冷たいデータを、目に見える利益へ

ソフトウェアの稼働は始まりにすぎません。当社のデータサイエンティストが製造現場（Gemba）に入り込み、NEXSPCの高度分析ツールを駆使して頑固な品質課題を診断し、歩留まりの限界突破を推進します。

query_statsデータサイエンス分析 factory現場主義 (Gemba) point_of_saleピンポイント特定 paid利益の可視化
Gemba Walk and Data Analysis
insights現場討議 · トレンド図による意思決定

なぜ専門家によるコンサルティングが必要なのか？

最高の手術用メス（NEXSPC）を手に入れましたが、経験豊富な執刀医も必要かもしれません。

「データを見る」から「因果関係を見る」へアップグレードし、その因果関係を再現可能な改善アクションへと転換します。
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「データは豊富だが、情報は乏しい（DRIP）」状態の打破

課題：システムには数億件のデータが眠っていますが、誰もその価値を採掘（マイニング）する方法を知りません。

解決策：単に「Cpkがいくつか」だけでなく、「なぜCpkが低いのか」、「どのパラメータを調整すれば改善するか」を提示します。
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「どこに問題があるかすら分からない」を解決

課題：歩留まり（Yield）が長期間95%で停滞し、数十回の試行錯誤（トライ＆エラー）も失敗に終わっている。

解決策：多次元相関分析とタイムラグマイニングを用いて、見落とされていた隠れた変数（湿度、電圧変動など）を特定します。
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DX（デジタルトランスフォーメーション）の「ラストワンマイル」を推進

課題：ソフトを購入したが、現場設定の混乱、古いI/F、業務プロセスの分断により、収集データが「汚く、乱れ、質が悪い」。

解決策：専門家が現場に入り、データ基準と収集戦略を定義。「高純度データ」の入力を保証し、将来の分析のための強固な基盤を築きます。

メソッド（方法論）

「データ駆動」のインサイトと「現場主義（Gemba）」の融合。

Step 1：現場（Gemba）へ行く
コンサルタントは時間の50%以上を製造現場で過ごし、データには現れない手がかりや制約条件を特定します。
Step 2：データマイニング
NEXSPCの履歴データを抽出・クレンジング・モデリング。相関やタイムラグ分析を用いて「検証可能な仮説」を構築します。
Step 3：高速イテレーション（反復）
仮説立案 → 小規模検証 → 仮説修正。改善アクションを管理限界や標準作業として固化（標準化）し、再現性を確保します。

導入事例

事実が物語る：原因不明の状態から、再現可能な改善へ。

某上場リチウムイオン電池メーカー

課題：塗工面密度のCpkが長期間1.0未満で停滞。

成果：相関分析により「スラリー粘度」と「塗工速度」の最適なラグ時間を特定。調整後、Cpkは1.45に向上し、材料ロスを12%削減しました。

trending_upCpk 1.45 · ロス -12%

某自動車部品Tier 1サプライヤー

課題：顧客苦情が多く、内部のOOSアラートが頻発するが原因不明。

成果：判定ルールの設定ミス（不適切な過敏ルール）を特定。ルール最適化後、誤報率は90%減、顧客苦情率は50%低下しました。

shield誤報 -90% · 苦情 -50%
歩留まりのボトルネックを利益に変えませんか？

現在の状況と重要指標（KPI）をお知らせください。診断範囲と解決までのロードマップ（データ要件、期間、納品物を含む）を提示します。

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