デジタルで進化する4M管理

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本セミナーでは、突発的に発生する「異常の管理」と予期できる変化を捉えてトラブルを予防する「先手管理」を押さえて改善に繋げる留意点について詳解いたします。

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プログラム

多品種少量生産工場では、突発短納期受注や頻発する設計変更への対応が必須です。従来の4M管理は重要ですが、変化の把握が遅れ、トラブル発生後の「異常管理」に陥りがちです。  本講座では、4M管理の基本と体系的な運用手順 に加え、IoTセンサーやAI、デジタルダッシュボードを活用した「変化点の可視化・リアルタイム化」の手法を具体的に解説します。  単なるツールの紹介に留まらず、管理図 などの統計的手法とデジタル技術を融合させ異常の「兆候」をいち早く掴む「先手管理」 を実践します。スピーディーな処置による未然防止を実現し、現場の品質と生産性を飛躍的に高めることを目的とします。

  1. 4M (変化点) 管理の基本と目的
    1. 4M管理の目的:なぜ「変化点」に着目するのか
    2. 多品種少量生産における4M管理の重要性
    3. 4M管理対象の定義とランク付け (重点管理)
    4. 4M管理 7つのステップ
  2. 変化点管理の「しくみ」と「日常管理」
    1. 計画的変更への対応
      1. 設計変更・工程変更の管理
      2. 新製品立ち上げ管理 (初期流動管理)
    2. 日常管理の核心:「先手管理」と「異常管理」
      1. 日常管理のPDCAサイクル
      2. 先手管理 (ヒューマンエラー・ポカミス防止)
      3. 異常管理 (突発的変化への対応とアラームルート)
  3. デジタル技術による変化点の「見える化」と「予知」
    1. 4M変化点の「見える化」手法
      1. 4M変化点管理一覧表と管理板
      2. デジタルダッシュボードによるKPI管理
    2. IoT/センサーによるリアルタイム監視
      1. 既存設備へのセンサー導入 (振動・電流・温度)
      2. 設備の稼働監視と異常検知
    3. 統計的手法による「ばらつき」の把握
      1. 層別とサンプリング
      2. ばらつきとは (ヒストグラムの活用)
    4. 管理図による「異常」と「兆候」の検知
  4. 4M管理の実践と高度化
    1. 工程能力の把握と管理 (Cp・Cpk)
    2. 重要要因・重要特性の監視
      1. 管理点・点検点マトリクス
      2. 特殊工程の管理 (妥当性確認)
      3. トレーサビリティ管理の構築
    3. 協力工場の4M変更管理
      1. 協力工場の品質管理と対策
      2. 協力工場の評価・格付けと工程監査

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