【2026年最新】製造業DXの成功事例10選｜導入費用・期間・成功ポイントを解説
近年、製造業では人手不足や技術継承、生産性向上への対応が急務となっており、AIやIoT、デジタルツインなどを活用した「製造業DX」への注目が高まっています。
一方で、「何から始めればよいのか分からない」「他社はどのように成果を出しているのか知りたい」と感じている企業も少なくありません。
本記事では、製造業DXの成功事例10選を紹介するとともに、導入費用・期間の目安、DXを成功させるポイントをわかりやすく解説します。さらに、各事例から見えてくる製造業DXを成功させるためのポイントも解説します。自社のDX推進を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
製造業DXとは？意味と必要性をわかりやすく解説
まずは製造業DXの意味と、DXが求められる背景を確認しましょう。
そもそも製造業DXとは何か？
製造業DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、IoTやAI、データ基盤などのデジタル技術を活用し、業務プロセスやビジネスモデルを変革する取り組みです。
製造業DXの対象は、設計・生産準備などのエンジニアリングチェーンから、調達・生産・物流・保守といったサプライチェーンまで多岐にわたります。
重要なのは、個別業務をデジタル化するだけでなく、データを活用して業務プロセスや部門間連携を見直し、業務改善や新たな価値創出につなげることです。
「工場へのタブレット導入」や「AIによる外観検査」などは、DXを実現するための手段の一部です。単にデジタルツールを導入するだけではなく、継続的な業務改善や新たな価値の創出につなげることが、製造業DXを進めるうえで重要です。
製造業DXの重要性やメリット、現在の課題について詳しく知りたい方は、「【失敗しない】製造業DXとは？重要性やメリットや現状の課題をご紹介」もあわせてご覧ください。
製造業にDXが求められる背景
製造業DXが求められる背景には、人材不足や熟練技術者の引退、市場ニーズの多様化などがあります。ここでは、経済産業省「2026年版ものづくり白書」などをもとに、製造業でDXが必要とされる主な3つの理由を解説します。
① 技術継承
製造業では、熟練技術者の高齢化や世代交代が進むなか、長年培われた技能やノウハウを次世代へどう引き継ぐかが深刻な課題となっています。
出典：経済産業省「2026年版ものづくり白書」
経済産業省の調査によると、将来の技能継承に不安を感じる企業は全体の85.5%（「不安がある」23.7%、「やや不安がある」61.8%の合計）に達し、多くの企業が技能継承に不安を感じていることが分かります。
従来主流だったOJTによる教育は、人手不足や若手社員の減少により、指導時間の確保が難しくなっています。熟練者の勘やコツが属人化すると、技能を標準化して次世代へ引き継ぐことが難しくなる可能性があります。
こうした課題に対し、デジタル手順書や動画マニュアル、AIを活用して技能を可視化・標準化するDXの取り組みが進んでいます。
② 人材不足
少子高齢化を背景に、製造業では現場の労働力確保が課題となっています。2026年第1四半期の従業員数過不足DIは「－19.6」となっており、を記録しており、ものづくり白書でも就業者数の減少傾向や中小企業を中心に人材確保が難しい状況が指摘されています。
人材不足が続けば、一人あたりの業務負担が増加し、生産性や業務品質に影響する可能性があります。こうした人材不足への対応策の一つとして、AIやIoT、自動化設備などを活用し、業務効率化や省力化を進める取り組みが行われています。
③ 市場変化への対応
近年の製造業では、国際情勢や産業政策、AIなどの技術革新によって、事業環境が大きく変化しています。ものづくり白書においても、国際情勢の変動や産業政策の転換、AI技術の急激な発展により、事業環境の不確実性が一層高まっていることが指摘されています。
こうした変化の大きい環境では、経験や勘だけでなく、データに基づいて意思決定することが求められます。市場動向や工場内の生産状況をリアルタイムで把握し、生産計画や在庫管理を柔軟に見直すためにも、データを活用して状況を可視化し、迅速な判断につなげることが重要です。
製造業DXの成功事例10選
製造業界におけるDXの取り組み事例として、以下の10事例が挙げられます。
トヨタ自動車株式会社
