[prisna-google-website-translator] 強い商品づくり - トヨタ式工場現場改善のコンサルタント | クレインテクノ

データーリテラシーで品質、生産性改善を図り利益の出るIoT工場にします

1.管理工程図からのアプローチ

顕在化している問題だけの対策、改善ではその場限りのモグラ叩きで終わってしまいます。

データーリテラシー分析を実施、モノづくりの設計図である管理工程図から潜在化している問題点ピックUPして維持継続できる体制にし、強い商品づくりをおこないます。

 QCkanrizu

 

2.品質改善

問題点の20%を改善すれば80%の成果を上げる事が可能です(パレートの法則)

データーリテラシー分析で優先的に取りくむべき課題を見つけ、集中して問題を解決に取り組み、早期に品質向上をすることができます。

 

 

3.設備稼働率の向上・・・TPM導入

高価な設備を購入しても稼働率が低くれば宝の持ち腐れです。

設備の初期清掃からTPM導入を開始して設備稼働率の向上及びオペレーターの
育成を行い、オペレーターのモチベーションの向上を図ります。