業界特化型 技術・製品情報サイト
  • MONOist
  • EE Times Japan
  • EDN Japan
  • スマートジャパン
  • BUILT

株式会社ワイ・ディ・シー

製品資料

株式会社ワイ・ディ・シー

「製造現場のデータ分析が進まない」、その壁を打ち破る打開策とは

製造業でも注目が集まっている生産領域でのデータ活用。しかし、データ解析の難化やプロセス知識の属人化などにより、行き詰まるケースも少なくない。その最適な打開策とは?

コンテンツ情報
公開日 2020/03/30 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 2ページ ファイルサイズ 1020KB
要約
 ドイツ発祥の「インダストリー4.0」の流れは日本にも及んでおり、製造業の現場ではAIやIoTを活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の機運も高まっている。しかし、現場から収集・蓄積されるデータ量は膨大で、データ構造も複雑であり、要因分析や解析の難度は高くなる一方だ。

 AIの機械学習による要因分析なども注目されているが、人材の育成には相当の時間かかる。その結果、「データを集めたものの十分に活用できていない」という状況が発生し、不十分な分析では、品質のバラつきや不具合の再発、歩留まり低下などのリスクも生じている。

 こうした課題を解決するためには、「データ加工(前処理)やAI化に関する知識とノウハウを社内で共有し、一連のプロセスを同じ環境で行えるプラットフォーム」が欠かせない。本資料では、このコンセプトを具現化できる次世代データ活用基盤を紹介する。DXへの一歩を踏み出したい製造業ユーザーに最適な資料だ。
アンケート
※「アンケート回答」「続きを読む」には、下記ボタンを押して会員登録あるいはログインしてください。