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社会人大学院で学ぶ技術経営

社会人大学院で技術経営を学びながら日々の気づきを書きとめてみます.

品質問題と知識創造

2008年03月16日 | 知識移転・知識継承
九州大学の吉村達彦先生の解説記事「品質問題の未然防止手法GD3」に品質問題と知識創造に関する興味深い指摘がある。

最近の品質問題が、「いくつかの原因が複合して起きており、それに気がつかなかったために問題が起きたというものが多い」とし、「問題に気付く能力(創造性)を上げることが、品質問題の未然防止に役立つ」としている。

これは、従来の品質問題が、分析的・解析的(=アナリシス)なアプローチが主体だったのに対し、創造的・形成的(=シンセシス)なアプローチも重要であるとの指摘として考えると興味深い。

筆者も、「マネジメントの知識継承」とは、結局のところ過去のマネジメント事例を学ぶことで、将来のマネジメントの問題を創造的に発見する能力を育成することであると考えている。

具体的な創造的・形成的(=アナリシス)なアプローチとして、GD3(Good Design, Good Discussion, Good Design Review)およびFMEAをgood discussion向けに改良し、それをベースに創造的問題発見を支援する手法であるDRBFM(Design Review Based Failure Mode)やFMEAをgood design review向けに改良し、それをベースに実験の結果から創造的問題発見を支援する手法であるDRBTR(Design Review Based on Test Result)を提案している。

実際に、DRBFMはトヨタおよびトヨタの関係会社で幅広く使われているらしい。


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1 コメント(10/1 コメント投稿終了予定)

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マルテンサイト千年ものづくりイノベーション (サムライグローバル鉄の道)
2024-08-20 20:46:39
最近はChatGPTや生成AI等で人工知能の普及がアルゴリズム革命の衝撃といってブームとなっていますよね。ニュートンやアインシュタイン物理学のような理論駆動型を打ち壊して、データ駆動型の世界を切り開いているという。当然ながらこのアルゴリズム人間の思考を模擬するのだがら、当然哲学にも影響を与えるし、中国の文化大革命のようなイデオロギーにも影響を及ぼす。さらにはこの人工知能にはブラックボックス問題という数学的に分解してもなぜそうなったのか分からないという問題が存在している。そんな中、単純な問題であれば分解できるとした「材料物理数学再武装」というものが以前より脚光を浴びてきた。これは非線形関数の造形方法とはどういうことかという問題を大局的にとらえ、たとえば経済学で主張されている国富論の神の見えざる手というものが2つの関数の結合を行う行為で、関数接合論と呼ばれ、それの高次的状態がニューラルネットワークをはじめとするAI研究の最前線につながっているとするものだ。この関数接合論は経営学ではKPI競合モデルとも呼ばれ、様々な分野へその思想が波及してきている。この新たな科学哲学の胎動は「哲学」だけあってあらゆるものの根本を揺さぶり始めている。こういうのは従来の科学技術の一神教的観点でなく日本らしさとも呼べるような多神教的発想と考えられる。
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