NTPの製品ラインアップ

「センサーデータはあるのに、現場で使えない」「PoCを試したが精度が出ず、経営の承認も下りない」――製造業の予兆保全は、この“あと一歩”で止まりがちです。 本ケーススタディは、機械の突発停止に悩む現場で、予兆保全を阻む3つの課題――１.繁忙期の突発停止による機会損失 2.整備士の高齢化と診断ノウハウの属人化 3.データ基盤がなくPoCが止まる壁―― を、4ステップ（センサー整備→データ統合→“勘”の資産化→本番運用）で乗り越えた手順を公開します。 【こんな方におすすめです】 ・予知保全をしたいが、データ基盤の整備でつまずいている ・PoCは試したが精度が出ず、経営の承認が得られていない ・ベテラン整備士の退職で、ノウハウ継承に課題がある ・センサーデータはあるが、活用しきれていない

「センサーデータはあるのに、現場で使えない」「PoCを試したが精度が出ず、経営の承認も下りない」――設備保全は、この“あと一歩”で止まりがちです。 本ケーススタディは、高経年プラントで設備保全を阻む3つの課題である、1.老朽化による突発停止リスク 2.熟練保全員の退職と暗黙知の消失 3.データ基盤がなくPoCが止まる壁 を、Databricks Data Lakehouseを軸に4ステップ（記録のデジタル化→データ統合→“勘”の資産化→保全計画の自動化）で乗り越えた手順を公開します。 【こんな方におすすめです】 ・設備保全をしたいが、データ基盤の整備でつまずいている ・PoCで精度が出ず、経営の承認が得られていない ・熟練保全員の退職で、暗黙知の継承に課題がある ・センサーデータはあるが、活用しきれていない

「部門ごとにシステムが異なりデータが連携できない」「現場の勘と経験に依存している」とお悩みではありませんか？ 工場全体の最適化やスマート工場化を阻む大きな要因が、設計、生産、品質、在庫などの各部門でデータが分断される「サイロ化」です。 本資料では、Databricks公式パートナーであるNTPが、現場の「泥臭い課題」を紐解き、 AI活用や全体最適を見据えたデータ駆動基盤をいかに構築するかを分かりやすく解説しています。 【本資料の見どころ】 ■業務プロセス改革（BPR）によるワークフロー徹底分析 ■Data Hubを中心とした一気通貫のシステム開発モデル ■大手製造業におけるIT基盤構築の実績事例 データレイクハウスによる「AI-Ready」な標準化 絵に描いた餅ではない、 最前線の実態に即した「データのサイロ化チェック」でスマート工場への一歩を踏み出しませんか。