スマートファクトリー

スマートファクトリー
5問 • 2年前
  • a o
  • 通報

    問題一覧

  • 1

    @が力を発揮する領域のひとつであり、@をはじめとする最新の@を利用した工場、あるいは、生産設備を@化し、ネットワーク上で@をやりとりすることで@化している工場を指す(スマート工場とも呼ばれ、@の向上を目的とするものである)。

    IoT, IT, デジタル, データ, 効率, 生産性

  • 2

    「スマートファクトリーロードマップ」では、スマート化の目的を大きく、①@の向上、②@の削減、③@の向上、④製品化・量産化の期間@、⑤@不足・育成への対応、⑥新たな@の提供・提供価値の向上、⑦その他(@管理の強化)

    品質, コスト, 生産性, 短縮, 人材, 付加価値, リスク

  • 3

    レベル1(有益な情報を見極めて収集して状態を@し、得られた気付きを知見・ノウハウとして@できる)

    見える化, 蓄積

  • 4

    レベル2(膨大な情報を@・@し、目的に寄与する@の抽出や、事象のモデル化・@予測ができる)

    分析, 学習, 因子, 将来

  • 5

    レベル3(蓄積した知見・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な@・@ができる)

    判断, 実行

  • CIO/CDO/CDXO

    CIO/CDO/CDXO

    a o · 8問 · 2年前

    CIO/CDO/CDXO

    CIO/CDO/CDXO

    8問 • 2年前
    a o

    エグゼクティブサマリ

    エグゼクティブサマリ

    a o · 7問 · 2年前

    エグゼクティブサマリ

    エグゼクティブサマリ

    7問 • 2年前
    a o

    IT人材白書2020

    IT人材白書2020

    a o · 6問 · 2年前

    IT人材白書2020

    IT人材白書2020

    6問 • 2年前
    a o

    自動運転車

    自動運転車

    a o · 36問 · 2年前

    自動運転車

    自動運転車

    36問 • 2年前
    a o

    ビッグデータ

    ビッグデータ

    a o · 39問 · 2年前

    ビッグデータ

    ビッグデータ

    39問 • 2年前
    a o

    個人情報

    個人情報

    a o · 36問 · 2年前

    個人情報

    個人情報

    36問 • 2年前
    a o

    模擬試験

    模擬試験

    a o · 54問 · 2年前

    模擬試験

    模擬試験

    54問 • 2年前
    a o

    AI利活用ガイドライン

    AI利活用ガイドライン

    a o · 12問 · 2年前

    AI利活用ガイドライン

    AI利活用ガイドライン

    12問 • 2年前
    a o

    AI

    AI

    a o · 16問 · 2年前

    AI

    AI

    16問 • 2年前
    a o

    機械学習

    機械学習

    a o · 15問 · 2年前

    機械学習

    機械学習

    15問 • 2年前
    a o

    クラウド

    クラウド

    a o · 5問 · 2年前

    クラウド

    クラウド

    5問 • 2年前
    a o

    問題一覧

  • 1

    @が力を発揮する領域のひとつであり、@をはじめとする最新の@を利用した工場、あるいは、生産設備を@化し、ネットワーク上で@をやりとりすることで@化している工場を指す(スマート工場とも呼ばれ、@の向上を目的とするものである)。

    IoT, IT, デジタル, データ, 効率, 生産性

  • 2

    「スマートファクトリーロードマップ」では、スマート化の目的を大きく、①@の向上、②@の削減、③@の向上、④製品化・量産化の期間@、⑤@不足・育成への対応、⑥新たな@の提供・提供価値の向上、⑦その他(@管理の強化)

    品質, コスト, 生産性, 短縮, 人材, 付加価値, リスク

  • 3

    レベル1(有益な情報を見極めて収集して状態を@し、得られた気付きを知見・ノウハウとして@できる)

    見える化, 蓄積

  • 4

    レベル2(膨大な情報を@・@し、目的に寄与する@の抽出や、事象のモデル化・@予測ができる)

    分析, 学習, 因子, 将来

  • 5

    レベル3(蓄積した知見・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な@・@ができる)

    判断, 実行