本セミナーはWebセミナーです

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制御システムの高度化とPC化の加速

近年、製造装置や生産ラインはますます高度化し、多軸ロボットの高精度同期制御や、インライン検査装置による画像データ活用など、ネットワークを介してやり取りされる制御データ量が急増しています。

こうした中、装置間の同期や高速モーション制御を担ってきたPLCに加え、大容量データ処理や高度な演算を可能にする産業用PCベースの制御システムの活用が拡大しています。

性能強化だけでは解決できない負荷集中の課題

しかしながら、PC化で処理能力は向上したものの、高解像度画像解析や多軸モーションのフィードバック、センサーの高周波サンプリングなど高負荷処理の多様化により、CPU・通信帯域・OSスケジューリングにかかる負荷は加速度的に増大しています。その結果、要求性能を安定して満たせないケースが増えています。

この課題に対し、現場ではCPU性能向上やマルチコア化、リアルタイムOS導入、PLCやI/Oモジュールの増設といった方法で性能強化を進めてきました。しかし、これらの方法だけでは負荷集中や遅延を根本的に解消できず、構成の複雑化や配線の迷路化を招き、システムの信頼性や稼働安定性にも悪影響を及ぼします。

制御データ急増時代を支える「スタンドアロン型制御用PCIeカード」

本セミナーでは、CC-Link IE TSN対応PCIeカード『AdEXP1589』を活用し、PCのCPU負荷を軽減しつつ、高速・大容量・高精度な同期制御通信を実現する方法をご紹介します。

『AdEXP1589』は、産業用PCに増設するスタンドアロン型制御用PCIeボードです。1Gbps通信と高精度な時刻同期機能により、装置間の同期精度±1µs以下を実現します。さらに、制御通信や演算処理の一部をカード内の専用プロセッサに任せることで、PCの負荷を大幅に削減。ジッタ（動作のばらつき）、応答遅延を抑制し、制御ネットワークの安定した長期運用と保守性向上を両立します。

こんな方におすすめ

・多軸モーション制御や装置間同期制御を行う製造装置メーカーの開発・設計担当者 ・制御データ量の増加によりタクト短縮や応答安定化に課題を感じている生産技術エンジニア ・CC-Link IE TSNネットワークを活用した高速・大容量制御通信の導入を検討している方 ・産業用PCベースの制御システムでCPU負荷の増加を回避しながらネットワーク制御の性能向上を実現したい方 ・保守性や拡張性を重視し、システム更新・改修コストの削減を目指している方

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【タクト短縮】制御データ急増時代を支える「スタンドアロン型制御用PCIeカード」のすすめ

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社アドバネット（プライバシーポリシー）

協力

CC-Link協会（プライバシーポリシー）

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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AI Soft Sensorの誕生

匠の運転技術を模倣するAIが自動運転を行う国内初のプロダクトが誕生してから、早１年が経過しました。 「AI Autopilot Systemは凄いけど、まずは予測したい」「作ったAIモデルをすぐに現場に導入し、今まで測れていなかった数値を予測したい」

そんなお客様意見から誕生したのが「AI Soft Sensor」です。

Soft Sensorの弱みを克服、誰でも簡単に作成し、作ったモデルをすぐに現場で導入し、しかもメンテナンス不要！

Soft Sensorの導入を拒む障壁として、以下が考えられる。

１.モデル作成の難しさ（敷居の高さ） ２.作ったモデルをすぐに現場に導入できない ３.導入しても、環境の変化に対応できず、すぐにメンテナンスが必要になる

こうした問題・課題をどのように克服したのか？

AI Soft Sensorの特徴や有効な活用方法をご説明します。

AI Soft Sensorの対象箇所の選定方法とは？

予測をしたい、データの補間をしたい、計測までの時間を短くしたい、安全のために有毒なガスの分析頻度を減らしたい、ハードウェアセンサーのバックアップセンサーを構築したい――。 AI Soft Sensor のニーズは実に多岐にわたります。

AI Soft Sensor がもたらす価値やニーズ、さらに適用箇所の探し方についてご説明するとともに、AI Autopilot Systemとの導入方法の違いや、AI Autopilot Systemとの相乗効果をご説明します。

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　簡単・便利・メンテナンスフリーな「AI Soft Sensor」の実力とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTTドコモビジネス株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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止めない工場を目指す保全DXの必要性

