TOP >
製造業 > マクニカネットワークス、スマート工場化に対する投資対効果明確化のため米ThroughPut社と協業検討開始
国際競争の激化やコスト削減へ対応するために求められる製造オペレーションの効率化、少子高齢化に伴う人手不足が進む中、インダストリー4.0やスマート工場化など、製造現場におけるIoTやAIの活用によるデジタル革新の重要性が高まっている。
しかし、現状のスマート工場は、PLCを主とした製造現場のデータ取得を行い、可動率などの簡単な指標の可視化をモデルラインで実施するという小規模な活動に留まっており、具体的な投資対効果が不明瞭でありデジタル革新につながっていないという市場の課題がある。
マクニカネットワークス株式会社は、ThroughPut Inc.と日本市場における協業検討を開始した。
ThroughPut社は、米国シリコンバレーを拠点とするスタートアップで、製造現場のデータ分析を行うソフトウェアを提供する企業だ。具体的には、製造現場で生まれるPLC等からのデータやMESやERPなどの製造システムデータ、原材料の購買データ、製品の出荷データ等、製造業のモノづくり活動の中で発生するあらゆるデータを収集し、その活動の中におけるボトルネック検出を行い、カイゼン効果を経済的に算出している。
マクニカネッワークスは、こうしたThroughPut社のソリューションを活用することで、顧客のスマート工場化における投資対効果を明確にしながら、製造業のデジタル革新を目指すとしている。
大学卒業後、メーカーに勤務。生産技術職として新規ラインの立ち上げや、工場内のカイゼン業務に携わる。2019年7月に入社し、製造業を中心としたIoTの可能性について探求中。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
フィジカルAI「10の誤解」とは?ガートナーの指摘から考える現場データを貯めた先の次...
「24時間働く分身AI」に何を任せるか?Muse・dotsに見るパーソナルエージェン...
AI導入の成果は効率化にとどまっていないか?「売上の方程式」で描く攻めのAIの地図
AIが攻撃に使われるとき防御側のAIは動くのか?NVIDIAら「オープンAI連合」に...
今更聞けない生成AIの選び方、自分の優先軸で選ぶための4つのチェックポイント
フィジカルAIが可能にする柔軟なロボットアームとは?製造業にとって現実的な選択肢にな...
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか