製造業向けソリューション

製造業のデジタル変革を加速するDevOpsソリューション

レガシーシステムの課題を解決し、Industry 4.0時代の競争力強化を実現します。生産効率向上、品質管理強化、コスト削減を統合的にサポートします。

50-70%
開発効率向上
30-50%
運用コスト削減
80%+
品質向上

製造業が直面する課題

レガシーシステムの限界

  • 古いシステムによる開発・保守コストの増大
  • 新技術導入の困難性とベンダーロックイン
  • システム間連携の複雑化と属人化
  • セキュリティリスクとコンプライアンス対応の負担

デジタル化の遅れ

  • 手作業中心の業務プロセスと非効率性
  • データ活用の限界とリアルタイム分析の不足
  • 競合他社との技術格差拡大
  • DX人材不足と社内スキルギャップ

Deployの製造業向けソリューション

1 レガシーシステムモダナイゼーション

実績事例：大手自動車部品メーカー A社

技術: マイクロサービス化、コンテナ技術、API連携

課題
  • 30年稼働の基幹システムの老朽化
  • 新システム導入時の業務停止リスク
  • 既存データの移行とシステム統合
解決策
  • 段階的マイクロサービス化による無停止移行
  • API Gatewayによる安全なシステム連携
  • データレプリケーションによるゼロダウンタイム移行
成果
システム開発効率 60%向上
運用コスト 40%削減
新機能リリース期間 75%短縮

2 CI/CD パイプライン構築

実績事例：電機メーカー B社

技術: GitLab CI/CD、Docker、Kubernetes

課題
  • 製品ソフトウェアのリリース工数増大
  • 品質管理プロセスの属人化
  • 複数拠点での開発統制の困難
解決策
  • 自動ビルド・テスト・デプロイパイプライン構築
  • 品質ゲートの自動化とコード品質管理
  • グローバル開発チームの統合環境整備
成果
リリース工数 70%削減
バグ検出率 85%向上
開発生産性 50%向上

3 IoT・予知保全システム

実績事例：化学プラントメーカー C社

技術: AWS IoT、機械学習、リアルタイム分析

課題
  • 設備故障による予期しない生産停止
  • 保全作業の計画性不足とコスト増
  • 設備データの活用不足
解決策
  • IoTセンサーによるリアルタイム設備監視
  • 機械学習による故障予測システム
  • 予知保全スケジュール最適化
対応範囲
  • 全工場200台の生産設備監視
  • 24時間365日のリアルタイム分析
  • 故障予測精度90%以上を実現
成果
予期しない停止 90%削減
保全コスト 35%削減
設備稼働率 15%向上

その他のソリューション

セキュリティ強化

製造業特有のセキュリティリスクに対応

  • OT（制御技術）セキュリティ対策
  • サプライチェーンセキュリティ
  • サイバー攻撃対応体制構築
  • コンプライアンス対応支援

データ活用基盤

製造データの統合と活用促進

  • データレイク・データウェアハウス構築
  • リアルタイム分析基盤整備
  • BIツール導入と可視化
  • データサイエンス支援

導入プロセス

Phase 1: 現状分析・設計

  • 既存システム・業務プロセス分析
  • セキュリティ・コンプライアンス要件整理
  • アーキテクチャ設計・移行計画策定
  • ROI試算・効果測定指標設定

Phase 2: 基盤構築・検証

  • クラウド・オンプレ基盤構築
  • CI/CDパイプライン整備
  • セキュリティ対策実装
  • パイロット環境での検証・調整

Phase 3: 本格運用・拡張

  • 本番環境への段階的移行
  • 運用監視体制確立
  • 社内人材育成・技術移転
  • 継続的改善・機能拡張

投資対効果

典型的なROI実績

50-70%

開発効率向上

30-50%

運用コスト削減

80%+

品質向上

長期的効果

市場投入時間の大幅短縮
製品品質の継続的向上
運用コストの持続的削減
セキュリティリスクの最小化
データドリブン経営の実現
競争力強化と市場シェア拡大

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