「ごみデータ」を入れれば「ごみ」が出てくるだけ――変化の時代に勝つためのデータ活用、IT部門はどう関わればいい？

コメント

注目のコメント

• Saitou Kazuhiro

  U of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長

  ・2018年12月30日

  リサイクルは、こんなステップでおこなわれますよ: collecting, disassembly, shredding, sorting, and smeltIng　この内 disassembly は高精度の種分離ができるので、リサイクル品質は上がりますが、自動化が難しくほぼ人手なので、variable cost がかかります　一方、shredding とその後の sorting は自動化されてますので、分離性能は落ちますが、システムを購入すれば fixed cost として economy of scale を享受できます　以前調べた時は、ニホンはdisassembly やる事が多いですが、欧州はほとんどの場合、これをとばして丸ごとshreddingしてしまうようです
  
  あ、以上は廃棄機械製品のリサイクルのハナシ（授業で教えます）ですが、少し inspiring でしたでしょうか？
  
  ちょっとそれますが、この自動 sorting を行うラインはとっても面白いんですよ　個々機械も、並べる順番もよく考えられていて（授業ではココでしばらく回り道します）
• 井澤 寛延

  株式会社インターネットイニシアティブ ビジネスリスク・データ保護コンサルタント　CIPP/E 中小企業診断士

  ・2018年12月29日

  Garbage In, Garbage Out はその通りなのですが、何がGarbageなのかの見極めが大事です。そのためには、単にITの視点だけでデータを見るのではなく、戦略実行の視点からの観察も必要です。
  変化の時代では、Chief「Information」Officerではなく、Chief Information and「Inteligence」Officerが求められています。
• Takase Naoto

  株式会社ecommit 海外営業・マーケティング

  ・2018年12月29日

  これはレガシーシステムがある大企業で共通して使える流れかもしれない。勉強になります。使う場面があれば参考にします。
  
  “データを集めた上で使えないことを可視化して、イシューを見定めて解決する”――というように、“ダメさを可視化”した方が早い。
  
  　最終的に目指すところは同じなのですが、あちこちに過去からのレガシーシステムがあるような製造業において、手段と目的が逆転せず、共通の目的に向かって進めていくための作戦の組み立て方は非常に重要ですね。"