Process Engineer

【求人No NJB2381459】
この職務は、Treat Operations全体における計画および生産プロセス改善プロジェクトに対し、技術および維持エンジニアリングサポートを提供する責任を担います。
データに基づいた意思決定とビジネス分析に重点を置き、プロセスエンジニアとデータサイエンティストを兼任し、高度な分析を活用してデータを実用的な洞察へと変換し、横浜Treatにおける運用上の課題を明確化し、エンドツーエンドのソリューションを提供します。

この職務では、現状の業務プロセスを分析し、データ駆動型およびソフトウェアを活用した取り組みを通じて、生産性、リードタイム、在庫管理、品質を向上させるための改善策を実施します。
また、実験計画法（DOE）や統計的プロセス管理（SPC）などの統計分析を開発・実施し、変動の物理的原因を特定して継続的な改善を推進します。

製品／プロセス設計、ソフトウェア開発、検証、および各拠点機能と緊密に連携し、プロセスと設計の互換性と拡張性を確保します。

■役割に関する期待事項
・ グローバルエンジニアリングチームの一員として、社内顧客（製造、計画、トレーニング、新製品開発、臨床など）に技術サポートを提供します。
・ 計画、ソフトウェア/検証、およびビジネス分析チームと連携し、既存のプロセスとデジタルツールの改善策を分析、設計、実装します。
・ 標準作業手順の展開、維持、改善を行い、コアとなる計画および製造プロセスの安定性と拡張性を向上させます。
・ 根本原因分析（パレート図、5つのなぜ、フィッシュボーン図など）を実施し、実現可能な是正措置および予防措置を提案します。
・ 組織目標に沿ったプロジェクトの計画、優先順位付け、実行を行い、効果（生産性、リードタイムと在庫、コスト、品質）を追跡します。
・ 製造コストを見積もり、標準時間を決定し、新規または既存の製品ラインに必要なツール/プロセス/自動化要件を提案します。
・ 生産能力、在庫、リードタイム管理のためのダッシュボードと意思決定支援ツールを構築し、関係者と連携してデータソースと入力情報を維持します。
・ ビジネスプロセスとデータ分析を実施し、ギャップと機会を積極的に特定し、得られた知見を運用上のアクションに変換します。
・ DIKWモデルを適用して、生データを実用的な知見に変換し、運用上の問題を明確化し、治療業務のためのソリューションを提供します。
・ 統計モデリングと機械学習を用いた仮説主導型分析を主導し、戦略を検証し、業務を最適化します（例：予測、異常検知、最適化）。
・ 意思決定支援ツールを開発・維持し、主要な調査結果を提示して、部門横断的な関係者の意思決定に影響を与えます。
・ グローバルな関係者と交渉し、要件、スケジュール、トレードオフを調整し、リスクを管理し、変更の導入を促進します。

■業務範囲と複雑性
多様な範囲の問題に取り組み、データ分析では、特定可能な要素と曖昧な要素の両方を評価する必要があります。
解決策を得るための方法と技術を選択する際に、的確な判断力を発揮します。幅広い課題を創造的かつ実践的な方法で解決し、専門分野における社内外の上級職員とネットワークを構築する。

■専門知識
プロセスエンジニアリング、オペレーションプランニング、データサイエンスに関する深い理解を持つ、経験豊富なプロフェッショナル。
十分な資格を有し、キャリア志向で、専門知識とデータを通じて他者に影響を与えながら、自律的に貢献することが期待されます。

■監督
一般的な監督と限定的な指導のもと、プロジェクト／プログラムのタスクの実行を構築・管理します。新しいアプローチを提案し、必要に応じてジュニアエンジニア／アナリストのメンターを務めます。

■求める人物像
学歴・経験
・ 工学、工業工学、オペレーションズリサーチ、コンピュータサイエンス、またはデータサイエンスの学士号が必須。修士号取得者は尚可。
・ プロセス／工業工学、オペレーションプランニング、ビジネスアナリティクス、データサイエンス、または製造エクセレンスにおいて、通常4～6年の実務経験。

■語学力
英語：グローバルな交渉／調整のため、流暢なレベルが必須。日本語：ビジネスレベルが望ましい。

■補完的なスキル
・ 標準作業（例：リーン生産方式、シックスシグマ）、根本原因分析、実験計画法（DOE）/統計的プロセス管理（SPC）、能力分析。
・ データ抽出、変換、可視化のための高度なExcel、Power BI、SQLスキル。KPIの設計とダッシュボード作成。
・ 分析およびデータサイエンスのためのPythonまたはRスキル（例：pandas、NumPy、scikit learn/statsmodels、時系列予測、最適化/オペレーションズリサーチ）。
・ キャパシティ、在庫、リードタイム管理のための意思決定支援ツールの構築経験。
データ品質とガバナンスに関する知識。
・ ソフトウェア開発の概念とデータベースに関する基礎知識。PHP、Java、または.NETの知識があれば尚可。
・ プロジェクト管理の基礎知識（プロジェクト憲章、スケジュール、リスク/リスク評価、ステークホルダー管理）。