よりスマートなビジネス、よりスマートなインダストリーの実現

IBMは急速な状況の変化に対応するインテリジェント・ワークフローを構築するために必要なソフトウェア、サービス、業界の専門知識を備えています。デジタル変革のどのステージでも、お客様とご一緒にインダストリー4.0に向けて強固な事業構築に必要な AIを活用したサービスを提供します。
製造、工場といった現場資産と、AI、IoTデータ、気象データの連携により、あらゆる場所からリアルタイムな確認・管理ができ、運用コストも削減できます。5G、エッジコンピューティングのデータを業務ワークフローに組み込むことによって、信頼性・適応性の高い運用インフラストラクチャーにつながる洞察を見いだせるようになります。

デジタル変革リーダーに役立つヒント

業務パフォーマンスの改善、重要インフラストラクチャーの保護、適応性の向上

工場 または 製造現場

多様化する顧客ニーズへの対応や人手不足、生産現場の技術の伝承、そして工場での品質検査·安全管理プロセスの再考に対し、AIとIoTを駆使したCognitive Manufacturing戦略は生産現場の自動化と作業品質向上を促進しグローバル競争力向上に貢献します。

設備保全

効率的で、信頼性が高く、持続可能な設備運用を実現します。設備を保守し、ダウンタイムを回避し、コストを削減して、信頼性を向上させます。

製品開発

エンジニアリング業務によって製品開発を合理化します。製品のライフサイクル全体を監視し、地理的に分散したチームでコラボレーションして、製品開発にAIを導入します。

不動産と施設

不動産と施設をインテリジェントに管理し、スペース使用率を改善し、コストを削減し、施設利用者の健康と安全を確保します。

従業員の安全と健康を守る“新しい職場”

あるゆる業界、さまざまな現場にて、従業員を守るため、これまでとは違う「ニューノーマル」 が求められます。モニタリングの強化や感染機会の抑制などの従業員の安全を守る施策とと、事業継続に関わるルールの再確認とその実行準備など、 レジリエントな組織運営のために考慮すべきことが増えています。従業員の安全を保護するワーカーセーフティー・ソリューションの情報はこちら。

業種別の洞察

製造

製品の品質向上と、適応力のある製造オペレーションによる生産

現代の製造は、IoT、データ に大きく依存します。AIと機械学習によって、重要なデータを視覚化し、資産の保守と運用にインテリジェントに対応できるようにする方法をご覧ください。

消費財

製造現場で求められる、難易度の高い要求に答え

消費財メーカーは、感染リスクを回避し、省人化をどのように戦略的に推進すべきか、今後も起こってくるであろう変化を捉えてスピーディーな工場自動化投資の意思決定を行うことを求められています。AIやIoTなど新しいテクノロジーを利用し、変化に対応する方法を覧ください。

自動車

製品開発の変革を支援

増え続ける先進運転支援システム(ADAS)へのニーズを満たす車を設計するのは、難しい問題です。資産、エンジニアリング、サプライ・チェーン運用をつなげることにより、製品のライフサイクル全体にわたって監視を行う方法をご覧ください。

 

電力・ガス・エネルギー

AIと専門知識でレジリエントな業務オペレーションを実現

新しいテクノロジーによって、運用効率を大幅に改善することができます。設備の保守と、パフォーマンスの最適化、ダウンタイムの回避のために必要な予防、予測、および処方的な対応をご覧ください。

 

石油・化学

効率的で信頼性の高い設備運用

適応性、差別化、持続可能性、従業員の安全は、AI、IoTデータ、エッジコンピューティングによる利点を活用することで改善できます。多くの資産と人材を必要とするこの業界が、変化する状況に適応し、運用効率の最大化、コストの制御を実現するための戦略をご紹介します。

 

官公庁・自治体

官公庁・地方自治体の業務をAI、洞察、専門知識で支援

官公庁・自治体はどのような状況においても、より少ないリソースで、より多くのことを、よりよく行う方法を見つける必要があります。AI活用の不動産および施設管理のソリューションは、混乱の最中においても、施設の利用状況をモニターし、利用者の健康管理を強化するためのサービスを提供するのに役立ちます。

お客様導入事例

JFEスチール株式会社

AI導入でお客様の保守・保全ノウハウを活かす事により、製造ラインのダウンタイムを大幅に短縮します。

メルセデス・ベンツ社

メルセデスベンツが製品開発にデジタル変革を実現した方法をご説明します。

ロレアル社

デジタル変革にあたって、ロレアル社はIBMを選択しました。

サンドビック社

サンドビック社が、地下何千フィートのような場所で、IoTデータを製造業に活用している方法をご覧ください。