04月17日開催

柔軟性を兼ね備えた”スマートファクトリー”構築のベストプラクティス3選 ~#AWS #Azure #Snowflake #BI #機械学習 #分析基盤の構築方法~

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柔軟性を兼ね備えた”スマートファクトリー”構築のベストプラクティス3選 ~#AWS #Azure #Snowflake #BI #機械学習 #分析基盤の構築方法~

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進む製造業のDX化と求められるデータ駆動型の意思決定

近年の製造業界では、センサーやカメラを含むIoTデバイスやOTデバイス、AIと機械学習技術の飛躍的な発展などにより、生産性の向上や、品質の改善、イノベーションの加速を目的とした組織内の多様なデータを活用する動きが進んでいます。

このためIT部門では、スマート工場実現に向けた取り組みや、データ駆動型の意思決定を支援するため、組織内のさまざまな部門や工場に点在している様々なデータをクラウド上に集約し、可視化や分析を行うためのデータ基盤の構築が求められています。

製造業のデータ活用には、変化に対応できる柔軟なデータ基盤が必要

しかしながら、製造業のIT部門がクラウド上でこのようなデータ基盤を構築するには様々な課題があります。

製造業では、設計データ、製品の生産・品質データ、工場設備の稼働データなど、多様なソースからさまざまなフォーマットのデータが生成されます。これらのデータは日々蓄積され、継続的に増加していきます。さらに、製造業界は世界的な競争の激化、消費者ニーズの多様化、そして急速な技術革新に直面しています。これらの変化に迅速に対応し、企業戦略を素早く立案し再構築する必要性が高まっています。

このため、製造業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を実現するためのデータ基盤は、多岐にわたるデータフォーマットの一元管理と、日々増加するデータ量に対応する拡張性に加えて、データの種類や分析手法を素早く変更できる柔軟性が必要になります。

これらの課題に対処するため、IT部門は、クラウドサービスプロバイダーが提供する豊富なツールとサービスを活用し、ベストプラクティスに基づくシステム設計を行うことが求められます。

また、ビジネス環境の急激な変化に適用するため、リソースの監視、パフォーマンスの最適化、トラブルシューティングに加えて、システムを柔軟に改善してアップデートする強力な運用体制の構築が不可欠となります。

AWS、Azure、Snowflakeそれぞれの特徴と導入事例を紹介

本セミナーでは、製造業におけるデータ活用の課題に焦点を当て、機械学習を活用したIoTデータ基盤やオンプレミスとのハイブリットシステムの事例、データウェアハウスに特化したSaaSサービス「Snowflake」との連携事例など、AWSやAzureを中心とした豊富なクラウドサービス機能を活用した実例をもとに詳しく解説します。
テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。
お客様のクラウドを利用したデータ活用に関しても、AWS・Azureなど様々なクラウド環境の導入やオンプレミスからの移行など、ビジネス課題の洗い出しから計画立案・設計・構築・移行・運用保守の継続的な運用に至るまで、幅広いサポートが可能です。
特に
・機械学習も含めたIoTデータ基盤の構築に携わる方
・クラウドサービスを活用した業務効率化や、部門横断のデータ活用に関心を持っている方
・様々なクラウドサービスを柔軟に活用する最適解や事例を知りたい方 
・AWS、Azure等を既に活用しているが、何らかの理由で壁にぶつかっている方
などに特におすすめです。​

プログラム

09:45~10:00 受付

10:00~10:05 オープニング(マジセミ)

10:05~10:45 柔軟性を兼ね備えた”スマートファクトリー”構築のベストプラクティス3選 ~#AWS #Azure #Snowflake #BI #機械学習 #分析基盤の構築方法~

10:45~11:00 質疑応答

主催

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協力

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