top of page

生産管理のデジタル革命:DXがもたらす効率性と精度の向上

生産管理


デジタルトランスフォーメーション(DX)は製造業に革命をもたらし、生産管理の効率と精度を根本的に向上させています。


この記事では、DXが生産管理にもたらす具体的な利点、必要な技術、および実装のための戦略的アプローチを掘り下げます。さ


らに、現実のビジネスケースを通じて、これらの技術がどのように業界標準を塗り替えているかを示しつつ、未来の展望と直面する課題についても議論します。


目次

  1. はじめに

    1. 生産管理におけるDXの必要性とその影響

  2. 生産管理の現状とDXの役割

    1. 従来の生産管理システムの課題

    2. デジタルトランスフォーメーションの定義とその重要性

  3. DXによる効率性の向上

    1. 自動化とプロセス最適化

    2. ケーススタディ:自動化が生産ラインにもたらした変化

  4. DXによる精度の向上

    1. データ分析とリアルタイムモニタリングの利用

    2. ケーススタディ:データ駆動型決定が品質管理に与える影響

  5. 技術の導入と統合

    1. キーとなるデジタル技術:IoT、AI、ビッグデータ

    2. 技術統合のベストプラクティスとチャレンジ

  6. 人材とスキル

    1. DX推進に必要なスキルと人材育成の方法

    2. 従業員のトレーニングと教育プログラム

  7. セキュリティとデータ保護

    1. デジタル化におけるセキュリティの重要性

    2. 効果的なデータ保護戦略の構築

  8. 今後の展望と課題

    1. 生産管理DXの将来性

    2. 業界での新たなトレンドと発展

  9. まとめ

    1. DXの取り組みが生産管理にもたらす総合的なメリットの再確認

    2. 企業がDXを成功させるための戦略的アドバイス


はじめに:生産管理におけるDXの必要性とその影響

現代の製造業界は、急速な技術進化と市場の変動に直面しています。このダイナミックな環境では、生産管理の効率化と精度の向上が企業の競争力を維持するために不可欠です。


デジタルトランスフォーメーション(DX)は、このような課題に対処し、生産プロセスを最適化するための鍵となります。


生産管理におけるDXの必要性とその影響

  1. 効率性の向上 生産管理にDXを適用することで、プロセスの自動化が可能となり、手作業によるエラーを減少させることができます。自動化されたシステムは、生産計画の迅速な調整、資材の正確な管理、作業指示の即時配信が可能となり、全体的な生産効率を大幅に向上させます。

  2. 精度の向上 データ駆動型のアプローチにより、生産プロセスの監視と制御が向上します。センサーやリアルタイムデータ分析を活用することで、製造過程の各段階での精度が保証され、最終製品の品質が向上します。

  3. コスト削減 DXによるプロセスの効率化は、余分な資材消費の削減やエネルギー使用の最適化をもたらし、生産コストの削済みに寄与します。また、設備の運用効率が向上することで、メンテナンスコストの削減にもつながります。

  4. 柔軟な対応能力 デジタルツールを駆使することで、市場の変動や消費者の需要に迅速に対応することが可能です。製造プロセスがデジタル化されることで、生産スケジュールや製品設計の変更が容易になり、よりアジャイルな生産体制を実現します。


DXの影響

DXは、単に新しい技術を導入すること以上の意味を持ちます。組織全体の思考方式、働き方、さらには企業文化にも深い影響を与えます。


生産管理のデジタル化は、従業員に新たなスキルを要求し、組織内のコミュニケーションや協働の方法に変化を促します。また、データの透明性が高まることで、意思決定プロセスがよりデータに基づくものとなり、全社的な効率性の向上を実現します。


このように、生産管理のDXは企業にとって多大な利益をもたらす可能性がありますが、その実装には戦略的な計画と組織全体の取り組みが必要です。


この記事では、生産管理のデジタル革命を成功に導くための具体的なステップと、それに伴う課題と解決策を詳しく掘り下げていきます。


生産管理の現状とDXの役割

生産管理は、製造業の中心的な機能であり、効率的な生産プロセスと品質の維持を担っています。しかし、従来の生産管理システムには多くの課題が存在し、これらを解決するためにデジタルトランスフォーメーション(DX)が重要な役割を果たしています。


従来の生産管理システムの課題

  1. データの断片化 旧式のシステムでは、データが各部門やシステム間で孤立しており、一元的なデータアクセスやリアルタイムのデータ分析が困難です。このため、意思決定プロセスに遅延が生じ、効率の損失を招いています。

  2. 過剰な手作業とエラー 手作業に依存するデータ入力や記録は、エラーが発生しやすく、それが生産の遅延や品質問題の原因となることがあります。また、手作業は時間がかかり、コスト増加にも繋がります。

  3. 柔軟性と拡張性の欠如 市場の変化や新しいビジネス要件に対応するためには、生産管理システムが柔軟で拡張可能であることが求められます。しかし、従来のシステムはこれらの要求に迅速に対応するのが難しいことが多いです。

  4. 透明性の不足 生産プロセス全体の透明性が不足しているため、生産状況を正確に把握し、必要に応じて迅速に介入することが難しくなっています。


デジタルトランスフォーメーションの定義とその重要性

デジタルトランスフォーメーションとは、デジタル技術を活用してビジネスのプロセス、サービス、文化を根本から変革し、効率化と競争力の向上を図ることです。生産管理におけるDXの重要性は以下の点で明らかです。


  1. データ駆動の意思決定 DXにより、データがリアルタイムで収集・分析されるようになり、より精度の高い意思決定が可能になります。これにより、生産効率の最大化とコスト削減が図られます。

  2. プロセスの自動化 自動化技術の導入により、手作業によるエラーが削減され、作業効率が向上します。また、従業員は単純作業から解放され、より価値の高い業務に集中できるようになります。

  3. 柔軟性と拡張性の向上 デジタルツールとプラットフォームを使用することで、生産管理システムはより柔軟で拡張性のあるものに変わります。これにより、市場の変化に迅速に対応し、新しいビジネス機会を捉えることが可能になります。

  4. 透明性とトレーサビリティの向上 デジタルシステムを通じて、生産プロセス全体の透明性が確保され、品質管理と追跡が容易になります。これは消費者の信頼を得る上で非常に重要です。


生産管理におけるデジタルトランスフォーメーションは、企業が直面する多くの課題を克服し、持続可能な競争力を確保するための必要不可欠な手段です。このプロセスを通じて、企業は効率化、コスト削減、品質向上の三重の利益を享受することが期待されます。


DXによる効率性の向上:自動化とプロセス最適化

デジタルトランスフォーメーション(DX)がもたらす最も顕著な利点の一つは、生産管理における効率性の向上です。この章では、自動化とプロセス最適化がどのように生産ラインを変革するかを詳しく探ります。


自動化とプロセス最適化

  1. 自動化の導入 生産ラインに自動化を導入することで、重複作業や手作業に依存するプロセスが削減され、エラーの発生率が低下します。自動機械やロボットアーム、AI駆動のシステムは、一貫した品質と速度で作業を行うため、全体的な生産効率が大幅に向上します。

  2. プロセスの最適化 DXにはデータ分析ツールが含まれており、これらを活用して生産プロセスのボトルネックを特定し、改善策を実施します。リアルタイムデータの分析により、プロセスの無駄を削減し、生産計画を最適化できるようになります。

  3. インテグレーションと連携 異なる生産システム間のインテグレーションを強化することで、情報の透明性が向上し、部門間の連携がスムーズになります。これにより、生産ライン全体の調整が改善され、迅速な意思決定が可能になります。


ケーススタディ:自動化が生産ラインにもたらした変化

事例概要

ある中規模自動車部品製造企業は、生産ラインにロボット自動化システムを導入しました。この変更は、部品の組み立てと検査プロセスに焦点を当て、特に品質管理と生産速度の向上を目指しました。


プロジェクトの実施

  • ステップ1: 企業はまず、最も時間がかかっていた組み立てプロセスの自動化に着手しました。具体的には、ネジ締めや溶接作業をロボットが担当するようにしました。

  • ステップ2: 組み立てられた部品の品質検査を自動化するため、視覚検査システムを導入しました。このシステムは、製品の不具合をリアルタイムで検出し、データを分析して原因を特定する機能を持っています。


