ダイセル式生産革新は、化学メーカーのダイセルが網干工場で1996年から体系化した、化学プラントの生産の仕組みを変える手法を指します。熟練オペレータの判断を洗い出して標準化し、情報システムに載せるところが特徴です。4つの段階の中身と、自分の工場で使うときの進め方を解説します。
※公開資料を基に作成しているため、事実と異なる場合があります。
この記事の内容
考え方
生まれた背景
ダイセルは1951年に酢酸セルロースの製造を始めた工場の人員が一斉に年を重ね、2007年問題（団塊世代の大量退職）を10年ほど早く迎えました。それまでの生産は、オペレータの技能と負担に支えられたものです。熟練者が抜けると製造技術が下がり、安全で安定した操業が難しくなるおそれがありました。
もう1つの理由は、これまでの改善の手法が化学プラントに合わなかったことです。多くの手法は、部品を組み立てる工場（組立加工）から生まれました。
| 項目 | 組立加工 | 化学プラント |
|---|---|---|
| 加工の様子 | 目で見える | 配管や |
| 問題への対処 | ラインの |
計器の |
| 標準化するもの | 作業の手順 | 熟練オペレータの |
判断の量も膨大です。ある工場では、数千の計器に対して数万項目の原因と、十数万項目の対処を想定していました。何年も鳴らないアラームにも、鳴った瞬間に正しく対応しなければなりません。
3つの柱
- 人に着目する：熟練オペレータが何を見て、どう判断し、どう操作しているかを書き出し、人に頼っていた技能を技術にする
- 全体で最適にする：製品ごとの運営ではなく、原料から製品までの流れで、仕事と組織を組み直す
- 結果の側から見る：設備や作業という原因の側ではなく、安全・量・品質・コストという結果の側から、判断と運転を組み直す
前提として、今の設備や工程はいったん認め、運転の仕組みと判断を変えて成果を出します。新しい製品を生む革新とも、製法や設備を変える革新とも違う、生産の仕組みの革新という位置づけです。人・組織、生産システム、情報システムの3つを同時に変えていきます。網干工場は1班20名で工場全体を運転し、人の生産性は約3倍、オペレータの作業負荷は10分の1になった、とのことです。
4つの段階
ダイセル式生産革新の進め方は、次の4つの段階です。1つでも省くと成果が出ないとされ、特に最初の2つの段階に時間をかけます。
| 段階 | すること | 主な手法 |
|---|---|---|
| 第0段階 |
ムダ・ロスを |
4つの |
| 第1 |
言葉を |
図面・機器番号・ |
| 第2段階 標準化 | 熟練者の |
総合 |
| 第3 |
書き出した |
知的統合生産 |
第0段階は、予備調査とも呼ばれる段階です。資料によっては、予備調査を第1段階として、1つずつずらして数えるものもあります。
「ミエル・ヤメル・カワル」の3つの言葉でも説明されます。ミエルはムダや暗黙の知恵を見えるようにすること、ヤメルは言葉をそろえてムダな業務をやめることです。カワルは、誰もが安全・品質・量・コストを考えて判断できるようになることを指します。段階に1語ずつ当てはめるのではなく、段階が進むたびにこの3つを繰り返す、という考え方です。
第0段階：必要性の確認と業務総点検
まず工場のムダ・ロスを、次の4つの切り口で洗い出します。部門の都合や過去の経緯ではなく、工場全体で同じものさしを使うのが大事な点です。
| 切り口 | 見るもの |
|---|---|
| 定常作業の負荷 | 設備の |
| 非定常作業の負荷 | 運転の |
| 仕事の仕方 | 役割分担、 |
| コストの構造 | 総原価、固定費 |
進めるのは、生産と設備管理のミドル層です。月1回、現場を離れて合宿し、約半年かけて解析します。コンサルタントに頼らず、自分たちで今の仕事を見直してマスタープランをまとめ、経営の決断を仰ぐ形です。
