エッセイ: スマートファクトリとリーンシックスシグマ

スマートファクトリ(またはインダストリアル IoT)の話題が盛り上がっています。産業関連のウェブサイトを見ても、ここ数年の間にスマートファクトリに関する記事がとても多く目に留まるようになりました。それらの記事では「今後スマートファクトリによって製造業の何が変わるのか」ということが様々な立場から議論されていたり、また成功事例なども紹介されているようです。

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エッセイ: デミング博士の 14 のポイント

リーンシックスシグマが提唱される前の時代に品質管理の基礎を築いた偉人達について調べる機会が最近ありました。備忘録としてそのリンクを貼り付けておきます。改めて偉人達の品質管理への貢献を調べてみると、当時とは時代も環境も大きく変わったとは言え、現代に生きる我らエンジニアは、まだまだ多くのことを偉人達から学ばなければならないと思い知らされます。

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書評: 世界のエリートはなぜ「美意識」をきたえるのか?

先日、妻がたまたま買ってくれた本です。「本屋で面白そうだから買ってみた。よかったら読んで見れば」と何気なく手渡され、そのまましばらく机の上に置いてあったのですが、雨の降る日曜日、家で特にやる事もなかったのであまり期待せず読み始めました。

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エッセイ: 機械学習とフレーム問題

近ごろ機械学習を勉強しながらそれを業務に活用するよう努力しているせいか、機械学習、もしくは人口知能(AI)に関する記事がよく目に留まるようになりました。よく「AI  によって将来無くなる仕事」といったような記事を目にするのですが、以前はそのような記事を読んでも単なる脅かし程度にしか思えなかったのですが、機械学習を知るようになってからはその根拠が少しずつ理解できるようになってきました。

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エッセイ: 列車と走行抵抗

製品やサービスを開発する時、組織は何等かの開発フレームワークを使っています。例えばシックスシグマの組織では DMAIC や DMADOV を、SAFe (Scaled Agile Framework)の組織ではアジャイル・リリース・トレイン(列車)が定期的に停止/発車するプログラム・インクリメントをフレームワークとして使っています。

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解説: BPMN、CMMN、そして DMN、何それ?

この歳になると、転職などは現実としてあまり考えられないし、ましてや良い転職先などはほとんど見つけられそうもないのですが、それでも定期的に求人サイトを覗いています。理由は「今市場で求められている技術動向など、社内では得られない情報(市場ニーズ)が得られるから」です。先日も求人サイトを見ていたところ、ふと「BPMNやCMMN、DMNに精通していること」という記述が目に留まりました。

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事例: SharePoint + R + Shiny

便利なツールが誰でも簡単に手に入り使える時代になりました。しかしいくら便利なツールが増えたからといって、リーンシックスシグマのフレームワークが変わってしまうことはありません。むしろリーンシックスシグマのプロジェクトの実行が便利なツールを使うことで変わってきている気がします。

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解説: 機械学習とリーンシックスシグマ

最近はテレビや新聞でも人工知能(AI)、IoT、ビッグデータという言葉が当たり前のように使われるようになりました。僕が勤める会社でもそれに関連してなのか、データ解析(Analytics )分野の研究や製品開発が進んでいます。リーンシックスシグマも例外ではありません。もしかしたら今後、リーンシックスシグマが人口知能を取り入れていくかもしれません。いやむしろ、人口知能が時代遅れのリーンシックスシグマに取って代わってしまうかもしれません。そんな危機感もあり、最近は人工知能の中でも特に機械学習について勉強していました。

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事例: 直列抵抗の誤差

先日、ある電気エンジニアから「直列に接続した抵抗の誤差(tolerance)」についての質問を受けました。なんでもその電子回路は重要なフィードバック回路で、高い精度が必要にも関わらず、コストをかなり下げなければならないそうです。そのため誤差 0.05% などの高精度の抵抗は使えず、安い汎用の誤差 1% や 5% の抵抗などを直列で使いたいというものでした。そこでそのエンジニアは「抵抗を直列に接続した場合、その誤差はどのようになるのか」と疑問を持ったわけです。

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