ホワイトペーパー

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※記載されている情報は公開日時点での情報です。

昨今、リスク管理の観点から特にトレーサビリティシステムに期待が集まっています。 製品に問題が発生した際、スムーズに原因追及・説明をすることができないために、取引先に不信感を抱かれたり、信頼を失ったケースは後を絶ちません。 特に半導体を製造する電子機器受託製造工場では下記課題をお持ちの企業は多いのではないでしょうか 納入先との信頼関係を構築したい -トラブル時の追跡を行わないと発注しないという企業が・・・

製造現場ではAIを活用した画像や振動、時系列データによる異常検知や予知保全の取り組みが盛んになっています。 「現在導入を検討している」「過去に取り組んでみたことがある」といった方が多いのではないでしょうか。 本ホワイトペーパーではその中でも”振動データ”と”時系列データ”に絞り事例や実際に進めていく際のポイントを紹介いたします。

製造業界では現在、異常検知や予兆保全の質の向上のためOT(制御技術)データの収集に着手している企業が増えています。 しかし、集めたデータを十分に活用できず、熟練者の経験則に依存したプロセスから抜け出せない企業が多いことも実情です。 本資料ではAIを用いた外観検査(画像データ活用)の高精度化をテーマに運用までのフローや事例をご案内します。  

製造業のDXというと、ラインにロボットを導入したり基幹システムの刷新による一元的にデータを管理したりと、大々的な業務の変革をイメージされる方が多いのではないでしょうか。しかし、これらの実現には長い年月や膨大なコストがかかることが少なくありません。 一方で、「紙で届く伝票内容をシステムに手打ちするために出社する」「月末月初の締め作業での残業する」など、いわゆるノンコア業務と呼ばれる部分を減らすことで・・・

国内製造業において、現場の生産性を向上させるために、これまで熟練者の経験や勘に依存していた業務に人工知能(AI)を活用する動きが高まっています。 しかし、AIを現場で利用できるようにするには、データの準備や前処理、データサイエンティストによるチューニングなどさまざまな工程が必要になるため、導入のハードルが高いことが課題でした。 それに対する解決策として、製造現場に適したAIモデルを自動で生成して導・・・

製造業界では今、多くの企業がDXの推進に取り組んでいます。 しかしそのほとんどが総務や人事、経理、いわゆるバックオフィスと呼ばれる部分に留まっており、製造現場でのDXは進んできないというのが現状です。 その理由としては、「人の感覚や経験で行う工程がありテクノロジーを導入できない」「データの収集が難しく何から取り組めばいいかわからない」「AIの導入をするとなると予算が足りない」といったものが多く挙げ・・・

『RPAは簡単だ。』と世間一般には言われています。しかし、現実にはRPA導入企業の60%以上が“RPA導入に失敗している”というデータがございます。 最近のRPA導入企業に向けた調査の結果から、”RPAのガバナンス構築”がRPA導入成功の重要なポイントになることが明らかになりました。 本ホワイトペーパーではRPA導入における”ガバナンス構築”のポイントについてご説明いたします。

現在、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)に取り掛かっていますが、何から手を付けてよいかわからず思うように推進できないという企業は少なくありません。 DX推進に成功している企業の多くは、スモールスタートで一部の業務の効率化・自動化を行い、一定の効果が出始めたら、他部署や業務へ広げていくという進め方を行っています。 本資料では短期間で効果の出やすい受発注業務を題材に、RPA×AI-O・・・

“VUCA時代”といわれる現代において、ビジネス環境や市場、組織などあらゆるものを取り巻く環境が変化し、将来の予測が困難な状況に対応するため、アナログからデジタルへの転換と収集したデータ活用の必要性が高まっています。 製造業界では、最新のトレンドとして、ERPとMESのデータを統合し活用する動きが進んでいます。 このホワイトペーパーでは、先進企業で推進が進む製造業のデータ駆動型ビジネスについて解説・・・

製造業を含めた世の中のあらゆる企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を進めています。 DXの一環であるデータドリブンな経営は、自社の競争力維持・強化において大きな注目を集めています。 そこで今回は計測機器・制御メーカーとして国内最大手の『横河電機株式会社』が行った”売上分析” ”睡眠予測分析” “在庫分析”の3つの分析をモデルケースとし、経営判断で活躍するデータドリブンについてご紹介いたし・・・