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「インフォアジャパン株式会社」のホワイトペーパー一覧(1ページ目)

インフォアジャパン株式会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。比較・検討は TechFactory ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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製品資料

乳製品業界に効くクラウド、業界特有のニーズ対応と高精度な需要予測が可能に

乳製品業界は特に先を見据える力が求められる。主原料の賞味期限が短く、収量や成分などの変動要素も大きいからだ。乳製品ビジネスを成長させるには、業界特有のニーズに応えるとともに、変動要素の正確な予測と分析が可能な仕組みが要る。

2024/01/11

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム
技術文書・技術解説

「CASE」で変革する自動車業界、インダストリー4.0に対応する先進技術導入術

「CASE」による大きな変革に直面する自動車業界。変化に対応し、「インダストリー4.0」「利害関係者間の協力強化」という新たな要件を満たすためには、データ分析やAI/MLなどの先進技術を補完する基盤の導入が必要だ。

2024/01/11

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)
製品資料

自動車業界にサプライチェーンのデジタル化がなぜ必要? 数字で学ぶその理由

自動車業界では、2021年のマイクロプロセッサ不足や、パンデミックによって深刻な影響を受け、770万台もの減産、2100億ドルの減収という損失が発生した。この状況から回復するためには、サプライチェーンのデジタル化が急務だ。

2024/01/10

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム
製品資料

自動車メーカーとサプライヤーが「ERPのモダナイゼーション」に立ち遅れる理由

もともと自動車業界の生産ラインを適正管理する目的から生まれたERPだが、近年では技術や製品の高度化と複雑化を受けて、モダン化が強く求められている。しかし多くのメーカーやサプライヤーはERPのモダン化に立ち遅れているのが現状だ。

2024/01/10

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム
製品資料

産業用機械・装置メーカーが直面する5つの課題、CTO/ETOへの需要にどう応える

産業用機械・装置メーカーの多くは、顧客ニーズの変化や、製造プロセス運用およびサプライチェーン管理の複雑化といった課題に直面している。最新のテクノロジーは、いかにこれらの課題を克服するか、活用のヒントを探る。

2024/01/10

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)
技術文書・技術解説

コロナ禍以降も続く自動車業界の激しい変化に対応、アジリティを高める秘訣とは

自動車業界では、新型コロナウイルス感染症による混乱によってサプライチェーンの問題が顕在化した。そこでアジリティの重要性が明らかになったが、多くの企業がいまだにレガシーシステムに頼っており変化に柔軟に対応できていない状況だ。

2024/01/09

カテゴリ:
製造マネジメント
ITインフラ(サーバ、ストレージ、クラウド)
製品資料

ビジネスプロセスの動きを全て可視化する「モダンなデータアーキテクチャ」とは

クラウドアプリケーションはビジネス戦略の推進を加速させるが、一方でハイブリッド環境では手作業の管理負荷に悩むケースも散見される。そこで注目されているのが、データを一元的に統制管理できる「モダンなデータアーキテクチャ」だ。

2024/01/09

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析
製品資料

サプライチェーンの競争力を高めるために不可欠な「4つのポイント」とは?

メーカーや小売企業にとって、サプライチェーンの効率化は、収益性向上や競争力強化のための重要な戦略の1つだ。その成否を決めるヒト/プロセス/テクノロジーという3つの経営資源を適切に活用するための、4つのポイントを解説する。

2024/01/09

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム
製品資料

サプライチェーンの混乱に負けない、自動車業界でアジリティを高める10の方法

新型コロナウイルスの感染拡大は、自動車業界をはじめとするあらゆるサプライチェーンに大きな混乱を招くことになった。この混乱状態からの回復過程にあり、急激に変化する今の市場環境に、自動車業界はどう対応すればよいのだろうか。

2024/01/05

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム
事例

AIによるメンテナンス業務の合理化、事例に学ぶ機器稼働率と顧客満足度の向上術

メーカーやパーツサプライヤーにとって、顧客に万全なメンテナンスやアフターサービスの体制を保証することは、ビジネスを継続する上での必須要件といえる。その実現に向けて、組織は具体的に何を実践すべきか。事例をもとに解説する。

2024/01/05

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

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