Excelは悪くない、酷使が悪い──『秘伝のタレ化』したマクロ...
Excelは最高の作業台であって、工場の頭脳ではありません。
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工場DX
工場はクラウド一択で回らない──『空白のエッジ層』を、誰が埋め...
Edgecrossが去ったいま、エッジ層の主役は誰が担うのかという問いだけが残りました。
工場の神経はPLCに宿る──レガシー設備を活かす最短ルートはP...
後付けセンサを増やす前に、装置の頭脳であるPLCの中身をもう一度覗いてみませんか。
DXが止まる本当の犯人は「ピース不足」──責任者とエンジニアの...
DXを止めているのはAIでも予算でもなく、責任者とエンジニアの間に落ちる小さな部品の不在です。
SFI開発記＃13 生成AIが伸びても、SFIが“旧来の解析”...
生成AIが進化しても、製造業で旧来解析が必要な理由を、再現性・速度・説明責任の観点からわかりやすく解説します。
SFI開発記＃09 大量のデータを最速で処理する仕組みが欲しい...
大量の製造データを、特別な高性能PCなしで高速処理する仕組みづくりの裏側を紹介します。
SFI開発記＃04 データの前処理に8割の工数を使っている!?
製造業のデータ解析では、分析より前処理に多くの時間がかかります。その壁と重要性をわかりやすく解説します。
SFI開発記＃03 データ解析の何に時間がかかっているか？ 障...
製造業のデータ解析が進まない理由を、自力・市販ツール・外部依頼の3つの壁から整理して解説します。
SFI開発記＃01 製造業向けのデータサイエンティストは一人も...
製造業で進まないデータ活用。その背景にある人材不足と構造課題、現場で使える解析ツール開発の原点を語ります。