ThinkIQが「インダストリー4.0 スマート製造」 革命を牽引

最もスマートな製造方法

IoT (モノのインターネット) が生み出す活用可能なAIの実用的インサイト、
盲点の排除と、終始一貫した供給チェーンデータ

はじめに

「スマート製造 (Smart Manufacturing)”」への世界的移行を加速

ThinkIQ 独自の SaaS platform (サービスとしてのプラットフォーム ）である「インダストリー4.0 スマート製造 」は、安全性・持続可能性・生産性が向上した製造環境へのグローバルな変革を加速しています。CESMII (米国のスマート製造に関する研究所) の主要技術パートナーとして、ThinkIQのプラットフォームはスマート製造基準の基盤として業界全体で利用されています。

ThinkIQのインダストリー4.0 スマート製造プラットフォームは、これまでの盲点を含む、内外の未加工データから得られる実用可能なAIのインサイトによって、生産性、持続可能性、安全性を高めます。

Blind Spot Icon

盲点（見落とし事象）の明白化

ThinkIQの革新的なビジョン技術とAIにより、従来見落とされ続けていた盲点が明らかになります。

Supply Chain Icon

供給チェーンの可視性

ThinkIQの直感的な「セマンティック・モデルと品目元帳」は、部品から配送まで原料供給業者データを標準化、コンテキスト化、かつ実際に有用化します。

Time Icon

時機の到来

ThinkIQの「NextGenヒストリアン」は、データを経時追跡します。同データのAI分析で、さらに有用なインサイトを提供する潜在的パターンが明らかにされます。

Success Icon

成功への5つのステップ

ThinkIQの5ステップ・プロセスにより、ほぼ全ての製造業者が、各段階で利益を得ながら、「インダストリー4.0 スマート製造」への道のりを進むことができます。

Leaps Ahead Icon

飛躍的な進歩

ThinkIQは、グローバル・ブランドとの確かな実績を持ち、「スマート製造」の基準確立を牽引しています。そのプラットフォームにより、生産性・持続可能性・安全性の向上を製造業者側にもたらしています。

業界の変革

construction workers looking at computer

未加工データから正しいデータへ

機械はなぜ停止しているのか？ 原材料に何が起こったのか？ 生産性がないのは機械か従業員か？ 次回のリコールをどう回避すればいいのか？ ThinkIQの5ステップ・プロセスは、ほぼ全ての製造業者（主にアナログデータの場合も含む）がその時点から「スマート製造」の真の利点である活用可能なデータの利用に役立ちます。

インダストリー4.0への道筋

遂に、点と点が繋がる。

材料が悪いのか、それとも輸送中の問題なのか？今回の問題が来週の配送にどう影響するのか？供給チェーンの各段階で実際に何が起こっているのか？ThinkIQのスマート製造プラットフォームは、あなたの全供給チェーンからのデータを接続およびコンテキスト化するので、従来は発見不可能だった問題を解決できます。

実用時の「スマート製造」を見る

遂に、点と点が繋がる。

材料が悪いのか、それとも輸送中の問題なのか？今回の問題が来週の配送にどう影響するのか？供給チェーンの各段階で実際に何が起こっているのか？ThinkIQのスマート製造プラットフォームは、あなたの全供給チェーンからのデータを接続およびコンテキスト化するので、従来は発見不可能だった問題を解決できます。

実用時の「スマート製造」を見る
Foodproccessor

不可解を理解可能に

ある食品製造会社では、同社での重量 vs.大きさの測定に問題の根本的原因があるとは知る由もありませんでした。ThinkIQによる同問題の明白化で、同社の収量は大幅に増加しました。ある倉庫作業者は、過去に把握されていなかった数十もの安全違反を発見しました。あるシリアル製造業者は – ThinkIQがその問題を明らかにするまで – サイロが汚染されていることを把握しておらず、今回のThinkIQによる汚染把握で恐らくリコールや深刻な事態を回避しています。ThinkIQは、ユーザーの製造プロセス全体に着目して潜在的な相関関係を明らかにし、問題に対する現実的な解決策を提供します。

インダストリー4.0への道筋

ThinkIQの利用は意外と簡単

ThinkIQは顕著な技術的な優位性を提供するだけでなく、世界の一流ブランドと連携し、最も困難な設定状況にインダストリー4.0スマート製造を統合してきました。ハンドメイドの高級品の場合は？過去に実績があります。様々なソースから数百万ポンドの穀物を入手している場合は？処理した経験があります。最もアナログで技術導入を敬遠する産業の場合は？簡単です。私たちの5ステップ・プロセスは、ほぼ全ての企業での盲点（見落とし事象）と生データから、実用的インテリジェンスに導きます。