仕事の仕方を調べる手法が、業務総点検です。原料の入荷から出荷までの業務を、人（職位）・工程・機能（生産・設備管理など）の3つの軸で書き出し、誰がどんな判断をしているかを見える形にします。
進め方はワークショップです。
- 聞き役と聞かれ役を決め、現場の人に具体的なトラブルを想定してもらう
- どう見つけるか、何を判断して誰に連絡するかを聞き、模造紙に貼った付せんを矢印でつなぐ
- 粒度は、はじめからできるだけ細かくする
できあがった図からは、次のような流れの悪さが見えてきます。
| 流れの形 | 起きていること |
|---|---|
| 小さな逆U字 | 小さな |
| I字（落下傘） | 指示が |
| ヤマタノオロチ型 | 多くの |
このほか、部門間の窓口の不具合、役割と責任・権限の食い違い、帳票への転記や手入力の負担もよく見つかります。運転できるプラントを広げる「水平的な多能化」に比べ、任せる判断を広げる「垂直的な多能化」は見落とされがちです。
業務総点検は、次の6つの手順で進めます。
- 今の業務を、工程ごとに書き出す
- ムダ・ヌケを確かめる
- 情報を集める・記録する・加工する作業を抜き出す
- 機能×工程の表で、最初に情報化するテーマとして整理する
- 業務を「評価・判断・実行」の呼び方で呼び直す
- 機能ごとの業務分担に組み直す
最後に作るのが、目指す姿と今の差を埋める道のりとなるマスタープランです。目指す働き方を先に決め、デジタルはそれを実現する手段として使います。この段階は、ダイセル式がその工場に合うかを見極める段階でもあり、他社に広げるときも最も重く見るところです。
第1段階：基盤整備と安定化
言葉をそろえる
同じ機器でも、工場や部門によって呼び方が違うことがよくあります。たとえば同じポンプが、ある人には「倉庫の西側のポンプ」、別の人には「P100番」です。こうした認識のずれは、トラブルへの対応の遅れにつながります。
そこで、次のものを工場全体でそろえます。
- 機器番号（タグ番号）を重ならないように付け、番号で呼ぶ
- P&ID（配管と計装の系統図）を共通の書き方で整える
- 現場の表示・標識と、標準書・チェックリストの様式を共通にする
P&IDは、最初から完璧を目指しません。今ある図面を写して共通の様式に貼りそろえ、記号の決まりに合わせて直していきます。期間は、2週間から1か月ほどの例です。
図面を使って原理原則で話し合う土台になり、そろえた機器のデータは、のちにAIが学ぶデータにもなりました。計装の文字記号は計装用の文字記号で解説しています。
オペレータ負荷を減らす
安定化のものさしは、オペレータ負荷です。トラブルとして記録される不具合（顕在化不具合）に加えて、当たり前と思っていた作業（潜在化不具合）も数えます。たとえば自主保全、点検・巡回、給油、清掃、漏れや詰まりへの対応です。画面での作業は、DCSの操作回数とアラームの件数で数えます。
調べてみると、トラブルとして数えていた件数は、全体の1〜2割以下でした。始めのうちは、見える範囲が広がる分、トラブルの件数がかえって増えるものです。
負荷を下げるのは、投資を伴わない作業の改善からです。3Sではビフォー・アフターのシートで課題から解決までを示し、安定化ではなぜなぜ分析のシートで、問題の解析→原因の想定→事実の確認→対策→実行を回します。これは同時に、次の段階で判断を書き出す練習です。
トラブルを減らすのは、生産と設備の技術者を混ぜたチームです。安定したら、設備の技術者は改良保全の専門の部門へ、生産の技術者は運転標準化のチームの核へと移ります。次の標準化に進むのは、負荷が半分以下になってからです。
標準化の前にこの段階を置くのには、2つの理由があります。プラントが不安定なままだと、起きたトラブルへの対処ばかりが集まり、トラブルを未然に防ぐノウハウが出てきません。また、ムダな作業を残したまま標準化すると、そのムダを現場に強い続けることになります。
第2段階：標準化（総合オペラビリティスタディ）
