
第9回「グローバル原価管理を実現するために必要なデータ」
今回は「使える原価情報」として満たすべき要件のおさらいとともに、原価管理のあるべき姿を実現していくためにどんなデータが必要となるのかを考えます。
グローバル製造業における原価管理のあるべき姿、実現にあたっての課題と対応策、テクノロジーの活用方法を解説しています。
今回は「使える原価情報」として満たすべき要件のおさらいとともに、原価管理のあるべき姿を実現していくためにどんなデータが必要となるのかを考えます。
原価改善施策では、どの工程で、どの製品を作るときに、どんな要因で原価が変動しているのかを特定する必要があります。原価算出のための生産実績データを網羅的に把握することの必要性や対応策について解説します。
今日の製造業において、IoTの活用を意識していない企業はないでしょう。今回は工場でのIoTの導入において、どのように原価管理要件を組み込んでいくべきかについて整理します。
IoT技術によってリアルタイムかつ高精度で収集可能となったデータを活用した原価分析、その中でも原価差異分析にフォーカスして整理します。
IoT技術によってリアルタイムかつ高精度で収集可能となったデータを原価分析に活用することができます。本コラムではそうした原価低減手法の一つであるバラツキ分析を紹介します。
バラツキ分析においてAIを活用することでバラツキ要因の特定、改善効果の予想・検証を効率化できることを紹介します。
当連載の最終回として、前回までのコラムを振り返りながらグローバル製造業の原価管理のあるべき姿をとりまとめます。