近年、製造現場では「止めない工場」を実現するための保全DXが急務となっています。設備稼働データを収集・解析し、異常を早期に検知することでダウンタイムを防ぐ取り組みは、生産性向上とコスト削減の両立に不可欠です。

このような工場のIoT化やデータ活用の流れの中で、工場内外に分散する設備やセンサーからのセンサー情報や制御信号を遠隔で集約・収集できるリモートI/Oの活用も、予知保全や状態監視を支える基盤として重要性が高まっています。

屋外や過酷環境でも使える耐環境リモートI/Oの必要性

一方で、リモートI/Oの設置環境は必ずしも制御盤内や空調の整った工場内だけではありません。屋外の設備や、高温・低温、振動、強い電気ノイズなどの過酷な環境下でもデータを収集するニーズが増えています。

従来のリモートI/Oでは、こうした条件下での安定運用が難しく、設置場所の制約や追加の保護筐体などの対策が必要となっていました。広温度対応・ノイズ耐性を備えた耐環境リモートI/Oは、これらの課題を解消し、工場IoTや予知保全の対象範囲を屋外・遠隔設備まで広げることを可能にします。

待望のコンテック新ラインナップ全23種を一挙紹介

本セミナーでは、コンテックの耐環境リモートI/Oラインアップ「CONPROSYS® Robust I/Oシリーズ」全23製品をご紹介します。

「CONPROSYS® Robust I/Oシリーズ」は、-25～75℃の広温度範囲に対応し、モジュールと通信の両方の障害を監視するデュアルウォッチドッグ機能を搭載。ノイズ、スパイク、高電圧の静電気放電に強い堅牢設計のリモートI/Oで、屋外や工場の過酷な環境でも安定して使用できる高信頼性のデータ収集ソリューションです。Ethernetタイプ13種、RS-485タイプ10種を用意。アナログ入出力、デジタル入出力、カウンタ入力、測温抵抗体および熱電対入力による温度計測、リレー出力に対応。生産現場に必要なインターフェイスを取り揃えています。

こんな人におすすめ

・環境条件に対応するため、仕方なく長距離ケーブルを配線しており、設置や保守に手間がかかっている方 ・過酷環境下に設置するリモートI/Oで、追加の保護筐体や空調設備を減らしてコスト・工数を削減したい方 ・既にコンテック製品を活用しており、耐環境リモートI/Oも導入・拡張したい方 ・屋外や過酷環境にある設備のデータを、安定的かつ効率的に収集したい生産技術担当者

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45 【待望のコンテック新ラインナップ】屋外や過酷環境でも設置できる「耐環境リモートI/O」のすすめ

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社コンテック（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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変種変量生産に伴う手動操作の増加

近年、製造業界は環境問題への対応やサプライチェーンの多様化を背景に、多品種少量生産や変種変量生産へのシフトが加速しています。化学や石油精製、食品加工などの連続運転プラントにおいても、既存の自動化技術（PID制御やモデル予測制御）では対応しきれない複雑なプロセス制御が必要になり、手動操作を行わなければならない場面が増えています。 特に、長い遅れ時間や閉ループの影響で、数時間先の状態を様々なプラントデータを参考に予測しながら手動で運転を行う必要がある箇所では、変量生産により、様々な条件下での運転を余儀なくされ、時としてオーバーアクションや操作遅れによる、エネルギーコスト、原材料コストの低減化が課題となっています。

手動操作の課題と対策

しかしながら、国内の労働人口は年々減少しており、こうした高度な技能の継承はますます難しくなっています。 プラントの手動操作は、製品品質の維持や生産効率の最大化を目的に、化学反応や物理的変化を伴う連続的なプロセスを管理するものです。このため、温度・圧力・濃度といった多様な変数をリアルタイムで監視し、外乱による影響を低減化するため、プロセスの状態を確認しながら、材料投入や流量の調整などを行い、運転条件を適切に制御しなければなりません。 こうした作業は長年の経験やカンに依存する部分が大きく、ノウハウの明文化が難しいため、作業員の育成や技術継承に多くの時間と労力がかかります。さらに、変種変量生産へのシフトに伴い手動操作が増加し、日常業務が拡大したことで、技術者育成に割ける工数が限られつつあるのも実情です。 深刻な人手不足により、熟練技能者が不足し、一部の作業者に過剰な負担が集中することで、夜間作業や突発的な対応など、計画外の稼働を余儀なくされることも少なくありません。

プラント自動運転ソリューションの実現方法

本セミナーでは、連続運転プラント制御における熟練技能者の手動操作を高い精度に代行させる「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」の具体的な活用方法について詳しく解説します。 「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」は、NTTコミュニケーションズの最先端AI技術を活用し、人の技能を模倣するAIが自動化を行う、日本発のプラント自動運転ソリューションです。このシステムは、熟練運転員の操作履歴や参考にしているデータを活用して、AIモデルを作成し、そのAIモデルが、材料投入や流量調整などの操作を代行します。これにより、従来自動化が困難だった複雑なプロセス制御の自動化を実現します。 化学プラント、石油精製、食品加工などのプラント事業に関わる方で、手動操作の自動化、自動化によるコスト削減を目指す方向けのセミナーとなります。

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　既存のプラント制御技術（PIDやモデル予測制御）では自動化できない箇所をどうAIで制御させるのか？ ～国内初！！人の操作を学んだAIが自動運転を行うAI Autopilot System～

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTTコミュニケーションズ株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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進む工場のスマート化、効率化や最適化が求められている

近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。

PID制御の課題とさらなる改善の余地

こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。特にPID制御はシンプルな構造でありながらリアルタイムで誤差を補正できるため、多くの分野で広く採用されています。

しかし、製造現場では機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、予測が困難な外的要因の影響を受けます。このような不確実な環境下で最適なパフォーマンスを発揮するためには、従来のPID制御方式では対応が難しくなります。さらに、より高度な制御手法を導入する場合、複雑なパラメータ設定や細かなチューニングが必要となり、現場での実用的な運用が困難です。

スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術が求められています。

独自のモデル予測制御×機械学習アルゴリズムで、劇的なエネルギーコスト削減を実現

本セミナーでは、従来のPID制御では実現が難しかった高度な制御を、特別な専門知識がなくても現場で運用できる革新的な制御アルゴリズム「Smart MPC」について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

「Smart MPC」の「MPC」は「モデル予測制御（Model Predictive Control）」の略称です。このアルゴリズムは、制御対象の未来の状態を予測し、それに基づいて最適な制御を行うことで、高度な予測・最適化を実現します。しかし、従来のMPCは、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、特に工場の現場での導入には大きなハードルがありました。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により、特別な知識や調整が不要で、過去のデータを学習させるだけで高精度な制御が実現できるよう設計されています。

これにより、例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化を先読みして冷房を最適化したり、室内の人の増減を予測して空調を事前に調整することが可能になります。その結果、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減を実現できます。

こんな人におすすめ

• 工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者の方
• 品質のばらつきを抑えたい製造現場の管理者の方
• 既存の制御システムに課題を感じているエンジニアの方
• 最新の制御技術を活用し、工場の生産性向上とコスト削減を実現したい方

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　【PID制御では難しい】工場のエネルギー効率や品質の安定を劇的に改善する「最先端制御技術」とは

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社 Proxima Technology（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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変種変量生産に伴う手動操作の増加

近年、製造業界は環境問題への対応やサプライチェーンの多様化を背景に、多品種少量生産や変種変量生産へのシフトが加速しています。化学や石油精製、食品加工などの連続運転プラントにおいても、既存の自動化技術（PID制御やモデル予測制御）では対応しきれない複雑なプロセス制御が必要になり、手動操作を行わなければならない場面が増えています。 特に、長い遅れ時間や閉ループの影響で、数時間先の状態を様々なプラントデータを参考に予測しながら手動で運転を行う必要がある箇所では、変量生産により、様々な条件下での運転を余儀なくされ、時としてオーバーアクションや操作遅れによる、エネルギーコスト、原材料コストの低減化が課題となっています。

手動操作の課題と対策

しかしながら、国内の労働人口は年々減少しており、こうした高度な技能の継承はますます難しくなっています。 プラントの手動操作は、製品品質の維持や生産効率の最大化を目的に、化学反応や物理的変化を伴う連続的なプロセスを管理するものです。このため、温度・圧力・濃度といった多様な変数をリアルタイムで監視し、外乱による影響を低減化するため、プロセスの状態を確認しながら、材料投入や流量の調整などを行い、運転条件を適切に制御しなければなりません。 こうした作業は長年の経験やカンに依存する部分が大きく、ノウハウの明文化が難しいため、作業員の育成や技術継承に多くの時間と労力がかかります。さらに、変種変量生産へのシフトに伴い手動操作が増加し、日常業務が拡大したことで、技術者育成に割ける工数が限られつつあるのも実情です。 深刻な人手不足により、熟練技能者が不足し、一部の作業者に過剰な負担が集中することで、夜間作業や突発的な対応など、計画外の稼働を余儀なくされることも少なくありません。

