シーゲイトの継続的変革：AIがデータストレージ革新を加速

ナレッジ・グラフの推論機能を活用することで、組織は新しいデータ接続を外挿し、作成した新しい接続をすべて説明できます。 デジタル・トランスフォーメーションは大流行しており、ほとんどの場合その目標はデータを資産として扱うことです。場合によってはデータの収益化を意味し、他の場合はデータをより効率的に活用して洞察を導き、より良い意思決定をすることが目標です。しかし現実には、両方とも達成が難しいです。デジタル・トランスフォーメーションは、ますますハイブリッドで多様、変化し続けるデータから迅速なインサイトを求めますが、従来のデータ統合プラットフォームは今日の環境向けに設計されていません。その結果、組織はデ

インサイトから価値を引き出しやすくする方法があります。 長年、企業は『デジタル変革』のプレッシャーを感じてきましたが、多くの企業が操業を仮想環境に移すことを余儀なくされたこの未曾有の時期、そのプレッシャーはさらに増しています。新型コロナウイルスは多くの企業に焦点のシフト、既存タイムラインの再考、運営方法の再評価を強いました。この危機を最もよく乗り越えた企業は、ビジネスのデジタル化を優先していた企業、特に分析と自動化への投資を行っていた企業です。しかし、AIは依然として、業界横断的に多くのビジネス・リーダーにとってグレーゾーンのままです。新たなノーマルへシフトする中で、データと分析を問題解決によ

2019年もかなり進み、効率チェックの時期です。まだ作業指示書とメンテナンスアクティビティを手動またはスプレッドシートで追跡していませんか？もしそうなら、あなただけではありません。私たちが調査した施設とメンテナンスプロフェッショナルのほぼ80%が、勤務先企業で作業指示書、メンテナンスリクエスト、予防保全を追跡するためにスプレッドシートまたは全く何も使用していません。ニュースフラッシュ：これらの方法を使うことは、あなたの部門と勤務先企業に莫大な金額の損失を与えています。 研究によると、スプレッドシートの88%以上にミスが含まれており、企業に数百万ドルの損失をもたらしています。 始めたばかりの小規

持っているものを活かし、次に起こることを具現化する Manufacturing USA研究所ディレクター評議会議長として、私は米国先進製造のトレンドについてよく質問を受けます。そんな時、できるだけ広く先進製造を捉え、大多数のメーカーに恩恵をもたらし得る技術、そして米国製造セクター全体に恩恵をもたらし得る技術を考えます。 ロボティクスによる自動化や、無数の応用を持つ積層造形など、大多数のメーカーに恩恵をもたらし得る技術があることは疑いありません。しかし、全てのメーカーに共通するものが1つあります：データです。 しかも、データは「インダストリー4.0」であれ、産業規模でのモノづくりを永遠に変える一