インダストリー 4.0 で成果を出す機械学習の活用法

サプライチェーンを変革し、俊敏性の向上と納期遵守を実現する

エンジニアリングと設計をクラウドに移行して市場投入を加速する

産業労働者の安全性と生産性を維持する

インダストリー 4.0 の 成功に向けて 機械学習を活用する

製造、エネルギー、鉱業、農業、輸送などの産業に携わる企業は、運営の最適化から設計の迅速化、またサプライチェーンの革新に至るまで、デジタルトランスフォーメーションの促進をこれまでにも増して検討しています。こうした企業にとって、データは複雑な業務システムをまとめるための中心的な役割を担っています。

産業界の経営層向け クラウドセキュリティ ガイド

産業界は多くの場合、コンプライアンスと規制、またはその両方を戦略プランの中で考慮する必要があります。一方で、重要な知的財産やデータを保護しつつ、イノベーションを拡大し、一貫性と信頼性の高いサービスの提供や顧客の新たなニーズへの対応を実現しなければなりません。最も機密性が高く規制の厳しい産業向けに設計されたセキュリティが、産業界にとってどのような利点となるかをご確認ください。

産業界においてデータレイクが 必要な理由

産業環境で生成された膨大な量のデータを分析すると、効果的な予防保全、需要予測の改善、デバイスフリートの管理、あらゆるレベルでの生産に関する課題の可視性など、多くのことが可能になります。しかし、高度でリアルタイムの予測分析や、生産改善に向けたベストアクションを見つけるための AI/ML の活用が、データサイロにより困難となっています。この日本語ガイドでは、データレイクを使って構造化データおよび非構造

クラウドの スマートプロダクト

製品をよりスマートに改善し、カスタマーエクスペリエンスの向上に集中しましょう。そのためのインフラストラクチャは AWS にお任せください。

コネクテッドマシンでスマート ファクトリーを最適化するには

米国ほかの製造業の企業が、スマートプロダクトやスマートマシンをデプロイするにあたって主な課題と考えていること、および達成したいと考えているメリットをご確認ください。また、スマートコネクテッドマシンの戦略を導入することで、以下をどのように実現できるかについても確認できます。

「モノ売り」から「コト売り」の転換へ 製造業に求められる製品のスマート化の実現

デジタル技術によって既存市場を作り変える企業が、生活やビジネスを大きく変革しつつあります。所有からシェアへ、消費モデルの変化が進む中、製品の「スマートプロダクト」化が注目されています。検討にあたっては、まず何をするべきなのでしょうか。３つの目的別に、事例を交えて解説します。

情報連携が変化の激しい時代に生き抜くカギに 旭化成・ミスミに学ぶその「極意」とは

市場環境の急激な変化に迅速・柔軟に対応できる体制を整備したい――。このような課題感を持ち、デジタル変革（DX）に着手している企業は増えていますが、特定工場や設計部門といった単一部門でのデジタル化では、激しい変化には対応しきれません。水平、垂直様々な方向性での連携の達成具合によって可能なDXのレベルも変わりますし、そのスピード、リアルタイム性も重要です。そのためには、どのような基盤や体制が必要なので

多くの課題に直面する製造業 勝ち残るためのチャレンジにクラウドはどう貢献するか

不確実で変動するビジネス環境に柔軟に対応していく手段として、クラウドは最適な特性を持っています。どのシステムからクラウド化に取り組むのか、製造業のどのようなチャレンジに対して貢献できるのか、ポイントをご紹介します。また、IoT、機械学習ソリューションや工場データの管理など、ハードルが高いと考えられてきた製造現場のDXの試みにも成功例が増え、広がりを見せています。本記事では、設計開発、製造、プロダク

クラウドによる 製品と製品設計の強化

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産業オペレーションを支える「頭脳」

インダストリアル IoT (IIoT) は、輸送から工場まで、複数の産業にまたがってイノベーションを実現します。ガイドをダウンロードして、以下についてご覧ください。

クラウド対応の スマートファクトリー

今日、製造業では、デジタルテクノロジーによる変革が行われています。データ駆動型の意思決定を行い、プロセスの自動化を進め、機械学習、コンピュータービジョン、ロボット工学などのイノベーションを活用するために、データが利用されています。