総合オペラビリティスタディは、HAZOP（設計の意図からのずれを洗い出す安全性評価の手法）を応用した、定常運転での判断の標準化手法です。安全・安定・品質・コストの目的ごとに、オペレータの判断を「監視→判断→操作」の流れで漏れなく書き出します。
気を付ける点は3つです。
- オペレータの判断の仕方そのものを引き出す
- 漏れなく行う
- 原因の側と結果の側を混ぜない（品質や量などの結果の側から見る）
聞き取りの進め方
書き出しの基本は、熟練オペレータへの聞き取りです。訓練を受けて社内の認定を受けた技術者が2人1組（司会と書記など）になり、1人の熟練者に話を聞き、聞き役は、自分が担当していないプラントを受け持ちます。先入観がないほうが、本人も意識していない工夫を引き出せるからです。ミドルと若手を組ませ、世代交代にも生かします。
変調（いつもと違う動き）に気づいてから、判断して解決するまでを順に聞きます。流れは、監視→変調の把握→原因の想定→原因の特定→変調の影響→変調の回避→異常時の処置です。計器ごとに「どんな値になったら、どう動くか」をまとめていきます。
書き出す表
聞き取った判断は、次のような列の表にまとめます。例は、この記事で作ったものです。
| 列 | 書くこと | 例 |
|---|---|---|
| 監視の目的 | 安全・ |
品質 |
| 監視する点 | 見る計器や場所 | プロセス側の |
| 検知の手段 | 計器・ |
温度計の |
| 管理範囲 | しきい値 | 上限を |
| ずれ | 起きた変化 | 出口温度が上がる |
| 想定原因 | ずれを起こす原因 | 冷却水の |
| 判断ロジック | 原因の見分け方 | 冷却水の |
| 影響 | 放っておいた |
次の |
| 操作 | 取るべき動作 | 原因ごとに、 |
| 改善 | 見直す標準や設備 | 標準書どうしの |
書き出した判断には、重要度を付けます。
- 重要度Ⅰ：安全・安定運転に関わる（設備の強度など）
- 重要度Ⅱ：品質・コストに関わる（規格や予算の達成）
- 重要度Ⅲ：最適な運転に関わる
ⅠとⅡを先にシステムに載せました。計算が重いⅢは、のちのAIの開発につながっています。
原理原則で確かめる
化学プラントは、蒸留塔・ポンプ・熱交換器など、数十種類の単位機能を持つ機器がほぼすべてです。そこで機器ごとにチェックリストを作り、設備・運転・品質の原理原則から、書き出した判断が正しいかを確かめます。人に頼っていた運転を、技術として残すための作業です。
書き出す途中では、安全・品質・省エネ・コストダウンの改善テーマも数多く見つかり、結果はシステムの仕様書になり、設備の改造や新設の設計にも使います。書き出した判断の数は、発表の時期や数え方によって数十万件から約1,000万件まで幅があり、近年の説明では網干工場で約840万件です。
第3段階：システム化（知的統合生産システム）
知的統合生産システムは、書き出した判断を情報システムに載せたもので、考え方は「必要なときに、必要な人に、必要な形にまとめた情報が見える」ことです。設計では、次の点を大事にします。
- 班長・ボードマン（画面で運転する人）・現場の人の役割ごとに、判断に要る情報だけを出す
- 変調を早く見つけ、影響が出る前に手を打てるようにする
- 標準書やチェックリストを、画面とつなげる
- 高度な制御を入れすぎてブラックボックスにせず、使う人が直せるようにする
運転画面
画面は、1台の画面から必要な情報へたどれる「シングルウィンドウ」の考え方で作ります。
- 全体の画面には工程ごとの箱が並び、品質・コスト・生産量・安全の状態が色で示される
- 異常が起きると箱の枠の色が変わり、押すと変調のキーワードが重要度の色付きで並ぶ
- キーワードを選ぶと、起きている現象、取るべき動作、想定される原因が出る
- 数値にしにくい判断は、制御系とは別の情報系に置き、過去のトラブル事例をキーワードで検索できるようにする
