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
- 継続的なリアルタイム分析
- 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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