本セミナーはWebセミナーです

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経産省発表「2025年の壁」。要因の一つともなる「システムのサイロ化」とは

「システムのサイロ化」とは、何らかの理由で組織内の各部門が独立している状態や、システム上で自分たちの部署以外の情報が遮断されている状態のことを指します。 このシステムのサイロ化とDX推進の因果関係について、経済産業省が2018年に発表したDXレポートによると、システムのサイロ化はDX(デジタルトランスフォーメーション)実現の妨げにもなり得ることが説明されています。DXが実現できなければ業務の生産性が上がらないだけでなく、組織に蓄積された膨大なデータを利活用できず、競争優位性も低下する恐れがあるため、システムのサイロ化は早急に解消すべきと言えます。　

なぜ「システムのサイロ化」は無くならないのか

日々、各企業の事業を取り巻く環境が変化していく中で、新たな取り組みを行ったり、業務プロセスの改善は当然行っていくべきことであります。ただ、その結果として発生してくるツールやシステムのアーキテクチャ設計による「データのサイロ化」「固定化したアーキテクチャ」に頭を悩ませているお客さまは多いのではないでしょうか。

サイロ化解消に向けた解決方法と具体的な流れを紹介・解説

本セミナーでは、データ分析を取りまく目まぐるしい環境変化と、システムのサイロ化問題やアーキテクチャにお悩みのお客さまに向けて、最新の解決策をご紹介致します。 国内最大規模のエンジニア数、7,000名のエンジニアが在籍する、テクノプロ・デザイン社だからこそ可能な、将来を見据えデータ利活用に向けた、収集から分析までを「一気通貫」でご提案することも可能ですので、データの取得や統合・活用に課題をお持ちの方は是非ご視聴下さい。お客さまにぴったりのサービスがきっと見つかります。 セミナーご参加お待ちしております。

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　「システムのサイロ化」とは？攻めのDXを阻害する４つの課題と解決策

15:45~16:00　質疑応答

主催

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社（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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スマートファクトリーとは？

世界中で、ものづくりのデジタル化や製造業DXが重視され、取り組みが進んでいる中、国内でも経済産業省がロードマップを発表するなど、「スマートファクトリー」が注目されています。 「スマートファクトリー」の明確な定義はなく、様々な解釈がありますが、一般的には「ITを活用し、生産性と品質の向上を、継続的に行う工場」と言われています。

なぜ今、スマートファクトリーが必要なのか？

なぜ今、スマートファクトリーが注目されているのでしょうか？ 製造業がスマートファクトリーに取り組むべき理由として、以下のようなことが言われています。

・人口減による人材不足への対応 ・リタイアする熟練者の技術継承 ・付加価値の向上、国際競争力の向上

スマートファクトリーの具体的なイメージは？

しかし、スマートファクトリーの取り組みは、事業形態や企業の状態によって大きく異なるため、「具体的には何をやればいいの？」「具体的にはどのような効果があるの？」と思われている方も多いと思います。

そこで本セミナーでは、スマートファクトリーについて具体的なイメージを持って頂くための入門解説を行います。

どのようにデータを収集するのか？（センサー、画像認識、IoT、IT/OTデータ統合、など）

収集したデータをどう活用できるのか？（見える化、予知保全、歩留まり改善、ロジスティクス改善、など）

セキュリティリスクは？

スマートファクトリーでは、生産設備などから得られるデータと、ERPや生産管理システムなどのデータを統合し、分析、活用していくことが求められます。 しかしその場合、従来工場に閉じていたネットワークを、何らかの方法でインターネットにつなげる必要性がでてきます。 このときのセキュリティリスクについて、どのように考えるべきなのでしょうか。

本セミナーでは、その考え方についても入門解説します。

今後の方向性は？

スマートファクトリーについて、ひとつの工場に閉じた取り組みで終わらせるのではななく、サプライチェーン全体として考える、という方向もあります。 また、収集したデータから「デジタルツイン」を構築し、頻繁にシミュレーションや予測を行い、そのデータにより設備を稼働させる、という方向もあります。

