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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）

本セミナーはWebセミナーです

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本セミナーは 2023年 8月29日（火）に開催された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！

本セミナーは 2024年2月27日（火）に同セミナーを開催いたします。

2024年2月27日（火）開催セミナーにご参加希望の方はこちらからお申し込みください。

「パリ協定」の締結から世界で加速するカーボンニュートラル

温暖化対策の新しい枠組みである「パリ協定」により、気候変動問題に関する国際的な枠組みが決められました。 この国際的な枠組みの下、主要排出国が排出削減に取り組むよう国際社会を主導し、地球温暖化対策と経済成長の両立を目指しています。 日本は2030年度に、温室効果ガスの排出量2013年度比46%削減の高みを目指すと宣言しています。 このセミナーでは、企業に求められているカーボンニュートラルについて、分かり易く解説します。

サプライチェーン全体でのGHG排出量の開示が求められている

さまざまな企業活動において脱炭素の動きが加速しつづけています。 カーボンニュートラルは、製造業においてもはや避けて通れない状況となりつつあります。 GHG排出量の可視化は、自社だけでなく、サプライチェーン全体を通して、取引先、下請け企業にまで求められています。

「脱炭素」どう進めていけばいい？　具体的な一歩を踏み出すために

「脱炭素」の重要性は理解しているものの、社内に知見のあるメンバーがおらず、「どのように進めればよいかわからない」 「何から手をつけてよいかわからない」といった課題を抱える企業が多いのも実情です。 サプライチェーン全体のGHG排出量をどのようにデータ収集し、可視化するのか。 工場レベルの省エネと、Scope3まで含めた排出量の算定を、どう切り分けて、どうつなげるのか。 導入済みの仕組みは生かすのかどうか。 そんな問いに答える MDIS×ゼロボード社の丸ごとソリューションを分かり易くご紹介いたします。

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）

12:05~12:30　脱炭素の市場動向とGHG排出量算定クラウドサービス「zeroboard」のご紹介

12:30~12:50　活動量データを人手を介さずに収集・管理するソリューション「cocono」のご紹介

12:50~13:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます

主催

三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

株式会社ゼロボード（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

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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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）

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なぜ製造業の品質不正は無くならないのか

グローバル化が進む中、製造業界は取引先からの高い品質要求や厳しいコスト削減要求を受けることが増えています。しかし、製造業の事業環境はますます厳しくなっており、極端な目標設定による無理な受注や短納期、人手不足による人的ミス、現場の品質順守意識の低下など、多岐にわたる要因により、企業の品質不正のリスクは高まっています。

特に、市場の要求が高く受注が集中する製品では、限界ギリギリの生産計画に合わせて品質検査の速度を優先することで、些細なミスが起こりやすく、現場の不正を誘発する可能性が高まります。そのため、業績が良い企業や急成長を遂げている企業ほど、品質不正のリスクを防ぐ、効果的な内部統制の仕組みを整備する必要があります。

紙やExcelで管理されているデータは、改ざんのリスクが高い

しかしながら、多くの製造業の現場においては、品質検査データの管理について、様々な課題を抱えています。 特に、品質検査結果を目視し、『紙への記録』もしくは、『Excelに入力する』運用をされている場合、品質検査データが誰でも変更でき、かつ、誰がいつ変更したかを追跡できず、品質不正のリスクが高まってしまいます。

製品の品質を担保する重要な品質検査データが、組織として統制出来ていない場合、、最悪なケースでは、経営を揺るがすような危機的状況に陥ってしまうこともあり得ます。品質不正を防ぐには、品質検査データを一元化するとともに、品質検査データの自動収集や改ざんできない仕組みつくりなど、品質管理プロセス全体の透明性を高める必要があります。

あなたの会社を守る、品質管理DXとは？

本セミナーでは、品質管理システム『QC-One』を通して、従来紙やExcelで管理されていた品質検査データを一元管理し、『品質の見える化』を図ることで、品質管理のデータの内部統制を実現する、具体的な事例をご紹介させていただきます。

