蓄電池領域では、他の領域より先んじてGHG排出量データのサプライチェーン連携が進められており、各社が算出した排出量を適切なプロトコルで共有する必要があります。SeizoMind CFPには排出量の算出、可視化のほか、排出量データ連携基盤とのインタフェースが用意されています。また、SeizoMind Mas、SeizoMind Traと組み合わせることで、一次データと二次データを効果的に収集、管理することができます。

自動車部品は、素材、電子部品等の様々な部品を組み合わせて製造され、一つの自動車部品に対して数十から数百個に及ぶ複雑な部品構成をとることもあります。SeizoMind MasのBOM最適化機能を利用すると、似たような部品やバリエーションを共通化しBOM点数を最適化し、膨大な部品を効率よく管理することができます。また、SeizoMind Ageでナレッジベースを構築すると、BOMの検索性を向上できます。

素材の製造では、原材料や設備、運転条件等の様々なパラメーターを適切に設定する必要があります。パラメーターを最適化するために、実際のプロセスにおけるデータを収集し、原材料や製造に関する知見と合わせて分析しています。SeizoMind Mas、SeizoMind Tra、SeizoMind Ageを組み合わせて導入することで、バラバラだったこれらのデータを一元管理し、エージェントシステムによって有機的に統合することができます。

化学材料は、電池や素材の製造に用いられる原料であり、製品の機能や特性を決定する主要因となります。化学材料メーカーの顧客は最終製品の性能をコントロールするために、材料製造における検査値や規格、プロセスに対して個別の要求を提示することがあります。SeizoMind MasとSeizoMind Traを利用すると、個別の顧客に対して設定された検査値や規格、プロセスを効果的に管理でき、複雑な製造管理を実現することができます。