PROFILE
製造業において品質管理・サプライヤー管理・生産管理のDX推進を担当。 AI技術と業務自動化ツールを組み合わせ、データ主導の仕組みづくりを実践。 現場課題の本質を捉え、持続的に機能する仕組みの設計と実装を行っている。
FOCUS AREAS
製造業DX推進
AI業務自動化
データパイプライン
プロセス再設計
ダッシュボード構築
サプライヤー管理
TECH STACK
PythonFastAPIn8nPower BIClaude APIReactGitHub ActionsLINE BotRender.com
EXPERTISE
専門領域
⚙
ETO製造プロセス設計
受注設計生産の業務フロー・設計変更管理・トレーサビリティ設計の実務経験
🗄
製造データ基盤構築
MES・ERP連携設計、マスターデータ管理、データパイプライン構築
🤖
AI・自動化実装
外観検査AI・予知保全・業務自動化ツール（n8n/Python）の現場導入
📊
効果測定・KPI設計
OEE計算基盤、品質KPIダッシュボード、ROI分析レポート設計
👥
変革推進・組織支援
現場への定着化設計、教育プログラム構築、経営報告フォーマット整備
📝
技術ブログ・教育コンテンツ
製造DX学習ロードマップ（16週間カリキュラム）作成・発信
ABOUT THIS SITE
このサイトについて
NaNi Execution Lab は「製造DXの実行」に特化した個人技術発信サイトです。
理論ではなく「実際に動いた仕組み」の共有を目的としています。ブログに書く内容はすべて実装・運用した経験に基づいています。
ETO製造業（受注設計生産）のDX推進担当者・製造エンジニアに向けて発信しています。
事例・ブログ・学習ロードマップ・用語集の4コンテンツを中心に展開中です。