現場課題分析：とことんインサイト

現場データから経営インサイトへ、改善につながる“根拠ある意思決定”

「データドリブン経営」の重要性は多くの企業で認識されています。しかし実際には、KPIの可視化で止まり、現場改善につながっていないケースが少なくありません。
当社のソリューションは、プロセスマイニングとデータマイニングを活用し、業務プロセスの実態と課題を可視化。経営指標と現場データを結びつけ、“改善のための分析”を実現します。
製造業特有の複雑な工程を、データの力で読み解き、ボトルネックの特定からアクション設計までをご支援。

経営判断と現場オペレーションが連動する、真のデータドリブン経営を後押しします。

現場課題の発見から改善までを３レイヤーで支援

「KPI→プロセス可視化→改善アクション」までを一気通貫で。
データを起点に、経営と現場が連動する“解決志向型”の分析ソリューションです。

Layer１：業務KPI差異分析

Signavio Process InsightsやCelonis EMSによる業界・拠点間のベンチマーク

まずは全体像を俯瞰。業務KPIをもとに、自社の各拠点や業界標準とのパフォーマンス差異を明らかにします。この段階で、“どの業務に注目すべきか”を的確に絞り込みます。

Layer２：プロセス分析による問題特定

プロセスマイニングで、差異のある業務プロセスを可視化・比較

差異のある業務に対して、プロセスマイニングを用いてプロセスの実態を明らかにします。 複雑化しているフローや異常フローを特定し、なぜそのプロセスに問題があるのか、構造を解き明かします。

Layer３：データ分析によるボトルネック原因分析

ボトルネック工程の深堀り分析で、アクションに繋がる示唆を導出

ボトルネックとなっている工程に対して、データマイング よる要因分析を実施。
作業時間・在庫・品目・作業者といった変数から、改善の方向性をデータで明確にします。

選べる２つのスモールスタートメニュー

データ分析PoCパッケージ（小さく始めて効果を実感）

ボトルネック分析を検証いただけるスモールスタートサービスです。下記２つのメニューをご用意しています。

A.作業間在庫によるボトルネック特定分析

ボトルネック作業を定量的に把握するため工程間の棚卸在庫に加えて作業間の仕掛在庫を把握します。
これら在庫推移を時系列に継続して把握することで、既存ボトルネック解消や新規ボトルネック発見を支援。

B.稼働率によるボトルネック原因分析

ボトルネックと思われる作業を対象に「1.待ち状況の可視化」と「2.設備・作業者の稼働状況の可視化」の分析を行います。これにより手待ち原因の明確化を行い、改善に向けた具体的な施策の立案・実行を支援。

データサイエンティスト初級教育

自社内でデータ分析人材を育成することは、データ活用を推進するための効果的な手段の一つです。社内で専門知識を持つ人材を育成することで、日々の業務におけるデータ活用がよりスムーズになり、現場の課題に即した分析や改善策を迅速に実施することが可能です。ある企業ではデータ分析レベルの認定制度を整備、併せて体系的な研修を提供することでデータ分析人材の育成に取り組み、営業や生産など各部門にデータ分析人材を配置しています。

弊社では、すぐに活用可能な体系的な研修プログラムを幅広く取り揃え、企業のデータ分析人材育成をサポートしています。データサイエンティストの基礎知識を学ぶ入門コースから、実践的な演習を含む応用コースまで幅広く対応可能です。また、お客様のニーズに合わせて、これらの研修メニューを柔軟に組み合わせてご提供いたします。

	概要	開催 回数	形式			難易度	内容	備考
			講義	ハンズ オン	演習
A	データサイエンティスト初級教育	半日 1回	○	○		低	データ活用に必要な「データリテラシー」の基礎知識を学習
B	Python 基本操作編	半日 3回	○	○		中	Pythonの基本概念や主要機能を学習	京都大学が提供の「プログラミング演習 Python2023」をベースにした教材を使用
C	Python データ分析編	半日 2回	○	○		中	Pythonを用いたデータ分析に必要なスキルを学習	製造業サンプルデータを使用した演習を用意
D	統計入門	半日 1回	○			中	記述統計学と推測統計学の基礎を講義形式で学習
E	データサイエンティスト上級教育	半日 4回	○	○	○	高	実践的な演習を通じてデータ分析スキルを強化	演習はお客様の業務課題をもとに実際のデータを活用して、当社が独自に作成

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