材料開発時の研究期間を短縮、TOYO TIREのプロジェクトを支えるソリューション
技術開発に力を注ぐTOYO TIREでは、新たなプロジェクトで「レシピを入力し、それにより得られるゴム材料の物性を推定できるシステム」の構築を目指していた。プロジェクトを実現すべく、同社が選んだソリューションとは？
2021/04/12
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- データ分析
- データマイニング／統計解析
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「SAS Institute Japan株式会社」のホワイトペーパー一覧（2ページ目）
SAS Institute Japan株式会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。
熟練計画者の経験を誰でも活用、製造業に必要な「生産スケジューリング」変革術
有識者の「暗黙知」に頼りがちな製造業の生産スケジューリングは、効率性や売り上げへの貢献度が検証しづらく、突発的なトラブルへの対応も難しいという課題がある。これらを解決するには、どんなシステムを選べば良いのだろうか。
2020/11/25
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- データ分析
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勘や経験に基づく属人的なPSI管理を脱却、最適なシステムを選ぶポイントとは？
生産計画や在庫の最適化を目的にPSI管理を導入する企業が増える一方、店舗の増減に対応できない、在庫基準の計算に対応できないなど、課題を抱えるケースは少なくない。これを解消するには、どんな点を重視してシステムを選べば良いのか。
2020/11/25
IoTプロジェクトに不可欠な「ITとOTの連携」 両チームのズレを解消するには
IoT機器が浸透し、その収集データを活用する動きも加速している。こうした中で重要となるのが、データ収集・分析を行うITチームと、IoT機器を運用するOTチームの連携だ。両チームにおける認識のギャップを解消し、連携を深める方法とは。
2020/11/04
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- ネットワーク
- M2M／IoT／RFID（ICタグ）
IoTの効果はAIで進化する、グローバルな企業調査で見えたIoTの現在・未来
AIとIoTを組み合わせる「AIoT」が今、急速に台頭している。IoTの可能性を最大限に引き出すには、膨大なデータの処理にAIを利用するのが効率的だ。ビジネスリーダーへの調査を通じ、AIoTが企業にもたらす競争優位性を探った。
2020/11/04
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
産業分野のIIoTデータを競争力に変えるために必要な「5つのステップ」とは？
産業分野のIoT（IIoT）が生み出す大量のデータは大きな価値を持つ一方、ビジネス戦略に組み込むのは容易ではない。分析プラットフォームの選び方やエッジアナリティクスの必要性など、IIoT戦略で成功するための5ステップを解説する。
2020/11/04
AIと機械学習で「需給計画」を支援、“真の価値”を引き出す自動化の手法とは？
人工知能や機械学習を用いた自動化技術が急速に発展し、さまざまな分野で実用化が進んでいる。その中でも「需要計画」の分野において、新しいビジネス戦略の創出にもつながるインテリジェントな自動化を実現する手法を紹介する。
2020/03/13
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
顧客に最適なオファーを0.5秒で計算、テレコム業界に見るアナリティクス活用術
変化の早いテレコム業界で勝ち残るため、多くの通信事業者が顧客体験の改善に取り組んでいる。ここで重要となるのが、接触してきた顧客が関心を持ちそうなオファーを瞬時に計算できるようなアナリティクス環境の整備だ。
2020/03/05
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
データの“信頼性”が価値をもたらす、調査で見えたアナリティクス実践のヒント
アナリティクスやAIの価値を最大化するには、データの“信頼性”を高めることが欠かせない。2000人以上を対象にしたグローバル調査の結果を基に、データアナリティクス実践に必要なポイントを解説する。
2020/01/28
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
ニューラルネットワークの視点で考える、ディープラーニングモデル作成
ディープラーニングを実業務へ展開する上で障壁となるのが、データ処理に用いられる「ニューラルネットワークアーキテクチャ」の複雑さだ。その仕組みを解説するとともに、モデル作成を支援するソリューションを紹介する。
2020/01/28
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング