本セミナーはWebセミナーです。

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進む社会インフラのスマート化

IoT技術、AI、機械学習、およびビッグデータ分析などの技術革新により、工場、ビルなどの産業や農業、社会インフラのスマート化が加速しています。さらに近年では、映像取得技術とデータ処理技術の飛躍的な向上により、従来のセンサデータに加えて、カメラなどから取得される画像や映像データの利用が拡大しています。

このため広範囲に設置されたカメラからの撮影データを効率的に集約し、一元的に管理するための無線通信の重要性が高まっています。

問題となるサブギガ帯広域無線技術の帯域

広域エリアで使用されるIoT向けの無線通信では、小規模なデータを頻繁に送信するという特性に合わせて、高周波を使用する一般的な無線LAN技術（例：2.4GHz帯や5GHz帯）ではなく、低消費電力で長距離通信に適したサブギガヘルツ帯の通信技術（例：LoRaやSigfoxなどの900MHz帯の低周波数帯）が主流になっています。しかしながら、従来のサブギガヘルツ帯の通信技術は、数百メートルから数キロメートルの長距離をサポートするものの、帯域に制限があるため、映像データのような大きな容量を伝送するには適していませんでした。

そのため、広域に設置されたカメラの画像や映像データを取り扱うには、有線のネットワークを敷設したり、伝送距離が比較的短い2.4GHz帯や5GHz帯などの高帯域無線技術を複数組み合わせるなど、手間がかかるシステムを構築する必要がありました。

IoT向け広域無線LAN「IEEE802.11ah」とは

本セミナーでは、近年需要が増えているカメラの画像や映像データを活用したIoTシステムに適した、新しい種類の無線通信規格「IEEE802.11ah」に焦点を当てて、どんな特徴があるのか、他の無線企画とどう異なるのか、などを様々な事例をもとに詳しく解説します。

「IEEE802.11ah」はサブギガヘルツ帯（900MHz帯）を使用し、最大約1kmという長距離伝送が可能な無線通信プロトコルです。この規格は低速から中速のデータレートに対応し、150kbpsから数Mbpsの帯域幅を提供します。これにより、広範囲でのIoT無線利用において、従来のセンサデータだけでなく、カメラの画像や映像データの取り扱いも可能になります。

工場やビルなどの広域なエリアのスマート化を検討されている方で、カメラなどを活用したいと考えている方、現在の無線通信のシステムを簡略化したい方、IoT向けの通信システム構築のヒントを得たい方、など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・ビルなど）進む社会インフラのスマート化、映像データを最長1km伝送可能な無線LAN技術とは

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）

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市場変動への迅速な対応が求められる製造業

2024年現在、日本の製造業界は物価高による材料費の上昇という複雑な状況に直面しています。企業の収益性に大きく影響を与えるこの現象に対し、急激な市場変動に迅速に適応する仕組みの構築は、持続可能な成長に不可欠です。

基幹システムのデータ活用の難しさ

市場の動きを素早く把握し、適切な行動に移すためには、データの活用が重要です。しかし、製造業においては、基幹システムがデータの蓄積を行っているものの、その有効活用に課題を感じている企業様も多いのではないでしょうか。データ活用が進まない要因、それは解決したい業務課題を明確に設定できていない事にあります。

材料費や人件費の動向・影響をタイムリーに捉えることで迅速かつ精度の高い意思決定・アクションにつなげる

「材料費が高騰すると、どう自社の収益に影響するのか？」、「人件費の変動が製造原価に及ぼす影響は？」このセミナーでは、基幹システムのデータを活用し、これらの問いにタイムリーに気付きを与える方法をご紹介します。中堅製造業向けの生産管理システム「PRONES」とBIツール「軽技Web」を具体例として解説します。基幹システムのデータ活用に課題を抱えている方は、この機会にご参加ください。

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　材料費高騰時代に製造業はどう対処すべきか？〜基幹システムのデータ活用課題をクリアして迅速かつ高精度な意思決定を実現する方法〜

14:45～15:00　質疑応答

主催

富士電機ITソリューション株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

富士通Japan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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複雑化する生産プロセスと新たな経営課題

