製造

基盤となるビジネスデータインフラを構築

意思決定を改善。基盤となるデータインフラストラクチャにより、ほぼリアルタイムの分析とレポート作成が可能になり、ステークホルダーはデータにもとづいた意思決定を行い、顧客満足度とビジネス成長を高めることができます。
業務効率を向上。データ管理プロセスを効率化することで、データコピーや手作業によるデータ入力が減り、エラーを最小限に抑えることができます。また、ルーティンタスクが自動化されるため、業務およびリソース割り当ての効率化につながります。

ユースケースのサマリー

複数のソースから有用なデータを集約することで、ビジネスの全体像を一元的に把握することが可能に。これにより、トレンドを紐解き、インサイトを取得して、データにもとづいた意思決定を行うことができます

製造

売上と収益

サービス＆ケース

受注＆コマース

パートナーチャネル

マーケティング

サードパーティ

IoTテレマティクスイベント

ERP

製品

本ユースケースで参照されるデータソースをまとめることで、チームは計算済みインサイトを構築したり、Data Cloudで予測的モデルを実行したりして、よりスマートな意思決定を行ったり、新たな自動化を推進したりすることができます。

タイプ	説明
インサイトの割り出し	マシンの稼働時間、スループット率、欠陥率などの指標を算出します。また、ボトルネックを特定し、メンテナンスにおけるニーズを予測します。リードタイム、品質スコア、コスト効率などのサプライヤーのパフォーマンス指標を分析することで、サプライチェーン管理を改善できます。在庫状況を最適化し、遅延を減らします。さらに、さまざまな生産ラインや工場間で、製品の不良率を追跡および比較。問題を特定し、品質改善を実施します。
予測的モデル	機械学習を使用して、問題が発生する前に、機器のメンテナンスが必要になる可能性が高い時期を判断します。今後の購入や再注文を予測して、在庫管理を合理化します。

意思決定と戦略計画の改善

顧客エンゲージメントの向上

業務効率の向上

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