「億単位の予算を投じて生産管理システムを導入したものの、現場では結局Excelでスケジュールを作り直している……」

貴社でこのような“IT投資の形骸化”は起きていませんか？

汎用的なパッケージシステムが提唱する「標準化（ベストプラクティス）」に現場の業務を無理やり合わせようとすると、日本企業特有の強みである「職人技」や「現場の柔軟な対応力」を削ぎ落としてしまうリスクがあります。

業務を効率化するはずのシステムが、かえって「二重管理」という新たな負荷を生んでしまう――。

この「製造業DXの罠」を突破する鍵が、既存資産（ERPや旧設備）を活かしながら熟練者の頭の中（暗黙知）を数式化する「数理最適（疑似量子計算）」です。

ご紹介するホワイトペーパーでは、一般的なAI（機械学習）と数理最適の決定的な違いや、失敗のリスクを最小限に抑える「アジャイル型DX」の進め方をわかりやすく解説しています。

🎯こんな方におすすめ

・「他社の失敗事例」や「リアルな解決策」などをよく検索する方

・抽象的な理想論よりも「自社の複雑な制約（人員、段取り替え）にどう対応できるか」という具体性を好む方

・全社DXのミッションを背負っている方

📝ホワイトペーパーから得られる気付き

・パッケージシステムに「業務を合わせる」アプローチが失敗する理由

・需要予測の「AI」では解決できない、複雑な生産計画のパズルを解く技術

・ベテラン頼みの属人化から脱却し、数分で現場が動ける最適計画を自動出力する手法

🏢データフォーシーズとは

D4cグループは2005年の創業以来、「ビジネスを加速する」ことを使命としてクライアント企業を支援する、データ解析のスペシャリスト集団です。

データに科学的な分析と洞察のメスを入れることでデータサイエンティストらによる効果的な企業経営の実現を支援しています。

https://www.data4cs.co.jp/

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