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「データ分析」の検索結果一覧(10ページ目)

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株式会社リンプレス

製品資料

株式会社リンプレス

製造業で現場主導のDXをどう進める? 業務可視化・分析を可能にする手法とは

他の業界と同様に、製造業でもDXへの取り組みはスタートしている。しかし、DXに向けた取り組みが順調に進展している企業は、思ったほど多くないのが現状だ。その背景には、製造業にとりわけ顕著に見られる課題が横たわっている。

2022/02/17

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Tableau, A Salesforce Company

製品資料

Tableau, A Salesforce Company

一目で分析結果が分かるダッシュボードへ、マップの価値を上げる10のテクニック

ダッシュボードの効果を高めるうえで重要な役割を果たすマップ。その作成に当たっては、読み手をデータに注目させるためのさまざまな工夫が求められる。分析価値と美的価値の高い、適切なマップを作成するための10のテクニックを紹介する。

2022/01/25

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Tableau, A Salesforce Company

製品資料

Tableau, A Salesforce Company

データ活用を促進、見やすく使いやすいダッシュボード構築の10のポイントとは

迅速な意思決定につなげるべく、ビジネスの状況を可視化するダッシュボードのニーズがますます高まっている。見やすく使いやすいダッシュボードはどのように作るのか。効果的なダッシュボードを作成するために必要な10の要素を紹介する。

2022/01/25

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

日本電気株式会社

製品資料

日本電気株式会社

形式がバラバラで活用に手間、製造業DXを妨げるデータ課題をどう解決する?

コロナ禍を受けて、製造業でもデータ活用がますます求められるようになった。しかし、組織の枠を超えたデータ連携・分析には困難が伴う。目指すべき組織横断型のデータ活用環境を実現するには、何から着手すればよいのか。

2022/01/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

日本電気株式会社

製品資料

日本電気株式会社

製造現場のIoT導入に2つの課題、手間なくデータを活用するための最善策とは

製造現場には続々とIoTが導入されているが、そこで収集されるデータは形式・粒度が異なるためにスムーズな活用が難しい。変化に対応しながら継続的な改善活動を実現するために、IoTデータを効率的に活用できる仕組みが必要だ。

2022/01/12

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

日本電気株式会社

事例

日本電気株式会社

設備の稼働状況を可視化、ものづくりのスマート化を実現するIoT活用術

多くの企業がデータを活用したものづくりのスマート化に取り組んでいるが、生産設備から収集するIoTデータは形式の混在や粒度の問題により、そのままでは利用できないケースも多い。活用のためには、有効なデータ基盤が必要だ。

2022/01/12

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

ブレインズテクノロジー株式会社

技術文書・技術解説

ブレインズテクノロジー株式会社

若い世代をガッカリさせない、企業のデータ活用とその整備

現代のビジネス、とりわけ製造業で競争力を維持するには、蓄積されたデータを有効活用する仕組みが必要になる。DX/データ活用の専門家による対談から、データ活用のつまずきポイントやその解決策を確認したい。

2021/12/10

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Cloudera株式会社

製品資料

Cloudera株式会社

自動運転車両の開発において、新たなデータ管理テクノロジーが求められる理由

世界中で進められている自動運転車両の開発だが、その実現においては、圧倒的な量のデータと機械学習が伴う。しかし、ペタバイト規模のデータを処理するには、レガシーなストレージやデータベースでは限界がある。

2021/11/19

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Cloudera株式会社

製品資料

Cloudera株式会社

製造業のスピーディーなデジタル化を支援、データ活用プロセスをどう改善する?

製造現場のデジタル化の波は、他業界より早いスピードで押し寄せており、日々生成される膨大なデータからより高い付加価値を引き出すことが求められている。その中でも、データ活用の効果が特に顕著に表れる5つのユースケースを紹介する。

2021/11/19

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Cloudera株式会社

製品資料

Cloudera株式会社

業界別に解説、IoTの導入を阻むデータ処理/分析能力の“壁”を解消する方法

IoT導入が複雑で難しいと感じる理由の1つに、デバイスが生成する膨大なデータの処理・分析に関する、企業独自/業界特有の課題があるという。そこで製造業やヘルスケア、小売などの業界における課題を解説するとともに、その解決策を探る。

2021/11/19

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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