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「製造マネジメント」の検索結果一覧(162ページ目)

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クリックテック・ジャパン株式会社

製品資料

クリックテック・ジャパン株式会社

強みを生かしたIoT導入を実現、OEM企業が組み込み型アナリティクスを使う理由

OEM企業にとってデジタル技術、特にIoTはその浮沈を決めかねない重要な存在となりつつある。新たな市場参入者との競争に打ち勝つために、OEM企業は、「モノをつなぐ」だけでなく「インサイトの収集」につながるIoTシステムを実現したい。

2021/09/09

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

株式会社KYOSO

製品資料

株式会社KYOSO

導入から定着までRPAの課題を解決、DX推進につながる製造業特化型サービスとは

製造業においてRPAの導入が加速する中、コスト増や業務空洞化といった課題解決に向け、“内製力”のあるRPAの導入・運用が求められるようになってきた。その実現に役立つ、製造業特化型のRPAソリューションを紹介する。

2021/09/09

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

UiPath株式会社

事例

UiPath株式会社

基幹システムのクラウド化でAPI連携の課題に直面、三井情報はどう解決した?

基幹システムのSaaS移行を決め、SAP S/4HANA CloudとSalesforceを採用した三井情報。だが当時公開されていたAPIだけではデータ連携に難があり、1日に1万件もの転記作業が必要になるという問題に直面する。これを解決した方法とは?

2021/09/08

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム

株式会社日立産業制御ソリューションズ

製品資料

株式会社日立産業制御ソリューションズ

作業ミスや確認漏れを防止、製造現場の生産性と業務効率を向上させる方法とは

製造現場のオペレーションにおいて最も重要なのは、作業ミスや確認漏れを最小限に抑え、生産性や業務効率を向上させることだ。これを実現するためには、まず製造プロセスで生成される情報をリアルタイムで可視化する必要がある。

2021/09/08

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社日立産業制御ソリューションズ

製品資料

株式会社日立産業制御ソリューションズ

製造業のスマート化への課題を解決、DX推進を加速する3ステップのアプローチ

製造業において喫緊に取り組むべき課題となっているのが、ニューノーマル時代を見据えたデジタルトランスフォーメーション(DX)の加速だ。製造現場をスマート化し、段階的アプローチでDXを実現するソリューションの実力に迫る。

2021/09/08

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社日立産業制御ソリューションズ

製品資料

株式会社日立産業制御ソリューションズ

手作業の設備保全業務から脱却、保全記録のデジタル化を実現するポイント

製造業にとって設備保全は、故障によるダウンタイム発生やロスコスト増大を回避するための重要な業務だ。だが、現実には多くの企業が手作業の台帳記載や集計に頼っており、タイムリーな保全計画が難しい。デジタル化により改善を図りたい。

2021/09/08

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

株式会社 日本HP

事例

株式会社 日本HP

車両部品の復刻生産を効率化、日産自動車を支える3Dプリンティング技術とは?

3Dプリンタ技術の可能性は、製造業を中心にさまざまな業界で模索されている。その好例が、自動車メーカーによるパーツの復刻生産だ。生産終了した車両のパーツを、低コストかつ継続的に生産するために3Dプリンタ技術を活用しているという。

2021/09/07

カテゴリ:
メカ設計
3Dプリンタ

株式会社セールスフォース・ジャパン

製品資料

株式会社セールスフォース・ジャパン

コロナ禍で加速する化学・素材業界のDX、欧米企業との格差が生まれる理由とは

コロナウイルスの感染拡大を受けて、国内の化学・素材企業でもDXが推進されるようになった。しかし、その取り組みは途上であり、欧米企業と比べて大きな格差が生まれている。その背景には、デマンドチェーン領域での遅れがあるようだ。

2021/09/03

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

エヌビディア合同会社

事例

エヌビディア合同会社

人間とロボットが共生する社会を目指し「空気を読む」自律ロボットの開発に挑む

人間とのインタラクションによってロボットに言葉を学習させるためには、1つの行動ごとに学習モデルを更新し、モデル学習を繰り返す必要がある。そこでネックとなった、モデルの学習時間をどのように短縮したのかを本事例から読み解く。

2021/09/03

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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