また、『QC-One』の最新のバージョンでは、『全数(n数)検査』や『図面参照』など、機械加工や組立製造業のお客様の業務に合わせた新機能が追加されています。これらの機能拡充により、従来の化学・素材プロセス製造業だけでなく、幅広い分野のお客様にご活用いただけるようになりました。セッションの中では、これらの新機能についても詳しく説明いたします。

品質管理に関して内部統制の整備に課題があると考えている方、品質検査データの収集を自動化して工数を削減したいと考えている方、紙・Excelでのデータ管理に限界を感じている方、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　無くならない製造業の品質不正、『目視と転記』を無くして『データ改ざん』を防ぐ方法とは

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社宇部情報システム（プライバシー・ポリシー）

協力

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製造業の人手不足と進む属人化、DXの必要性

製造業界は労働力人口の縮小などにより、深刻な人材不足の問題に直面しています。加えて多くの製造現場では技術伝承が進まず、熟練の技術者へ依存する状態が続いています。

このため、IoTを始めとしたデジタル技術を積極的に取り入れ、技術の継承や効率化に向けた取り組みを進めることが求められています。

デジタル化が遅れている現場、ムダをどう無くすか

しかしながら、製造現場のデジタル化には、様々な課題があります。 特に日本の製造業界は歴史が長く、長年培われてきた作業方法やプロセスが深く根ざしていることから、業務プロセスの変更に対しての心理的な抵抗があります。加えて、多くの製造現場では古い設備が広く使用されており、最新のデジタル技術を適用させるには、高額な投資が必要になる可能性があります。さらにIT人材不足も加わり、現場でのデジタル化は思うように進まず、結果として機械設備や金型の管理においても紙ベースでの記録が続けられています。

しかし紙の管理では、作業内容や設備の状態を目視で記録することが大きな手間になり、また誤記のリスクもあります。また設備の僅かな変化を記録することも難しく、万が一トラブルが発生した際には「いつ、何が起こり、どんな対策を講じたのか」といった重要な情報を、時間軸に沿って正確に追跡することが困難になります。この結果、効率的な対策を素早く打つことが出来なくなり、現場の負担の増加にもつながります。

QRコードとタブレットでIoTデータ情報を一元管理してムダな日報を無くす

本セミナーでは、KMCの「デジタル改善ソリューション」を用いて、製造現場におけるデータの取得、可視化、分析、活用をどのように実現しているかを実際の事例を元に解説します。

具体的には、古い設備や様々な金型に対応した運転状況のリアルタイム可視化技術や、QRコードを活用した設備や金型の不具合情報、メンテナンス情報の一元管理方法、先進的な金型表面温度センシングシステムなど、新世代のものづくりを支援する最新のIoT/M2M技術を分かりやすく説明いたします。

これらの技術を駆使することで、設備や金型のリアルタイムな状態や、メンテナンス履歴、不具合発生時の報告書や写真など、多岐にわたる情報を統合的に管理することが可能になります。そのため、日報の作成や情報共有が容易になるだけでなく、設備の時系列のデータや過去に発生したトラブルの詳細、対応した作業履歴などを時系列で瞬時に把握することが可能となり、原因分析と対策立案を素早く行うことができます。 また、蓄積されるビッグデータを基にした効率の良い予防保全や、故障を予知する予知保全も可能になります。

KMCは、長年製造現場に寄り添い、現場で活用ができる様々なIoT/M2M技術を積み上げてきました。 現場の紙ベースの情報共有に課題を感じている方、ベテランの技術者の技術継承に関心がある方、古い設備が多く現場のデジタル化に課題を持っている方に特におすすめです。

プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　どうやってデータを取る？古い設備は？デジタル技術を活用した、設備・金型の予知予防保全を実現する方法 ～超高性能センサやIoT専用ソフトウェアを活用した、現場のデジタルカイゼン～

