複雑化する自動車業界のサプライチェーン、エンドツーエンドに可視化する方法は
自動車業界では、自動運転などイノベーションの追求、品質と安全性の担保などさまざまな課題に取り組んでいる。その中で課題となるのが、複雑化したサプライチェーンをエンドツーエンドに可視化することだ。その理由と実現方法を解説する。
2021/03/09
自動車業界では、自動運転などイノベーションの追求、品質と安全性の担保などさまざまな課題に取り組んでいる。その中で課題となるのが、複雑化したサプライチェーンをエンドツーエンドに可視化することだ。その理由と実現方法を解説する。
2021/03/09
世界的に不安定な状況にある昨今。当面はその影響が続くと予測されている製造業が進むべき道は、どのようなものか。製造業の課題解決において、カギとなる3つの要素と、そのために不可欠なデジタル化を推進する方法について解説していく。
2021/03/08
いまビジネスでは、ユーザーに提供する価値とユーザー体験の向上を、迅速かつ効率的に実現するため、アプリケーション開発におけるモダナイゼーションが重要事項となっている。その鍵となるクラウドの最新アーキテクチャに注目したい。
2021/03/08
アプリケーション開発において不可欠になりつつある、コンテナの活用。そうした中、クラウド上にコンテナ基盤を構築するニーズの高まりを受け、各ベンダーがプラットフォームを提供しているが、選定ではどんな点を重視すべきだろうか。
2021/03/08
機械学習によるイノベーションに取り組む企業が増える中、懸念されるのがセキュリティに起因する所要時間の長期化だ。貴重なデータ資産を利用するだけに安全性には配慮したいが、プロジェクトは迅速に進めたい。解決策はないものか。
2021/03/08
機械学習がビジネス運営の定石となりつつある一方、その採用には課題が山積しているのが現実だ。機械学習の導入を成功させるには、データ戦略やクラウド活用など、考慮すべきいくつかのポイントがある。
2021/03/08
組織に変革をもたらすテクノロジーとして、あらゆる業界で活用が進む機械学習だが、自社のビジネスにはどう役立てられるのかイメージできないという企業も少なくないだろう。そこで参考にしたいのが、世界のさまざまなユースケースだ。
2021/03/08
AIや機械学習の導入が急速に進む昨今。その重要性は理解していても、「どうすれば成功するのか」までを理解している企業はそう多くはないだろう。AIと機械学習の重要性・必要性を改めて確認するとともに、その導入を推進する方法を探った。
2021/03/08
DXを推進すべく、アジャイル開発やDevOpsといった新たな手法を採用する企業が増える中、改めて注目されるローコード開発だが、その導入/運用ハードルは思いのほか高い。この課題を解決する方法とは?
2021/03/08
深層学習ベースのAIアプリケーション市場が盛り上がりを見せているが、深層学習モデルの開発・導入に課題を抱える企業は少なくない。こうした中、アプリの迅速な市場投入を支援するフルマネージドサービスへの需要が高まっている。
2021/03/08
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