べてみたいと思います。
“モンテカルロシミュレーション:こはぜ屋の場合” の続きを読むフレームワークを使って一緒に問題を解決しませんか?
今回は前回に引き続き、ドラマ「陸王」を例にとって話しを進めたいと思います。
前回は、MinitabのDOE(実験計画法)機能を使って、陸王のソールの硬さ(硬度)を決める数式を導きました。そして今回はDOE(実験計画法)で導いた数式を用いて、入力データである繭の大きさ、茹で温度、茹で時間のバラツキが、出力データであるシルクレイの硬度のバラツキにどのように影響するのかをモンテカルロ・シミュレーションで調べてみたいと思います。
“モンテカルロシミュレーション:こはぜ屋の場合” の続きを読む先日、ある集まりでDOE(実験計画法)に誰にでも分かる様に説明してもらいたいという依頼を受けたので、TBSのドラマ陸王を例に用いて説明しました。このブログでも一度「陸王」とDOEについて記事を載せていますが、再び掲載したいと思います。似たような内容になりますが、お許しください。
“DOE(実験計画法):こはぜ屋の場合” の続きを読む先日、マネージャ達と話をしていて、「DFSSで使うツールのうち最も重要なツールは何か」という話題になりました。
そこで僕の答えは2つ、①DFSS設計スコアーカードと②設計FMEAを挙げました。なぜかというと、
“DFSSで最も重要なツールは?” の続きを読む先日、リーンシックシグマ・ブラックベルトのマイク根上さんと電話で話をしました。
その際、根上さんに全体最適化について尋ねられ、僕は設計最適化のプロジェクトのことだと思い、DFSS等で行う最適化について説明しました。
“解説: プロジェクトの最適化と最適化のプロジェクト” の続きを読むこれまで「顧客の声から顧客の価値へ」と題して、VOC(ボイス・オブ・カスタマー)の基本的な内容について解説してきましたが、如何でしたか。この連載を書き始めてから改めて気付いたことは、VOCの範囲は膨大で、しかも時代やテクノロジーと共に常に変化しているため「書いていてきりがない!」ということです。そこで今回は取り敢えず、これまでに書き残したいくつかの点に触れて、この連載の最後にしたいと思います。
“解説: 顧客の声から顧客の価値へ(10)” の続きを読む前回はパーデュー・ファームズの例を使って、顧客価値マップの作り方を説明しました。今回はまず顧客価値マップについて少し補足し、それから市場で競争優位を築くための手法として品質ギャップ分析を説明します。
“解説: 顧客の声から顧客の価値へ(9)” の続きを読むこれまで顧客ロイヤリティや顧客満足度について説明してきましたが、企業が長期的に競争市場で成長を続けていくためには、やはり自社の既存顧客だけを対象としていたのでは限界があります。なぜなら、顧客ロイヤリティや顧客満足度を上げることで短期的な利益を得ることに仮に成功したとしても、常に変化する市場・顧客・競合他社の中で企業が長期的な利益を継続して獲得していくためには、それだけでは決して十分でないからです。
“解説: 顧客の声から顧客の価値へ(8)” の続きを読む「解説: 顧客の声から顧客の価値へ」シリーズはこれからもしばらく続ける予定ですが、ここで一旦休憩をして全く別のトピックを取り上げたいと思います。今回取り上げるトピックは「最適化のための進化的調整方法」です。
“解説: 最適化のための進化的調整方法” の続きを読むこれまでボイス・オブ・カスタマー(VOC)について6回連載してきましたが、とても嬉しいことに、ここにきてブログ読者からVOCについて質問を頂きました。頂いた質問の内容をご紹介しながら、僕の考え方を記したいと思います。
“解説: 顧客の声から顧客の価値へ(7)” の続きを読む前回の投稿では、顧客が知覚する価値を把握するためにジョブ・マッピングや消費チェーンというツールを使うこと、そしてぞれぞれの仕事(ジョブ)に対して顧客が期待する結果をすべて洗い出すこと、さらにそれらの重要度や満足度を知るためにサーベイ(アンケート)を実施することなどを記しました。今回はそのサーベイ結果を使って機会分析やギャップ分析を行うことや、顧客満足度を高めるためのアクションに優先順位をつけることなどを説明します。
“解説: 顧客の声から顧客の価値へ(6)” の続きを読む