近年の製造業では、消費者のニーズが多様化し、少量多品種の生産、カスタマイズ、パーソナライゼーションへの需要が増加しています。

これにより、製造現場では短納期と注文量の変動に迅速に対応する必要がありますが、このために生産プロセスが属人化し、特に新規受注時には短期間で効率的な生産計画を立案することが困難になりつつあります。

このような状況が無理な生産計画を引き起こし、現場の計画外の残業や作業ミスの原因となります。これにより、製品の品質の低下や、コストの増加、従業員のモチベーションの低下など、経営上の大きなリスクを招く可能性があります。

これらの背景から、企業は自社の特定の状況に適合した最適な生産計画を立てるための仕組みを構築し、現場の生産性と効率性の向上を図ることが不可欠です。

生産計画の立案における課題とは

しかしながら、最適な生産計画を策定するには、数多くの課題が存在します。

特に、製品の種類が多く、工程が複雑な場合、自社の全ての製造要件やルールを正確に理解し、それに適合するシステムを設計することは、大きな初期投資と多大な労力が必要になります。 さらに、市場や技術の変化に伴い、生産プロセスも絶えず変化しています。

このような課題に対処するために、自社の厳密な要件を正確に反映させるのではなく、自社の状況に応じた要件の変化に対応ができる、柔軟性を持った生産計画の立案システムが求められます。

段階的に計画精度を向上させる、柔軟な生産計画の立案システムとは

本セミナーでは、スカイディスクが開発・提供するAI×SaaS型生産スケジューラ「最適ワークス」を通じて、自社の複雑な製造要件やルールをどのように定義すべきか、そして計画の精度を向上させるためにどんなアプローチが効果的かについて、具体的な事例を交えて詳しく解説します。

『最適ワークス』は、独自開発のAIエンジンを搭載した、柔軟性の高い生産スケジューラです。直感的な操作で製造要件の設定変更や修正ができるため、現場の担当者がスモールスタートで利用しながら、計画の精度を段階的に向上させていくことが可能になります。またAIによる生産計画立案の自動化機能により、熟練者でなくても最適な計画をサクッと立案することができるため、現場の効率化と新規受注時の素早い意思決定の両立が可能になり、経営リスクの低減に貢献します。

特に、生産計画の精度に課題を感じている方、生産の見通しの精度を上げたい方、計画立案の属人化を無くしたい方、などに特におすすめです。

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　【中小製造業向け】「納期回答はどんぶり勘定」感覚的な生産計画から脱却し、業績UPを実現する方法

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社スカイディスク（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）

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本セミナーの再放送を2月22日（木）12:00～13:00に開催いたします

今回のセミナー日程でご都合が合わない方は、ぜひ下記よりご参加をご検討ください！ https://majisemi.com/e/c/tprj-20240222/M1A

製造DXの目指す全体最適とは

グローバル市場の競争激化、材料の高騰、複雑化した国際情勢などの厳しい事業環境の中で、製造業が今後生き残っていくためには、深刻な人手不足を解消し、効率化や生産性を最大限に高めていく必要があります。

しかしながら、日本の製造業のデジタル化やDXは、紙をデジタル化する、工場のライン生産を最適化するなど、ある程度限定的な範囲で進んでいるのが現状です。本来、製造業のDXが目指すべきは、製造現場の局所的な自動化や効率化だけではなく、現場から得られるデータを最大限に活用した、需要変動への迅速な対応や、人材不足対応、品質傾向からの要因分析と対策、設計へのフィードバックなど、工場を超えた生産活動全体のプロセスを最適化する取り組みであるはずです。

ボトムアップ型改善から生じる「現場の壁」

しかしながら、日本の製造業で工場全体の最適化に取り組むには、多くの課題があります。

特に三現主義を重んじる日本の製造業界では、現場作業員が作業環境やプロセスに関して深い知識を持つため、伝統的に現場主導の改善が主流でした。しかし、このような現場主導の改善は、各ラインや工程における局所的な最適化は可能にしますが、製造現場の横断的な最適化、複数工程を統合した最適化、工場を超えた全社的な最適化を難しくしています。