証拠は？私たちの製品
light bulbs arranged as newtons cradle
First

最初に行動する者が勝利を得る。

ちょっと想像してみてください：安全性、持続可能性、生産性を迅速に向上させる製造ソリューションが提供されるとします。それはあなたの製造環境で機能し、実績があり、業界のリーダーから提供されたものです。今すぐそれを実装する最初の人になることができるでしょう。それとも待ちますか…競合他社による先行を許しますか？スマート製造（Smart Manufacturing）は最終的に全産業を確実に支配します。あなたはそれを受け入れる最後の人になりますか…それとも最初に利益を得る勝者になりますか？

勝者の皆さん：チャットしませんか。
person holding tablet

製造業は急速に変革しています。。
あなたはその変革の傍観者で終わりますか…それとも、それがどのように機能するかを確かめる準備ができていますか？

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「手動によるログをベースに原材料の属性をデジタル化して生産データと比較することで、過去に把握していなかった相関関係を可視化できます。」

― 農業業界の副社長

「この20年以来初めて、原材料と生産の変動を考慮した工場間の客観比較をThinkIQで実施して、利益最大化のための可視化をしました。」

― 製造業界の副社長

「ThinkIQは、実際の運用問題の解決に向けて、重要なデータの俊敏性を提供します。」

ー グローバルトレーサビリティのディレクター

世界をスマート製造への移行

fruits and vegetables fallout out of a paper grocery bag
pills in an assembly line
worker examining steel rods

Industry 4.0 for Every Manufacturing Vertical

自身の食物を守る

農場からテーブルまで、最終製品に影響を及ぼすさまざまな変数があります。たまねぎのサイズ？サイロの温度？輸送時間？成長場所と天候？ThinkIQとあなたの新しいスマート製造ラインが、より安全で効率的な製品のための実施可能なインサイトを提供するためにそれらすべてを統合します。

医薬品の安全性

構成成分－実験室－患者の流れでは、サプライチェーンのすべての詳細を追跡してバッチにリンクさせるだけでなく、高費用効率・一貫性・迅速性を要します。ThinkIQのインダストリー4.0プラットフォームは、製薬業界に最新の可視性を提供し全体的な速度と効率を向上させると共に、リコール (又はより深刻な事態) が起こる前にそれを回避できる可能性があります。

鉱山から金属 (製品) における効率

ThinkIQのスマート製造プロセスにより、供給チェーン全体で原材料を慎重に追跡できます。また、自社の組立ラインの詳細とも統合します。感応性が比較的高い原材料の過熱等による製造ラインのスローダウンがありましたか？ThinkIQとインダストリー4.0の製造ラインがあれば、これらの発生等を可視化し、より強力で安全で費用対効果の高い製品を作ることができます。

生データの原動力への変換

生のデータを生の力へ変換する

潜在的リコールの防止

データポイントはサプライチェーン全体に倉庫を通じて存在します。しかし多くの場合、そのデータをワークフロー全体の明確で実用可能なイメージに作り上げることができません。現行のシステムに故障した配送トラックが発生したと仮定しましょう。あなたのインテリジェンス・システム（所有している場合）は、温度変化や将来のリコールの脅威を指摘しますか？ ThinkIQがそれらを実施すれば、数百万ドルそれ以上を節約する可能性があります。

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製品収率の最適化

原材料の寸法が可変な場合、正確なサイズに切断し、廃棄物の最小限化と一貫した製品の提供を図る必要があります。現行のチームが収率最大化のために素晴らしい仕事を既にしていましたが、ThinkIQが提供する変革的なインテリジェンスにより、クライアントは切断パターンのわずかな変更で収率を大幅に6％も増加させることができることが分かりました。

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Component Image

問題の部品を見つける

製品に30の部品があるとします。去年のサプライヤーでの変更に不良品をリンクさせる能力を想像してみてください。それらの不良品の発生は、湿度が予想外の問題を引き起こした配送方法に遡るのかもしれません。あるいは、一見良好に思われていた部品の配送日が、実際には重要な納品日に間に合わない‐または間に合わせる‐場合があります。もしこれが不可能な場合、ThinkIQを使用していないからです。

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ThinkIQ Vision ebook cover

eBook: 製造業や倉庫保管業の盲点を実用可能なデータで埋めるためのコンピュータビジョンの使用

今すぐeBook（英語）をダウンロードして、ThinkIQがあなたのビジネスを拡大するのにどう役立つかを確認しましょう！

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