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工場現場で起きている課題
計画変更、設備停止、品質、在庫など、製造現場が日々直面している課題と、現場で発生する判断や調整を整理します。
イベント > 製造業のDX/AXを前に進めるデータ活用の考え方

製造業では、計画変更や設備停止への対応、品質・在庫情報の分断など、現場の判断や部門間連携に関わる課題が生じています。
こうした課題に対してDX/AXを進めるには、個別のツール導入だけでなく、設計・生産・品質・在庫などの業務とデータをつなぐ考え方が必要です。
本セミナーでは、工場現場で起きている課題とデータ分断の背景を整理し、業務とデータをつなぐデジタルスレッドと概念データモデリングの考え方をご紹介します。さらに、データ基盤の役割と、現場課題から段階的に実装へ進める考え方を解説します。
計画変更、設備停止、品質、在庫など、製造現場が日々直面している課題と、現場で発生する判断や調整を整理します。
生産計画、設備、品質、在庫などのデータが分断される背景や、部門・工程・拠点ごとの定義や業務ルールの違いを解説します。
解決したい課題、必要なデータ、関係する部門を整理し、業務とデータの意味や関係性を合わせて、データをつなぐ考え方をご紹介します。
Databricksを一例として、分断されたデータを取り込み・標準化し、分析・可視化・AI活用につなげるデータ基盤と、段階的な実装の考え方を紹介します。
計画変更や設備停止、品質・在庫情報の分断など、工場現場の課題を整理します。業務とデータをつなぐデジタルスレッドと概念データモデリングの考え方をご紹介します。
生産計画・進捗・設備・品質・在庫などのデータを、分析・AI活用につなげるデータ基盤の役割を整理します。Databricksを一例に、段階的な実装の考え方をご紹介します。