ホワイトペーパー– category –

レガシー刷新はなぜ予算オーバーとROI遅延に陥るのか。従来の「作って直す」開発では手戻りが膨らみ、投資効果が見えにくくなります。本資料では、AIによる手戻りゼロの設計と段階的導入により、ROIを早期に実現する次世代ロードマップを解説します。

AI導入後の「現場での形骸化」を防ぐ鍵は、数学的最適解と現場の納得感の融合にあります 。本書では、AIの思考プロセスを可視化する「説明可能な設計」や、当事者意識を醸成するUXアプローチを解説 。現場の手修正をシステムの進化へと繋げ、投資をサンクコスト化させない次世代の運用指針を提示します 。

AIによりシステムは「安く・早く」作れる時代になりました。しかし設計を誤れば、負債を高速で量産するだけです。本資料では、サプライチェーンにおける設計力の重要性と、AI時代に求められるパートナー選定の考え方を解説します。

「システムを新しくしたのに利益が出ない」その原因は、受注・倉庫・配車の各部門でデータが断絶している「継ぎ目」にあります 。本資料では、AIを柔軟な「ハブ」として活用し、データの粒度や揺らぎを瞬時に解消する方法を解説 。膨大なコストをかけず、短期でキャッシュを回収する新時代のDX戦略を提示します 。

巨額投資したシステムが、なぜ稼働初日に現場で使われなくなるのか。背景には「例外処理」を設計に落とし込めない構造的課題があります。本資料では、AI時代における新たな落とし穴と、現場・業務・システムを一体で捉える刷新の考え方を解説します。

既存システムの限界が顕在化する中、単なるリプレイスやパッケージ導入ではDXは実現しません。本コラムでは、後発企業がシステム刷新をチャンスに変え、物流DXのリーダーへ躍進するためのアプローチを解説します。

現代の市場環境が絶えず変動する中で、製造・物流拠点にはレイアウト変更へ迅速かつ柔軟に対応する能力、すなわち「Agility (柔軟性)」が求められる傾向にあります。

現在、日本の物流・製造業界では、「2024年問題」に関連するドライバーの労働時間規制の強化や、社会的な労働力不足といった課題に直面しています。このような状況下において、深夜帯のオペレーションの維持が、今後の事業継続を考える上でのひとつの課題になりつつあると考えられます。

物流センターや製造現場における人手不足への対応やデジタルトランスフォーメーション (DX) の一環として、AGV（無人搬送車）やAMR（自律搬送ロボット）の導入が進んでおります。