先日の投稿「解説: 飛行機事故とセンサー・フィードバックの分布」の続きです。事故の調査が進み、センサーの異常だけではなく、ソフトウェア不具合の可能性も分かってきたので、続きを書いてみようと思いました。
“解説: 飛行機事故とソフトウェアDOE” の続きを読む解説: 切断正規分布
機械系のリーンシックスシグマのプロジェクトでは時々、切断正規分布を扱うことがあります。切断正規分布は、下側または上側(または両側)が切断されている正規分布です。例えば、接した二つの部品と部品の隙間間隔が正規分布を取る時、隙間間隔はゼロ(完全に接触している状態)以下には絶対にならないので、その隙間間隔は切断正規分布になります。
“解説: 切断正規分布” の続きを読む解説: レッスンズ・ラーンドの進め方
いくつかのサブ・プロジェクトから構成される大きなブログラムが終了しました。そこでいつものようにレッスンズ・ラーンド(Lessons-Learned: 学んだ教訓)をまとめることになり、そしていつものように僕がその取りまとめを行いました。
“解説: レッスンズ・ラーンドの進め方” の続きを読む解説: 飛行機事故とセンサー・フィードバックの分布
ボーイング 737 Max 8機が短い期間に2回の墜落死亡事故を起こし、多くの航空会社が同機種の運航を停止する事態となっています。多くの乗客が亡くなったとても悲しい事故ですが、リーンシックスシグマを生業としていると、「ボーイング737は一体どのくらいの確率で墜落しているのだろうか」などと、統計的なことを考えてしまいます。
“解説: 飛行機事故とセンサー・フィードバックの分布” の続きを読む解説: Office 365 と ワークフローパターン
先の投稿ではマイク根上さんとの会話の延長として、「ISOとリーンシックスシグマ」について書きました。今回も同じく根上さんとの会話の延長として、「僕がどのようにOffice 365をリーンシックスシグマのプロジェクトの中で使っているのか」ということについて書いてみようと思います。
“解説: Office 365 と ワークフローパターン” の続きを読む解説: 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。
“解説: BPMN、CMMN、そして DMN、何それ?” の続きを読む解説: 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。
“解説: 機械学習とリーンシックスシグマ” の続きを読む解説: リーンシックスシグマの始め方
「リーンシックスシグマに興味はあるけれど、どうやって始めれば良いのかよくわからない」という声を時々耳にします。リーンシックスシグマだからといって特別な方法があるわけではなく、何かを始めたり、何かを変える時、大抵やることは同じようなものです。しかし個人でリーンシックスシグマを始めるのと、組織でリーンシックスシグマを導入するのでは雲泥の差があります。
“解説: リーンシックスシグマの始め方” の続きを読む解説: リーンシックスシグマと SAFe
先日、スケールド・アジャイル・フレームワーク(SAFe)の数あるトレーニングのうち、SAFe プログラム・コンサルタント(SPC)のトレーニングを受講しました。その後 SPC の試験に合格するために SAFe の資料を熟読し、その甲斐あって、なんとか SPC の試験に合格することができました。
“解説: リーンシックスシグマと SAFe” の続きを読む解説: 若いエンジニアと狩野モデル
若いエンジニアは経験に縛られない新しいアイデアを次々と生み出すことができるので、まったく羨ましい限りです。先日もこんな会話がありました。「こんな古臭い操作パネルなんかなくして、安いスマートフォンのようなものに置き換えたほうが、機能的にも、コスト的にも優れているんじゃないですか」。
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