製造業DXを阻む「データの壁」を突破するAI時代の統合データ基盤

製造業のAI/DXプロジェクトが「現場止まり」で経営成果につながらない――その背景には「部門間のデータ分断」と「属人化」があります。
本資料では、統合データ基盤による課題解決のアプローチと、需要予測の最適化や技術伝承などの具体的なユースケースをご紹介します。

- 製造業のAI/DXが現場で止まる本当の理由とは？
- 「データの壁」の具体的な実態
- 熟練工の知見が失われる危機への対処法
- AI活用の前提条件：統合データ基盤の必要性
- ユースケース
- AI活用の成功を決める「データ品質」とは？

◆こんな方におすすめです
・AIを導入したが精度や活用範囲に課題を感じている方
・AI/DXプロジェクトが現場止まりで、経営成果につながっていない方
・部門間のデータ分断に課題を感じている製造業のDX推進責任者
・熟練工の退職による技術伝承に危機感をお持ちの生産管理/品質管理責任者
・需要予測と生産計画の連動に課題を感じている製造/営業部門の責任者
・統合データ基盤（CDP/DWH）がどのように課題を解決するのか知りたい方