求めるDXを迅速、確実に実現するための
多彩なユースケース。
これまで培った豊富な成功事例を、課題ごとに整理しユースケースとして提供。求めるDXを迅速に実現可能です。お客さまの課題に関連するものをお選びください。ユースケースは随時増やしていきます。
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原料、製造、品質管理、物流、保管などの情報を連携（トレーサビリティ、稼働状況の可視化、他）。
DX成功の鍵を握るのが、課題に応じてデータを正しく迅速に活用できるIoTプラットフォームの構築です。
そのためにデジタル空間に、現場のさまざまなデータを吸い上げ、仮想的な現場（デジタルツイン）を作成し、さまざまな課題に応じて適切なデータを活用できる環境を構築します。
これによりリアルの世界では多くの時間と人手を要する検証も迅速に行うことができます。例えば経営者は全工場のKPIをリアルタイムに分析し、意思決定に生かすことができます。また部門長は製造ラインの人や機器の状態、製品のデータを分析してタイムリーに改善を行うなど、変化に強いモノづくりを実現します。
材料、製造工程、物流、使用にいたるライフサイクル全体のCO2排出量の算出。
企業が取り組むべき環境問題、例えばCO2排出量削減などは製品ライフサイクル全体でのエネルギー利用も責任範囲ととらえる必要があります。しかし、サプライチェーン全体のデータを集約し、ホットスポットを発見し、対策を立案することは膨大な人手と時間を要する作業となっています。
こうした課題の解決のために環境DXの実現が必要です。業界を越えてパートナーも含めたサプライチェーン全体の膨大な環境データをIoTプラットフォームに統合し、環境分野のデジタルツインを構築します。さまざまなデジタル手法を使ってデータの分析・知識化を行い、解決策を現場にフィードバックします。
環境DXの実現は、サプライチェーン全体のカーボンニュートラル実現に向けた取り組みを支えます。
研究開発分野での測定やシミュレーションなど、異なる研究者間の成果を連結し、研究効率向上。
研究業務で価値を迅速に生み出す鍵は、マネージャー、リーダー、研究者、担当者などさまざまな立場の関係者が距離を意識せずに連携できること。そのためには各自のデータをセキュアに、活用しやすい形でIoTプラットフォームに集約することが重要です。
またその際に使うツールのユーザーインターフェースも円滑な研究のためには大切な要素です。研究者が実験に集中できるよう、シンプルで使いやすいことはもちろん、業務に応じてレイアウトを簡単に変えられるなど、研究者目線で設計されなければなりません。
日立は豊富な経験を結集した研究DXの実現を通して、お客さまの研究業務を支えます。
調達パートナーの納品、品質、仕様、納期などの情報整理や各種情報の比較による調達活動支援。
いま調達部門には、DXにより事業環境の変化を先取りした戦略的な仕入れを実現することで、企業の継続的な成長に貢献することが求められています。
そのためには、社内各部門はもとより調達パートナーをはじめとする仕入先情報や外部情報を含めて、データを活用できるIoTプラットフォームの構築が不可欠です。
注文情報、製造拠点情報、パートナー情報、さらには気象や市況情報などのデータを一元的に分析・可視化することで、業務の改善を図ることができるのはもちろん、事前の影響範囲のシミュレーションなどにより自然災害や地政学的な問題など予期せぬリスクの発生にも的確に対応することが可能になります。
日立は豊富な経験を結集した調達DXの実現を通して、お客さまの調達業務を支えます。
データとAIの活用で設備保全業務の一連のオペレーションを効率化し、運用保守の負荷を軽減。
保守の効率化、合理化のために不可欠なのが、課題に応じてAIを適切に使いこなすことができるデータ分析基盤です。データ分析基盤には、Data Management機能とAI Management機能がセットアップされています。
Data Management機能は、現場や設備のセンサーデータや保守履歴などさまざまなデータを収集し、つねに分析に生かすことができるよう維持、管理を行います。
AI Management機能は、PoCにより効果が検証された推論プログラム、学習済みモデル、そして多様な課題に対応するための各種AIで構成され、保守データの分析を行います。
この２つの機能の連携により、遠隔地にある設備の異常判定の自動化、原因や処置内容の特定の迅速化など保守業務の効率化、合理化を実現します。
PoC：Proof of Concept
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