本セミナーはWebセミナーです

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少子高齢化などの影響により、製造業の人手不足はますます深刻化しています

経産省の「2022年版ものづくり白書」によると、製造業における56.3％の企業が、人手不足を問題としています。 工場や施設で人材の募集をかけても、必要な人材を確保できないケースが目立っている状況です。「このまま人材不足が進むとビジネス的な影響も避けられない」と改革が迫られるようになってきました。

限られた従業員で生産性を向上するためには、経験・勘まかせの人員配置では限界に

これまでは、熟練した現場責任者の勘、経験に任せて、従業員を配置していた企業も多いのではないでしょうか。限られたリソース（人・モノ）で生産性効率をアップしたいとは思っていても、その方法がわからないと頭を悩ませている企業も少なくありません。

従業員の作業位置・作業時間をタグで情報収集　IoT活用で見える化する方法とは

名札ケースに入るほどの小さなタグを使って、従業員の作業位置・作業時間を簡単に把握することができるiField。 収集した情報はITの専門家でなくとも分析が可能。PC・スマホ・タブレットで簡単に見える化することができます。 iFieldの導入により従業員の各工程の作業時間や、行程の流れ／停滞の状況を定量的に分析し、生産性向上に成功した実例を紹介しながら、製造業の未来についてわかりやすく解説いたします。

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　人手不足が続く製造業における従業員の最適配置とは　熟練現場責任者の勘、経験任せは限界に ～タグを使って従業員の作業位置・作業時間を把握、IoT活用で簡単に見える化する方法を解説～

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） ※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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ESG情報の開示が義務化、企業は対応が必要になっている

SDGs（持続可能な開発目標）とサステナビリティへの関心が世界中で高まる中、欧州をはじめとする各地でESG情報の開示義務化が進んでいます。

中でもCO2排出量の開示は重要な項目であり、2023年6月26日に、国際サステナビリティ基準審議会（ISSB）は、上場企業に対して「Scope3」の開示を義務付けることを決定しました。これにより、各企業はグローバルスタンダードに従い、サプライチェーン全体にわたるCO2排出量の情報公開が求められます。

このため、CO2排出量の計算及び開示への対応は、企業の業務改善やサステナビリティ目標達成において不可欠な要素となっています。

ESG情報の開示の一番のネックになるのは「データの収集」

CO2排出量の開示には、該当するデータの集約と計算が必要です。しかし、これらのデータ収集は、各部門や支社/工場、取引先からの情報を一元化することが求められ、大きな負担となってしまっています。

本セミナーでは、そんな課題を解消するための方法として、取引実績を中心とした社内の様々な業務データを活用したCO2排出量計算を自動化する手法について解説します。

これにより、企業はESG情報開示までの負担を大幅に削減できます。

業務データからCO2排出量を導く

本セミナーの前半では、まずESG情報、特にCO2排出量開示のための分類や計算方法について詳しく解説します。後半では、業務データからどの情報を抽出し、それらをどのように活用すればよいのかについて説明し、「CO2排出量レポート最適化コンサルティングサービス」を紹介します。これにより、企業の業務データを最大限に活用し、ESG情報開示の効率化を図ることが可能となります。

　・サステナブル経営の実現に向けて何から取り組んでいけばよいのか分からない 　・ESG情報の開示に手間がかかりすぎており、改善までつながらない 　・ESG情報の開示が必要になることは認識しているが、人員がおらず対応する余裕がない

上記のような課題をお持ちの方は是非ご参加ください。

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　【迫るScope3開示義務化】煩雑な手作業や集計漏れをなくす「CO2排出量自動計算」

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社テクノスジャパン（プライバシー・ポリシー）

共催

株式会社estoma（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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発電所・プラントでの保安人員の深刻な人手不足

少子高齢化により、国内の労働力人口が減少しています。特に発電所や大型プラントにおいては、地方に設置されているケースが多く、人口流出の影響で人材確保が一層困難になっています。

そのため、従来の人の目に依存した監視や定期的な点検に代わり、最新の情報技術やデジタルツールを活用して、設備故障の予兆を効率的に発見するための「スマート保安」技術の導入が求められています。

スマート保安を導入するための課題

しかしながら、発電所や大型プラントでのスマート保安の導入にはいくつかの課題があります。

例えばセンサーやカメラなどのデバイスを設置する場合、これらの施設が広範な敷地にまたがっているため、多数の機器が必要となるだけなく、大量のデータを集約し処理するための複雑なシステムが必要になります。

さらにタンクやパイプライン、煙突などの屋外設備を監視する場合、雨、霧、雪、砂塵などの自然現象や照明条件の変化の影響を受けやすくなります。特に自然災害が発生した際には、施設全体の状況を素早く把握する必要がありますが、高価なシステムを導入しても、デバイスの故障や誤検知などデータの信頼性に問題が発生した場合には、人手による介入が必要になるだけでなく、デバイス自体の点検や交換など追加の工数が発生してしまいます。

これらの背景を受けて、経済産業省は2020年に「スマート保安推進のための基本方針」を発表しました。これには定置センサーに加えて、ドローン、ロボットを用いた可搬センサーを組み合わた遠隔監視や常時監視技術が推奨されています。

ロボティクス技術を駆使したスマート保安の先進事例を紹介

本セミナーでは、実際の発電所で実施されている具体的なユースケースを通して、発電所や大型プラントでのスマート保全実現のために、どのようにロボティクス技術が活用されているのか、どんな利点があるのかについて詳しく解説します。

SpaceGrabは、ロボットやドローンなどの先進的なスマート保安技術の導入をサポートしています。お客様のニーズに応じたロボット・ドローンの選定から、点検箇所の特定、施設内巡回ルートの選定、ルートの検証・最適化、スケジュールの構築まで、ロボット・ドローンを活用した点検システム導入の全過程を支援します。 特に階段の昇降など、従来制御が困難だったロボットの自立動作の実現に向けた豊富な経験とノウハウを提供いたします。

発電所や大型プラントの保安にかかわる方で、スマート保安を導入したいが何から手を付ければ良いのかわからない方、スマート保安でロボティクス導入を検討したが制御や運用に課題を持たれている方、最先端のスマート保安の事例に興味がある方、など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　（発電所・プラント向け）発電所におけるDX技術の活用

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社SpaceGrab（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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製造業における深刻な人材不足・高齢化。属人化した目視による外観検査は限界に

製造業の多くの企業が人手不足に陥っており、特に技能人材が不足は年々深刻化し、従業員の高齢化の問題も浮き彫りとなっています。 熟練した従業員による外観検査を継続することが難しい企業が増えています。また、検査員の性格や体調によって検査にムラが生じるなど、目視による外観検査は限界と言われ始めています。

外観検査の自動化を進めたものの、導入の壁、運用の壁にぶち当たることも

外観検査の自動化の重要性を理解し、推し進めようとしたものの、社内にITに精通した人材がおらず、どのようなシステムを導入すればよいか判断に苦しむケースも。 一方、導入に踏み切った企業でも、実際運用してみると、希望していていた検査精度を満たしておらず、目視検査でのダブルチェックが必要になるということもあります。 製造業の現場では、年々顧客への品質要求は高度化しています。一方、導入に際して費用対効果のバランスも重要です。 従来の画像処理センサでは判断が難しいとされていた、食品などの個体差がある検査対象も、AIによる柔軟な判断基準によって可能となってきました

外観検査の結果を定量評価　問題のある工程の特定や歩留まり改善につながる次世代の外観検査とは

外観検査の結果は、品質改善のための情報の宝庫です。どの工程に問題があったのかを解析することで、これまで手をつけることが難しかった、歩留まりの改善につなげることも可能です。 シンプルな閾値調整機能やAIによる再学習機能により、ご要望に応じた精度へ調整が可能な点もメリットとなっています。 製造業における、AIによる外観検査サービスの選び方のポイントをわかりやすく解説いたします。

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　属人化した目視による外観検査はもう限界　自動化したのに検査精度に満足できない～外観検査の結果を定量評価　歩留まり改善につながる次世代の外観検査を解説～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社フツパー（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！

「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）

本セミナーのレポート（記事）を以下で公開しています。ぜひご参考ください。

https://majisemi.com/topics/webinar-summary/5604/

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複雑化する原価の変動要因

近年の製造業界は、激しい為替変動などのマクロ経済環境の変動や、原材料や物流コストの急激な高騰、AIを含む技術革新の急速な進歩などにより、経営を取り巻く環境は目まぐるしく変化しています。

このような背景から、製品の原価に影響を与える要因は以前に比べてより複雑化しています。そのため、製造業の企業が適切な利益を確保して、持続可能な成長を達成するためには、原価上昇の原因を正確に特定して、素早く対処できる体制を確立することが不可欠です。

原価管理には、高品質データの収集と分析基盤が必要

しかしながら、製造業の原価管理の整備には多くの課題があります。

特に、原材料の使用量、労働時間、機械の稼働時間といった直接費に加え、作業員の効率、使用スペースや、電力消費量などの間接費の管理も非常に重要になります。これらのコストを、製品単位、顧客ごと、各製造工程ごとなど、目的に合わせた様々な視点で詳細に分析できるようにする必要があります。

さらに、原価計算は一度きりの作業ではありません。計画外の受注、従業員の交代、市場の変動など、様々な要因により予測と実績に差が発生します。これらの差異を素早く特定し、適切な対策を立てるためには、高品質なデータの継続的な収集と、そのデータを効果的に管理・分析するシステムの構築が不可欠です。

不確実性の時代を乗り切るためのコストマネジメントの実現方法とは

本セミナーでは、コスト戦略の立案を支援する「mcframe 7 PCM」を通して、自社のデータをどう管理すればよいのか、間接費の配賦をどう設定すれば良いのかなど、原価管理のPDCAを回すための具体的な実現方法を解説します。

「mcframe 7 PCM」は組立加工製造業向けの強力なプロダクト・コスト・マネジメントシステムです。プロダクトライフサイクルとサプライチェーンの両軸を基に、コスト、キャッシュフロー、機会損失、収益性の各視点から、企業全体の原価管理をサポートします。

製造業における原価管理に関わる方で、原価の予測精度向上やコスト削減を目指しているが、どこから始めれば良いかわからない方、複数のシナリオを素早く検討して、収益予測を行いたい方、などに特にお勧めです。

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　（組立加工製造業向け）「なぜか高くなる原価」を管理する、不確実性の時代を乗り切るためのコスト戦略とは（前半：アットストリームパートナーズ合同会社 / 後半：三菱電機ITソリューションズ株式会社）

10:45～11:00　質疑応答

主催

三菱電機ITソリューションズ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

アットストリームパートナーズ合同会社（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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現場のデジタル化の背景とニーズ

産業や医療現場において、人手不足や熟練者不足、技術の伝承の問題が深刻化しています。 近年では、若手社員や取引先とのサポート、トレーニング、遠隔地との作業などにおいて、遠隔支援が必要不可欠なツールとして活用されています。 これらの現場での作業には、企業のノウハウを含む多岐にわたる知識が必要であり、その場で継承されます。 さらに、品質の向上を目指して、現場での作業のエビデンス化が求められています。 このような状況下で、効率的な遠隔支援システムの構築と現場データの活用がますます重要性を増しています。 しかし、現場データをセキュアに収集・共有し、実際の業務改善に活かす方法は、多くの組織が直面する課題です。

自社AI導入の課題

生成AIのビジネスへの導入が本格化している中、自社がAIを活用するためには、自社のデータが不可欠です。 このデータを利用することで、AIは自社の特定のニーズや業務に適応し、学習していきます。 さらに、現場で蓄積されたノウハウをAIに組み込むことで、効果的な業務支援や意思決定の補助が可能になります。 つまり、生成AIのビジネス導入においては、自社のデータを活用し、現場ノウハウを取り入れることが重要です。

一時的な遠隔支援に留まらず、現場作業のデータをより有効活用するには？

スマートグラスなどの遠隔支援技術は、デスクレスワーカーへの即時的な知識提供と指導に役立ちますが、そのポテンシャルは一時的な問題解決にとどまりません。 重要なのは、現場で収集されるデータを、セキュリティを確保しつつ、長期的な業務改善や効率化に活用することです。 具体的には、AI等を駆使し、データから得られる洞察を実務にフィードバックする手法が求められています。

デジタル証明で安全性を保証しつつ、AI等に有効活用

このセミナーでは、デスクレスワーカーが直面する現場の課題を解決するためのデジタルツールの活用法を紹介します。 セキュリティを考慮しつつ、現場データの収集から分析、活用までの一連の流れを、遠隔支援ソリューションを用いてどのように効率化し、生産性向上につなげるかに焦点を当てます。

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　【デスクレスワーカー向け】現場データをセキュアに保存しつつAI等に有効活用するには？〜遠隔支援にとどまらない、デスクレスワーカーのデジタル改革〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

AMA Xperteye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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本セミナーは、製造業・金属加工業 経営者様に向けた内容となっております。 他業種からお申込みの場合には、ご参加をご遠慮頂く場合がございます。予めご了承下さい。