トヨタ自動車は、個別業務のデジタル化で成果を上げてきた一方で、現場データを迅速に技術開発へフィードバックすることや車両ビッグデータの活用において、さらなる進化が求められていました。
そこで同社は、現場の技能とデジタル技術を融合させる先進的な取り組みを推進しています。例えば貞宝工場では、設計段階から3Dモデルを活用するデジタルツインによって、設計から生産開始までのリードタイムを半分に短縮しました。さらに、既存設備の3D化や双方向型の改善により生産性3倍、改善リードタイム3分の1を実現しています。
他にも、明知工場でのギガキャストにおいて金型交換のリードタイムを約20分に短縮するなど、長年培ってきたトヨタ生産方式の思想や現場力をベースにデジタル革新技術を掛け合わせることで、生産性の向上につなげています。
出典： https://global.toyota/jp/newsroom/corporate/39758393.html
キリンビール株式会社
キリンビールでは、多様化するビール類のニーズに応えるため、複雑な条件を勘案して行われる醸造工程の「濾過計画業務」に課題を抱えていました。従来はこの計画立案が熟練技術者の豊富な知見や経験に依存しており、作業に多大な時間がかかるとともに、技術継承が難しい業務となっていました。
そこで同社は、NTTデータと共同でAIを活用した濾過計画の自動化システムを開発し、段階的な検証を経て全9工場への本格展開を実現しました。熟練者へのヒアリングをもとに設備や製造体制の制約条件をプログラミング技術で標準化したことで、成果につなげています。
その結果、熟練者でも1回あたり最大約6.5時間かかっていた計画立案業務を最短55分まで短縮し、全9工場で年間3,000時間以上の時間創出に成功しました。創出した時間は、さらなる品質向上や熟練者からの技術伝承、若手育成に活用されています。
出典： https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2021/1011_01.html
ダイキン工業株式会社
ダイキン工業では、国内外の生産拠点における統一的な品質確保や人材育成を進める中、空調機の製造に欠かせない「ろう付け」などの基幹技能において、熟練者の技術を次世代へどう継承していくかが長年の課題となっていました。
そこで同社は、日立製作所との協創により、IoTプラットフォーム「Lumada」などの技術を活用した「ろう付け技能訓練支援システム」を構築しました。熟練技術者と訓練者の手先の動きやトーチの角度、母材の温度変化などをカメラやセンサーで時系列に収集・数値化することで、暗黙知だった技能の形式知化を実現しています。
このシステム導入により、訓練者は熟練者の標準動作モデルと自身の作業を統計的に比較・定量評価できるようになり、より短期間での効率的な技能習得が可能となりました。この取り組みは、技能の標準化や品質の安定化、生産性向上につながる事例として紹介されています。
出典： https://www.daikin.co.jp/press/2017/20170926
ヤマハ発動機株式会社
ヤマハ発動機では、生産ラインに潜むさまざまなロスを正確に把握し、継続的に削減していくことが重要な課題となっていました。同社では、Industry 4.0やAI、IoTといった手段の導入にとどまらず、多品種少量生産や季節変動といった二輪車生産ならではの特性に向き合ってきました。
そこで同社は、生産にかかるすべての作業を「価値」と「無価値」に分類し、あるべき姿である理論値に向けた改善を行う「理論値生産」の考え方をベースに据えています。IoTを活用して設備の稼働状況や現場のバラつきをリアルタイムで捉えるデータ連携基盤を構築し、経営と現場をつなぐデジタル化を進めました。
さらに、自動運転技術を活用した小型AGVの導入や、現場の担当者がデータを活用して課題を把握し、改善につなげる仕組みを組み合わせることで、グローバルな生産現場の状況を把握しやすくしています。ロスを素早く特定して現場の改善へとつなげることで、生産効率の継続的な向上を実現しています。
出典： https://news.yamaha-motor.co.jp/2021/021293.html
JFEスチール
JFEスチールでは、世代交代に伴う経験の浅い若手社員の増加を背景に、製鉄所におけるさらなる安全な職場づくりの実現が重要な課題となっていました。しかし、製鉄所の工場内は照明条件が異なり、複雑な装置や多様な作業姿勢が存在するため、従来の技術では正確な人物検知が極めて困難でした。
