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記事一覧
全 22 本の記事。カテゴリ・難易度・実務フェーズで整理されています。
生産技術の基礎
4 本ポカヨケ（エラープルーフ）の設計
物理的・電気的・ソフト的な防止手段を使い、ヒューマンエラーを工程で防ぐポカヨケ設計の実務を解説します。
対象：生産技術担当者・品質担当者・若手生産技術者
6大ロスとは｜故障・チョコ停・速度低下の分類と改善手順
6大ロスの定義から改善手順まで現場目線で解説。チョコ停と故障の境界・速度低下の計測・記録方法など、OEE改善に直結する実務ガイド。
対象：生産技術エンジニア（経験1〜5年）・OEEを導入・改善しようとしている現場担当者
工程設計の手順と実務｜工程フロー図・作業分析票・バランス表の作り方
工程フロー図・作業分析票・工程バランス表の作成手順から、ネック工程の特定・改善アクションまで実務目線で解説。新ライン設計と既存ライン改善での進め方の違いも網羅。
対象：生産技術担当者・若手生産技術者
生産技術とは｜仕事内容・役割・他職種との違いを実務目線で解説
生産技術の仕事内容・役割・他職種との違いが整理できます。工程設計・設備導入・改善の3つの柱と、今日から使える実務チェックリスト10項目付き。
対象：新人若手生産技術者・生産技術職への転職検討者
設備導入
8 本OEE目標は装置で変える｜装置区分別の正しい設定方法
検査装置・搬送装置にOEE85%の目標を設定していませんか？装置区分ごとの正しい評価基準と目標設定ステップを実務目線で解説。
対象：生産技術担当者・製造DX担当者
設備メーカー選定の判断基準
価格・品質・サポート・実績の4軸で設備メーカーを正しく評価する方法を解説します。
対象：設備担当者・若手生産技術者
設備投資計画の作り方
ROI・投資回収期間の計算から経営承認を得るための改善提案書の書き方まで、設備投資計画の実務を解説します。
対象：設備担当者・若手生産技術者
設備受入検査の進め方｜FAT・SAT・量産承認の全手順
工場立会検査（FAT）から設置確認（SAT）・量産承認まで、設備受入検査の全フローと実務チェックポイントを解説。
対象：設備導入を担当している生産技術エンジニア・設備エンジニア
新設備の立ち上げで絶対にやるべき3つのこと
設備導入後の立ち上げ期に現場が混乱しないための、ベテランが実践している準備と段取りを解説します。
対象：設備導入担当者・若手生産技術者
設備仕様書の書き方
設備仕様書に何を書くべきか。構成・記載事項・注意点を実務ベースで解説します。
対象：若手生産技術者・設備導入担当者
見積依頼書の書き方
設備・外注部品の見積依頼を正しく行うための書式・記載事項・注意点を解説します。
対象：設備担当者・若手生産技術者
設備導入を任されたら最初に知るべき11フェーズ
設備導入を初めて担当する人向けに、構想〜改善まで11フェーズの全体流れを解説。順番を間違えると後で必ず苦労する落とし穴も現場目線で紹介します。
対象：設備導入を初めて担当する人・若手生産技術者
現場管理・改善
3 本タクトタイム計算式とラインバランス設計の実務手順
タクトタイムの計算式・稼働時間の正しい取り方・ラインバランス率の算出まで実務手順で解説。多品種混流ライン・段取り時間の扱い・ボトルネック改善アクションも網羅。
対象：生産技術担当者・ライン設計担当者・製造技術担当者
OEEとは何か｜計算式・3要素・目標値を生産技術エンジニア向けに解説
OEE（総合設備効率）の計算式・3要素（時間稼働率・性能稼働率・良品率）・業界別目標値・改善ステップを実務目線で解説。計算例付き。
対象：生産技術担当者・製造管理担当者・設備担当者
可動率・稼働率・OEEの違いを現場目線で整理する【計算式付き】
可動率・稼働率・OEEの定義・計算式・使い分けを整理。比較表・計算例・指標選択チェックリスト付き。製造業1〜3年目向け実務解説。
対象：製造管理担当者・生産技術担当者
MES・システム・AI活用
4 本PLCとSCADA・ヒストリアンの違い｜役割分担と連携をISA-95で整理
PLC・SCADA・ヒストリアンの違いがわからない方へ。3つの役割分担をISA-95ピラミッドで整理し、MESとの境界線まで実務目線で解説します。比較表で一目で把握できます。
対象：生産技術担当者・製造DX担当者
MESデータで改善サイクルを回す実務フロー
MESのデータをどう収集・可視化・分析してアクションにつなげるか。生産技術職が現場で実践できるステップを解説します。
対象：生産技術担当者・製造DX担当者
MES導入の社内調整を通す方法｜現場・IT・経営の動かし方
MES導入の板挟みを解消する社内調整の進め方を解説。現場・IT・経営それぞれの本音を踏まえた説明順序、コスト試算テンプレ、チェックリスト付き。
対象：製造DX担当者・生産技術担当者
生産技術者がAIを使うと何が変わるか
生成AI・機械学習を生産技術の実務でどう活用できるか。具体的な場面を例に解説します。
対象：生産技術者・製造DX担当者