製造業におけるデジタル改革(DX)のポイントやリスクなどについて話せます

事業規模数千億円の製造業に勤めており、自社国内外工場やお取引先様の製造現場の収益性の向上を担当しています。
　デジタル改革、DXと言われていますが、ある一社の工場やサプライチェーンの収益性を改善させたい場合、デジタル化で課題解決するアプローチが効くパターンは、大まかに５つくらいのパターンと見ていて慎重にアプローチとターゲットを絞る必要があるように感じております。また投資採算を満足させるには、その業態特有の収益構造からターゲットを見定める必要があります。　
　これまで、生産ラインから生産/購買管理領域といった間接業務まで、数十テーマに取り組んできまして、失敗もありましたが、これら経験からどの辺が儲けどころか・リスクがあるかについてテーマに応じて、ご相談に乗れるのではないかと思っています。

■ お役にたてそうと思うご相談分野
　製造・サプライチェーン領域 における、デジタル化やDXについて

■経験について
　国内外の生産工場やサプライチェーンの収益向上のため、調査と課題抽出、施策立案、遂行にあたっての社内外メンバーのチームビルディング、投資採算判断、適用技術やシステムの選定など一連の業務を遂行。
　複数の生産品目、小～大規模の規模の工場・職場を担当。　事業規模に合わせ数百万円～数億円までの投資案立案・実行の経験　と　投資をかけられない場合は既存の仕掛けや既存システムの使いこなし方を変えるなどの改革策のとりまとめと指揮・実行経験。

　DXと呼ばれだしたのはここ数年ですが、以前からファクトリーオートメーションやサプライチェーンマネジメントなどのシステムに取り組んでおり、近年のAIやIoTといった技術をさらに織り込んで効果が出せるようになったのが、今の状況と見ております。担当案件でも手ごたえを感じはじめており、今後は課題解決を超えて価値創造に持って行けないかと、試行錯誤しております。

■役割と成果
以前から：MESやWMSや生産管理システムの新規導入や刷新など、ウォーターフォール型で進める(従来の)業務システムの導入と定着。数千万円から数億円前半の投資規模のプロジェクト推進リーダー：　概ねROI～5年程度で着地

最近：IoTや機械学習を駆使した業務プロセス改革チームのプロジェクトマネジメントオフィス長/プロジェクトのファシリテーター。PoCで留まらず収益面でのアウトプットを得られるまでにテーマを育てながら、チームを育成。成果や事例について取材を受けるなど手ごたえを感じたところです。