特に、長年にわたって確立された作業方法が深く根付いている現場では、データの価値よりも目先の効率が優先されるため、新たなシステムは従業員の間で不安や抵抗を引き起こすだけでなく、効率化による現場だけのROI（費用対効果）に着目しがちです。

このため製造業DXの実現には、今まで蓄積・活用できていなかった製造現場データの重要性と価値を明確に伝え、地道なデータ収集・分析がもたらす企業のメリットを製造現場に理解してもらうことが重要です。さらにデータ収集プロセスにおいて現場社員が積極的に関与し、データ収集を自分事として受け入てもらうことも必要です。

現場と一緒に変革する工場の全体最適化

本セミナーでは、製造業向けDXプラットフォーム「TULIP」を活用し、製造現場全体の変革に取り組む際に遭遇する「現場の壁」を明らかにするとともに、これをいかに超えていくかについて、欧米企業との製造現場のデジタル投資に関わる比較や国内の取り組み事例をもとに具体的な方法を説明します。

「TULIP」は、製造現場DXを促進するための、現場が独自にカスタマイズできるローコードアプリ開発とデータ収集と分析を可能にするクラウドプラットフォームです。その高い自由度により、製造現場のあらゆるIoT機器とのデータ連携や、ERP、生産管理システムなどの上位システムとの連携まで多岐にわたる機能を実現します。これにより、現場改革と全社的な変革を両立し、現場を巻き込みつつ組織全体を横断する改革を実現することができます。

製造業のDXを推進する部門や担当の方、DX推進をサポートしなければいけない情報システム部、そして現場でDXによる改善を行いたい部門の方、などに特におすすめです。

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　（目先のROI、IT化による手間）製造業DXを阻む「現場の壁」はなぜ起こるのか

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社T Project（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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製造業を取り巻く不確実性

近年の製造業界は、グローバル化、市場競争の激化、地政学的リスク、AIやその他の技術の急速な進展といった大きな変化に直面しています。

これらの不確実性が高い時代において、企業が競争力を維持し、成長を続けるためには、経営の視点から全体を俯瞰し、自社の強みを明確にして、事業構造を変革していくことが非常に重要です。

部署横断でデータをつなぐ難しさ

しかしながら、企業が組織全体を改革するためには、さまざまな課題があります。

特に「三現主導」が大切にされた日本の製造業は、ボトムアップ型の現場改善が主であったため、多くの組織では縦割り文化が形成されています。その結果、組織全体の方向性よりも個々の部門やチームの最適化が進み、異なる部門間の連携が不十分になり、横断したデータ連携を難しくしています。この状況により、バリューチェーン全体での正確な自社リソースの負荷状況や、製品やプロジェクト毎の正確なコストを把握することが難しくなり、企業全体としての一貫した戦略の実行や、効率的なリソースの配分が難しくなっています。

これらの問題が、企業が組織全体の最適化や大胆な革新を進める上での障壁となり、製造業の収益率低下の原因となっています。

自社の組織的能力を変革して、収益を最大化させるヒントを解説

本セミナーでは、先が読めない不確実性時代に対応するために、製造業の経営者や工場運営の関係者が、どのように自社の強みを把握し、どのように自社の組織的能力を変革すれば良いのかを、具体的なカイゼン事例とともに詳しく解説します。

テルミックスは、トップクラスラインビルダーとして、『自動車』『航空機』『産業機械』など、あらゆる生産ラインを提案することができます。各メーカー様のニーズにお応えして自動車ボデーアセンブリーライン、ドアライン、ドアヘミングプレス機、ヘミング型の提供、また航空機用設備、治具各種搬送システム、食品関連自動機などの計画・設計・製作から納入まで、お客様のニーズにお応えします。

特に製造業の経営者の方で、少量多品種化により将来の収益性に悩んでいる方、部署横断の連携に課題を持っている方、バリューチェーンを超えた最適化を実現したい方に特におすすめです。

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　（製造業経営・工場運営）原料高、地政学リスク、AI進化など、先が読めない不確実性時代の企業経営とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社テルミックス（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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少量多品種の増加と精密板金業界の職人不足

