IoT・生産管理・効率化システムAI活用・クラウドサービス

ArU-code x kintone連携サービス WOM-02

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得意な分野・カテゴリー

物流ライン

製品説明・スペック紹介

サイボウズ株式会社が提供するクラウド業務アプリ構築サービス「kintone」と新しい2次元コード「ArU-code」を連携できるサービスです。

■低コストでスピーディな現場業務のシステム化を実現
業務に必要な機能(メニュー)を選択していただくサービス提供方法です。

■サービスメニュー一覧
・モノ探し
・紐づけ
・入荷管理 (リリース予定)
・出荷管理(リリース予定)
・在庫管理(リリース予定)
・棚卸 (リリース予定)
・・・など

■モノ探しメニュー:探索作業の効率化
kintoneに登録されたアイテムから探したいアイテムを選択すると、アプリ(iOS端末)が対象アイテムを瞬時に特定することができます。kintoneからアルコード付きラベルや指示書の発行・印刷が可能で、探索にかかっていた手間と時間を大幅に削減することができます。

取り扱い企業

企業名
ワム・システム・デザイン株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒556-0011 大阪府大阪市浪速区難波中1-13-17ナンバ辻本ビル2F
電話
06-4396-5561
FAX
06-4396-5581
Webサイト
サービス提供エリア
北海道・東北
北海道、青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県
関東
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県、群馬県、栃木県
東海
愛知県、静岡県、岐阜県、三重県
北陸・甲信越
山梨県、新潟県、富山県、石川県、福井県、長野県
関西
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県、和歌山県
中国・四国
鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県
九州・沖縄
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県

製品詳細確認・カタログ無料ダウンロード可能

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NAVINECTクラウド 在庫管理

在庫の数量・所在管理/棚卸作業のデジタル化 ■NAVINECTクラウドとは? NAVINECTは凸版印刷が提供する製造業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を 支援するサービスです。 最適化された1つのプラットフォームで製造業のDXに必要な要素を全て提供します。 NAVINECTクラウドはこれまで自社の製造現場で開発・実装・運用してきた 130もの アプリケーション群と、デジタル化のノウハウを基に、幅広いお客さまに導入できるよう汎用化した 「クラウド型製造DXサービス」です。 ■NAVINECTクラウド在庫管理 NAVINECTクラウドの「在庫管理」サービスは、製造業に特化した機能とRFID・QRコードの 活用で”入出荷管理” ”投入払出管理” ”棚卸管理” を効率化します。製品や半製品、原材料から 循環資材や治工具、部品など管理方法が異なるさまざまな資材に対応したアプリケーションを クラウドサービスとしてご提供します。 ■特徴 ・網羅性:多くの資材種類に対応した運用メニューを提供 ・活用性:現物だからこそ有効に管理できる参照機能を提供 ・応用性:複数拠点の一元管理やICタグ運用にも対応 在庫管理といっても用途は様々です。多くの資材種類を持つ工場運営に対応した業務メニューを提供します! 棚卸管理・滞留管理・期限管理・持出し管理A等、現物管理だからこそスピーディ、且つ確実に管理可能です! クラウドサービスだから複数拠点の管理も簡単に実現、登録作業を飛躍的に向上するICタグにも対応可能です!

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • HACCP対策
  • FSSC22000対策
  • 品質向上

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図面管理ツール CADDi DRAWER( キャディ ドロワー )

図面管理ツール CADDi DRAWER( キャディ ドロワー ) 【製品・技術・サービスの概要】 CADDi DRAWER( キャディ ドロワー )は独自の画像解析アルゴリズム(特許出願済)を搭載した図面データ活用クラウドです。 高精度の類似図面検索により、設計・調達・生産部門におけるコスト削減を実現します。 製造業における最重要データである図面データの活用を軸に、DXの実現を支援します。 【製品の特長】 特長① すばやく検索、参照可能 図面とその周辺データを必要なときに、スピーディに、最適な形で検索し参照できる 図面を自動解析・データ化することにより、図面の検索時間を 80% 削減 特長② 発注実績情報自動紐づけ 発注実績データをCSV等で一括登録すると、図面の属性値を キーとして図面と自動紐づけを行う機能。図面と合わせて発注価格とサプライヤーの情報をまとめて参照可能。 特長③ 類似図面で、原価低減 過去の図面や発注データの参照により、発注価格のブレを無くしてコストを削減 データ活用による最適発注により調達原価を 30% 削減 類似図面検索とは? 独自の画像解析アルゴリズム(特許出願中)による、形状が類似する図面を検索する機能。 形状の特徴から類似図面を登録図面全体から検出し表示します。

