サイト内の現在位置

製造業向け AI・データ活用ユースケース集

製造業の3つの業務領域での具体的なデータ活用のユースケースについて解説します

たまったデータを有効活用できていますか?

比較的早くからAI・データ活用が進んできた製造業ですが、様々な業務・領域への展開を考えると、「データ分析の専門知識を持つ人材が足りない」「手間と時間をかけて導き出した分析結果が、現場業務の課題解決につながらない」などの課題が多いのも現状です。そこで本資料では、これら課題の解決策とともに、製造業の3つの業務領域での具体的なデータ活用のユースケースについて解説します。

AI・データ活用の道筋は見えても人材が足りない

製造業でのよくある課題としては、次のようなものがあげられるのではないでしょうか。

・生産プロセスにおける品質問題の発生の要因がわからない
・設備・機器の不具合発生を事前に予兆したい
・需要予測の精度を高めたい

これらはいずれも、業務データや製造ラインのセンサーデータなどを蓄積した多種多様なデータをAI・機械学習で分析し、そこから得られるインサイトや予測をビジネスに活用して業務革新につなげることが期待されています。

しかしながら「そもそも専門知識を持つ人材が社内にいない」「データサイエンティストが少なく、複数プロジェクトを進めることができない」などの理由から、社内での活用が思ったように進まないという事態に陥りがちです。

製造業におけるAI・データ活用のユースケース

dotDataは、製造業のあらゆるプロセスに適用することができ、多くの企業・さまざまな業務領域で活用が進んでいます。資料では、製造業における具体的なユースケースを紹介しています。

たまったデータを有効活用できていますか?
AI・データ活用を推進したいけれど、どこから手をつければよいかわからない方へ
製造業向け AI・データ活用ユースケース集

  • データがあっても活用が進まない……製造業におけるAI・データ活用の課題と解決策

  • AI分析は製造業で、どう活用できるのか?各領域についてユースケースを解説 
  • dotDataを中心に、AI活用をトータルサポート

※3つのアンケートに回答いただくと、PDFをダウンロードいただけます(A4・全11ページ)
※ダウンロードにあたり、お客様情報の入力(MyNECの会員登録)が必要です