グローバル化と競争の激化、および熟練技術者の不足に直面している製造業界では、デジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みが進んでいます。これにより、様々な自動化や効率化の取り組みが推進されています。

特に溶接工程においては、ロボット溶接や自動溶接装置の導入が進み、大量生産や一定品質の維持が求められる場面での採用が増えています。これらの技術は、連続的かつ単調な溶接作業を高速かつ高品質で行うのに適しており、作業効率の向上に大きく貢献しています。

ロボット溶接の自動化が難しい理由

しかしながら、複雑なワーク形状や高度な技術を要求される溶接作業において、自動化の実現にはまだ多くの課題が存在します。たとえば、一般的なロボットでは、ワークの位置のずれを正確に認識できない、または形状が異なるワークに対して細かな違いに適応できないといった問題が発生することがあります。

このため、少量多品種の生産では、人の手で行う方が効率的な場合が多く、難易度の高い作業では依然として熟練の溶接職人への依存が続いています。その結果、自動化技術のさらなる進化に対する期待が高まっています。

溶接自動化の「できない」を「できる」にする方法

このセミナーでは、ロボットのティーチング作業を自動化する技術「L-ROBOT」に焦点を当て、溶接の自動化における主要な課題であるワークの「位置ズレ」や「小さな違いへの対応」、そして熟練技術者にしかできない「高精度の溶接」の自動化方法について、具体的な事例と共に詳細に解説します。 セッションの中では、これまで自動化が困難とされていた薄板向けのTIG溶接や、厚板向のCO2溶接について実際のロボットを使用したデモンストレーションも紹介します。

「L-ROBOT」は、事前にロボットが対象ワークをスキャンし、リンクウィズ独自の「三次元形状処理技術」を用いて、溶接パスを自動で生成することが可能です。これにより、専用治具が不要となり、さらにティーチング作業も必要なく、ロボットがワークの形状や位置ズレに対応できるようになります。

溶接の自動化を実現したいが、ワークの変形の対応に課題を感じている方、少量多品種でロボットのティーチングに課題を持たれている方、溶接ロボットを導入したが自動化ができずあきらめている方に、特におすすめします。

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　（ワークの形状違い・位置ずれ）あきらめかけていた溶接自動化の「できない」を「できる」にする方法 ～「3Dスキャナ」×「ソフトウェア」で薄板から厚板溶接までロボットで自動化を実現する～

14:45～15:00　質疑応答

主催

リンクウィズ株式会社（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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開発現場や実験室で使われる数多くの計測機器。紛失時にはメンバー全員で探索も

業種を問わず、社内には様々な共有資産があります。 多くの場合、紙の管理台帳などで持ち出し管理をしているのではないでしょうか。 　 しかし複数の部署やプロジェクトで共有する場合は、管理が難しいのが実情です。 台帳への記入や、返却場所の指定を徹底することは実際のところ困難です。 利用後に棚やデスクまわりに置かれたままになったり、又貸しで次の人が使用して所在不明になったり…。 　 製造業であれば、例えば計測機器の管理などでこうした状況をよくお聞きします。 　 こういう状況で大変になるのが棚卸し作業です。 棚卸しのたびに関係していそうなメンバーに聞き回って探したり、場合によってはメンバー総動員で探し回ることもあるのではないでしょうか。 　

株式会社デンソーが実践した、BLEタグによる大量の機器を一括管理し、所在管理を改善する方法とは？

世界有数の自動車部品メーカー株式会社デンソー様でもこのような課題がありましたが、BLEタグを活用することでこの問題を解決しました。 　 コンパクトなBLEタグを付けた大量の計測器など資産の所在を一括管理。 棚卸のたびに発生していた探索時間を大幅に削減したうえ、対応人員の削減も実現しました。 　 本セミナーでは、IoT技術を活用した、資産の所在管理方法について解説します。

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　数百台もの計測機器の「探す時間」をどう無くした？　～棚卸しを時短化！ IoTによるリアルタイムな所在管理とは～

