製造業DX支援技術と現場4Mデータ解析への適用事例

平井　理宇; 光野　正志; 堤　大輔; 嶋田　匡; 後藤　知明

あらまし

平井　理宇光野　正志堤　大輔嶋田　匡後藤　知明

Vol.105 No.4pp.320-325

発行日:2022/04/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
製造業DX, 4Mデータ解析, エッジコンピューティング, コンテナ管理,

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あらまし:
近年の働き方をめぐる環境の変化やAI/IoTの技術革新に伴い，様々な産業においてディジタルトランスフォーメーション（DX）の機運が高まっている．特に製造業においてはQCD（Quality, Cost, Delivery）改善，競争力強化など様々な課題を背景にDXへの高い期待が寄せられている．本稿の前半ではDX投資が高まる中，現場に浸透せずに仮説検証にとどまる課題を考察し，その解決手段として有望なエッジコンピューティングとコンテナ管理を活用したDX支援技術について概説する．後半では生産ロスを類推・分析する4Mデータ解析ソリューションを例に本技術を適用し，実際の製造現場で実証した事例について紹介する．

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