製造業における3つのITシステム基盤で、一貫したデータ管理・保護を実現するには
インダストリー4.0の推進は、製造現場にさまざまなメリットをもたらした。一方で、多層化したITシステム基盤においては、一環したデータ管理とデータ保護をいかに実現するかが課題となっている。
2021/03/04
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「データ分析」の検索結果一覧（15ページ目）
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ビッグデータで顧客理解を促進、SUBARUは人手に頼る分析環境をどう変えたのか？
社内に分散するデータから購入予測モデルを導き出せれば、効率的な営業活動が可能になる。ただ、膨大なデータの統合、そしてリアルタイムな分析を実現するのは難しい。この難題の解決策を、SUBARUグループの取り組みから探る。
2021/01/26
AIによる倉庫内業務の可視化で製造業はどう変わる？ ユースケースで見る利点
倉庫内業務を可視化し効率性を向上させるとして、製造業の間で注目されているAI活用。「流動性の可視化」「エリア占有率の把握」「移動速度の計測」といった3つのユースケースを基に、具体的なメリットを分かりやすく解説する。
2021/01/26
製造現場の人手不足や設備異常の発生をIoT活用で解決する方法とは
さまざまな分野で活用が進むIoTとAIを、製造や保守の現場に導入することで、どんなメリットを得ることができるのか。その答えとともに、知識ゼロから始められ、SaaSとして提供されるIoTサービスを紹介する。
2021/01/13
次世代のモノづくりの実現にIoTプラットフォームが必要な理由とは
外部環境が激変する時代にあって、モノづくりの現場は変革の時を迎えている。しかし、経営者や工場長、部門長など立場が違えば抱える現場の課題もさまざま。これらを統合的に解決するために必要なものとは？
2021/01/12
製造業の課題解決の糸口は生産現場のデータにあり、その手法と事例に迫る
コンタクトレスやサプライチェーン分断、限られた現場人員リソースなど、ニューノーマル時代の製造業にとって解決すべき課題は多い。その解決の糸口は、他ならぬ生産現場にこそある。いかにデータを収集し現場にフィードバックすべきか。
2021/01/12
AI活用を成功に導く、「データからルールを作り出す」新たなアプローチとは？
ビジネス価値を創出する手段としてAIに注目する企業は多いが、その成功事例はまだ少ない。その背景には、AIスキルやリソースの不足、AI活用自体が目的化することによる失敗といった理由が見える。成功させるコツはないものか。
2021/01/08
AI導入を成功に導く4つのステップ、データの収集から始める戦略とは？
AI活用で大きな成果を生み出す企業が増える一方、導入プロセスをきちんと理解していなかったことで、途中でつまずいてしまう企業も少なくない。AI導入を成功に導くために踏むべき4つのステップを解説する。
2021/01/08
製造IoTニュースまとめ（2020年7～9月）
2020年7月から9月にかけてMONOistで掲載したソラコムのIPO検討を報じた記事など、注目の製造業向けIoTニュースをまとめた。
2020/12/14
“IT部門任せ”ではダメ データ管理診断で成熟度をチェック
大量のデータ処理はあらゆる企業にとって重要な経営課題だが、「データ処理はIT部門だけが行うもの」と考える企業も多く、企業間で処理能力の格差が広がりつつある。データ管理診断結果を元にこれを解消するためのヒントを紹介する。
2020/12/08