製造業DXで日本は欧州から何を学び、何を学ばなくてよいか
国内製造業で進まないと指摘されているDXへの取り組み方について、グローバル動向を基に解説した取材記事「製造業DXで日本は欧州から何を学び、何を学ばなくてよいか」をお送りする。
2026/05/21
- 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）
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「製造マネジメント」の検索結果一覧（5ページ目）
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工場や設備ごとに分散したデータを統合・可視化し、運用改善を実現する方法
製造業では工場や設備、拠点間のデータ分散に悩むケースが非常に多い。言うまでもなくあらゆるデータが統合・可視化されていなければ、オペレーション改善や迅速な判断・意思決定も難しい。本資料で紹介するソリューションに注目したい。
2026/05/21
生産・在庫・品質の管理が分断、工場DXをどう進める？
工場の生産・在庫・品質の管理においては、運用の非効率やデータの分断、可視性の欠如といった多様な課題が発生している。そこで本資料では、工場運営の最適化とデータの活用、精緻なトレーサビリティーの確立を支援する具体策を紹介する。
2026/05/21
無駄な手戻りをどう減らす？ 製造業の検証・評価プロセスを効率化する方法
製造業の検証・評価プロセスでは、データの散逸や属人化、膨大な計算時間に伴う手戻りが深刻な課題となっている。そこで本動画では、検証業務ポータルの役割を果たす「SPDM」ツールを紹介する。
2026/05/20
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AI活用や情報検索に悩む製造業、調査結果から読み取るSPDMの現状と課題
製造業で注目されるSPDMだが、国内企業の現状はどうなっているのか。本資料は、製造業の現場担当者267人へ実施したSPDMに関する調査の結果をまとめたものだ。他社の検討状況や課題を整理し、自社の取り組みを検討する上で役立ててほしい。
2026/05/20
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「設計根拠が探せない」などの課題を解決、製造業の検証・評価業務を高度化
製造業の設計開発、検証・評価業務では、必要な情報や実験データなどを適切に管理・可視化できていないことにより、さまざまな課題が発生している。本資料では、それらの課題を一掃する、検証・評価データの管理ソリューションを紹介する。
2026/05/20
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製造現場の“見えない損失”を回避する、AIシミュレーション環境の整え方
製造現場での試作／検証ロスなどの“見えない損失”をどう回避するか。本資料では、解決策として注目されるAIシミュレーションの価値を解説するとともに、その基盤を支えるBTOサーバの有用性と選定ポイントを紹介する。
2026/05/20
AI時代の設計チームを作り上げるための第一歩とは？
AIの進化により、大きなターニングポイントを迎えている設計業務。本動画では、著名な設計・デザインソフトを開発する企業が取り組むAI技術の現状などについて解説しながら、これからの設計部門に求められる取り組みを探る。
2026/05/20
「製品ライフサイクル管理（PLM）はなぜ必要なのか」がすぐ分かる4つの成功事例
PLMは製品データの一元管理により効率的な開発を可能にする。クラウド型なら迅速な導入やグローバル連携、コスト最適化も実現可能だ。市場投入の迅速化や品質／収益性の向上を実現した、メーカー4社のPLM活用事例を紹介する。
2026/05/20
全社横断的な原価のPDCA運用を実現、事例に学ぶ見積もりロジックの改善策
アルプスアルパインは、モビリティ事業の良質化と収益改善の加速を目的に原価管理体制を刷新した。シミュレーションツールを導入して原価企画、原価改善、原価管理を一元化し、プロジェクト単位でのライフ収益管理の実現に成功したという。
2026/05/18
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