教育と維持の仕組み
画面が標準書の役割を果たすので、教育にも使えます。新人は座学で標準書を読み、現場では画面のガイダンスで常に標準に触れる形です。トレーニングシミュレーターや合宿の訓練で変調を疑似体験させ、習熟にかかる年数を半分以下にできると見込んでいました（2007年時点）。
網干工場では、2000年に統合生産センターでセルロースの区域の統合運転が始まり、2001年に有機合成、2005年にエネルギーの区域が加わりました。工場の運営も、製品ごとから機能ごとに組み直しています。システムの維持と磨き上げは、新しく作った製造技術部の仕事です。仕組みを古くさせないため、日々の運転で中身を磨く、標準を教育に使う、新しいプロセスの設計に生かす、という3つの仕組みも合わせて回します。
自律型生産システム
完成度の高い仕組みほど設計を崩しにくく、仕組みを守ること自体が目的になりがちです。また、品質を上げるとコストが上がるような、トレードオフのある最適化（重要度Ⅲ）は計算が重く、人の判断に任されてきました。
そこで2017年に、30代の技術者を中心に、AIを使う開発が始まりました。東京大学と共同で開発したAIを使い、2020年の実証を経て、2021〜2022年度に網干工場と大竹工場の一部のプラントへ入れています。中身は次の2つのしくみです。
| しくみ | 働き | 実証テストの結果 |
|---|---|---|
| 最適運転条件導出 |
安全・ |
設定した |
| 高度 |
運転中の |
変調の |
AIは過去のデータに加えて、総合オペラビリティスタディで作った因果関係も使います。変調の原因から影響までをつないだロジックツリーです。開発の段階で、過去のデータだけで計算した品質指標の予測精度は60%程度でした。原理原則と組み合わせて、90%以上になったとのことです。少ないデータでも精度が出て、AIが出した答えの筋道を人が追えます。ただし、AIの答えをそのまま使えば最適になるわけではありません。予測と実際の運転の差を確かめ、ロジックを直し続けます。
特許に書かれた仕組み
ダイセルの特許には、あらかじめまとめた因果関係の知識を計算に生かす仕組みが書かれています。製品の名前との対応は書かれていないものの、主な考え方は4つです。
- 原因の絞り込み：想定原因ごとに、どの計器の値が上がるか・下がるかを表にしておく。異常が出たら計器ごとにいつもとのずれ（異常度）を計算し、表に合う計器の割合から原因の確からしさを出す。候補は、確からしさと対処の手順と一緒に示す
- 原因と結果の木：変調を根、想定原因を葉にして、原因から変調までの事象をつないだロジックツリーを、対処と合わせて画面に出す
- 向きを守る予測：「この量が増えると、あの量も増える」といった因果の向きをHAZOPなどで決めておき、それに反する予測式にならないように縛って学習させる
- 条件の最適化：予測した値の上限・下限を守りながら、コストなどが一番よくなる運転条件を探す。コストは、プロセスの値に単価を掛けて計算する
このほか、非定常運転のデータから運転の手順づくりを支える仕組みや、上流の設備の運転の段階から下流を予測する仕組みも出願されています。
たとえば製品の水分です。これまでは、サンプルを分析して規格外だと分かってから原因を調べていました。今は水分の上昇を連続で見張り、上がった時点で、原因（乾燥機の能力低下）と設定温度の推奨値を示します。仕事は事後の対応から予防へ移り、同じ変調でも、判断するのはマネージャーから運転の班長に変わりました。
効果は、2022年度までに8億円のコスト削減とされています。国内のアセチルチェーンを中心に実装を進め、2025年度までに約40億円を見込む（2023年時点）計画です。国内の全拠点に広げた場合の試算は、年間で最大100億円程度です（2020年時点）。
