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製造業のビッグデータ活用支援

製造業のビッグデータ活用品質改善

企業全体の重要案件のKPI設定とデータ分析による
評価・意思決定の仕組みづくり

DOLBIXの提供する製造業の品質改善におけるビッグデータ活用支援サービス

国内の製造業においては、長年にわたって統計的品質管理手法（以下、従来型分析手法）により品質改善が行われてきました。
しかし、従来型分析手法は技術者の仮説構築を起点とする手法であるため長年の経験に基づく知見・ノウハウ等に依存せざるを得ず、品質改善の限界を迎えているのが現状です。
一方、近年の各種センサー類の低価格化や生産設備等のネットワーク接続による品質関連データの増加およびデータ分析技術の進化により、製造現場においてもビッグデータを活用したデータ起点型分析が可能となってきています。

DOLBIXは、製造業の品質管理手法の変革（従来型分析手法→データ起点型分析）に向けたビッグデータの活用をご支援しています。

OUTLINE

製造業の品質改善におけるビッグデータ活用支援サービスの概要

DOLBIXでは、製造業の生産技術領域、特に現場レベルの品質改善プロセスに深い知見を有するコンサルタントと、データアナリティクス領域のスペシャリストがチームを結成し、「教師あり機械学習**による予測モデル構築」、「予測モデルの出力結果に対する解釈」に関するサービスを提供しています。

FLOW

ご支援の流れ

本サービスでは、機械学習を用いた予測モデルの構築のみならず、その予測結果の解釈に関する分析まで行うことで、不良発生の詳細なメカニズムの把握を目指します。

CASE

製造業の品質改善におけるビッグデータ活用支援の事例（自動車メーカー）

予測モデルを活用した場合の品質管理手法の変革のイメージについて、自動車メーカーでの事例をご紹介いたします。

MEMBER

担当プロフェッショナル

車谷貴広
TAKAHIRO
KURUMATANI
執行役員
経営戦略コンサルティング本部長

CASE

事例

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