資料の紹介

　短くなる製品ライフサイクル、増加するカスタマイズ要求、低下する利益率、混迷する国際情勢、高まるインフレ圧力。製造業は、こうした多くの課題に直面している。そんな中でダウンタイムが発生すると、直接的な収益の損失を被るだけでなく、取引先などから高額な罰金や違反金が課せられる場合もある。

　そのような事態に陥るのを避けるには、テクノロジーの力を活用するのが有効だ。生産設備やITシステムなどから収集した大量のデータを基に、AIと機械学習を活用して、異常や様々なリスク、パフォーマンスに関する重要なシグナルを特定し、レジリエンス（回復力）や生産効率の向上につなげる。

　本資料では、AIと機械学習を製造業に活用してレジリエンスなどを強化する5つのユースケースを紹介する。肝となるのが、基幹システムなどのITデータと生産システムなどのOTデータをシームレスに統合し、全体を可視化する統合プラットフォームだ。ここにAIと機械学習を取り込み、人間が行うような推論と分析を適用することで、ビジネスの意思決定に役立つ有用な知見が得られるという。

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