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製造解析

顧客のニーズに応える製造戦略を実現

社内外のデータの自動分析により、需要に影響をおよぼす、製品、チャネル、その他の要因に関する顧客のニーズの把握と、実用性の高いインサイトの獲得が可能になり、製造業における飛躍的なビジネス成果の創出が実現します。

アナリティック・プロセス・オートメーション (APA) で製造の成果を向上

顧客のニーズに応えるモノづくりと生産・供給量の実現には、自動分析が欠かせません。今日大きな成功を収める製造業者の多くが、Alteryx を活用して予測の精度、在庫管理、機器の稼働率などを改善しています。

  • 需要予測: 在庫率を改善し、在庫不足を回避
  • 在庫最適化: 顧客の消費行動を明確に把握し、競争力のあるサプライチェーンを運営
  • 予知保全: 予期されるダウンタイムを事前に特定して対処

サプライチェーンスターターキット


分析プロセスの自動化

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データ準備およびブレンディング

オンプレミスや外部のデータソースの準備、ブレンド、統合を自動化します。
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高度な分析

予測モデルや処方的分析モデルで将来の見通しやトレンドを特定し、ビジネスのさまざまな難題を解決に導きます。
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予測モデルの実行

R 言語 や Python のスキルに関係なく、誰もが予測モデルを実行できます。 
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イベントトリガー

予測モデルと処方的分析モデルにより、出荷、材料調達、販売などのイベントを自動的にトリガーします。 
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分析アプリ

分析プロセスをアプリ化し、独自のデータセットやインプットを用いて容易に分析を実行できます。

データをブレイクスルーに変える

APA は、短期間での投資回収、コストカットが可能な領域の特定、業務効率の改善、チームのスキルアップを実現します。

19 億杯分のレポート

Alteryx で、多様な形式のデータセットを取り込み、準備・ブレンドしてレポーティングを自動化する方法をご覧ください。

違いを見る

数百万ドルのコスト削減

時間の節約からコストのかかるソフトウェアの排除まで、Alteryx がコスト削減と収益増加にどのように役立つのかをご覧ください。  

ROI を試算

インサイトをわずか数分で

レポーティングの自動化により、全員の足並みを揃え、全社的な方向性を定め、同じ顧客ターゲットや目標を設定できるようになります。 

詳細を見る

Alteryx Server では全タスクをスケジュール設定して自動実行できるため、4 人で行っていた作業を 1 人で楽にこなすことができるようになりました。

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Introducing Alteryx Machine Learning

Introduction to Alteryx Machine Learning

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Principal Components: Abhishek Gupta on Actionable AI Ethics

Abhishek Gupta, author of the forthcoming book Actionable AI Ethics, discusses how to move from discussing AI ethics in the abstract to putting them into practice.

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