中小企業の生産性向上・DX支援事例
中小企業の生産性向上・DX支援事例
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中小企業は、技術力（Technology）や市場対応力（Marketing）には強みを持っています。
中小企業は、技術力（Technology）や市場対応力（Marketing）には強みを持っています。
製造業・食品製造業などの現場で、属人化、生産計画、商品開発などの課題を構造化し、生産性向上につなげた事例をご紹介します。
製造業・食品製造業などの現場で、属人化、生産計画、商品開発などの課題を構造化し、生産性向上につなげた事例をご紹介します。
🔳生産性を15％も向上させることができました!!
🔳生産性を15％も向上させることができました!!
👉一品物加工業の生産計画を稼働率最高状態までに引き上げるための取り組み事例です。
👉一品物加工業の生産計画を稼働率最高状態までに引き上げるための取り組み事例です。
一品物加工業では、工程が複雑で、生産計画の立案は、ベテランの暗黙知に支えられてきました。最適かどうかは、経験のみが知るところとなっていました。そこで、ベテランの暗黙知を「言語化」して「構造化」し 、小規模事業者様でも運用しやすい独自EPSシステムへとDX化。経験の浅い社員でも最適な計画を立てられる仕組みを構築し、稼働率を最高状態まで引き上げることで、生産性を15％向上させています。
一品物加工業では、工程が複雑で、生産計画の立案は、ベテランの暗黙知に支えられてきました。最適かどうかは、経験のみが知るところとなっていました。そこで、ベテランの暗黙知を「言語化」して「構造化」し 、小規模事業者様でも運用しやすい独自EPSシステムへとDX化。経験の浅い社員でも最適な計画を立てられる仕組みを構築し、稼働率を最高状態まで引き上げることで、生産性を15％向上させています。
🔳食品会社の事例：売れる商品づくりの仕組み定着。
🔳食品会社の事例：売れる商品づくりの仕組み定着。
地方の小規模事業者や個人事業者の方々は、その土地に根差した素晴らしい産物をお持ちです。色々なアイディアをお持ちの方々がいらっしゃる中で、売れ筋商品との差は何によって生まれるのか？
地方の小規模事業者や個人事業者の方々は、その土地に根差した素晴らしい産物をお持ちです。色々なアイディアをお持ちの方々がいらっしゃる中で、売れ筋商品との差は何によって生まれるのか？
それは、売れる商品の導線を作れないまま進めていらっしゃることにあります。
それは、売れる商品の導線を作れないまま進めていらっしゃることにあります。
一発屋で終わらず、売れ続ける商品開発の導線をつくることが、事業者様の想いを実現する第一歩です。
一発屋で終わらず、売れ続ける商品開発の導線をつくることが、事業者様の想いを実現する第一歩です。
Before：売り上げを上げるために工場の生産性を上げたいだけでは、在庫が増えるだけ。
Before：売り上げを上げるために工場の生産性を上げたいだけでは、在庫が増えるだけ。
After：商品展開・ブランドの軸を立て、商品・営業・生産のコンカレントな活動として成立するところまでをシナリオを作る。
After：商品展開・ブランドの軸を立て、商品・営業・生産のコンカレントな活動として成立するところまでをシナリオを作る。
noteでも良い進め方についての事例を発信しているので、是非、読んでみて下さい。そして、イイねをよろしくお願いします。noteはこちらのリンクから↗
売れる商品はどうやって作るのか？ 困ってらっしゃる企業様でワークショップを行い、活路を開いています。
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👉 独自の思考フレームワークを使った生成AIの壁打ちする方法、案を絞り込む方法をコーチングし、やり方は企業内に定着させます。
🔳一品物の製作の事例：属人化しやすいモノづくりを、セオリー、観察・数値化で自社技術にできました！外国人技能者育成のスピードアップにも寄与しました。
🔳一品物の製作の事例：属人化しやすいモノづくりを、セオリー、観察・数値化で自社技術にできました！外国人技能者育成のスピードアップにも寄与しました。
属人化からの脱出は、経営者や作業者の方々の仕事を言語化し、観察するところから扉が開きます。松月インサイトの言語化メソッドは、人間が言葉を使い始めた根源に由来し、これは「ナラティブ（narrative）」と呼ばれる考え方 です。ベテランのコンサルでもできない、人間研究に没頭していた私ならではのアプローチです。
属人化からの脱出は、経営者や作業者の方々の仕事を言語化し、観察するところから扉が開きます。松月インサイトの言語化メソッドは、人間が言葉を使い始めた根源に由来し、これは「ナラティブ（narrative）」と呼ばれる考え方 です。ベテランのコンサルでもできない、人間研究に没頭していた私ならではのアプローチです。
具象を時系列で想起し、SVO、SVOOで言語にする。5W3Hで言語情報を整理し、IPO（IPONC)として構造を明らかにする。人間とAIの共同作業で標準化までを導きます。
具象を時系列で想起し、SVO、SVOOで言語にする。5W3Hで言語情報を整理し、IPO（IPONC)として構造を明らかにする。人間とAIの共同作業で標準化までを導きます。
👉人間：頭の中や経験を想起し、吐き出す。
👉人間：頭の中や経験を想起し、吐き出す。
👉AI：抽象化 →5W3H乗換 → IPONC乗換 → 標準化に任せる。
👉AI：抽象化 →5W3H乗換 → IPONC乗換 → 標準化に任せる。
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