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Category: Manufacturing

日本の製造業が「日本流 DX」を成し遂げるために必要なこと

日本の製造業が「日本流 DX」を成し遂げるために必要なこと

日本の製造業がかつての「ものづくり大国」としての良さを保ちつつ、日本流の DX （デジタルトランスフォーメーション）を成し遂げて再び強くなるために必要なことについての記事となります。製造業の皆さんが、DX を成し遂げていくためのヒントになれば幸いです。日本の製造業がおかれている現状を、「ものづくり白書 2023」から読み解きつつ、ものづくり大国とはなんだったのか、これからどうしていけば良いのかなどを考察していきます。

製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択

機械学習 (ML) は製造業で欠かせない技術となりましたが、どの機械学習サービスやツールが自分の業務に最適かを判断するのは難しい場合があります。そこで、アマゾンウェブサービス (AWS)の 各ML サービスの使い方を、ユースケースを交えて説明します。

AWS 上の MongoDB のビルディングブロックを使用して車両のデジタルツインの課題を解決する方法

車両のデジタルツインの課題を解決するための技術的側面について詳しく説明します。MongoDB と AWS が、モバイルデバイス、データベース、クラウド、車両を効率的に双方向に統合するためのビルディングブロックをどのように提供しているかを説明します。

Amazon QuickSight で製造サプライチェーンのデータドリブンな意思決定を実現する

昨今、データ活用に関する相談を、多くのお客様からいただいています。製造現場を例にとってお客様の課題例を挙げてみますと、製造業のお客様の中には、世界各地の生産拠点を連携したグローバル規模のサプライチェーンを構築している事例も多く見られ、本社の経営課題や問題認識に基づいた改善が難しくなっているという声が多く聞かれます。また、後工程への影響を避けるべく、各工程が良かれと思って在庫を抱え込んでしまった結果、仕掛り品が現場に溢れかえり、実態把握ができなくなっている例や、前後工程で連携しての改善の取組が難しいという声もあります。業界やビジネスレイヤーによって直面する課題は様々ですが、社内に眠るデータを分析することで、データに基づいた業務改善の取り組みに繋げられそうなケースも多く見受けられます。本記事では、クラウドネイティブな BIツールである Amazon QuickSight を活用して、製造サプライチェーンにおける課題をデータドリブンな意志決定により解決していくためのデモダッシュボードをご紹介します。

カメラ・映像を活用したスマート製品の技術トレンド (AWS Summit Tokyo 2023)

みなさん、こんにちは！ 先日 2023 年 4 月 20 ,21 日、AWS 国内最大のイベントである AWS […]

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