着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 67cm | 60cm | 45cm | 10cm |
M: | 68cm | 61cm | 48cm | 10.25cm |
L: | 70cm | 63cm | 51cm | 10.5cm |
XL: | 72cm | 65cm | 54cm | 10.75cm |
(約/cm)
ビジネスコラボは今最も話題のテーマです。
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 67cm | 60cm | 45cm | 10cm |
M: | 68cm | 61cm | 48cm | 10.25cm |
L: | 70cm | 63cm | 51cm | 10.5cm |
XL: | 72cm | 65cm | 54cm | 10.75cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 66cm | 19cm | 48.26cm | 17cm |
M: | 68cm | 20cm | 50.8cm | 17.5cm |
L: | 70cm | 21cm | 53.34cm | 18cm |
XL: | 72cm | 22cm | 55.81cm | 18.5cm |
XXL: | 73cm | 23cm | 58.42cm | 19cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 66cm | 19cm | 48.26cm | 17cm |
M: | 68cm | 20cm | 50.8cm | 17.5cm |
L: | 70cm | 21cm | 53.34cm | 18cm |
XL: | 72cm | 22cm | 55.81cm | 18.5cm |
XXL: | 73cm | 23cm | 58.42cm | 19cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 66cm | 19cm | 45cm | 17cm |
M: | 68cm | 20cm | 48cm | 17.5cm |
L: | 70cm | 21cm | 51cm | 18cm |
XL: | 72cm | 22cm | 54cm | 18.5cm |
XXL: | 73cm | 23cm | 57cm | 19cm |
(約/cm)
ウエスト | ヒップ | 前股上 | 股下 | |
---|---|---|---|---|
S: | 78cm | 97cm | 29cm | 22cm |
M: | 81cm | 100cm | 30cm | 23cm |
L: | 84cm | 103cm | 31cm | 24cm |
XL: | 87cm | 106cm | 32cm | 25cm |
XXL: | 90cm | 109cm | 33cm | 26cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 69cm | 22cm | 47cm | 16cm |
M: | 70cm | 23cm | 50cm | 16.5cm |
L: | 72cm | 24cm | 53cm | 17cm |
XL: | 74cm | 25cm | 56cm | 17.5cm |
XXL: | 75cm | 26cm | 59cm | 18cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 69cm | 22cm | 47cm | 16cm |
M: | 70cm | 23cm | 50cm | 16.5cm |
L: | 72cm | 24cm | 53cm | 17cm |
XL: | 74cm | 25cm | 56cm | 17.5cm |
XXL: | 75cm | 26cm | 59cm | 18cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 68.5cm | 60cm | 48.5cm | 12cm |
M: | 69.5cm | 61cm | 51.5cm | 12.5cm |
L: | 71.5cm | 62cm | 54.5cm | 13cm |
XL: | 73.5cm | 63cm | 57.5cm | 13.5cm |
XXL: | 74.5cm | 64cm | 60.5cm | 14cm |
(約/cm)
着丈 | 袖丈 | 身幅 | 袖口幅 | |
---|---|---|---|---|
S: | 63cm | 60cm | 46cm | 9.5cm |
M: | 64cm | 61cm | 49cm | 10cm |
L: | 66cm | 62cm | 52cm | 10.5cm |
XL: | 68cm | 63cm | 55cm | 11cm |
XXL: | 69cm | 64cm | 58cm | 11.5cm |
(約/cm)
今回は、中小製造業の間でも、当たり前のように話題に出る「IoT」についてです。弊社でも「IoTを導入した何かをしたい」という相談を受けたりします。ただ、「我が社でもIoTを使った何かをしよう」となったとしても、漠然としすぎてそこで思考が止まってしまう方も多いのではないでしょうか?そこで、経済産業省が去年の3月に出した「IoTに関する製造業の取り組み」を見て、こんな切り口からテーマを決めていけば良いんじゃないかと思ったことを3つご紹介します。IoTがどのようなものかは、以前掲載した記事をご確認頂けたらと思います。