本セミナーでは、このようなトピックについてもご紹介します。

スマートファクトリー、製造業DXに役立つ、専門的なプレゼンも

また後半では、スマートファクトリー、製造業DXに役立つ、専門的なプレゼンを行います。

プログラム

15:45～16:00　受付

16:00～16:05　オープニング（マジセミ）

16:05～16:30　スマートファクトリー「超」入門　～どのようにデータを収集する？データ活用したらどう嬉しい？セキュリティは？古い設備は？～

マジセミ株式会社

代表取締役社長　寺田 雄一

16:30～17:00　製造業の現場で使えるノーコードAIソリューションとは

株式会社クロスコンパス

右谷 仁孝

製造業のAI開発で実績が豊富なクロスコンパス社 右谷氏よりノーコードAIモデル開発の詳細や事例を講演いただきます。 生産現場のAI活用によって得られる脱属人化・高精度化・省力化について具体的に学ぶことができます。

17:00～17:15　製造現場のDXを促進する「OT環境向けゼロトラストリモートアクセス」とは？

株式会社オーシャンブリッジ

セキュリティ事業推進部　部長 井下 博道

製造プロセスの自動化が進む一方、残されたのは人の役割（作業プロセス）の見直しです。 人材不足や教育促進といった「人」に付随する課題解決にはリモートアクセスが有効ですが国内は大きく後れを取っています。 本講演では安心・安全な仕組みを導入事例も交えて解説します。

17:15～17:30　ＤＸ原資（人、モノ、カネ）を延長保守で捻出する

データライブ株式会社

営業本部長 今井 浩榮

メーカー保守切れでお困りのお客様への延長保守サービスを提供しています。サーバー、ストレージ、ネットワーク機器が主な対象です。 ＤＸ化を促進したい顧客からも多数ご契約頂いております。簡単に事例をご紹介します。

17:30～18:00　質疑応答・クロージング（マジセミ）

主催

マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協賛

パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オーシャンブリッジ（プライバシー・ポリシー） データライブ株式会社（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）

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半導体在庫の逼迫により電子基板のデバイスの置き換えが必要

5Gの普及やクラウドコンピューティングの継続的な成長、コロナ禍によるテレワークの拡大などによって、半導体の需要は増加している一方、世界的な半導体不足は解消しておらず、その供給は日に日に逼迫しています。 既存の電子基板の製造に支障をきたす事態も珍しくなく、デバイスや電子部品の置き換えを迫られる事態も頻発しています。

デバイスの置き換えのための設計/開発エンジニアが不足

デバイスの置き換えにおいては、ハードウェア、ソフトウェア（組込み）の技術をもったエンジニアが必要となります。しかし、これらの技術者は常に不足しており、その状況はこれからも続いていくと言われています。また、MCUの置き換えは、試作デバイスの再検証業務などの負荷が重く、これらすべてを自社でまかなうことは容易ではありません。

ハード・ソフトから、システムの再検証まで、一気通貫の受託開発とは？

ハード開発、OSポーティング、ドライバ開発など、一気通貫で試作・量産開発を受託できる「試作開発/量産開発サービス」とは？ 仕様検討から各種信頼性試験までをサポートする、Sohwa & Sophia Technologiesのソリューションについて詳しく解説します。

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　半導体在庫の逼迫による電子基板のデバイスの置き換え問題　～試作・量産設計の課題を解決する、ハード・ソフトからシステムの再検証まで、一気通貫の受託開発～

15:45～16:00　質疑応答

主催

株式会社Sohwa & Sophia Technologies（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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AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。

引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf

実際に、AIによる異常予兆検知システムを導入すると、

・製造ラインの緊急停止が避けられる ・交換部品や消耗品などのメンテナンス時期を予測できる ・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる ・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化）