2023年時点では、運転の支援から生産計画・物流へ広げ、抜き取りの検査からインラインセンサーなどによる連続の監視へ移す計画が示されているところです。サプライチェーンでつながる他社と情報をそろえる構想（バーチャルカンパニー）も示されています。
推進の体制と歩み
推進の中心は、課長などのミドル層です。コンサルタントは入れず、事務局任せにもしませんでした。課長は、あるテーマではリーダー、別のテーマではメンバーとなり、企画と実行を一人二役で担います。経営トップは決断を示し続け、本社の役員に経過を報告する会議も設けました。
| 年 | 出来事 |
|---|---|
| 1994年ごろ | 若手の |
| 1995年 | 工場の |
| 1996年 | 次世代型化学工場構築 |
| 1997年 | 基盤整備の |
| 1997〜1998年 | R21推進室を |
| 1999年 | 全社の |
| 2000〜2005年 | 統合生産 |
| 2005年 | 横河電機と |
| 2017年 | 自律型生産 |
| 2021〜2022年度 | 網干工場と |
効果の数字
資料で示された数字は、時期・工場・数え方がそれぞれ違います。
| 発表の時期 | 示された数字 |
|---|---|
| 2007年ごろ | 事務系を |
| 2009〜2022年の |
網干工場で |
| 2015年の書籍 | システムを |
| 2016年 | 網干工場は |
| 2026年 | 人の |
他社での導入
網干工場の取り組みは、化学のほか繊維やフィルムの業界にも伝わり、2008年3月までに約400社・約4,000人が見学に訪れ、その後の見学者は1万人を超えています。見学した会社から頼まれて、ダイセルは他社への指導を始めました。2005年からは横河電機と組み、ソフトウェアと、生産管理・人事のコンサルティングを組み合わせて提供しています。2009年には、日本能率協会とも連携を始めました。関連の特許も他社に開示し、ライセンス料は最小限に抑えたとされています。
2008年の時点では、指導できる人は両社で10名ほどしかおらず、導入を望む会社は順番待ちでした。契約は事業場ごとに結び、定着には最低3年かかるとされていました。同じ年に経済産業省の研究会が、導入を始めた5社の取り組みを報告書にまとめています。
取り入れた会社
公開資料で社名を確かめられたのは、次の会社です。成果は各社の発表などによる数字で、時点もそれぞれ違います。
| 会社 | 事業所 | 始めた時期 | 取り組みと |
|---|---|---|---|
| 住友化学 | 愛媛工場 新居浜第一製造部 | 2005年 | 3年で |
| ダイキン工業 | 淀川製作所 化学事業部、 |
2005年 | 淀川で |
| 東洋紡 | 敦賀事業所、 |
2004年 |
敦賀の |
| 日本ゼオン | 水島工場・ |
2006年 |
導入から |
| 三井化学 | 岩国大竹工場。 |
2005年に |
1年で |
| 三菱化学 |
四日市事業所 | 2009年に |
2010年に |
| 三菱レイヨン |
記載なし | 2010年までに | ダイセルが |
| 東京電力 |
火力発電所 | 2017年に |
ダイセルに |
2026年5月の時点では、素材・エネルギーの会社を中心に17社・24事業場が導入しているとされています。表は、公開資料で社名を確かめられた会社だけを載せたものです。社名を伏せた業界の調査（2013年度）では、ダイセル方式を入れた後に自社の方式へ切り替えたという回答もあり、表の会社が今も同じ形で続けているとは限りません。
グループ会社では、ポリプラスチックスの富士工場が2008年の時点で取り入れていました。2020年に完全子会社になった後は、2018年に始めた富士工場の再構築にも、ダイセル式を取り入れています。
各社の事例
