データを統合し、混乱を予測し、リアルタイムで行動して、業務全体の稼働時間、品質、および回復力を向上させる
概要
AIが製造の効率性、アップタイム、品質を向上させる
製造業者は、混乱、サイロ化されたシステム、労働力の課題からの絶え間ない圧力に直面しています。IBMは、業務とサプライ・チェーン全体のデータを統合し、リアルタイムの可視性、予測的な洞察、およびより迅速な意思決定を可能にすることで、パフォーマンスと回復力の向上を支援します。
障害を早期に予測し、保守ワークフローを自動化し、生産ライン全体の欠陥を検出することで、計画外のダウンタイムを削減し、品質を向上させます。
AIは、製造業者が問題を予測し、プロセスを自動化し、生産、保守、品質全体の成果を向上させることを支援します。
ユースケース
ビジネスの優先事項
サプライチェーンの混乱
現代のサプライ・チェーンは、需要の変動やグローバルな不確実性による絶え間ない混乱に直面しています。リアルタイムの可視性とAI主導の洞察により、組織はリスクを予測し、パフォーマンスを最適化し、変化に迅速に対応できます。製造チームは、複雑でペースの速い環境で成果を出す必要があります。AIは、手作業を削減し、洞察を明らかにし、より迅速な意思決定をサポートすることで、チームがより価値の高い業務に集中できるように支援します。
破壊的変化を通じた製造業サプライチェーンの再構築
AIを搭載したサプライ・チェーンが、どのように連携された洞察と意思決定支援を統合し、製造業者が急務としてではなく、制御しながら対応できるよう支援するかをご覧ください。
エージェント型AIのジャーニーを紐解く：稼働するサプライ・チェーンAIエージェント
最新のサプライ・チェーンのトレンド、調査、およびIBMの変革のジャーニーを探索してください。次は、実際に稼働するAIを確認する番です。
従業員の変革
製造業におけるAIへの投資は増加していますが、生産性の向上は依然として限定的です。障壁となっているのはエージェントではなく、エージェントを中心とした業務の構成方法にあります。AIを大規模に展開し、測定可能な生産性、スループットの高速化、およびより信頼性の高い成果を推進するために、業務を再設計し、データの品質を向上させ、ガバナンスを強化し、スキルのギャップを埋める方法をご覧ください。
エージェント型AIによる従業員の生産性の変革
本ガイドでは、従業員の生産性を制限しているスキル、プロセス、障壁を解消することで、製造業においてエージェント型AIを大規模に展開する方法を示します。
IBMがエージェント型AIで人事サポートを再設計した方法
IBMは、AIと自動化を活用して業務を合理化し、反復的なタスクを削減し、意思決定を向上させ、従業員をより価値の高い活動に解放しました。
お客様事例
製造業全体で実証された成果
Ikano Group
Ikano Groupは、多様な業務全体でESGデータを収集、管理、報告する方法を改善することにより、サステナビリティー戦略を強化しました。プロセスを合理化し、統合されたデータ基盤を構築することで、透明性を高め、コンプライアンスをサポートし、より効果的なデータ主導の意思決定を可能にしました。
83
Enviziベースのソリューションにおけるアクティブ・ユーザー数
15,685
CSRD報告書作成用に取り込んで追跡されるデータ型数
関連製品
統合プラットフォームを使用して、ビジネス全体のAIエージェントとアシスタントをつなげることで、従業員が最高の仕事ができるようにします。
資産と業務全体のデータを接続して、障害を予測し、ダウンタイムを削減し、生産パフォーマンスを向上させます。
関連サービス
IBM Consulting®を活用して、サプライチェーン、調達、製造業務の可視性、俊敏性、予測機能を実現しましょう。
プロアクティブでAI主導のテクノロジーと専門知識により、従業員の体験を最適化します。