など、数々のメリットがあります。

これにより、設備のダウンタイムを短縮し、稼働時間を最大限伸ばすことができます。 また、不良が減ることで、製品品質の担保、改善に繋がり、生産計画の遵守につながります。 さらに熟練技術者の経験や知識を機械化できるため、保全に関する負担を軽減し、世代交代や人手不足の問題も解消できます。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

しかしながら、AIによる異常予兆検知のシステムは、「単にシステムを導入する」だけで実現することはできません。 対象である設備の「異常状態のデータ」を用意して、AIに正常時と異常時のふるまいの違いを学習させる必要があるため、装置の異常状態のデータを蓄積しなければなりません。 また、もしデータが蓄積できていたとしても、装置の異常は、磨耗、汚れ、腐食、部品寿命など、さまざまな要因が関係することから、膨大なデータの中から関連する要因の特徴を抽出し全ての組み合わせを学習させる必要があります。

さらに、AIへ学習が出来たとしても、装置の経年劣化、消耗品の影響などによる長期の状態変化も考慮させないといけません。 装置の状況に応じてAIの学習状態や閾値を適切にメンテナンスしないと、時間の経過とともに精度が安定しなくなってしまいます。 結果として、せっかく苦労してシステムを導入しても、誤検知の件数が増えてしまい、保全に関する負担の軽減が出来ず、最悪のケースでは「現場で使われない」という事態になってしまいます。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

本セミナーでは、前述の課題を解決するAI検知システムの構築サービス「SAILESS」をご紹介します。 「SAILESS」は装置の「正常データ」をベースとした手法を採用し、異常検知のシステム構築を行うため「異常データのビッグデータ」をお持ちで無いお客様でも、AIによる異常検知のシステムの導入が可能となります。 また、検知精度の低下を防ぐための再学習をお客さま自ら容易に行える仕組みも備えており、導入後の効率的な運用を実現します。 実際の装置や工程の状況をヒヤリングさせて頂き、検知したい異常の分析から活用、運用のサポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

今回のセミナーでは、実用シーンがイメージできるよう、以下のデモも行います。

・SAILESS管理画面、モデル更新画面のデモ ・実例に近い異常シナリオと検知結果のデモ

AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、ビックデータが揃っておらずに困っていた方やビックデータはあるけど、どう活用していいか迷われている方に特におすすめです。

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　未経験の設備トラブルを、早期に検知する　～異常データが不要な、AIによる異常予兆検知～

10:45～11:00　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

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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維持管理コストが膨れあがるばかりの古い生産管理システム。メンテナンスが限界に

生産管理システムは、多くの企業で独自の生産工程に応じてスクラッチ開発されていますが、古くなるとメンテナンスにかかる費用が膨らみ、運用の限界が近づいてきます。 また10年後を見据え、経営戦略の実現とDXを推進できる新たな生産管理システムへのリプレースが求められています。

要件定義の失敗、脱スクラッチ、生産管理システムのリプレースにおける注意点

最近では生産管理システムは、スクラッチ開発ではなくパッケージを活用することがスタンダードになっています。 しかし、スクラッチ開発された現行の生産管理システムにありがちな企業独自のシステム構造は、パッケージへの移行において大きな問題となります。 例えば、要件定義後に想定外のカスタマイズ費用を請求される、といった失敗事例は数多く報告されています。 また、長い運用期間の間に増え続けた周辺システムとのインターフェースの洗い出しや、新システムへの移行なども、リプレース時の課題となります。

日本のものづくりに最適な生産管理システムmcframeによる、システム導入の成功ポイントを解説

日本のものづくりは、他の国々にはない細やかな工程管理があり、海外の生産管理システムでは適用が難しいポイントが多くあります。 さらに企業独自の強みや工夫などもあります。 このような課題を解決しつつ、パッケージを活用するためにはどうすればよいのでしょうか。 日本のものづくりに最適な、日本製の生産管理システムmcframeをベースとした、生産管理システムのリプレース成功事例を解説します。