そこで同社は、全社横断組織であるデータサイエンスプロジェクト部を中心に、AIによる画像認識技術を活用した安全行動サポートシステムの開発・導入を進めました。大量の人物画像を用いたディープラーニングによる学習や、条件に応じて立ち入り禁止エリアが変動する特殊な環境への対応技術を確立しています。
この取り組みにより、作業者が立ち入り禁止エリアに侵入した際には、AIが警報を発するとともに、自動でラインを停止するシステムを実現しました。2018年時点で知多製造所の中径シームレス管工場に導入され、有効性が確認されています。なお、当時の発表では、2019年以降の全社展開が予定されていました。
出典： https://www.jfe-steel.co.jp/release/2018/12/181211.html
沖電気工業株式会社（OKI）
沖電気工業（OKI）では、全国に分散する工場ごとに生産システムや業務プロセスが工場ごとに異なっており、人・設備・資材といった生産リソースの現状把握や拠点間の相互補完が困難であるという課題を抱えていました。
そこで同社は、ものづくりDX戦略の一環として、国内主力工場（本庄工場、沼津工場、富岡工場）におけるMES（製造実行システム）をNECの「IFS Applications for MES」へ統合・共通化しました。これにより、各工場の生産リソースをデジタル上で統合し、1つの仮想的な工場として最適運用する「バーチャル・ワンファクトリー」の実現を進めています。
この取り組みにより、工場ごとに異なっていた業務プロセスの約7割が標準化されました。さらに、工場間で人や設備、資材などの生産リソースを相互補完できる体制を整え、需要変動への対応力向上につなげています。
出典： https://jpn.nec.com/ifs/case/oki/index.html
三菱電機株式会社
三菱電機は、グローバル化に伴う海外メーカーとの熾烈な競争環境において、製造メーカーが競争力を維持・向上させるため、ものづくり全体におけるIoT化と最適化をいかに推進するかという課題に直面していました。
そこで同社は、生産現場、エッジコンピューティング、ITシステムの3階層を連携させるソリューション「e-F@ctory」を構築しました。現場のデータをリアルタイムで収集・可視化するとともに、エッジ層での迅速なデータ分析によって予知保全などへの活用を可能にしています。
自社の名古屋製作所への導入を通じて生産性や品質、省エネ性の向上を実証しており、現在では自社実践の成果を活かして顧客の継続的な改善活動を強力に支援しています。
出典： https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/solutions/efactory/
株式会社アイデン
アイデンでは、制御盤の製造が多品種少量生産中心である一方、図面や帳票類を紙ベースで管理していたため、必要な情報の探索に手間がかかり、ミスが発生しやすいという課題を抱えていました。
そこで同社は、図面や部品情報、進捗状況を一元管理する独自の製造実行システム「IWS」を構築しました。紙の図面や帳票をすべてデジタル化し、製造現場においてタブレット端末を通じてリアルタイムに情報を共有する体制を整えています。
この取り組みにより、情報を探す時間が大幅に削減され、作業ミスの防止にもつながりました。多品種少量生産における多品種少量生産における生産効率の向上や、現場のペーパーレス化につながっています。
オムロン株式会社
オムロンは、FA機器を通じて工場の自動化を支える一方、多くの製造業の現場において、デジタル化を自ら推進できる人材（現状把握、可視化、課題設定や業務設計ができる人材）が不足していることに課題を感じていました。
そこで同社は、顧客企業に向けて「生産管理」「品質管理」「設備効率」「エネルギー」の4つの切り口で展開する現場データ活用サービス「i-BELT」を提供しました。顧客が既存で保有する設備やデータを活かし、価値を最大化できる領域からスモールスタートでデジタル化を提案しています。
この取り組みにより、顧客企業では製造現場の暗黙知の形式知化や従業員のモチベーション向上が進みました。さらに、作業効率の安定化や工具の摩耗削減、加工時間の短縮などにつながっています。
出典： https://www.omron.com/jp/ja/news/2017/08/c0809.html
川崎重工業株式会社
川崎重工業では、会社単位で異なるシステムを使用していたためグループ会社間の連携施策に支障が生じており、さらに外部ベンダーへの高い依存によって新規開発時の費用増大や意思決定の遅れといったビジネス上の課題を抱えていました。
そこで同社は、システムの運用をコーポレート部門が請け負いユーザー単位で利用料を徴収する、全社PLMプラットフォーム「社内PaaS」を展開しました。複数企業特有の多様な業務への対応や、自社内でのシステム追加・修正が柔軟に行える環境を整えています。
この取り組みにより、共通基盤の統一によってグループ全体の横展開が容易になりました。特に3DCADデータの管理においては、各カンパニーが個別にPLMシステムを構築する場合と比較して80%近い大幅なコスト削減を実現しています。
製造業DXの導入費用・期間の目安
製造業DXの導入費用や期間は、対象とする業務範囲やシステムの規模、既存システムとの連携、開発方法などによって大きく異なります。
まずは特定の業務から始めるスモールスタートから、複数部門をまたぐシステム連携、工場全体や全社を対象とした大規模なDXまで、取り組みの規模によって必要な投資や期間は変わります。
以下では、製造業DXの取り組みを3つの規模に分け、主な取り組み内容と費用・期間の目安を紹介します。
| 導入規模 | 主な取り組み | 費用の目安 | 期間の目安 |
| スモールスタート | SaaS・IoTツールの導入、特定業務のデジタル化 | 数十万円～数百万円程度 | 1～3か月程度 |
| 中規模 | 部門間のデータ連携、既存システム連携、個別開発 | 数百万円～数千万円程度 | 3～12か月程度 |
| 大規模 | 全社DX、基幹システム刷新、スマートファクトリー化 | 数千万円～数億円以上 | 1～3年以上 |
※上記はあくまで一般的な目安です。実際の費用・期間は、対象範囲、システム構成、既存システムとの連携範囲、カスタマイズの有無、開発方法などによって大きく異なります。
スモールスタート（局所的なデジタル化）
製造業DXを成功させるためには、はじめから大規模なシステム投資を行うのではなく、特定の業務プロセスに絞ってデジタル化を進めるスモールスタートが有効です。既存のSaaSや小規模なIoTツールを活用することで、初期投資や現場への負担を抑えながら、効果を検証しやすくなります。
また、小さな成功体験を積み重ねることは、社内のDXに対する理解や現場の協力を得るうえでも重要です。まずは比較的リスクの小さい領域から取り組み、効果を確認しながら対象範囲を段階的に広げていくことがポイントとなります。
中規模なシステム連携・業務適応型の構築
複数部門をまたぐデータ連携や、自社特有の業務フローに合わせたシステム構築などは、中規模なDXの取り組みに該当します。パッケージソフトやSaaSを活用しつつ、必要に応じて個別開発や既存システムとの連携を行う方法が考えられます。
標準機能だけでは対応しにくい独自の業務要件がある場合は、カスタマイズや追加開発によって対応することも可能です。
一方で、この段階では各部門との調整や既存システムとの連携、データ移行などが必要になる場合があります。そのため、導入前に現在の業務フローやシステム構成を整理し、必要な機能や連携範囲を明確にしておくことが重要です。
既存システムがDX推進の障壁となっている場合は、レガシーシステムの課題を整理したうえで、刷新や段階的な移行を検討することも重要です。
大規模な全社刷新・スマートファクトリー化
工場全体や複数拠点、さらには全社を対象としてDXを進める場合は、大規模なプロジェクトになることがあります。
例えば、基幹システムの刷新、複数工場のデータ統合、工場全体のIoT基盤の構築、スマートファクトリー化、サプライチェーン全体のデータ連携などが挙げられます。
こうした取り組みでは、対象範囲が広くなるほど、システム開発だけでなく、既存データの移行、業務プロセスの見直し、各部門との調整、従業員への教育なども必要になります。そのため、費用やプロジェクト期間も大きくなる傾向があります。
大規模なDXを進める際は、最初からすべてを一度に刷新するのではなく、全体のロードマップを策定したうえで、優先度の高い領域から段階的に導入する方法も有効です。また、経営層と現場の双方がプロジェクトの目的や役割を共有し、継続的に進捗を確認できる体制を整えることも重要です。
DX推進に活用できる主な補助金
製造業DXにおける初期投資やシステムの導入コストの負担を軽減するには、国や自治体の補助金・助成金制度を積極的に活用するのが有効な手段です。2026年度は制度の名称変更や統合が行われているため、自社のプロジェクト規模や目的に合わせた最適な制度を選ぶことが重要です。製造業DXで活用しやすい代表的な支援制度としては、主に以下のものが挙げられます。
- デジタル化・AI導入補助金
中小企業・小規模事業者を対象に、AIを含むITツールやソフトウェアの導入費用を幅広く支援する制度です。業務効率化やデジタル化を目的としたITツールの導入を検討する際に活用できる可能性があります。
- 新事業進出・ものづくり商業サービス補助金
従来の「ものづくり補助金」などを統合して新設された制度です。革新的な製品・サービスの開発や生産プロセスの改善に向けた大規模な設備投資のほか、新規事業や新分野への進出など、ビジネスモデルの変革をともなう大規模なDXに活用できます。
- 中小企業省力化投資補助金
IoTやロボットなどを活用した省力化投資を支援する制度です。製造現場における自動化や省力化に向けた設備・システムの導入を検討する際に、活用できる可能性があります。
製造業DXを成功させるポイント
製造業DXは、単に新しいシステムやデジタル技術を導入するだけではなく、業務プロセスや組織のあり方そのものを変革する取り組みです。
ここでは、これまで紹介した成功事例を踏まえ、製造業DXを成功に導くために重要な4つのポイントを解説します。
現場を巻き込む体制づくり
製造業DXの成功には経営層の主導と現場の協力が不可欠です。変革を定着させるためにはトップダウンとボトムアップを融合させることが重要であり、具体的には次の3つの要点を意識しましょう。
- 早い段階から変革の目的を共有する
計画の初期フェーズからなぜ今デジタル化が必要なのかを現場へ丁寧に説明します。業務の変化に対する不安を取り除き、業務負担を軽減し、より付加価値の高い業務に集中できることをしっかりと伝えることが肝心です。
- 現場の実際の困りごとを起点にする
システム導入ありきで計画を進めるのではなく、現場が何に最も苦労しているかをヒアリングしたうえで、課題を設定します。現場の従業員を推進メンバーに選び企画の初期段階から参画してもらう手法も有効です。
- 双方向のコミュニケーションを継続する
定期的な意見交換会やフィードバックの仕組みを整え、現場の声を改善策に反映させます。導入のあとに発生した不満や要望に対しても素早く対応する姿勢を示すことで信頼関係が強まります。
デジタル化を受動的な作業として捉えるのではなく、自分たちの課題を解決するための取り組みとして捉え、現場全体で当事者意識を共有することが重要です。製造業DXを成功へ導く重要なポイントとなります。
スモールスタートで早期成果を生み出す
製造業DXにおいて最初から全社規模の大型プロジェクトを立ち上げると成果が出るまでに長い時間がかかり組織の推進力が失われるリスクが生じます。そのため早期の成果を意味するクイックウィンを意識的に創出し社内へ波及させるアプローチが重要です。
まずは短期間で効果を検証しやすい、検査工程の自動化や一部署のペーパーレス化などから着手します。検査時間の短縮やミス削減といった目に見える成果をあげることで現場の信頼を獲得できます。
得られた成功事例を社内で積極的に共有することが懐疑的な見方を払拭し他の部署への横展開をスムーズにする鍵となります。小さな成功体験の積み重ねがより大きな変革へ挑戦するための強力な推進力を生み出します。
DX人材の確保と育成
製造業のデジタル変革を成功させるには高度なIT知識やデジタルスキルを持つ人材が不可欠ですが、多くの現場ではDX人材の不足が大きな課題となっています。この課題をクリアするためには、自社の業務に精通した社員を育てる社内育成と、即戦力をスピーディーに補う外部人材の活用を組み合わせたアプローチが重要です。
- 社内人材の育成とリスキリング
全社員を対象にしたDXリテラシー教育を通じて組織全体の意識を底上げし、推進メンバーにはデータ分析やAI技術などの専門スキルを習得できる研修を受講させます。実際のプロジェクトに若手を参画させるOJTも実践的なスキルを磨く有効な手段です。
- 外部専門人材の積極的な活用
社内育成には一定の時間がかかるため、データサイエンティストやITアーキテクトなどの専門人材を採用するほか、外部アドバイザーや副業・兼業人材、業務委託などを活用する方法もあります。また、高度な専門知識を持つ外部アドバイザーや副業や兼業の人材を業務委託で迎え入れることも迅速なプロジェクト推進に直結します。
内部と外部それぞれの強みを融合させたハイブリッドな人材戦略を構築することが、製造業DXを持続的かつ確実に成功させるための不可欠な基盤となります。
外部パートナーとの効果的な連携
製造業のデジタル変革に必要な知見や先端技術をすべて自社だけでまかなうことは極めて困難です。初期段階では何から着手すべきか迷ったり最新技術を把握しきれなかったりするため、自社の弱みを補う外部パートナーとの連携が有効な方法の一つです。主なパートナーの種類と役割は以下のとおりです。
- ITコンサルティング会社
DX戦略の立案や全体ロードマップの策定をはじめ組織全体の意識改革を専門的に支援します。
- システムインテグレーター
要件定義から設計や開発、導入および運用保守にいたるまでプロジェクトを一貫して担当します。
- ツールベンダー
特定の課題解決に適したITツールやSaaSを提供し導入後も継続的なサポートを行います。
パートナーを慎重に選定する際は製造業特有の業務プロセスや課題への理解度、単なる納品にとどまらず成果創出まで伴走してくれる姿勢、そして同業他社での豊富な実績があるかを確認することが重要です。自社に不足している要素を正確に見極め信頼できるパートナーと二人三脚でプロジェクトを進めることがDXプロジェクトを円滑に進めることにつながります。
製造業DXを成功させるには、自社の課題や目的を明確にしたうえで、現場を巻き込みながら段階的に取り組むことが重要です。
具体的な導入ステップや進め方、失敗を防ぐためのポイントについては、「【2026年最新】製造業DXの進め方完全ガイド｜成功事例・失敗しないポイントを解説」もあわせてご覧ください。
製造業DXに関するよくある質問
Q1. 製造業DXとは？
製造業DXとはIoTやAIなどのデジタル技術を活用して業務プロセスやビジネスモデルを根本から変革する取り組みであり、単なるツールの導入とは異なりエンジニアリングチェーンとサプライチェーンを一体で見直して企業の競争力を高める全社的な変革を指します。
Q2. 製造業DXが進まない原因とは？
製造業DXが進まない主な原因は専門知識を持つDX人材の不足や曖昧な導入目的をはじめ、データ連携を妨げる古いレガシーシステムの存在や現場の理解不足などがあり、これらが複合的に絡み合うことでプロジェクトの停滞を招いています。
Q3. 製造業DXの導入費用はどれくらいですか？
製造業DXの導入費用は、対象範囲やシステムの規模、既存システムとの連携、開発方法などによって大きく異なります。小規模な業務のデジタル化やPoCであれば数十万円～数百万円程度から始められる場合がある一方、複数部門や工場全体、基幹システムの刷新を伴う大規模なDXでは、数千万円～数億円規模になる場合もあります。
Q4. 製造DXでどのような課題を解決できますか？
製造業DXの推進により熟練者の技能データ化による技術継承やIoT設備導入による人手不足の解消をはじめ、AI検査による品質の安定化や稼働率の可視化による生産効率の向上など製造現場が直面する幅広い課題を効果的に解決することが可能です。
Q5. 製造業DXは何から始めればよいですか？
製造業DXは現場の課題を洗い出して明確な目的を設定したうえで効果が出やすい業務からスモールスタートで小さく始め、検証を重ねながら段階的に範囲を広げていくのが王道の流れであり、構想段階から伴走支援を行うルビナソフトウェアのような外部パートナーに相談するのも確実な方法です。
まとめ
製造業DXは、大企業だけでなく、中堅・中小製造業にとっても重要な取り組みです。自社の課題や規模に合ったテーマからスモールスタートで始めることで、業務効率化や生産性向上、技術継承といった成果につなげやすくなります。
まずは、自社で「どの工程に課題があるのか」「どの業務から着手すべきか」を整理し、無理のない範囲でDXを進めることが成功への第一歩です。
製造業DXを成功させるには、まず現場の従業員を巻き込み、DXの目的や方向性を組織全体で共有することが重要です。また、最初から大規模なシステムを導入するのではなく、スモールスタートで成果を確認しながら、段階的に取り組みを広げていくこともポイントです。さらに、DX人材の育成を進めるとともに、自社だけでは対応が難しい領域については、外部の専門人材やパートナーの知見を活用することも有効です。
ルビナソフトウエアは、製造業向けシステム開発の豊富な経験を活かし、PLMやサプライチェーン管理、倉庫管理など、製造業の業務や課題に合わせたシステム開発・DX支援を行っています。
「DXを進めたいが、何から始めればよいか分からない」「自社に適したシステムを構築したい」といったご相談にも対応しています。製造業DXの企画・開発・導入をご検討の方は、ぜひお気軽にご相談ください。
