AI Cloud for

Manufacturing

DataRobot AI Cloud for Manufacturing は、今日の製造業の課題と機会に対応し、次世代のインテリジェントなビジネスの基盤を構築します。

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サプライチェーン管理

出荷遅延を予測することで、サプライチェーンネットワークの予測可能な遅延に備え、データに基づく是正措置を行います。 

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在庫予測

AI を活用して、季節ごとの需要と経済状況が入荷量に与える影響を把握します。

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品質保証

最先端の AI で製品の品質を確保しながら、運用プロセスを効率化し、製造コストを削減します。

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予測保守

AI を活用して予知保全に関する意思決定を行い、総生産量の最大化とコストの最小化を実現します。

オンデマンドウェビナー

製造現場を DataRobot でアップデート!
データを活用した製造プロセスの高度化・省力化

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DataRobot で未来を拓く製造業界のお客様

AI Cloud for Manufacturing は製造業界を変革しています

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製造業界にとって、AI Cloud は、消費者の要望に応え、運用を最適化し、従業員の安全を守るために欠かせない製品です

製造業界は今、世界規模の未曾有の課題に直面しています。消費者の期待と運用の複雑さの急速な高まりによって、サプライチェーンの混乱や出荷のボトルネックが悪化し、持続可能性への懸念や保守作業の遅れが拡大しています。製造会社は、最も重要な問題を解決する新たな方法を見つけ出す必要に迫られています。

製造業界での AI のその他のユースケースを確認する

  • サプライチェーンの混乱

    サプライチェーンの混乱は、ますます頻繁に発生すると予想されています。Economist Intelligence Unit​​(英語)によれば、組織がサプライチェーンの混乱を効果的に管理するには、5 年以内に大きな変革を成し遂げる必要があると、54% のエグゼクティブが回答しています

  • 持続可能性

    持続可能な運用の実現は、もはや不可欠です。サプライチェーンの環境リスクによって、企業は今後 5 年間で最大 1,200 億ドルのコスト増に直面する可能性があります。また、目標を果たせなければ、顧客ロイヤルティや市場機会が失われる危険があります(​CDP​​)。

  • 品質と欠陥

    材料の欠陥は、製造効率の低下と製造コストの増加につながります。その結果、廃棄物やダウンタイムが発生し、品質保証や修復作業に大量のリソースが必要になります。たとえば、ある大手航空宇宙企業は最近、製造品質の欠陥がもたらすコストを 10 億ドルと予測しています(Seattle Times​

  • ダウンタイム

    計画外のダウンタイムによって、製造業界は年間約 500 億ドルのコストを支払っていると言われています。このようなダウンタイムの 42% は機器の故障が原因で、計画外の停止によって過剰なメンテナンス、修理、機器交換が発生しています(​IndustryWeek​​)。

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AI Cloud for Manufacturing のデモ: Visual Artificial Intelligence(AI)

AI Cloud for Manufacturing は、Visual Artificial Intelligence(AI)を利用することで、製品の欠陥を自動的に分類したり工場の問題を見つけ出したりするといった課題を克服しています。 

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