今こそ始めるデータサイエンス教育。品質・生産性を高めるスキル育成のステップ
製造業ではIoT・AIの活用が進む一方、データを分析・活用できる人材が不足しています。特に、電子機器業界では日々膨大なデータを扱うため、データサイエンス教育の重要性は急速に高まっています。今回は、データサイエンス教育の基礎から製造業での活用事例、導入の進め方までを解説します。
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アナログデータのデジタル化とは？データの特徴比較と導入方法
近年、企業活動において「アナログデータのデジタル化」は、事業継続や競争力維持のために欠かせない取り組みです。本記事では、アナログデータの特徴とデジタルデータとの違い、具体的なデジタル化手法を解説します。
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製造業の品質向上とは？ 主な課題と品質向上のポイント
製造業に携わる方のなかには、「現場改善をしても定着しない」「人材不足で品質管理が追いつかない」とお悩みの方もいるのではないでしょうか。本記事では、製造業における品質向上の重要性や、現場で直面しやすい課題、品質向上のポイントなどを解説します。
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工場の生産現場をデータ収集で可視化！ 具体的な収集方法や活用できるサービスとは
工場のDXでは、基幹システムや設備、機械、装置などから得られる膨大なデータを収集・活用することで、生産プロセスの変革につなげられます。この記事では、工場の生産現場で収集するデータの種類や可視化の方法、活用できるサービスについて解説します。
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予防保全と予知保全の違い。製造設備の安定稼働には“監視×データ活用”がポイント
工場の生産ラインを安定稼働させるための設備保全。その中でも「故障や不具合を未然に防ぐ」方法として、“予防保全”と“予知保全”があります。この記事では、製造設備の保全方式となる予防保全と予知保全の違い、安定稼働を実現するポイントを解説します。
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工場の生産管理とは。業務内容や現場の課題を解決するための具体策
工場が安定かつ効率的な生産体制を維持するには、生産管理が重要です。しかし、多岐にわたる項目を管理する必要があるため、さまざまな課題が生じやすくなります。この記事では、生産管理の目的や主な業務内容、課題を解決するための具体策を解説します。
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製造業における品質管理の手法。不良や手戻りを防いで品質を安定化するには
製造現場の品質管理は、部品・完成品の検査だけでなく、製造工程にある設備や作業員なども含めて管理する必要があります。この記事では、品質管理の重要性や製造業で取り入れられている代表的な手法、品質を安定化させるポイントについて解説します。
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製造業における工程管理の必要性と実施手順。システム活用のポイントとは
製造業において、安定した品質を確保しつつ高い生産性を維持するには、生産計画に基づいて各工程を滞りなく進行する“工程管理”が重要です。この記事では、製造業における工程管理の必要性や実施手順、効率化を図るための方法について解説します。
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品質管理にAIを活用するメリット。製造現場での活用法や導入時の課題とは
近年、製造業ではAIによるビッグデータ解析や生産の自動化が広がっており、“品質管理”においてもAIが活用されています。この記事では、品質管理にAIを活用するメリットや製造現場での活用方法、AIを導入する際の課題について解説します。
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製造業におけるトレーサビリティの重要性とMESによる実現方法
近年、製造業で重要視されているキーワードの一つに“トレーサビリティ”があります。この記事では、製造業におけるトレーサビリティの重要性や種類、工場に導入する際の課題、MES（製造実行システム）活用した事例について解説します。
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