結果と影響

  • 生産効率: 自動化の導入により、生産速度は前年比で40%向上しました。作業員は重労働から解放され、より複雑な作業や品質管理に集中できるようになりました。

  • 品質向上: 視覚検査システムの導入により、製品の不良率が大幅に減少。具体的には、不良品の発生率が前年比で75%削減されました。

  • コスト削減: 効率的な生産プロセスと減少した不良率により、全体的な運用コストが20%削減されました。


このケーススタディから明らかなように、自動化とプロセス最適化は、生産管理において顕著な効率性と品質の向上をもたらします。中小企業であっても、適切なDX戦略を採用することで、これらの利益を享受することが可能です。


DXによる精度の向上:データ分析とリアルタイムモニタリングの利用

デジタルトランスフォーメーション(DX)は、生産管理の精度を向上させるために、データ分析とリアルタイムモニタリングを重要なツールとして活用します。このアプローチにより、製造プロセス全体の品質が向上し、より効果的な意思決定が可能になります。


データ分析とリアルタイムモニタリングの利用

  1. データ収集の最適化 センサー、IoTデバイス、その他のデータ収集ツールを通じて、生産ラインからリアルタイムでデータを収集します。これにより、機械の性能、生産効率、品質指標などの重要なデータが得られます。

  2. 高度なデータ分析 収集されたデータを分析し、パターンや異常を特定します。機械学習アルゴリズムや統計的手法を用いて、将来的な問題点や最適化すべき領域を予測します。

  3. リアルタイムモニタリングとフィードバックループ 生産プロセスをリアルタイムでモニタリングし、異常が検出された場合には即座にフィードバックを提供し、必要な調整を行います。これにより、製品の一貫した品質保持が可能になります。


ケーススタディ:データ駆動型決定が品質管理に与える影響

事例概要

ある食品製造企業は、製造プロセスにおける品質管理の精度を向上させるためにデータ分析とリアルタイムモニタリングを導入しました。この企業は特に、製品の安全基準を満たすことに重点を置いていました。


プロジェクトの実施

  • ステップ1: 製造ラインに温度、湿度、pHレベルを監視するセンサーを設置し、生産中の各製品のこれらの指標をリアルタイムで記録しました。

  • ステップ2: 収集されたデータを基に、AIアルゴリズムが製品の品質を予測し、異常が検出された場合には警告を発するシステムを開発しました。

  • ステップ3: 予測モデルを用いて、リアルタイムで品質管理を行いながら、プロセスの最適化を進めました。


結果と影響

  • 品質向上: このシステムの導入により、製品の不良率が前年比で60%減少しました。センサーからのデータが品質管理の精度を大幅に向上させたため、製品リコールや顧客からのクレームが大幅に減少しました。

  • コスト削減: 不良品の削減により、無駄な材料費用と再生産コストが削減され、全体的な生産コストが20%削減されました。

  • 運用効率の向上: リアルタイムモニタリングと迅速なフィードバックにより、プロセスの継続的な改善が行われ、生産ラインの停止時間が減少しました。


このケーススタディは、データ駆動型の意思決定とリアルタイムモニタリングが製造業における品質管理の精度をどのように向上させるかを示しています。これにより、製造業が直面する品質管理の課題を効果的に解決し、競争力を強化することができます。


技術の導入と統合

デジタルトランスフォーメーションの過程で中心的な役割を果たすのが、技術の導入と統合です。特に、IoT、AI、ビッグデータといった技術は、生産管理の効率性と精度を根本から変える力を持っています。


これらの技術を適切に導入し統合することで、企業はデータ駆動の意思決定を行い、リアルタイムでの運用監視と最適化を実現できます。


キーとなるデジタル技術

  1. インターネットオブシングス(IoT) IoTデバイスは、製造機械や製品に組み込まれ、温度、圧力、速度などの運用データをリアルタイムで収集します。これにより、生産プロセス全体の透明性が高まり、予防保全や品質管理が容易になります。

  2. 人工知能(AI) AI技術は、収集された大量のデータからパターンを学習し、未来のトレンドや潜在的な問題を予測する能力を持ちます。また、AIは生産プロセスを自動化し、繰り返し発生する課題に対して即座に最適な対応策を提案することができます。

  3. ビッグデータ ビッグデータ技術は、生産データ、顧客データ、市場データなど膨大な情報を処理・分析するために使用されます。これにより、企業はより詳細な顧客洞察を得たり、生産効率を向上させたりすることができます。


技術統合のベストプラクティスとチャレンジ

ベストプラクティス:

  1. 全体的な戦略の定義 技術導入前に、企業の全体的な目標とそれを支える技術戦略を明確に定義します。これには、どのプロセスがデジタル化の恩恵を最も受けるか、どの技術が必要かを特定する作業が含まれます。

  2. 段階的な導入 新技術は一度に全面的に導入するのではなく、段階的に導入することが推奨されます。これにより、各段階でのリスクを管理し、適応しながら次のステップへ進むことができます。

  3. 従業員のトレーニングとサポート 技術導入に際しては、従業員に対する十分なトレーニングとサポートを提供することが重要です。変化に対する抵抗を減少させ、技術の有効活用を促します。

  4. データセキュリティとプライバシーの確保 新たに導入する技術には、適切なセキュリティ対策を施す必要があります。データの保護は法規制遵守だけでなく、顧客信頼の維持にも直結します。


チャレンジ

  1. レガシーシステムとの互換性 既存のシステムと新しいデジタルツールの統合は、技術的な困難を伴うことが多いです。レガシーシステムはしばしば新しい技術との互換性がないため、カスタムソリューションが必要になることがあります。

  2. 文化的障壁 組織内の文化的障壁は、新しい技術の導入を困難にすることがあります。従業員が変化を恐れる場合、プロジェクトの進行が遅れることがあります。

  3. コストとROIのバランス 新技術の導入には高額な初期投資が必要です。投資した資金が期待通りのリターンをもたらすかどうかは、プロジェクトの計画と実行に大きく依存します。


技術の選定、導入、統合には多くの計画と配慮が必要ですが、これらを適切に管理することで、生産管理プロセスの大幅な改善と効率化が期待できます。


人材とスキル

デジタルトランスフォーメーション(DX)を成功させるためには、適切な人材とスキルが不可欠です。技術の導入だけではなく、従業員がこれらの技術を理解し、効果的に活用できる能力を持つことが重要です。ここでは、DX推進に必要なスキルと人材育成の方法について詳しく説明し、具体的なトレーニングと教育プログラムを提案します。


DX推進に必要なスキル

  1. デジタルリテラシー 基本的なITスキル、データ入力、ソフトウェアの操作能力など、デジタルツールを扱うための基本的な知識が必要です。

  2. データ分析能力 データを解析し、意味のある洞察を得る能力。これには統計学の知識や、ビッグデータ分析ツールの使用経験が含まれます。

  3. プロジェクト管理スキル DXプロジェクトを効率的に管理し、期限内に目標を達成する能力。これにはリーダーシップ、チーム管理、タスクの優先順位付けが必要です。

  4. 問題解決能力 新しい技術やプロセスに関連する問題に直面した際に、創造的かつ効果的な解決策を見つけ出す能力。

  5. 適応性と学習意欲 新しい技術や業界の変化に迅速に適応し、継続的な学習と自己改善を行う意欲。


人材育成の方法

  1. 定期的なトレーニングプログラム 従業員に対して、新しい技術やプロセスに関連するスキルを教えるための定期的なトレーニングセッションを設けます。これには、オンラインコース、ワークショップ、セミナーが含まれます。

  2. メンタリングとコーチング 経験豊富なスタッフが、より少ない経験のある従業員を指導するメンタリングプログラムを実施します。これにより、実務的な知識とスキルが効率的に伝達されます。

  3. クロストレーニング 従業員が異なる役割や部門で働くことにより、広範なスキルと経験を身に付けさせます。これは、組織全体の柔軟性と適応性を高めるのに役立ちます。

  4. パフォーマンスとフィードバック 定期的なパフォーマンスレビューを通じて、従業員に具体的なフィードバックを提供し、個々の進歩と成長を支援します。

  5. 認定と報酬 スキル向上とプロフェッショナルな成果を認定するシステムを設け、達成した従業員には報酬や昇進の機会を提供します。


従業員のトレーニングと教育プログラム

具体的な例として、次のような教育プログラムが考えられます。

  1. オンライン学習プラットフォームの活用 CourseraやUdemyといったプラットフォームを利用して、データ分析、プロジェクト管理、AIの基礎など、DXに関連するコースを提供します。

  2. 社内ワークショップ 月に一度、新しい技術ツールの使い方や、業界の最新動向についてのワークショップを開催し、従業員が最新の知識を習得できるようにします。

  3. シャドウイングとジョブローテーション 従業員が他のチームメンバーの仕事を学ぶために一定期間働くシャドウイングプログラムや、異なる部門で働くことを奨励するジョブローテーションを実施します。


