シラバス情報

科目名
研究指導AⅠ (経営情報論特論)
授業コード
71064
担当者名
上野 信行
副題
経営情報にかかわる課題解決の代表的な理論・手法を実習する
単位数
4.00単位
配当年次
1年
開講学期
2019年度前期、2019年度後期
教職免許種類

授業内容
製造業、流通業、サービス産業等の経営の情報化に対して、代表的な課題解決の理論・手法を理解し、実習を通じて技法を習得します。
最近の経営を取り巻く環境は、複雑であり、マスカスタマイゼーション、需要の不確実性、レジリエンス(しなやかな回復力、事業継続性)とリスクなどから派生する種々の課題に包まれています。これらの課題解決に際して活用できる既存の代表的な手法について、データとEXCEL,解法ツール等を使って実習し、活用方法を習得します。これらのスキルを用いて、最近の経営情報学的課題をモデル化し、ケーススタディを行います。
到達目標と卒業認定・学位授与の方針との関連
製造業、流通業、サービス産業、情報処理産業等の経営情報に関心のある学生、コンサルタントとして課題解決を目指す学生、システムエンジニア等を目指す学生を対象に、今日的で実際的な課題に対して、先行的な研究論文にみられる先進的なデータ解析手法、計画管理手法をマスターします。EXCELや種々の解法ツールを用いて実際に解くことができるスキルを確実に身に付けます。実際的事例について実習します。
授業計画
製造業、流通業、サービス産業、情報処理産業等の経営情報に関する今日的で実際的な課題に対して、先行的な研究論文を講義・討議し、実習します。
 下記のような先進的な研究テーマを取り上げ、講義し、互いに討議します。EXCELや解法ツール等を使って実際に問題を解き、高度な課題解決を行う方法と実践力を身に付けます。

①マスカスタマイゼーション環境における経営情報
②流通業・自動車産業・食品産業における受発注情報
③不確実な需要環境における経営情報       
④サプライチェーンにおけるレジリエンスに優れた経営情報
⑤サプライチェーンにおける下位サプライヤーの取引構造情報 
⑥リスクマネジメントにおける経営情報
⑦先進的な需要予測・モデリング・最適化手法等 
最終回は、課題解決法の位置づけと活用の着眼点・まとめを行います。
関連科目
経営情報論特論
準備学習等の指示
実習中心ですから、事前の予習をして、授業を受講してください。
教科書
使用しない。授業では、講義資料、プリント等を配布します。
参考文献
①大野勝久:Excelによる経営科学、コロナ社(2005)
②大野勝久:Excelによる生産管理、朝倉書店(2011)
③上野信行:内示情報と生産計画、朝倉書店(2011)
定期試験の実施
定期試験は実施しません。
成績評価の方法
平常の出席状況と受講態度、実習結果のレポートの成績により総合的に評価します。
実務経験と授業との関連
備考