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
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「データ分析」の検索結果一覧（16ページ目）
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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
IoTの効果はAIで進化する、グローバルな企業調査で見えたIoTの現在・未来
AIとIoTを組み合わせる「AIoT」が今、急速に台頭している。IoTの可能性を最大限に引き出すには、膨大なデータの処理にAIを利用するのが効率的だ。ビジネスリーダーへの調査を通じ、AIoTが企業にもたらす競争優位性を探った。
2020/12/03
IoTプロジェクトに不可欠な「ITとOTの連携」 両チームのズレを解消するには
IoT機器が浸透し、その収集データを活用する動きも加速している。こうした中で重要となるのが、データ収集・分析を行うITチームと、IoT機器を運用するOTチームの連携だ。両チームにおける認識のギャップを解消し、連携を深める方法とは。
2020/12/03
AIで進化した需要／行動予測、行動の類似性を可視化する新たな解析術とは？
消費行動が大きく変化する昨今のビジネス環境を勝ち抜くには、マーケットの緻密な分析と消費者行動の高精度な予測が不可欠になる。しかし、人間行動の解析は数値化が難しいことが課題となる。これを解決する、新たな方法とは？
2020/11/30
産業分野のIIoTデータを競争力に変えるために必要な「5つのステップ」とは？
産業分野のIoT（IIoT）が生み出す大量のデータは大きな価値を持つ一方、ビジネス戦略に組み込むのは容易ではない。分析プラットフォームの選び方やエッジアナリティクスの必要性など、IIoT戦略で成功するための5ステップを解説する。
2020/11/04