ダイキン工業では、2002年夏のプロセス災害がきっかけでした。TPMで一定の成果は出ていたものの、現場の慌ただしさとプロセス災害は無くならず、空調の部門が使うトヨタ生産方式もプラントには合いませんでした。製造の中堅が目指す姿を描いて提案し、網干工場を見学した化学事業部のトップが、その場で導入を決めています。職場ごとの活動はダイセル方式に一本化し、製造課長が部門をまたぐプロジェクトを組んで進めました。鹿島製作所では、安定化・標準化・統合化の3段階で進め、生産形態ごとに4つに分かれていた運営を、樹脂と化成品の2つの系統にまとめています。7つの職場に分かれていた運転管理・設備管理・生産管理の担当も、統合生産センターの1つの部屋に集めました。
東洋紡の敦賀事業所は、繊維が中国とのコスト競争に苦しむ中で、部長・課長・係長の3人が網干工場を見学したのが始まりです。業務総点検、オペレータ負荷の低減、帳票の削減の順に進め、小集団活動も生産革新に一本化しました。帳票の中身はデータベースにまとめ、多くの課で転記の作業をなくしています。
住友化学の新居浜第一製造部では、10年以内にオペレータの3分の2が定年を迎える見込みでした。自分たちで計器室を統合しても、技術の伝承と少人化には足りなかったといいます。そこで2005年からダイセルの指導を受け、基盤整備・負荷の低減・運転標準化の3つを並行して進めました。ただし2007年の時点では、取り組みは1つの製造部だけでした。
日本ゼオンは、TPMやTQCが長続きせず、現場が疲れていたことが背景です。社長直轄の生産革新センターを置き、負荷を毎年半分にすることを掲げました。負荷を報告すれば必ず取り組むと約束したところ、報告される件数はかえって2倍以上に増えたといいます。
三井化学の岩国大竹工場は1958年に操業を始めた工場で、50代が過半を占め、世代交代が迫っていました。まず予備調査で、ダイセル方式が自分の工場に合うかと、工場の弱点を確かめています。作業日誌の書き方を職場の間でそろえ、負荷を正しく見えるようにするまでに1年かかりました。
三菱化学の四日市事業所は、ダイセルが日本能率協会と組んだ最初の例です。予備調査には、役員と技術部長が6か月間、毎回加わりました。技術を伝えるためのデータベースは作っていたものの、人に着目する視点が足りなかったと指摘されています。
自分の工場で使うときの進め方
公開資料の説明を基に、一般的な進め方にまとめました。ダイセル社内の様式ではありません。
- 負荷を数える：トラブルのほか、自主保全・巡回・転記などの作業も、件数と時間で数える。画面の作業は、DCSの操作回数とアラームの件数で見る
- 業務総点検をする：生産と設備管理のミドルが自分たちで行う。模造紙と付せんで工程ごとの業務と判断の流れを書き、ムダ・ヌケ・途切れを探す。収集・記録・加工の作業は、機械に任せる候補として工程×機能で整理する
- 言葉をそろえる：タグ番号を重ならないように付け、P&ID・現場表示・帳票の様式を共通にする。決めたルールは「あるか・守られているか・ルールに問題がないか」で見直す
- ゆとりを作る：投資を伴わない作業の改善から始め、潜在化不具合を減らして負荷を下げる。ムダな作業は標準化する前にやめ、負荷が半分以下になってから次へ進む
- 判断を書き出す：担当外の認定者が2人1組で聞き取り、上の表の形で漏れなく書き出す。標準書どうしの食い違いや設備の課題も、一緒に直す
- 画面と教育に載せる：役割ごとに必要な情報だけを出し、標準書を画面と教育の両方で使う
つまずきやすい点も知っておくと役立ちます。
- 見える化でトラブルの件数が一時的に増え、今のやり方を否定されることへの反発も出る
- 最初の段階ほど負担が大きい。課長などのミドル層が中心になって進める
- 段階を省いたり、システムを作ること自体が目的になったりすると、成果が出ずに元へ戻る
- 事務局任せにしたり、賞を取ることが目的になったりすると、一時の運動で終わる
- 熟練者からの聞き取りには、大きな手間がかかる
参考資料
RIETI BBLセミナー「プロセス産業における生産革新の取り組み」議事録（2007年6月8日、小河義美）（別サイト）