事例から解説！システム導入の失敗をなくす、基本構想策定フェーズの重要性

システムの導入において最も重要な工程が要件定義フェーズ。 しかし生産管理システムにおいては、パッケージやベンダーの選定後に要件定義を行う必要があるため、要件定義後に「見積が倍になった」「思っていた内容と違う」というトラブルが多発しています。 そこで本セミナーでは、パッケージやベンダーの選定前に、解決するべき現状の課題と、プロジェクトのゴールを明確にするための工程である、基本構想策定フェーズの重要性についても解説します。

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）

10:05～10:25　mcframeの導入事例ご紹介 ～mcframeが選ばれる理由～

株式会社日立ソリューションズ

10:25～10:45　生産管理システム導入を成功させる極意！　～基本構想策定フェーズの巻～

株式会社日立ソリューションズ・クリエイト

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社日立ソリューションズ・クリエイト（プライバシー・ポリシー）

共催

日立ソリューションズ（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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製造業における作業の効率化・データ活用。点検作業の帳票のデジタル化もその手段の1つ。

作業を効率化したい、データを活用して品質改善等に取り組みたいと考えている製造業は多数存在します。製品の点検作業で利用する帳票デジタル化もその手段の1つで、帳票は点検という定型的な作業とセットになった成果物であることから、効率化に着手しやすいイメージを持ちます。市場にも関連ツールが徐々に広まっていますが、いざ現場で帳票のデジタル化を進めようとすると色々と問題が生じ、どのように解決すべきか等の悩みを抱える企業も多数存在します。

帳票のデジタル化実現にあたり生じる問題とは？

点検業務といっても、その企業により点検対象や点検する環境は様々で、帳票をデジタル化にするあたり生じる問題も現場毎に異なります。例えば、市場に出ている既存ツールを活用する場合、現場作業に適していないインターフェースになっていて利便性が落ちたり、それを追加機能で改善しようとして個別開発が必要になり追加コストがかかってしまう等の問題があげられます。現場毎の点検作業に適した帳票デジタル化を実現するには、どのような手段があるのでしょうか？

点検作業の帳票デジタル化をどう進めるか？具体的な手段もご提案

本セミナーでは、製造業における点検作業の帳票デジタル化の実現ステップ、課題解決方法について解説致します。また、課題の具体的な解決策として”音声認識”等を具備するソリューションで解決する方法をご紹介致します。点検作業の帳票デジタル化をどのように進めてよいかわからない、どのように課題を解決すればよいかわからないといったお悩みをお持ちの方は是非本セミナーへご参加ください。

講演プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　製造業の「点検作業の帳票デジタル化」をどう進めるか？　～現場に適した効率化・データ活用を”音声認識”等で実現する方法～

14:45～14:55　質疑応答

主催

テクノ・マインド株式会社（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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世界で加速するカーボンニュートラルの潮流　～2030年に向かって～

2017年6月に温暖化対策の新しい枠組みである「パリ協定」の合意と発効がされ、2020年以降の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。 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。 このカーボンニュートラルは、SDGsとも密接に関係しており、企業がカーボンニュートラルに取り組むことが求めらています。

取引先・下請け先企業に対しても、CO2排出量の開示などが求められている

製造業をはじめ、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。 大手企業の多くが、サプライチェーン全体を通して、取引先、下請け企業に至るまで、CO2排出量の開示を求めています。 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。

『脱炭素』どう進めていけばいい？　その最初のステップとは

しかし、「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。 また、エネルギー計測投資をして『見える化』を進めるだけでは十分とはいえません。

「見える化／分かる化／最適化（省エネ・創エネ）／見せる化」という脱炭素のステップを解説

本セミナーでは、富士電機ITソリューションが提案する、「見える化／分かる化／最適化／見せる化」という脱炭素の４ステップについて解説するとともに、どこから始めればよいのかについて解説します。