15:45～16:00　質疑応答

主催

株式会社KMC（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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設備保全の深刻な人手不足、増える生産設備のオーバーメンテナンス

近年、製造業界は、グローバル化の進展や消費者ニーズの多様化により、厳しいビジネス環境に直面しています。このため、企業は生産設備を最大限に活用し、工場全体の効率化を目指して取り組みを進めています。

しかしながら、設備保全の現場では、少子高齢化などの問題により、設備の詳細な知識や経験を持つ熟練の技術者の減少が深刻な問題となっています。そのため、計画外のダウンタイムの増加に困っていたり、安全を考え実際の設備に異常が出ていないのにも関わらず、メーカー推奨の保全スケジュールに基づいたメンテナンスや早め早めの部品交換を行うといった、必要を超えた過剰メンテナンスが増加することにより保全費用の増大という結果となっています。

このような背景から、近年のIoTやAI技術の発展に伴い、劣化兆候や故障予兆を把握してメンテナンスを行う、状態基準保全に注目が集まっています。

設備の異常や故障を予測する難しさ

しかしながら、設備の運転データを用いた状態基準保全の実現には、様々な課題があります。

まず、装置の劣化や故障についての様々な原因に応じた因果関係のあるデータを特定して、それらのデータを収集することから始める必要があります。次にそれらのデータを用いて、過去の異常状態と比較した、正常と異常の閾値を導き出して設定する必要があります。これには過去の様々な異常状態のデータに加えて、装置のメカニズムについての深い知識が必要となります。 さらに、予測の精度を上げ、現場で活用できるレベルに高めるためには、高品質で大量のデータを用意した上で、機械学習を含む先進的なデータ分析手法を駆使する必要があります。

このため、状態基準保全の実現には、装置と機械学習の深い専門知識に加えて、数多くの試行錯誤が必要になります。

AIが自動で学習し閾値を決める、専門家が不要な「低圧誘導モーター」の異常予測とは

本セミナーでは、「ADI OtoSense スマート・モーター・センサー」を通して、低圧誘導モーターに対して「専門家不要」で状態基準保全を実現した、具体的な方法について事例を交えてご紹介いたします。

「ADI OtoSense スマート・モーター・センサー」は、熟練保全技術者の深い洞察力を備えた低圧誘導モーター向けの連続状態監視ソリューションです。事前に大量の劣化や故障データを学習しているため、熟練保全技術者と同等の洞察力をすぐに利用することができます。

具体的には、内部構造が各社でほとんど共通である三相かご型誘導モーターに対して、一般的な振動・温度センサーと独自の磁界センサーを搭載したワイヤレスセンサーボックスを取り付けると、４週間の正常状態のデータ取得から初期の診断モデルへの追加学習までを自動で行います。学習後には、正常と異常の閾値も自動で設定し、分析・診断だけでなく、原因特定や推奨対処法もシステムが提示します。各種情報はダッシュボードやモバイルアプリでわかりやすく表示され、異常が検出されるとメールやアプリにプッシュ通知します。これにより、保全担当者は、設備に使われている三相かご型誘導モーターに本製品を取り付けるだけで、9種類の機械的および電気的な故障を早期に個別で検出することが可能になるため、設備のダウンタイムや保全コストを大幅に削減することができます。

低圧誘導モーターのオーバーメンテナンスを回避して保全費を節約、重要設備のダウンタイムを最小化したい方、設備のチョコ停、ドカ停に悩んでいる方、時間基準保全から真の状態基準保全への移行に関心がある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　(低圧誘導モーター向け）現場を悩ませる設備のダウンタイムと保全コスト、同時に２割以上削減する方法とは

14:45～15:00　質疑応答

主催

アナログ・デバイセズ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社立花エレテック（プライバシー・ポリシー） 株式会社ネクスティエレクトロニクス（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）