www.rieti.go.jp
小河義美「［展望講演］知的統合生産構築推進のために」化学工学会 第37回秋季大会 R222（2005）（別サイト）www.jstage.jst.go.jp
- 小河義美・小園英俊「化学プロセス産業における製造技術の集大成と知的生産システム構築」化学工学会 第74年会 XD208（2009）（別サイト）
doi.org
小河義美・小園英俊「プロセス産業における生産革新の取り組み」生産と技術 第62巻第4号 pp.37-41（2010）（別サイト）
seisan.server-shared.com
三好史浩「SDGsを支える生産革新の取り組み」化学工学会 第87年会 E214（2022）（別サイト）
www.sdgs.scej.org
東洋経済オンライン「大企業が教えを請う“ダイセル式”カイゼン活動」（週刊東洋経済、2008年10月29日）（別サイト）toyokeizai.net
日経xTECH「第1回 従来型のカイゼンとはココが違う」（日経ものづくり 2009年11月号の再掲）（別サイト）xtech.nikkei.com
MONOist「ダイセル式生産革新がさらなる進化、日立の画像解析でミスや不具合の予兆を検出」（2016年7月14日）（別サイト）monoist.itmedia.co.jp
ダイセル ニュースリリース「『自律型生産システム』を開発」（2020年8月19日）（別サイト）
www.daicel.com
KDDI be CONNECTED「ダイセルの自律型工場、AIを活用し『真の目的』を追求する」（2022年4月27日）（別サイト）
biz.kddi.com
ダイセル お知らせ「経済産業省 西村大臣が網干工場に視察に来られました」（2022年12月22日）（別サイト）
MONOist「ダイセル式生産革新から自律型生産システムへ “人”を自律させる仕組み作りとは」（2024年11月20日）（別サイト）小河義美「新たなバリューチェーン構築に向けて〜DXによる新スキームの提案〜」日本知財学会 第19回年次学術研究発表会 基調講演（2021）（別サイト）
www.ipaj.org
小河義美「企業における社会課題解決と知財戦略」INPIT グローバル知財戦略フォーラム2023 講演（別サイト）
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松島茂・株式会社ダイセル『ダイセル式生産革新はこうして生まれた ―21世紀のモノづくりイノベーション』化学工業日報社（2015）（別サイト）
- 特集「ダイセル式生産革新」JMAマネジメントレビュー 2010年10月号（日本能率協会）
生産革新研究会「化学／プロセス産業における革新的生産システムの構築 〜新たな生産方式の胎動〜」経済産業省（2008年3月。国立国会図書館のウェブ保存）（別サイト）
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日本ゼオン「日本ゼオン、水島工場で統合生産センターを竣工」（2008年6月4日）（別サイト）
www.zeon.co.jp
MONOist「ダイキン鹿島製作所は『製造管理業務の革新』をどのように実現したのか」（2024年5月13日）（別サイト）ダイキン工業「鹿島製作所内に『鹿島統合生産センター』を設立」（2021年6月10日）（別サイト）
www.daikin.co.jp
ポリプラスチックス「生産性をさらに上のステージへ ダイセルとのシナジーにより加速する富士工場再構築プロジェクト」（2021年）（別サイト）www.polycsr.com
石油学会 経営情報部会「石油・石油化学産業におけるビッグデータの活用方法の調査・研究 調査研究活動報告書」（2014年6月）（別サイト）
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