これらの教育とトレーニングの取り組みは、従業員がDXの波に乗り遅れることなく、企業のデジタルトランスフォーメーションを効果的に支えるための重要なステップです。


セキュリティとデータ保護

デジタルトランスフォーメーションを進める中で、セキュリティとデータ保護は企業にとって最も重要な考慮事項の一つです。デジタル技術の導入が進むほど、企業はサイバー攻撃やデータ漏洩といったリスクにさらされます。


ここでは、デジタル化におけるセキュリティの重要性と、効果的なデータ保護戦略の構築方法について掘り下げます。


デジタル化におけるセキュリティの重要性

  1. データ漏洩のリスク 企業のデジタル化は大量のデータを生成し、これらのデータはしばしば機密性が高い情報を含んでいます。データ漏洩が起こると、企業の評判や顧客の信頼を損なうだけでなく、法的責任を負う可能性もあります。

  2. コンプライアンス違反 多くの国では、データ保護に関する厳格な法律が制定されており、違反すると重大な罰則が科されることがあります。例えば、GDPR(一般データ保護規則)はEU内外の企業に適用され、顧客データの取り扱いに厳しい基準を設けています。

  3. サイバー攻撃の増加 デジタル化が進むにつれて、サイバー攻撃の手法も進化し続けています。ランサムウェア攻撃やフィッシング詐欺など、企業が直面する脅威は日々増加しています。


効果的なデータ保護戦略の構築

  1. リスクアセスメントの実施 データ保護戦略を立てる前に、企業は自社のデータとシステムに対する包括的なリスクアセスメントを行う必要があります。どのデータが攻撃の対象になり得るか、どのシステムが脆弱かを識別することが重要です。

  2. 多層的なセキュリティ対策の採用 データ保護のためには、物理的、管理的、技術的な各レベルで対策を講じることが推奨されます。これには、ファイアウォールの設置、暗号化技術の利用、アクセス制御の厳格化が含まれます。

  3. 継続的な監視と評価 セキュリティシステムとプロトコルは定期的に見直しを行い、新たな脅威に対応するために更新する必要があります。また、セキュリティインシデントが発生した場合のために、迅速に対応するためのプロセスも整備することが重要です。

  4. 従業員教育と意識向上 セキュリティの強化は技術だけでなく、人的要因も非常に重要です。従業員全員に対して定期的なセキュリティトレーニングを実施し、データ保護とセキュリティ意識の向上を図ります。

  5. インシデントレスポンスプランの準備 セキュリティ違反が発生した場合に備えて、事前にインシデントレスポンスプランを準備しておくことが重要です。これにより、インシデント発生時の損害を最小限に抑え、迅速に対応することが可能になります。


効果的なデータ保護戦略は、企業がデジタルトランスフォーメーションを安全に進めるための基盤を提供します。これにより、企業はデータ漏洩やサイバー攻撃のリスクを大幅に減少させることができ、持続可能な成長を実現することが可能となります。


今後の展望と課題:生産管理DXの将来性と業界での新たなトレンドと発展

デジタルトランスフォーメーション(DX)は生産管理に革命的な変化をもたらし続けています。これにより、企業は効率の向上、コスト削減、そして市場での競争力強化を実現しています。


今後の展望として、DXはさらに進化し、新たな技術が統合されることで、生産管理のプロセスをより最適化し、より柔軟でスケーラブルな操作が可能になると予想されます。


生産管理DXの将来性

  1. スマートファクトリーの進化 IoT技術とAIの進歩により、工場全体がデータ駆動型で完全に連携された環境へと変貌を遂げます。これにより、生産設備の自動調整やリアルタイムでの品質管理が実現し、無駄のない生産が可能になります。

  2. 持続可能性への重点 環境への影響を考慮した生産が求められる中、DXは持続可能な製造プロセスの設計を支援します。エネルギー効率の良い機械や、リサイクル可能な材料の使用が進み、エコフレンドリーな生産が一般的になるでしょう。

  3. カスタマイズとパーソナリゼーション 消費者の要求はますます多様化しており、マスカスタマイゼーションが可能な生産システムが重要になります。DXを利用して、個々の顧客のニーズに合わせた製品を効率的に生産することが求められています。


