AIで製造業のDXを加速する

プロダクトのサイクルの短縮、高機能化、仕様の拡大化により、歩留まりの解析がますます難しくなっています。dotDataは、膨大な量のデータを活用して、品質の問題に寄与する要因を特定し、根本原因を解析する作業の高速化を支援します。

dotDataは、歩留まり解析にさまざまな種類のデータを使用できます。時間粒度が異なる時系列センサーデータも同時に解析可能です。それにより、製品の表面温度と機器の電力との関係といったような、製品の品質に影響を与える条件の特定が可能となります。

歩留まり率を改善させ、製造品質分析の効率性と生産性を向上させます。

多数の時系列が複雑に混在するため、従来の予測では市場の変化に素早く対応できずにサプライチェーンの予測精度が悪化することがよくありました。dotDataは、時間の経過とともに変化するデータに応じてプロセスを自動化および加速できます。

短期間でサプライチェーン予測モデルを開発し、時間の経過とともに変化するデータに基づいて予測を調整します。AI自動化によって人間の経験とデータドリブン分析を組み合わせることで、多数のプロダクトの需要予測モデルをきめ細かい粒度で作成できます。

より精度の高い予測を作成してそれを維持することで、在庫切れ期間と過剰在庫を減らすと同時に、サプライチェーンを最適化して、輸送コストを削減できます。

成約率などの履歴データや、営業活動や顧客属性などの関連情報を活用して、より良い販売予測やキャンペーンを効果的に作成します。

プロダクトに関心を示す顧客の訪問など、顧客の関心事項の主要な予測因子を営業スタッフに提供できます。成約率などの要素を営業に提供し、BIダッシュボードと組み合わせることで、販売を促進し、勝率を向上させるのに役立つ動的な業績評価指標を作成できます。

特定のプロダクトに対する顧客の関心をより正確に予測することにより、販売実績を改善し、顧客満足度を向上できます。

出荷されたプロダクトの運用データや、そこから取得されるセンサーデータなどを利用して、故障発生の予測モデルを作成します。リスクの高いプロダクトを事前に特定することで、メンテナンスコストを削減し、顧客満足度を向上させます。

動作モードや期間など、プロダクトの故障に寄与する要因を特定します。それにより、リスクのあるプロダクトに関して、なぜメンテナンスが必要なのかといったような情報を保守担当者に提供し、顧客に対して適切な説明が可能になります。

ダウンタイムを減らし、メンテナンスのプロセスを改善することで、そのコストを削減し、顧客満足度を向上させます。