日本の製造業様に30年使い込まれ進化を続けるNECのPLM/Obbligato。そのPLMノウハウを日本から毎月英語で発信中！開発プロセス改革成功の秘訣や、統合BOMの必要性と価値など、グローバルでPLM導入にお悩みの方必見です。

本サイトでは製造業のDX革新やスマートファクトリーを中心に、専門家インタビューや技術情報、セミナーレポートなどのものづくりDXに欠かせない最新情報を発信しています。読者の皆様のアクセス状況をスコアリングし、NewNormal時代の今、読者の方に注目されている上位記事についてご紹介します。 　　

医療機器業界で加速するデジタル化の推進にはFDA Part11をはじめとしたER/ES規制対応が必須です。さらにQMS規制対応と業務効率化の両立に最適なPLMソリューションをご紹介します。 　　

本サイト「ものづくりの未来」で2020年に読まれた人気上位記事のテーマを分析し、製造業における今注目のキーワードTOP３についてご紹介します。 　　

製造業のサービス化が進む中、保守アフターサービスの事業変革の事例をご紹介します。 NECは業務変革のシナリオや支援メニューを通じて、製造業の「攻めのアフターサービス」を実現にご支援致します。 　　

New Normal社会における製造業の4つの課題「工場の働き方が変わる」「サプライチェーンの見直し」「激しい需要変動への対応」「新たなビジネスチャンスの開拓」の具体的な方策をNECの北野技術主幹に聞きました。

いつも「ものづくりの未来」をご高覧いただきありがとうございます。
製造業の皆様に、お役に立つ最新情報をお届けしているこのWEBサイトは、日本の製造業を強くするための「ものづくり研究グループ活動」のレポートをはじめ、AI・IoT・5Gといった最新ソリューション情報、NECのものづくりを支えるスペシャリストたちへのインタビュー記事など、製造業の今と未来を伝える様々な切り口の情報を発信してきました。今回、本稿では読者の皆様の関心が非常に高いスマートファクトリーについて、これまで取り上げてきた記事を振り返りながら、改めてまとめて提供します。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）が進む中、競争力の源泉である設計力の強化がますます重要視されています。NECでは、3D設計資産を活用した…

鉄鋼や化学などの素材製品を扱う企業を取り巻く環境変化や課題には、どういったものが挙げられるでしょうか。生産財企業のDX推進事例を交えて紹介します。

新しい時代におけるサービスマネジメントの重要性やNECが提供できるソリューションについて、ITR社がまとめたホワイトペーパーより内容を要約しご紹介します。

製造業のDX化やスマートファクトリーに関する様々なテーマを掲載する当サイトのアクセス状況をスコアリング。上位記事を、最新の業界動向と併せてご紹介します。

急激に進むデジタル化。激しく変化する市場や顧客ニーズ。深刻な労働力不足。時代に合わせた変化を求められている製造業では、いま、スマートファクトリーへの取り組みが加速しています。「PoCの壁」を乗り越え、具体的成果を生み出しつつ、企業全体の価値につなげるには、どうしたらよいのでしょうか？

MESとERPをシームレスにつなぐコンセプトである“From Factory Floor to Top Floor”の実現方法を解説したITR社のホワイトペーパーより一部抜粋・編集して、NECのMESソリューション、MESの概念などについてご紹介する。

「ものづくりの未来」ではDXに関する話題を取り上げてきました。今回、これらの記事のページビューに対し、月別の加重をかけてランキング化。読者の皆様がどのような点に着目されているのかを探りました。

IoTやAIといった先進技術の目覚ましい発展に伴い、製造業を取り巻く環境は大きく変化しており、ものづくりの現場もデジタル化の波を受け、日々進化し続けています。ものづくり工程や設備のデジタル化が急速に進む中、ヒトの作業だけでなくセンサーやマイクなどの様々なデバイスから膨大な量のデータを収集することが可能になりました。

製造業は顧客ニーズの多様化への迅速な対応や労働力不足に対しAI活用で解決をしようという動きがある。しかし、AI活用で効果をあげるには、データサイエンティストをはじめとした専門家の支援が必要などさまざまな壁があり、多くの企業では意欲はあっても手をこまねいているのが現状だ。そうした課題を受けてNECが開発したのが、AIの検証から導入、活用までをトータルに支援する業種・業務別テンプレート群「NEC Advanced Analytics Platform Solution Templates」である。

ICTを活用した製造業革新の動きは加速する一方だ。中でもここ数年で利用が加速し、いくつもの成果をあげているのがAIである。AIは日々発生する膨大なデータを継続的に学習することができ、日々のカイゼン活動や顧客ニーズの変化に合わせ、継続的に判断精度を磨いていくことができるため、人手で行える限界を超えた活躍が期待されている。その一方で、AIを使いこなすには専門知識を備えたデータサイエンティストが欠かせず、尚且つ、データ間のつながりを理解するため、現場業務への理解も必要となる。