解決できる課題

  • 品質向上
  • 技術者育成
  • IoT、DXの活用
  • IoT・生産管理・効率化システム
  • AI活用・クラウドサービス

Perswell

最新アルゴリズムと外部データを活用した高精度なAI自動需要予測・SCMソリューション「Perswell」 <活用想定シーン> 自動発注 在庫管理 生産計画 配送効率化 ◎機械学習と外部データを活用!専任データサイエンティストによる高精度な需要予測で専門人材不足の問題を解消し、業務の最適化を実現 Perswellの専任データサイエンティストがモデル構築を行うため、社内に専門知識のある担当者がいなくても、各システムと連携して適性在庫量の数値をだす機械学習による需要予測モデルを利用することができます。 自身で複雑な予測モデルを構築する必要がなく、自社データに加えて天気・社会動向・重要イベントなどのさまざまな外部データを組み合わせた予測が可能です。 また一般的な需要予測では、過去の需要実績データのみを活用して予測を行う古典統計が広く使われていますが、Perswellは外部データを活用できる最新の機械学習アルゴリズムを活用した手法により、高い予測精度を実現します。 ◎AI自動需要予測による業務の最適化&効率化を提供するサービス Perswellは需要予測だけでなく、発注条件や在庫管理、生産計画に関する多くの制約条件を踏まえ、最適な発注量や生産量も予測します。 精度の高い需要予測により、自動発注も実現し、サプライチェーン全体の最適化を図ります。市場の変化に迅速に対応し、業務の効率化とともに、運営全体の質を高めることが期待できます。 ◎基幹システムとのSFTP連携により、サプライチェーンの各所で最適化を実現 基幹システムとのSFTPによる連携を通じて自動発注が可能になり、予測業務の自動化だけでなく在庫最適化・配送効率化・生産計画の最適化といったサプライチェーン全体の業務最適化も可能です。 市場動向や需要変化に迅速かつ適切に対応が期待でき、業務の効率化はもちろん、全体的な運営の質の向上も可能になると考えられます。 ・食品卸国分グループ本社様の「食品の需要予測」の導入事例インタビュー https://service.datafluct.com/case/kokubu ・全日食チェーン様の「物流業務、人員・配送最適化」への活用 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000158.000046062.html

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コスト削減
  • 自動化
  • IoT、DXの活用
  • IoT・生産管理・効率化システム
  • AI活用・クラウドサービス

植物の収量予測

事例概要 大手農業法人では、需要と供給のギャップからくる収益の不安定性に悩まされていました。 そこで、独自のAIを監視カメラに搭載し、対象物の色味を識別することによって、最適な収穫時期を割り出すシステムを導入しました。 今まで熟練の目に頼っていた収穫作業が、カメラ+AIによって平準化・効率化されたことで、収穫量が増加して需要に対応できるようになりました。 結果、収益性が改善されました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、需要と供給のギャップに悩まされている企業は少なくありません。また、他にも以下のような課題・お悩みを抱えています。 年間の収穫量は一定だが、価格が上下変動するため、収益性が安定しない 既設の農業ICTによるデータはあるが、データをうまく活用できていない 価格の変動データを取り込みたい 収穫作業の平準化を図りたい 収穫作業を行う人員配置の最適化を図りたい   今回導入したシステム 独自のAIを搭載した監視カメラを使い、以下の情報をもとに収穫時期を予測しました。 対象物の色味 過去の収穫量、出荷量のデータ 気象データ(気象庁から引用) これにより、収益の改善にくわえて、収穫作業の平準化・効率化が実現されました。   今後の展望 現在は、収穫時期の予測のみですが、今後価格の変動データも取り込むことによって、AIが最適な販売時期を算出します。 本システムと協働ロボットを組み合わせることにより、収穫作業の自動化・平準化を実現し、収益の向上だけでなく人件費削減を図ります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善
  • データ一元管理

解決できる課題

  • IoT、DXの活用
  • 見える化
  • 在庫管理
  • 棚卸し効率化