基礎から分かる製造業のDX、データを現場改善に生かすための6つのステップとは
製造業でもDXの必要性が叫ばれる一方、情報が紙で管理されていることの多い現場では、何から始めたらよいか分からないという声がよく聞かれる。アナログな情報を見える化し、データとして使える状態にするには、どうすればよいのか。
2023/01/31
製造業でもDXの必要性が叫ばれる一方、情報が紙で管理されていることの多い現場では、何から始めたらよいか分からないという声がよく聞かれる。アナログな情報を見える化し、データとして使える状態にするには、どうすればよいのか。
2023/01/31
製造業において収益力を上げていくには、「余剰在庫の削減」と「コストの削減」を図っていくことが重要となる。しかし、前者においては“永遠の課題”が、後者においては“データ活用の壁”が立ちふさがる。
2023/01/31
製品の品質にばらつきがあると、生産性や顧客満足度の低下をはじめ、さまざまな問題を引き起こしてしまう。属人的な作業をいかに均一化するか、課題解決のカギとなるデータ活用について、その秘訣を解説する。
2023/01/31
生産ラインの停止や製品品質のばらつきは、あらゆる製造現場を悩ます大きな課題となっている。こうした状況を未然に防いだり、迅速に対応したりするためには、データを統合・可視化・分析できるBIツールの活用が有効だ。
2023/01/31
近年、機械学習の計算速度を高めるために用いられるケースが増えつつあるGPU。特に最新世代のハイエンドGPUでは、理論性能が前世代の2倍にも達するなど、飛躍的な進化を遂げているという。その実力を、ベンチマークテストで探る。
2023/01/30
デジタルの力によって陳腐化する企業と成功する企業の差が加速する今、デジタルトランスフォーメーション(DX)の成功はあらゆる製造企業において急務となった。その推進に必要な“4つの鍵”について、成功企業の事例とともに解説する。
2023/01/30
製造業において、業務効率化・生産性向上に向けたデータの活用が急務である。そこで注目されているのが、「AIによる予測分析」だ。過去のデータから、どのように将来の原料価格や出荷量の予測を行うのか、具体的な活用イメージを紹介する。
2023/01/30
賛否渦巻く2nmの先端ロジック半導体国産化の動きについて、製造を担う「Rapidus」などを含めて現時点の情報をまとめた。
2023/01/27
従来、将来の出荷数や入電数などを予測するには、ExcelやBIツールで可視化した過去のデータをもとに、人間の勘と経験を駆使する方法が主流だった。しかし昨今、AIが未来を予測し、人の意思決定を手助けする「予測分析」が注目されている。
2023/01/27
企業のDX実現に向けて、近年はAI(人工知能)の導入が進んでいる。その一方、AIを業務にどう活用すればよいのか、そもそもどう始めればよいのかという悩みもあるようだ。他社に出遅れないために、AIを導入すべき理由やメリットを解説する。
2023/01/27