品質管理の予習

計量管理の予習

人と情報技術と工業技術の関係について、18世紀後半にイギリスで起きた産業華命以降、それぞれの時代に特徴的な技術華新を経て、社会が発展してきた。今後は第4次産業革命が到来 するとされている。そこでは、現在より 100 倍高速で安定した 第5世代(5G)通信システムが普及し、ディジタル技術の一層 の進展により、人工知能(AT)の普及やあらゆるものがインター ネットにつながるIoTの推進により、 ピッグデータの活用が新 たな分野の経済分野につながることが期待されている。現在、 研究開発が進められている自動車の自動運転技術は、交通事故 の減少が期待できる。　

工場のしくみの予習

工場の仕事について、加工組立型の工場では、材料

費が原価の6割から8割を占めます。 上手に安く材

料や部品を調達できれば会社の利益率は上がりま

す。また材料や部品の購入が

工場で作られたものは、売ってはじめて会社の売上

になり、「販売」という仕事が担当します。注文が取

れなければ製造現場はいわゆる「仕事がない」状態

になり能力を発揮出来ません。以上の「購買」→

「製造」→「販売」という流れが工場の仕事の主流 です。

工業技術基礎の予習

「工業技術基礎」は、工業の専門分野である。機械、船舶、電気、電子、化学、環境、情報、土木、建築、インテリア、デザインなど専門科目の学習に先立って、工業の各専門分野に共通に必要である基礎的な知識、技術、態度などを実験実習を通して、体験的に学習する科目である。。現代工業の分野は、極めて多方面にわたっているとともに、各専門分野は総合化・融合化される傾向がある。例えば、自動車産業では多くの工業分野の技術を結集し、製品化されている。

品質管理の統計的手法にpythonをどう役立てていくか

品質管理を行う上では、データに基づく客観的な判断を行うことが必要であることは言うまでもありません。品質管理の手法には様々なものがあり、現場から得られた各種のデータを、グラフやヒストグラム、パレート図といった、従来のQCツールなどを駆使して、品質改善につなげていることでしょう。その意味では、すでに現場にはデータ化された情報が得られる環境にあると言えます。これらのデータを活用しながら品質を高めつつ、人材難の現場において業務効率化を進めていくためには、これまでのようにExcelなどでデータを集計するような属人的な手法ではなく、機械学習をはじめとしたAI技術を活用した課題解決のアプローチが重要になってきます。この活動については、DXを推進するプロセスに必要な、デジタルを適用する“デジタライゼーション”の段階と言えます。多くの経営者がDX推進に向けた取り組みに期待を寄せている今、すでにデジタル化が実現している品質管理の領域において、デジタル技術のさらなる活動を進めるデジタライゼーションに取り組むことは、まさに絶好のタイミングと言えるでしょう。