富士電機ITソリューション（株）は、富士電機のエネルギー制御計測技術、富士通の情報マネジメント技術をベースに、多くのお客様に、実効値の高い省エネのキーデバイスとシステム、そしてIoTシステムやエンジニアリング・サービスをご提案、ご提供してきました。 本セミナーでは、この強みを生かし、かつ、お客様の業界、規模、用途によって最適な、CO2排出可視化ソリューションをご紹介します。

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　製造業の「脱炭素」はどこから始めればよいのか？

15:45～15:55　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）

協力

富士電機株式会社（プライバシー・ポリシー） ウイングアーク１ｓｔ株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社ゼロボード（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）

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製造業の人材不足、技術継承が進まない問題は年々深刻化

企業規模に関わらず、人手不足や技術継承の問題が顕在化している製造業は多くなっており、年々深刻化しています。 その対策として、製造の各工程で自動化を検討されている企業も多く、検査業務の自動化もその対象の1つです。

製造業検査現場の問題点とは？

製造業等の企業で検査業務自動化に取り組むにあたっては、下記のような課題に直面することがあります。 ・職人の勘・コツに頼る検査が多く自動化が進まない ・検査箇所、項目ごとに治具、検具が必要となりコストが掛かる ・検査に対する要求は高まるが、人手はますます不足していく 検査現場毎に問題が異なり、どのように対策を進めればよいのかお困りの方もいらっしゃるのではないでしょうか？

製造業における検査業務自動化の課題と具体的な対策方法をご提案

本セミナーでは、主に外観検査、寸法測定など製造業における検査業務自動化における課題と解決策を解説します。具体的な解決策として三次元形状処理技術を使い各種非接触検査を可能にしたロボット検査システム「L-QUALIFY」をご紹介。L-QUALIFYで取得した検査データを活用した品質改善DX実現の道のりについてご紹介いたします。

講演プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　現場毎に異なる検査業務自動化のハードルを「ロボット」で解決　～3Dロボット検査システムで職人技の継承、DXを実現～

14:45～14:55　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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設備トラブルが起きてからでは遅い、予知保全の必要性

予知保全とは、日々稼働し続ける設備の劣化状態を把握し、故障を予知して事前にメンテナンスを行う考え方を指します。

製造現場での設備や機器のトラブルは、企業にとって甚大な経済的・社会的損失になるリスクがあります。 保全業務の人材不足や技術継承の問題もあり、メンテナンスに多くのマンパワーをかけられないのが現実ではないでしょうか。

予知保全はこれらのリスクを最小化するだけでなく、人件費コストの削減、ダウンタイムの短縮などのメリットがあります。

予知保全CBMとは？TBMとの違い

CBM（Condition Based Maintenance）では、工場内の機械・設備を日々監視・点検し、状態に応じてメンテナンスを行います。

TBM（Time Based Maintenance）では、設備の状態の如何に関わらず、あらかじめ設定したタイミングで定期的にメンテナンスをします。 これにより無駄な人件費や設備交換費のコストが発生してしまいます。

CBMによる予知保全は、AIやデータマネジメントを活用することで、大幅なリソースとコスト削減に寄与してくれます。

ここでしか聞けない、富士電機が提供する運転・保全データによる予知高度解析と保全業務DXの解説

具体的にどのようにして予知保全、予防保守のDXを進めていけばよいのでしょうか？予知保全により、どのような定量・定性効果がもたらされるのでしょうか？ 本セミナーでは富士電機の自社工場における取り組み、他社導入事例を交えながら、製造業における予知保全の最前線ソリューションを解説いたします。

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）

14:05～14:40　人材不足・技術継承に悩む製造現場に、予知保全・予防保守DXがなぜ必要なのか？〜予知保全CBMの富士電機の取り組み、運転データと保全データを組み合わせた予知高度解析を解説〜

１）予知保全・予防保守DXとは？ ２）富士電機プラットフォームご紹介 ３）適応事例 　　　①富士電機山梨工場　「受変電」 　　　②某社異常兆候監視（予知保全事例）「製造ライン」 ４）今後の取り組みと展開

14:40～14:55　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

富士電機株式会社（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）