製造業のためのSNOWFLAKE
IoTとAIを通じてイノベーションを推進し、サプライチェーンの効率性を最大化し、工場の生産性を高め、データを利用して製造品質を向上させます。
現在の製造業者は、製造業務の自動化に投資すると同時に、先進技術による生産性の向上とコスト削減にも重点を置いています。
Snowflakeのデータクラウドは、サプライチェーンの最適化、製造品質と効率性、製造の自動化、ロボティクスおよびIoTイニシアチブに必要な性能、拡張性ならびにデータシェアリング機能を提供します。
エンドツーエンドのサプライチェーンの効率化
サプライチェーンをグローバルな規模でリアルタイムで把握しながら、ローカルのデータも活用し、情報に関する複雑な要件に対応します。パートナーとの安全なデータシェアリングにより、既存のデータセットを強化し、従来の社内サプライチェーンマネジメント（SCM）システムをはるかに上回るインサイトを獲得します。
製品の品質と製造業務の向上
SCMシステム、ERPプラットフォーム、受注処理システム、モノのインターネット（IoT）デバイスにまたがって存在するデータサイロを解消し、製造プロセスを完全に可視化します。包括的な最新データによって機械学習とAIを強化し、製品の品質向上を実現します。
オートメーションとIoTイノベーションの推進
データハブ、データレイクのほか、データアプリケーションやIoT、その他多くのユースケースの基盤となる単一のプラットフォームで、イノベーションを実現し、すばやくモダナイズします。データサイエンス向けのSnowflakeのデータクラウドを利用すると、データの不必要な再プラットフォーム化や移行を回避することができます。
サプライチェーン全体の効率性の向上
ツール、部品、出荷、在庫をリアルタイムで追跡するデータを活用することでサプライチェーン全体の透明性を高め、ボトルネック、中断、遅延を削減します。
製造の品質の向上とスピードアップ
製造業務に適切なリソースを割り当てることで、コストのかかる製造ギャップの特定、省エネおよび有用廃棄物の削減、包括的なリアルタイムデータによるスループットと重要なプロセスに関するインサイトの獲得を実現します。
グローバルサプライチェーンの回復力の強化
回帰分析、データモデリング、線形・非線形の最適化のための高度なアナリティクスを活用し、エンドツーエンドのほぼ瞬時のデータを用いてグローバルサプライチェーンのリスクを軽減します。
デジタルトランスフォーメーションの推進によるカスタマーエクスペリエンスの改善
顧客をあらゆる角度から把握することで、顧客が車を調査、購入、および維持管理する方法を大幅に変革します。
データサイロの解消とサプライチェーンの最適化
高度なデータアナリティクスにより、サプライヤーのパフォーマンスの最適化、輸送と物流の効率化、在庫および保管コストの削減、在庫レベルの最適化を実現します。
リソース
AI/MLおよび自動化の実現に向けてSnowflakeの利用を開始する方法
機械学習のライブラリやフレームワークは、急速に進化しています。データサイエンス向けのSnowflakeのデータクラウドを利用すると、データの不必要な再プラットフォーム化や移行を回避することができます。