こちらは一番考えやすいものですが、解決したい課題を決めて取り掛からないとただのデータ集めになってしまいます。細分化すると下記のようなテーマにあたります。
人の動き・設備の稼働状況からムダの改善や、人による作業時間のばらつきをなくすような取り組み
膨大な製品点数の管理、紙媒体での管理、製造拠点の分散による管理など、管理の難しさが課題となるものを解決する取り組み
トレーサビリティの強化や、品質検査のミス予防の取り組み
見積もり作業の負荷軽減、現場情報の入力時間の短縮
適切な材料在庫の確保、リアルタイムの生産状況の把握 、計画的な設備投資の指標、より精度の高い需要予測をするなどの取り組み
生産性向上という切り口は、工場にある様々な情報をデジタル化し、その情報をもとに業務支援につなげる流れです。ある程度の規模の工場になると管理業務が複雑化していくため、IoTを活用することで生産性向上に繋げられる可能性があります。逆に小規模だとそこまで課題となっていない場合があります。また、この分野に関しては様々なIoT商品が提供されていますので、末尾に掲載する経済産業省の資料を参考にしていただけたらと思います。
今いちピンと来ませんが、アメリカのあるビジネスレビュー調査によると、欧米では「IoTは何に寄与するか」という問いに対して「新たな収益源」と答えた経営者が約6割に対して、日本では「オペレーションの向上」と答えた経営者が6割だったそうです。IoTを活用する一つの切り口として考えてみる価値はありそうです。ただ、こうすれば良いという正解が見つけづらく、何をすればよいか模索中なところです。
民タク(民泊のタクシー版のようなもの)事業の「Uber」はGPSを活用したIoTによってリアルタイムで需要と供給をマッチングさせることにより、機会損失を減らし利用者のニーズを満たすことに成功しています。製造業に置き換えると、工場すべての設備の稼働状況や、今後の稼働予定をリアルタイムで監視します。そうすることで、顧客の発注を捉えやすくする取り組みです。
他にはハーレーダビットソンがIoTを駆使し、カスタム改造部品を提供するためにスマート工場化した取り組みがあります。顧客のカスタム品の要望と、それに対しどの工程が必要になるかの紐づけをリアルタイムで行い、最短で提供できる仕組みを作りあげました。
もしかしたら、自社は量産ラインを組んでいる会社だから、小ロットものは対応できないと考えている会社の中には、IoTを活用することで、試作・少ロット対応が可能な新しい事業ができる可能性が眠っているかも知れません。
ちなみに新しいサービス自体を作った事例としては旭鉄工という自動車部品を製造するメーカーがあります。自社工場でのIoT化により3億円以上の設備投資削減と、1億円以上の労務費低減を実現し、そのノウハウをサービス化して外部に展開するために「i Smart Technologies株式会社」という会社を作り、サービスを提供しています。
他にも自社内のIoT化ではなく、顧客側のニーズを探るためのIoTの仕組みを作ることができれば、顧客のニーズ調査、需要などリアルタイムでわかったりするかも知れないですね。今後はそのようなサービスも出てくるのではないでしょうか?
昨今の人手不足や後継者不足を解決するという目的です。失われていく技術をいかに形として残すか、暗黙知から形式知化する取り組みは今後一層重要度が増すと思います。また、人手不足を解消するためにデジタル化したデータを活用しそれをロボットが代用できるようにする流れも必要になってきています。以前であれば、「技術は見て盗むものだ」という概念のもと、口で教わることなく、見るだけで覚えるという流れがありました。ただ、今はそれでは伝わらず、「動画を見せる」「口で説明」「マニュアルを作る」など様々な手法が存在しています。技術を伝えるというのは非常に難しく、一つ一つの動作にその動作を行う理由が存在します。本質的には、ただ見て同じようにすれば良いというわけではなく、その動作の理由まで理解した上で真似る必要があります。そのためにマニュアルが存在するわけですが、マニュアルを作るのも非常に労力がかかり、やっとの思いで作っても、いつの間にか見なくなっているケースは多いと思います。解決する手段としてはIoTというよりクラウドサービスなどが課題解決には適しているようです。
クラウド型のサービスを二つ紹介いたします。
動画で簡単マニュアル作成 ティーチミー (熟練者のノウハウを形式化)
クラウド見積ソフト TerminalQ (経営・営業のノウハウを形式化)
いかがでしたでしょうか?再度、自社の今後の課題や取り組みたいテーマをしっかり見定め、解決もしくは達成するために何をすればよいか?その手段が結果としてIoTだったという流れが本来の流れだと思います。IoT活用といっても、正確にはIoTではなくクラウドサービスだったり、システムだったりする場合も非常に多いと思います。目的が達成できるならばばIoTでなくても良いと思いますので、まずは今後の課題や自社の取り組むべきテーマから考えてみるのはいかがでしょうか?
具体的な事例は経済産業省が発行している「中小ものづくり企業IoT等活用事例集」を参照して下さい。
また、来週4月18日(水)~20日(金)の予定で「TECHNO-FRONTIER 2018」が幕張メッセで開催されます。話題のAI・IoTをはじめとした次世代技術から、
ニッポン放送アナウンサー・吉田尚記さんが2015年に出版した「なぜ、この人と話をすると楽になるのか(なぜ楽)」は、いわゆる「コミュ障」の方々に絶大な支持を得ることとなりました。 そして今年の2月24日に、...