MANUFACTURING KNOWLEDGE
初めてSK hynixを訪れたとき、会議室にあった「最後の一粒まで」という言葉が印象に残りました。半導体製造は、すでに最適化された工程からさらに小さな差を見つけ、もう一段改善することで前進します。
「最後の一粒まで。」
CRMを見ると同じ考え方を感じる
CRMやmarketing softwareは、follow-upのタイミングやメッセージ差など小さな違いをrepeatable workflowへ変えます。半導体製造も小さな差の積み重ねで競争力が生まれます。
違いは知識が蓄積する仕組み
CRMでは有効な方法がproduct featureやworkflowになり、多くの企業で再利用されます。製造の問題解決はlocalに残りやすく、数人のengineer、spreadsheet、reportの中に知識が残ります。
問題は優秀なエンジニア不足だけでなく、一度解いた問題が次の問題の開始点を前へ動かせるかどうかです。
だからmanufacturing learning rateが重要になる
一人が一つの問題を速く解くことだけでなく、次のエンジニアがどれだけ先から始められるかが組織の生産性を決めます。
AI時代には知識の残し方も変わる
AIがより多くの製造判断を担うには、過去データだけでなく、何を見て、何を決め、その後どうなったかという文脈が必要です。
一度絞り出した「最後の一粒」をもう一度絞らない
半導体製造はすでに「最後の一粒まで」絞りながら進歩してきた産業です。より小さな差を見つける努力はこれからも続きます。
ただし次の生産性の差は、さらに強く絞ることだけから生まれるとは限りません。
一度解いた問題を次回また最初から解かなくてよいようにする。一度の問題解決が、次の問題の出発点を変えるようにする。
Amouslyが製造softwareで重視するのもこの点です。工程ごとの答えを代わりに作るより、engineerが問題を解き運用して得た知識が残り、次の問題で再利用される方がmanufacturing learning rateを高められると考えています。