中堅・中小製造業・金属加工業における深刻な人材不足と属人化

中堅・中小製造業の人材不足の問題は年々深刻化しています。 特に金属加工業においては、生産工程が属人化していることによる影響が大きく、人材不足がもたらす、後継者不足、技能伝承不足、生産性縮小による経営リスクはこれまでに類を見ないほどになっています。 従業員の高齢化が進む今、事業の見直しを迫られる企業も少なくはありません。

金属加工業において自動化・FAロボットの導入がすすまない要因とは

大規模な生産ラインでこそ、導入のメリットがあると思われてきた自動化。 中堅・中小企業では、ロボットやデジタル技術に対応できる人材がいないと、初めから諦めてしまうケースも。 しかし、現場に寄り添って丁寧にその生産工程を分析することで、中堅・中小企業こそFAロボットを導入するメリットが大きいことがわかってきました。DXへの対応が難しいと思われてきた金属加工業においても、どの工程をロボットに任せるかを切り分けることで、技術力の高い人材にしかできない業務に適切な人員配置が可能となり、トータルとして生産性を向上させることができるのです。

FAロボットによる多品種少量生産が可能な時代が始まっています。

多品種少量生産体制と客先要求による度重なる仕様変更などによる難易度が高いと思われてきた金属加工業。 しかし、ロジックと分析と最新の機器活用によるシステムの検討を行う事で多品種少量生産の自動化は可能です。 現場に寄り添った、人間とFAロボットとの協業が可能となる生産現場とはどのようなものかを解説いたします。 あわせて、自動化・ロボット化を進めていく上で、絶対に抑えなければいけないポイントや注意点など自動化検討のノウハウ、最新の自動化機器や導入事例をご紹介いたします。

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　【金属加工業 経営者向け】多品種少量生産の製造現場におけるFAロボットと人間の協業　最初の一歩～導入に失敗しないための分析と検討　製造現場に寄り添った自動化戦略の重要性を解説～

11:45～12:00　質疑応答

主催

FAロボットマネジメント株式会社（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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進む製造業のOTデータの活用

近年の製造業は、センサやカメラなどIoTやOT向けデバイスの進化や、AIと機械学習の急速な発展、クラウドの普及などにより、設備や装置の稼働データの活用が拡大しています。

これらのデータは、遠隔監視やリソース管理だけでなく、機械学習を用いた予知保全などのデータ駆動型アプローチの実現など、様々な応用が期待されています。

このような背景から、収集されたデータを一元的に集め、リアルタイムでの可視化や分析を可能にするクラウドベースの統合プラットフォームへの需要が高まっています。

OTデータのクラウド化には専門知識が必要

しかしながら、これらのOTデータをクラウドへ統合するには様々な課題があります。

通常、製造設備から得られるデータは、制御やメンテナンスなど特定の目的に合わせて設計されているため、設備ごとにデータフォーマットや通信プロトコルが異なります。そのため、これらのデータをクラウドで一元的に管理し活用するには、各種プロトコルをサポートする専用アダプタの準備や、クラウド側にデータを統合するための変換処理や整合性チェックが不可欠です。

さらに、多くの既存設備は通信機能を備えていないため、通信設備の導入のための互換性やセキュリティ対策なども考慮する必要があります。

OTデータの収集からクラウド化までをワンストップで実現する

本セミナーでは、通信機能を搭載したIoTゲートウェイ「CONEXIO BlackBear」と、クラウドベースのIoTプラットフォーム「AVEVA InSight」を利用して、既設装置からのデータの収集からクラウド化までを、ワンステップで実現する方法を詳しく説明します。

「CONEXIO BlackBear」は、SIMカードを搭載可能で、センサ、カメラ、ECUなど様々なデバイスに対応するインターフェースを備えたIoT専用ゲートウェイです。複雑な通信設定やクラウド設定なしにデータをクラウド上に統合することができます。「AVEVA InSight」はこんな課題を持つお客さまへむけたSaaS型の履歴データ管理活用サービスです。 機械の予兆保全を行いたい。 設備の稼働率監視し、生産効率をあげたい。 AI分析を行いたいが社内にデータサイエンティストがいない。 社内で新たにシステムを構築するリソースがない。 クラウド上で現場の生産現場のデータを一元管理したい。

製造業で設備保全の効率化や現場のDXを実現したい方で、既存の設備データの集約やクラウド化に課題を持っている方、現場データを活用したデータ駆動型アプローチを目指している方、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　進むOTのデータ活用、点在する設備データの集約とクラウド統合までをワンストップで行う方法

14:45～15:00　質疑応答

主催

コネクシオ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

シュナイダーエレクトリック株式会社（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）