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「製造マネジメント」の検索結果一覧(1ページ目)

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2923件(1〜10件を表示しています)

NTTドコモビジネス株式会社

製品資料

NTTドコモビジネス株式会社

初心者が配属される時代、多拠点/多店舗企業のIT部門が人材難を乗り越えるには

多くのIT部門が、IT人材不足の深刻化、重要ミッションの負担、IT環境の複雑化/マルチベンダー化に苦しめられている。その中でも、特に苦戦しているのが複数の拠点や店舗を持つ企業だ。これらの企業のIT部門はどうすれば救われるのか?

2025/09/16

カテゴリ:
製造マネジメント
その他ITソリューション

オープンテキスト株式会社

事例

オープンテキスト株式会社

グローバル対応とコスト削減を両立 セイコーエプソンが導入したEDI基盤とは

プリンタやプロジェクターなどの製造/販売を手掛けるグローバル企業のセイコーエプソンでは、DXを重要な経営戦略に位置付け、さまざまな取り組みを進めている。本資料では、同社がどのようにEDI基盤を刷新し、成果を挙げたのか解説する。

2025/09/16

カテゴリ:
製造マネジメント
情報共有ツール

オープンテキスト株式会社

製品資料

オープンテキスト株式会社

迫るサプライチェーン再構築の波 AIの登場や市況変化に対応するデータ基盤とは

現在のビジネス環境は、インフレなどにより常にサプライチェーン分断の脅威にさらされている。この状況を解消するためには、サプライチェーン戦略を再考することが必要だが、どのようなポイントを押さえればよいのか。本資料で解説する。

2025/09/16

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

オープンテキスト株式会社

事例

オープンテキスト株式会社

“脱FAX”でサプライチェーン改革――積水化学が導入した手法とは

積水化学工業では、取引先の多くがFAXやメールによる受注に依存しており、データ入力や確認作業の負荷が課題となっていた。そこで同社は、データ連携サービスを採用し、基幹システムとB2Bの接続を一本化。脱FAXを見据えたDXを実現した。

2025/09/16

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

エヌビディア合同会社

製品レビュー

エヌビディア合同会社

AIは「生成」から「エージェント」へ、動画で学ぶエージェントシステム構築

生成AIの登場により世界中でAIが注目を集め、その進化形である「エージェントAI」時代へと急速に移行しつつある。AIエージェントは反復的で時間のかかるタスクの自動化にとどまらず、新たなデジタル労働力として大きく期待されている。

2025/09/16

カテゴリ:
製造マネジメント
その他ITソリューション

株式会社パイ・アール

製品資料

株式会社パイ・アール

そろそろ見直したい「アルコールチェック体制」 現場も管理者も納得の解決策は

事業用自動車におけるアルコールチェックが厳格化する中、多くの企業がその運用管理に苦慮している。安全運転管理者の業務負荷を軽減しつつ、現場での“ごまかし”を防ぎ、精度の高い検査と管理を実施するためにはどうすればよいのか?

2025/09/16

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社パイ・アール

製品資料

株式会社パイ・アール

スマホだけで車両データを簡単に取得、社用車管理を改善する注目のシステムとは

手作業に依存したアナログな社用車管理は、管理や確認の手間、記録の不備、リスクの増大など、さまざまな問題の原因となる。そこで注目したいのが、スマートフォンだけで車両情報を取得でき、ブラウザから簡単に確認できるシステムだ。

2025/09/12

カテゴリ:
製造マネジメント
その他ITソリューション

ウイングアーク1st株式会社

事例

ウイングアーク1st株式会社

製造プロセス全体の可視化で生産効率を16%向上、製造業におけるデータ活用事例

製造業を取り巻くビジネス環境は年々厳しさを増している。もうかる工場にするためには、スマートファクトリーやDXへの挑戦が求められる。実現のカギを握る「データ収集と活用」を焦点に、製造業でのデータ活用における勘所を解説する。

2025/09/12

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

ウイングアーク1st株式会社

製品資料

ウイングアーク1st株式会社

Excel依存から脱却し、データ活用をシステム化する方法とは?

データ入力や管理、共有といった用途にExcelを使う組織は多いが、効果的なデータの活用による業務変革を目指す上で、最適な選択肢とは言いにくい。Excel依存から脱却し、データ活用をシステム化するには、どうすればよいのか。

2025/09/12

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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