製造業 × #データ活用 × #製造DX

製造業のうち、データ活用と製造DXのすべてに該当する記事を15件掲載しています。

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製造業2026年9月6日

PoCが本番に進まない原因は技術ではなく組織側にあります。誰が判断するのか、現場の工数をどう確保するのか、成功の定義を誰が決めるのか。AXを進めるための体制設計を実務ベースで解説します。

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製造業2026年9月4日

製造業の文書は図面・仕様書・不具合履歴と種類が多く、扱い方が分かれます。どの文書から着手するか、型番や品番の表記ゆれへの対処、機密区分の設計、精度が出ないときの切り分けを解説します。

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製造業2026年9月1日

スマートファクトリーは一気に完成させるものではありません。可視化・分析・制御・自律化の4段階で、それぞれ何が得られ、次に進む条件は何かを整理し、段階を飛ばしたときに何が起きるかを解説します。

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製造業2026年8月29日

不具合の原因究明を経験に頼ると、再発防止が属人化します。4M（人・機械・材料・方法）の変動記録と工程パラメータを突き合わせる分析の手順、必要なデータの粒度、よくある誤りを解説します。

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製造業2026年8月23日

供給途絶のリスクは、発生してから調べるのでは遅すぎます。既存の調達データから単一供給の部品、リードタイムの変動、仕入先の集中を洗い出す方法と、対策の優先順位の付け方を解説します。

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製造業2026年8月19日

省エネは「全体の使用量」を見ている限り改善対象が特定できません。設備別・工程別に分けて計測する方法、待機電力とピーク需要の扱い、生産量と紐づけた原単位管理までを実務ベースで解説します。

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製造業2026年8月15日

技能伝承はマニュアル整備では進みません。熟練者の判断がどこで発生しているかを特定し、判断の入力と基準をデータとして残す方法を、対象作業の選び方から記録手順、検証の仕方まで解説します。

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製造業2026年8月14日

外部委託だけでは、現場の課題に合った活用は進みません。社内に必要な役割の定義、生産技術・品質保証の担当者を起点にした育成の順序、学習が続く仕組みの作り方を実務ベースで解説します。

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製造業2026年8月12日

製造業のAI活用は予知保全・外観検査・生産計画の3領域に大別できます。どれを選ぶべきかは「使えるデータの種類」ではなく「事象の発生件数」で決まります。判断基準、導入手順、体制と費用、KPIの置き方までを実務ベースで解説します。

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