11:45～12:00　質疑応答

主催

マルティスープ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

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物流・運送業界の「2024年問題」は庫内作業にも影響するのか。深刻化する人材不足　膨らむ教育コスト

働き方改革関連法に基づき、時間外労働時間の制限が定められる、物流・運送業界の「2024年問題」 積み込み時間の短縮・効率化が求められるのと同時に、特に郊外に拠点を置く企業では、庫内作業者の採用が困難な状況が深刻化するとの予測も。また採用ができたとしても学生アルバイトなど、人の入れ替わりが激しく、膨らみ続ける教育コストに頭を悩ませている企業も多くあるのが実状です。

ムラ・ムダの多いピッキング作業　スタッフが歩いている距離を最適化できていますか？

物流・製造業でのピッキング作業。数多くの品種を扱い、さらに棚の入れ替えなども発生するため、担当者が場所を探しながらピッキングする作業にはどうしてもムラ・ムダがでてしまいます。なんども同じ通路を行ったり来たりすることもしばしば。ピッキングにおいてはスタッフの歩く距離を最適化できるかどうかが、生産性の向上の鍵と言われています。

フルロボティクスは敷居が高い　現場で求められているピッキングアシストロボットとは

ピッキング作業の生産性向上において、高コストで導入の敷居が高いフルロボティクスが本当に最適解でしょうか？　 現場に求められているのは、作業の手間を軽減し、より柔軟に生産性を向上してくれるソリューションです。 作業スタッフを手助けしてくれるピッキングアシストロボットをご存じですか？最短ルートの指示や荷物の搬送代行など、作業スタッフに寄り添う視点でアシストしてくれる、相棒ともいえる存在です。 ピッキングの現場にどのように変革をもたらすか、導入事例をもとに、わかりやすく解説いたします。

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　物流・製造業向け　ムラ・ムダの多いピッキング作業　スタッフの歩く距離と生産性の関係とは～フルロボティクスは敷居が高い　作業スタッフとピッキングアシストロボットで実現するピッキングとは～

12:45～13:00　質疑応答

主催

ラピュタロボティクス株式会社（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）

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いまだに使われ続けているExcelでの工程管理や紙での作業記録、製造現場でのデジタル化の始め方と活用方法

いまだにExcelでの工程管理や紙での作業記録をなくすことができず、結果として、蓄積した実績データが活用されず眠っているのではないでしょうか？デジタル化が急速に進む現代において、これらのデータは製造業企業において現場のQCD改善や生産性向上に直結する重要な情報資産です。 欧米や中国といった地域では、工程管理や実績収集のデジタル化は日本よりはるかに進んでおり、急速に競争力を高めています。 本セミナーでは、製造DXの簡単な始め方から、データの活用方法まで、わかりやすく解説いたします。

製造業で導入されている生産管理システムやMES　臨機応変な対応が難しいケースも

日本の製造業で導入している企業も増えている、生産管理システムやMES(Manufacturing Execution System：製造実行システム)。 高額な費用をかけてシステムを導入したにもかかわらず、突発的な納期変更や、製造数の変更、設計変更などに臨機応変な対応ができず、結局、現場作業者が勘・コツ・経験をもとに工程管理や実績収集を実施しているケースも見受けられます。

少量多品種生産や頻繁に行われるラインの組み替えなどにも対応できるソリューションを豊富な事例とともに解説します

日本の製造業においては、少量多品種生産や、細やかな製造ラインの切替などの特徴があります。 こういった製造現場のデジタル化においては、従来高額な費用をかけてシステムを導入する必要がありました。 今回のセミナーでは初期投資を抑え、スマホ・タブレットを用いて比較的スモールスタートで始められる製造DXの事例を紹介します。 スモールスタートで取り組むことによって、現場に寄り添い、担当者・責任者ひとりひとりの目に見える、肌で感じるDXを実現することが可能になります。 製造業における豊富な導入事例を合わせてご紹介いたします。

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　【製造業】【加工・組立業向け】 生産性向上につながらないExcelや紙の工程管理を続けていませんか?～スマホ・タブレットを使って始めるスマートな製造DX　製造現場におけるデジタル化の最新事例を徹底解説～

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社Smart Craft（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）