プラント自動運転ソリューションの実現方法

本セミナーでは、連続運転プラント制御における熟練技能者の手動操作を高い精度に代行させる「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」の具体的な活用方法について詳しく解説します。 「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」は、NTTコミュニケーションズの最先端AI技術を活用し、人の技能を模倣するAIが自動化を行う、日本発のプラント自動運転ソリューションです。このシステムは、熟練運転員の操作履歴や参考にしているデータを活用して、AIモデルを作成し、そのAIモデルが、材料投入や流量調整などの操作を代行します。これにより、従来自動化が困難だった複雑なプロセス制御の自動化を実現します。 化学プラント、石油精製、食品加工などのプラント事業に関わる方で、手動操作の自動化、自動化によるコスト削減を目指す方向けのセミナーとなります。

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　既存のプラント制御技術（PIDやモデル予測制御）では自動化できない箇所をどうAIで制御させるのか？ ～国内初！！人の操作を学んだAIが自動運転を行うAI Autopilot System～

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTTコミュニケーションズ株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

本セミナーはWebセミナーです

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本セミナーは 2024年 9月 27日 (金) 開催セミナーの再放送です。

多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました！

スマート化によりますます重要になるPLCの役割

近年のIoT技術、AIや機械学習などの技術革新により、工場やビル、社会インフラのスマート化が急速に進んでいます。これにより、センサやカメラなどの様々なデバイスや装置を組み合わせて、生産ラインや工場のエネルギー管理などのシステムを自動化し、効率化や最適化を実現する取り組みが増えています。

このため、装置のリアルタイム制御を担うPLC（プログラマブルロジックコントローラ）に求められる役割はますます重要になっています。

複数のデバイスを組み合わせで求められるPLCの柔軟性と拡張性

しかしながら、PLCを活用した設備やシステムの自動化には様々な課題があります。

スマート化を実現させるためには、単一の装置のみならず、従来の装置に対して新たに導入する様々なデバイスやセンサーを組み合わせる必要があります。しかし、多くのPLCは特定の用途に合わせたプログラムや専用のファームウェア設計がされており、センサーやアクチュエーターなどのデバイスの追加やネットワークの拡張が必要な場合には、PLC自体のプログラムの大幅な変更を余儀なくされることがあります。

また、既存のPLCやその他のハードウェアやソフトウェアとの互換性や拡張性も問題になります。例えば、新たなセンサーを導入する場合、そのセンサーのデータ形式や通信プロトコルが既存のPLCに対応していない場合、データの変換や通信の中継装置の追加が必要となり、構成が複雑化するだけでなく、コストの増加にもつながります。

このため、互換性と拡張性に優れた、柔軟性の高いPLCが求められています。

使い慣れたRaspberry Piを産業PLCで活用する方法とは

本セミナーでは、コンテックが提供する「CODESYS搭載 Raspberry Pi オールインワンコントローラ」を用いて、柔軟かつ低コストで工場の自動化を実現する方法を、具体的な事例を交えて詳しく解説します。

「CODESYS搭載 Raspberry Pi オールインワンコントローラ」は、ラズパイと呼ばれるRaspberry Piの基盤上に、広く使用されているソフトPLC「CODESYS」がプリインストールされた、産業用途向けの高信頼性を備えたPLCコントローラです。HATサイズボードを搭載しており、デジタル入出力、アナログ入出力、カウンターなどのI/O拡張が可能です。これにより、使い慣れたRaspberry Piベースの基盤を活用しつつ、柔軟かつ低コストでスマートシステムの構築が実現できます。

スマートファクトリーやスマートシティの実現に向けて、Raspberry Piを産業用途でも活用したい方、既存のPLCの拡張性や柔軟性に課題を感じている方、低コストで生産ラインやシステムの自動化を検討している方に特におすすめのセミナーです。

プログラム

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:45　【工場自動化】使い慣れたRaspberry Piを産業PLCで活用する方法とは

