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生産や流通のプロセスを一元管理！システム導入やアウトソースで課題を解決します
国際物流でよくある課題が、物流過程がわかりづらくなることです。 輸出・輸入には多くの企業や組織が関わるので手続きが増え、 やり取りの細部までを把握するのは難しくなります。 物流過程がブラックボックス化しているために、コスト分析が なかなか進まず、どの工程のコストを削減していいのか わかりにくくなってしまいます。 このような課題を解決するために役立つのが、生産や流通のプロセスを 一元管理し、サプライチェーン全体での情報共有を行うSCMとCPFRです。 【課題】 ■物流過程のブラックボックス化 ・海外（現地）の企業とのやり取りが複雑 ・物流コストの分析が困難 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
製造・運用フェーズにおけるAI技術導入支援！データ収集による品質管理に大変有用です
当社は、IoTアプリの開発と並行してAIデータ基盤を構築・蓄積し、 人工知能でサプライチェーンでの各種予測や予知保全、品質管理に 適用できるソリューションを提供します。 CAE技術の適用範囲はこれまでは基本設計、詳細設計、実験の 企画・設計フェーズのみが一般的。この後工程となる製造フェーズ （生産、出荷）と運用フェーズにもAI技術導入ための支援いたします。 設備機器トラブルの原因究明の時間短縮、故障の事前察知、製品出荷後の データ収集による品質管理に大変有用です。 【特長】 ■製造フェーズ（生産、出荷）と運用フェーズにもAI技術導入ための支援 ■設備機器トラブルの原因究明の時間短縮、故障の事前察知、製品出荷後の データ収集による品質管理に大変有用 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
過剰在庫を防ぎ、好適在庫を維持するのは困難！情報の可視化が課題解決の糸口！
国際物流では在庫管理が難しいでしょう。リードタイムが長く、輸送中の アクシデントなども想定して余剰在庫を抱えてしまいがちです。 しかし、在庫を余分に抱えれば在庫負担は増します。過剰在庫を防ぎ、 好適在庫を維持するのは難しく、現場担当者の属人化の原因にもなるのです。 こうした在庫管理の難しさが課題となっています。 このような課題を解決するために役立つのが、生産や流通のプロセスを 一元管理し、サプライチェーン全体での情報共有を行うSCMとCPFRです。 【課題】 ■在庫の余剰化 ・リードタイムが長い ・アクシデント発生による損失 ・欠品のリスクを回避するための在庫 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
