🎯想定される企業プロファイル
売上規模1,000億円以上の大手製造業のDX推進部門様
よくある課題
1製造現場のデータ活用が進んでいない
長年の歴史を持つ製造業では、現場に蓄積されたデータを活用しきれていないケースが多く見られます。
具体的なペインポイント：
- •生産設備からのデータが分散・孤立しており、全体最適化が困難
- •紙やExcelベースの記録が残り、リアルタイム分析ができない
- •データはあるが、何を分析すべきか、どう活用すべきかわからない
- •設備の予知保全を実現したいが、AIモデル構築のノウハウがない
2熟練技術者の技能継承が課題
ベテラン技術者の暗黙知が形式知化されておらず、若手への技能伝承が進んでいません。
具体的なペインポイント：
- •品質判断や異常検知がベテランの経験に依存している
- •技術文書が整備されておらず、属人化が進んでいる
- •若手育成に時間がかかり、技術レベルのばらつきが発生
- •ベテラン退職後の技術空洞化リスクがある
3サプライチェーン全体の可視化ができていない
調達から製造、物流までの情報が断絶しており、需給調整や在庫最適化が困難です。
具体的なペインポイント：
- •原材料の調達リードタイムが読めず、欠品リスクがある
- •在庫が過剰になりがちで、キャッシュフローを圧迫
- •需要予測の精度が低く、生産計画が頻繁に変更される
- •サプライヤーとの情報連携が不十分
Wizitの支援アプローチ
Wizitの支援アプローチ
現場の実態を重視した段階的なDX推進により、確実な成果創出を実現します。
🛠️提供サービス
- ✓製造DX戦略立案（現状分析、優先順位付け、ロードマップ策定）
- ✓IoT・AI基盤の設計・PoC実施支援
- ✓AI品質予測・異常検知モデルの開発
- ✓技能のデジタル化・ナレッジマネジメント体系構築
- ✓サプライチェーン可視化プラットフォーム導入支援
- ✓社内人材育成（データサイエンス研修、AI活用ワークショップ）
📈期待される成果
- →不良品率の大幅削減（30〜60%削減の実績多数）
- →生産リードタイムの短縮（20〜40%短縮）
- →設備稼働率の向上（10〜20ポイント改善）
- →在庫削減とキャッシュフロー改善（15〜30%削減）
- →技能伝承の加速と品質の標準化
- →データドリブンな意思決定文化の醸成
⏱️ 想定タイムライン
初期診断・計画: 1〜2ヶ月 / PoC実施: 2〜3ヶ月 / 本格展開: 6〜12ヶ月
💰 投資規模目安
数百万円〜（PoC規模による）
適用可能なWizitのサービス
AI/DXコンサルティング
製造業特化のDX戦略立案から実行支援まで
生成AIコンサルティング
技術文書生成、業務自動化への生成AI活用
データサイエンス人材育成
社内でデータ分析できる人材の育成プログラム
⚠️ 免責事項
このページに記載されている内容は、一般的な業界課題と想定されるアプローチをまとめたものであり、特定企業の実績や成果を保証するものではありません。 実際のプロジェクトでは、貴社の状況に合わせて詳細な診断と提案を行います。