12:45～13:00　質疑応答

主催

株式会社コンテック（プライバシー・ポリシー）

協力

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スマート化によりますます重要になるPLCの役割

近年のIoT技術、AIや機械学習などの技術革新により、工場やビル、社会インフラのスマート化が急速に進んでいます。これにより、センサやカメラなどの様々なデバイスや装置を組み合わせて、生産ラインや工場のエネルギー管理などのシステムを自動化し、効率化や最適化を実現する取り組みが増えています。

このため、装置のリアルタイム制御を担うPLC（プログラマブルロジックコントローラ）に求められる役割はますます重要になっています。

複数のデバイスを組み合わせで求められるPLCの柔軟性と拡張性

しかしながら、PLCを活用した設備やシステムの自動化には様々な課題があります。

スマート化を実現させるためには、単一の装置のみならず、従来の装置に対して新たに導入する様々なデバイスやセンサーを組み合わせる必要があります。しかし、多くのPLCは特定の用途に合わせたプログラムや専用のファームウェア設計がされており、センサーやアクチュエーターなどのデバイスの追加やネットワークの拡張が必要な場合には、PLC自体のプログラムの大幅な変更を余儀なくされることがあります。

また、既存のPLCやその他のハードウェアやソフトウェアとの互換性や拡張性も問題になります。例えば、新たなセンサーを導入する場合、そのセンサーのデータ形式や通信プロトコルが既存のPLCに対応していない場合、データの変換や通信の中継装置の追加が必要となり、構成が複雑化するだけでなく、コストの増加にもつながります。

このため、互換性と拡張性に優れた、柔軟性の高いPLCが求められています。

使い慣れたRaspberry Piを産業PLCで活用する方法とは

本セミナーでは、コンテックが提供する「CODESYS搭載 Raspberry Pi オールインワンコントローラ」を用いて、柔軟かつ低コストで工場の自動化を実現する方法を、具体的な事例を交えて詳しく解説します。

「CODESYS搭載 Raspberry Pi オールインワンコントローラ」は、ラズパイと呼ばれるRaspberry Piの基盤上に、広く使用されているソフトPLC「CODESYS」がプリインストールされた、産業用途向けの高信頼性を備えたPLCコントローラです。HATサイズボードを搭載しており、デジタル入出力、アナログ入出力、カウンターなどのI/O拡張が可能です。これにより、使い慣れたRaspberry Piベースの基盤を活用しつつ、柔軟かつ低コストでスマートシステムの構築が実現できます。

スマートファクトリーやスマートシティの実現に向けて、Raspberry Piを産業用途でも活用したい方、既存のPLCの拡張性や柔軟性に課題を感じている方、低コストで生産ラインやシステムの自動化を検討している方に特におすすめのセミナーです。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　【工場自動化】使い慣れたRaspberry Piを産業PLCで活用する方法とは

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社コンテック（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー） ※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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加速する工場のIoT化。実現には設備とクラウドの連携が必要

工場設備の遠隔監視による業務効率化や、設備の持つデータ活用による生産性向上などを目的として、工場のIoT化が進んでいます。 そのIoT化実現にあたっては、工場設備とクラウドとの連携が必要となりますが、そこで課題に直面するケースがあります。

工場設備とクラウド連携時のハードルとは？

設備とクラウドを連携させるためには、ゲートウェイと呼ばれる機器を用いて、設備とクラウド間のデータ転送を行う必要があります。こういったケースでは、ITエンジニア、FA(factory automation)エンジニアそれぞれの分野でのスキルが必要となり、スキル面でのハードルに直面します。 また、ゲートウェイ装置として、一般的なPCを想定しているものの、劣悪な環境の製造現場に適した設計になっていないため不安を抱えているケースや、連携するクラウドサービスとの相性の観点でどういった機器を導入するべきか等、クラウド連携に必要な機器の選定にハードルを感じる方もいらっしゃいます。

ネットワーク機能を持つPLC導入による解決策をご提案。Azureにも対応可能

本セミナーでは工場のIoT化にあたり、工場設備とクラウド連携時に生じやすい課題について解説すると共に、ネットワーク機能をもつPLCによる解決策をご提案いたします。ご紹介する製品はAWS IoT CoreやAzure IoT Hubとも連携可能な製品となっております。 工場のIoT化をこれから進める方、工場設備とクラウド連携でお悩みを抱えている方は是非本セミナーへご参加ください。

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　工場設備のIoT化における、クラウド連携のハードルとその解決方法　～AWS、Azureにも対応。クラウド連携機能を持つPLCの導入による解決策をご提案～

15:45～15:55　質疑応答

主催

IDEC株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）