製造業でよくあるデータとプロセスの課題
データがシステムごとに分散し、プロセスが手作業の連携に依存すると、課題は単一システムだけに起因することは少ないです。
データの分散
ERP・Excel・部門データが個別管理され、同一データが異なるシステムに存在し、一貫性を保ちにくい。
プロセスの断絶
受注・生産・購買・在庫が分散管理され、部門間作業は手作業の伝達と追跡に依存。
既存システムの制約
既存の鼎新 ERP やレガシーアーキテクチャに制約され、新しい管理ニーズを拡張しにくい。
デジタルプロセスを段階的に構築
既存システムから出発し、最も改善が必要なプロセスとデータを特定し、検証・統合・拡張を段階的に進めます。
既存システムとデータの棚卸し
ERP・Excel・データベース・現場データを棚卸しし、データ源・プロセス関係・統合ニーズを整理し、継続可能な既存システムを維持します。
PoC で導入方向を検証
明確なプロセスや部門ニーズから始め、PoC で実際の利用シーンと実現可能性を素早く検証し、結果に基づいて段階的に拡大します。
AI の実装と活用
データ構造とプロセスが安定した後、検索・要約・異常分析・予測など実際の業務シーンに AI を導入します。
製造業のデータ統合とプロセス管理
顧客・受注・製品・在庫・生産データを連携し、分散した情報を実際のワークフローに統合します。
Customer 360
製造業 CRM 管理
顧客・見積・受注・サービスデータを統合し、営業と顧客情報の一元管理を実現します。
CRM · SalesERP↻第三方
平台動態看板
鼎新 ERP/既存データ連携
分散したシステムデータを統合し、サードパーティプラットフォームに同期して受注進捗と生産状況を一元把握します。
ERP · Integration初始發行V1.1
替代料件V2.0
現行版本
BOM と製品データ管理
多階層 BOM と製品バージョンを管理し、受注・在庫・購買データと連携して手作業照合を削減します。
BOM · PLMC 料件即將低於安全庫存
在庫と資材管理
在庫・資材・倉庫データを統合し、在庫状態・安全在庫・資材需要を把握します。
Inventory · WMS報工と生産管理(MES)
タブレットと QR コードで着手・一時停止・完了・数量を記録し、現場データをリアルタイム同期してライン進捗を把握します。
MES · Shop FloorIoT とハードウェアデータ統合
機械・センサー・スキャナーデータを統合し、現場データを統一管理インターフェースに戻します。
IoT · Hardware私たちの統合能力
企業の既存システムとデータから出発し、ソフトウェア・プロセス・現場機器を統合して持続可能なデータ環境を構築します。
多様なデータ統合
ERP・Excel・CSV・API・データベース・ハードウェアなど異なるデータ源を整理・構造化し、一貫したデータ基盤を構築します。
AI の実装
データ整理・モデル選定からワークフロー導入まで、製造業の検索・分析・予測など実際のシーンに AI を適用します。
PoC による迅速な検証
実際のニーズに基づき段階的 PoC を計画し、プロセスとアプリケーションの実現可能性を先に検証してから導入範囲を決定します。
ソフト・ハードウェアデータ統合
機械・センサー・現場機器データを統合し、ローコードツールでデータ回収と管理フローを構築して開発負担を軽減します。
導入前によくある質問
すでに鼎新 ERP を使っていますが、システムを再構築する必要がありますか?
必ずしもそうではありません。既存の鼎新 ERP を維持し、必要なデータを連携または移行してサードパーティプラットフォームで新しい管理とデータ活用を拡張できます。
ERP・Excel・他システムのデータは統合できますか?
はい。データ源と形式に応じて整理・連携し、ERP・Excel・データベース・API などを統合して一貫したデータ環境を構築します。
製造業 CRM はどのような管理課題を解決できますか?
顧客・見積・受注・サービス記録を一元管理し、Excel やチャットに分散したデータを減らし、部門間の情報把握を向上させます。
BOM・在庫・生産データは連携管理できますか?
はい。企業のプロセスに合わせて BOM・在庫・購買・生産データを連携し、手作業照合を減らして関連情報を一元管理できます。
MES 報工システムは現場プロセスに合わせて調整できますか?
はい。実際の作業に合わせて報工フローを設計し、タブレット・QR コードなどで着手・一時停止・完了・数量を記録できます。
API のない旧式機械でも IoT データ統合は可能ですか?
機器インターフェースとデータ取得方法によります。既存設備条件から出発し、適切なデータ取得と統合方式を計画します。
製造業 AI はどのプロセスから始められますか?
データ検索・レポート要約・異常分析・在庫予測などのシーンから始め、企業の既存データと実際のニーズに応じて段階的に導入することをお勧めします。
PoC 検証には通常どのくらいかかりますか?
要件範囲・データ源・統合の複雑さによります。多くの PoC は 2–6 週間で第一段階の検証を完了します。単一プロセスやシーンに焦点を当て、実現可能性を確認してから次の導入を計画します。
ERP・CRM・BOM、
どこから始めるべきかわからない?
データがどのシステムに分散していても、既存 ERP をどれだけ使っていても、まず現行プロセスとデータ状況の棚卸しから始められます。実際のニーズに応じて、適切な統合方向と PoC の起点を整理します。
メール: ai@double-wise.com