業界での新たなトレンドと発展

  1. デジタルツインの活用 デジタルツイン技術は、実物のデジタル複製を作成し、それを用いて実際の生産プロセスをシミュレーション、分析、改善します。この技術は、製品開発の速度を上げ、生産プロセスの問題点を事前に特定するのに役立ちます。

  2. 5Gとの組み合わせ 5G通信技術の導入により、生産管理システムはさらに高速で信頼性の高いデータ交換を実現します。これにより、生産ラインの自動化とリアルタイム制御がさらに向上します。

  3. 拡張現実(AR)と仮想現実(VR) ARとVR技術は、生産ラインの設計、維持管理、トレーニングに革命をもたらします。これにより、従業員はより直感的で効率的な方法で作業を行うことができ、エラーの削減と生産性の向上が期待されます。


課題

  • 技術の統合と互換性

    • 異なる技術間の統合には、依然として高い技術的な障壁が存在します。既存のシステムと新技術との互換性を確保するためには、継続的な技術更新とスタッフの再教育が必要です。

  • データセキュリティとプライバシーの問題

    • データ駆動型のアプローチが増加するにつれて、データのセキュリティとプライバシー保護の重要性も高まります。これらを確保するためには、常に最新のセキュリティ対策が求められます。

  • スキルギャップと人材不足

    • 高度なデジタルスキルが求められる中、適切な人材を確保し維持することがますます困難になっています。企業は効果的なトレーニングと魅力的なキャリアパスを提供する必要があります。


これらの展望と課題に対応することで、生産管理の分野は今後も大きく進化し続けるでしょう。企業がこれらの新たな技術を適切に活用することが、持続可能な競争力を確保する鍵となります。


まとめ:DXの取り組みが生産管理にもたらす総合的なメリットと成功戦略

デジタルトランスフォーメーション(DX)は、製造業における生産管理プロセスの根本的な改革を推進しています。この変革は、効率性の向上、コスト削減、品質の向上など、数多くのメリットを企業に提供します。このセクションでは、DXが生産管理にもたらす具体的な利点を再確認し、企業がDXを成功させるための戦略的アドバイスを提供します。


DXが生産管理にもたらす総合的なメリット

  1. 効率性の向上 自動化とプロセスの最適化により、手作業の削減、エラー率の低下、生産速度の向上が実現します。

  2. コスト削減 生産プロセスの効率化は、材料の無駄遣いを減少させ、エネルギーコストを削減し、全体の運用コストを低減します。

  3. 品質の向上 データ分析とリアルタイムモニタリングにより、製品の一貫性と準拠基準の遵守が保証されます。

  4. 柔軟性と拡張性 デジタル技術の導入は、生産プロセスをより柔軟にし、市場の変動や消費者の需要に迅速に対応する能力を向上させます。

  5. 透明性の向上 生産データのリアルタイム可視化により、意思決定がよりデータ駆動的で、精度が高くなります。


企業がDXを成功させるための戦略的アドバイス

  1. クリアなビジョンと目標の設定 DXの目的と目標を明確にし、それを達成するためのロードマップを作成します。目標は具体的で測定可能、達成可能、関連性があり、時間的に定められたものでなければなりません。

  2. 従業員の関与とサポート 変革には従業員の協力が不可欠です。トレーニングと教育を通じて、従業員が新しい技術やプロセスを理解し、受け入れることができる環境を整えます。

  3. 適切なテクノロジーの選択 企業のニーズに最適な技術を選択し、既存のシステムとの統合を計画的に行います。選択した技術が将来的にも対応可能であるかどうかを考慮することが重要です。

  4. 継続的な評価と改善 DXの効果は定期的に評価し、必要に応じてプロセスや戦略を調整します。この反復プロセスは、持続的な改善と革新を促進します。

  5. データセキュリティとプライバシーの確保 強固なセキュリティ対策を講じ、データ保護法規に準拠することで、データ漏洩やサイバー攻撃のリスクを最小限に抑えます。


これらの戦略的アプローチを通じて、企業はDXのプロセスをスムーズに進行させ、その多大な利益を最大限に活用することが可能です。DXは単なる技術の導入ではなく、企業全体の思考と運営方式の変革を意味します。そのため、全社的なコミットメントと積極的な参加が成功の鍵となります。

Comments


bottom of page