デジタルツインの導入手順は？検討段階のポイント・注意点・AI活用を加速させるステップを徹底解説！
デジタルツインの目的は可視化ではなく「AIによる予測・最適化」であり、実現にはリアルタイムなデータ収集と高精度の3Dモデル構築が不可欠 PoC（概念実証）の初期...
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予知保全の記事一覧
振動センサー×AIで異常検知する仕組みとは？できること・有効分野・注意点を徹底解説
振動データは設備の異常を初期段階で捉える感度が高く、予知保全への転換を可能にする 教師なし学習により、故障データが蓄積されていない現場でも正常データのみで高精度...
AIによる予知保全の活用事例8選！IoTセンサーとの連携で故障検知、コストや概要も解説
AI（人工知能）を活用した「予知保全」が注目されています。製造業においては、製造工程における機器類の故障はどうしても避けられません。しかし、一旦故障してしまうと...
AIは4M分析をどう変える？活用方法・メリット・製造業の事例・導入時の課題を徹底解説！
従来の4M分析が抱える「属人性」や「分析の遅れ」といった課題はAIによるデータに基づいた客観的な分析で解決 AIは4M（人・機械・材料・方法）の各要素を高度化し...
予知保全（予兆保全）とは？予防保全・事後保全との違い、メリット・デメリット・導入方法・注意点を解説
製造業やエネルギー業において今導入が増えているのがAIを活用した予知保全です。経年劣化の起こりやすいモーターなどの機械や設備の異常をAIで予知することで業務の効...
製造業でAIエージェントは使える？機能・主なサービス・注意点を徹底紹介！
LLM（推論）、IoT（知覚）、デジタルツイン（検証）が融合したことで製造現場の不確実性やリアルタイム性に対応可能なAIエージェントが実現 異常検知から原因特定...
データ管理とは？手法・メリット・課題からAIを活用するユースケース・注意点を徹底解説！
データ管理は、単なるIT部門の業務ではなく、AIプロジェクトの成否を分ける データ管理の手法（DWH、データレイク、MDM等）は、それぞれ目的が異なります 「A...
生成AIが製造業を変える？自動・効率化活用事例・メリット・注意点解説！
近年、製造業界は急速な技術進化の波に乗り、従来の製造プロセスを根本から変えるようなイノベーションが次々と起こっています。その中で、生成AI（人工知能）の活用は、...
サプライチェーンマネジメント（SCM）とは？重要性・AIが果たす役割・事例・展望を徹底紹介！
サプライチェーンマネジメント（SCM）は、原材料調達から製品の最終消費者への配送までの全プロセスを統合的に管理し、業務の効率とコスト削減を両立する管理手法として...
AIによるデータ分析が製造業を変える？進化する工場での活用メリットや実践的な手法、導入事例を徹底解説！
製造現場のデータは部門ごとに散在し、精度も不均一なことが多いため横断的な分析が困難 AIは生産プロセスの最適化、製品品質の安定化、設備の予知保全、熟練技術をデー...
