DX推進の鍵となるデータ分析基盤、活用の阻害要因を排除するためのポイントは?
デジタル変革は、今後の市場での競争力を獲得・維持するために欠かせない取り組みだが、それを実践できている組織はまだ少ない。この状況を変えるためには、組織内外のあらゆるデータを活用できる、データ分析基盤が必要だ。
2021/03/23
デジタル変革は、今後の市場での競争力を獲得・維持するために欠かせない取り組みだが、それを実践できている組織はまだ少ない。この状況を変えるためには、組織内外のあらゆるデータを活用できる、データ分析基盤が必要だ。
2021/03/23
DX化の潮流は重厚長大産業にも及んでいる。デジタル・AIを活用した「データドリブンなプラント操業」を新たなソリューションとして展開する企業の事例から、その取り組みを支えたデータ基盤の実力を見ていく。
2021/03/17
機械学習には、生産性の向上やスマートなデータ利用、意思決定の迅速化など、幅広い効果が期待されているが、どこに導入すべきかという最初の段階でつまずくケースが少なくない。そこで参考にしたいのが、成功事例の多いユースケースだ。
2021/03/08
機械学習の活用領域の拡大が目覚ましいが、それはF1も例外ではない。膨大なデータを分析してファンエクスペリエンスの向上に生かす他、車両設計の改良にも役立て、レースをさらに盛り上げるために活用しているという。
2021/03/08
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
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
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
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
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
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