Packaging printing

おはようございます！ 「今更聞けないデジタルトランスフォーメーション」、ハイデルベルグ本社のホームページで発表されている印刷業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するホワイトペーパー「デジタライザーション」の内容をご紹介するシリーズ。今日は、最終回です。”印刷会社のデジタライゼーション戦略”について、今日は、ロードマップの計画と責任の定義、スタッフの関与、そして、結論です。それでは、どうぞ！ 5....

おはようございます！ 「今更聞けないデジタルトランスフォーメーション」の8回目。ハイデルベルグ本社のホームページで発表されている印刷業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するホワイトペーパー「デジタライザーション」の内容をご紹介するシリーズです。今回から、いよいよ”印刷会社のデジタライゼーション戦略”について。それでは、どうぞ！ 印刷会社のデジタライゼーション戦略 多くの印刷会社がデジタライゼーションへの取り組みで大きな進歩を遂げている一方で、特に小規模の企業は依然として、実行可能なデジタライゼーション戦略を見つけ出し、それを実行するのに苦労しています。また、それらの企業が直面する課題はそれぞれ異なります。通常、遅れをとっている企業が直面する課題は、時代遅れのテクノロジーを置き換え、まだアナログであるプロセスを近代化することによって、基本的なデジタライゼーションのギャップを埋めることです。他の企業は何年もの間、関連する技術に投資してきましたが、その適応に苦労しています。また、最新の技術と革新的なビジネスモデルを持っているにもかかわらず、実行可能な運用モデルを見つけることができない企業もあります。これらのいくつかの例だけでも、万能のデジタライゼーション戦略はあり得ないことがわかります。 各企業は、その強みと目標に基づいて独自の方法を見つける必要があります。多くの場合、何が可能で理にかなっているかを確立する最善の方法は、実績のある業界経験を持つ外部の専門家を招聘することです。しかし、新しい、もしくは変更されたデジタル組織が最初に少しずつ、そしてポイントごとに形作られるとしても、最初から全体的な戦略を目指すことが不可欠です。デジタライゼーションは、管理しやすいプロジェクトと定義されたサブ目標から始めて、必要な費用とリソースを制限する必要があります。 このアプローチは、継続的な運用に対するリスクを排除すると同時に、経営陣や他のスタッフの間での受け入れを促進します。単一の画期的なソリューションによって達成されるのではなく、さまざまなソリューションの調整された相互作用に基づいて成功した変革が行われます。もうひとつの重要な考慮事項は、デジタル化の可能性を最大限に引き出すために、まずリーンプロセスを実装する必要があるということです。これらの前提条件が満たされれば、デジタル化の成功を妨げるものは何もありません。以下の手順は、必要な戦略を策定するための大まかなガイドとして役立ちます。 （続く） 今更聞けないデジタルトランスフォーメーション...

おはようございます！ 「今更聞けないデジタルトランスフォーメーション」の7回目。ハイデルベルグ本社のホームページで発表されている印刷業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するホワイトペーパー「デジタライザーション」の内容をご紹介するシリーズです。DXにおいて鍵となるテクノロジーについて、今日は、ロボティックスとプラットフォームエコノミー、...

あけましておめでとうございます！ 本年、２０２３年もハイデルベルグ・ジャパンのJ-Connect、よろしくお願いします。 さて２０２３年最初のJ-Connectは、「今更聞けないデジタルトランスフォーメーション」の５回目。ハイデルベルグ本社のホームページで発表されている印刷業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するホワイトペーパー「デジタライザーション」の内容をご紹介するシリーズです。DXにおいて鍵となるテクノロジーについて、今日は、モノのインターネット、つまり、IoT...

「今更聞けないデジタルトランスフォーメーション」の３回目。ハイデルベルグ本社のホームページで発表されている印刷業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するホワイトペーパー「デジタライザーション」の内容をご紹介するシリーズです。今回からは、DXにおいて鍵となるテクノロジーについて、ひとつひとつ解説します。どうぞ！ AI（人工知能） 人工知能(AI)は、データがパターンや相関関係を認識するようにソフトウェアや機械を「訓練（トレーニング）」するデジタルアプリケーションの総称です。この「訓練（トレーニング）」が徹底すればするほど、AIのその後の意思決定と問題解決はより効果的になります。AIの現在の限界を示す典型的なアプリケーションのひとつが、機械学習(ML).の助けを借りて実現している自動運転です。何百万もの画像形式のトレーニングデータにより、人工知能はさまざまなセンサーのおかげで交通標識やその他の道路利用者を認識し、これに基づいて車両の運転方法をリアルタイムで調整できます。ナビゲーションデータとジオデータも予測自動運転に考慮されます。生産においては、大量のデータが収集される機械やMIS、CRM、ERPシステムといった場所でAIがますます使用されています。 印刷会社は、例えばAIを利用して、不良を検出し、ヤレ紙を排出したり、ハイデルベルクのパフォーマンスアドバイザーテクノロジー(PAT)のように、プロセスの最適化、売上予測の作成、在庫レベルの最小化などを行っています。しかし、AIはセールスやマーケティングにおいても大きな可能性を秘めています。たとえば、AIベースの標準ツールは、業界のトレンドを分析し、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実行したり、対策を実施して、可能な限り最高の顧客体験を実現するのにも役立ちます。AIは、デジタルビジネスモデル全体を通じて、複雑なエンドツーエンドのプロセスを自動化するための重要なテクノロジーです。ほとんどのAI...