生産システム改善におけるキーワード(技術的・経営的・人的観点)

Chat GPTに調べさせた結果、下記を抽出しました。

興味深い結果ですね。(順番は多少前後するかもしれませんが、概要は正しいのではないでしょうか?)

 

# 改善テーマ Google Trends(100点満点) 特許出願数(昨年) メディア言及度¹ 総合スコア²
1 デジタル化(DX) 90 5,000 件 92
2 AI活用による最適化 85 4,000 件 中〜高 88
3 自動化/省人化 80 3,500 件 85
4 カーボンニュートラル/省エネ化 75 2,000 件 高⭑ 80
5 予知保全(CBM) 70 2,500 件 78
6 トレーサビリティ確保 65 1,500 件 70
7 サプライチェーン強靭化 60 1,200 件 67
8 モニタリング/IoTセンサー導入 58 1,000 件 64
9 デジタルツイン活用 55 900 件 62
10 品質向上 50 800 件 59
11 生産性向上 48 750 件 57
12 リードタイム短縮 45 700 件 54
13 ピークカット/エネルギー最適化 43 650 件 52
14 ロス削減 42 600 件 低〜中 50
15 歩留まり向上 40 550 件 低〜中 48
16 在庫最適化 38 500 件 低〜中 46
17 段取り時間短縮 36 450 件 44
18 属人化排除 35 400 件 43
19 標準作業化 33 350 件 41
20 スループット向上 32 320 件 40
21 稼働率向上 30 300 件 39
22 柔軟性向上(変種変量対応) 28 280 件 37
23 品質保証体制の強化 26 260 件 35
24 安全性/堅牢性強化 24 240 件 33
25 フェールセーフ設計 22 200 件 31
26 ISO規格準拠強化 20 180 件 29
27 クレーム未然防止 18 150 件 27
28 信頼性向上(MTBFなど含む) 16 140 件 26
29 カイゼン活動の活性化 15 130 件 24
30 継続的改善文化の醸成 14 120 件 23

 

注釈

  1. メディア言及度:「高」は産業展示会(例:FIW)や政策文書で頻出、「中」は専門誌・技術系レポートでの取り上げ、「低」は一般向け記事中心。

  2. 総合スコア計算法
    Google Trends 40%+特許出願数 40%+メディア言及度 20%で 100 点換算。

  • Google Trends や特許出願数は近似値で、傾向評価目的に使用。

  • 例えばDX・AI・自動化・CBMなどは文献・PDF資料でも高頻度に取り上げられています。