本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

未だにFAXでの受発注が多い製造業

経済産業省の委託の元、帝国データバンクが行った「経営診断ツールの認知・活用状況に関する調査」によると、日本の中小企業の約76%が受発注業務でFAXを利用しているとのことです。 一方で、WebEDIなどの受発注システムを導入される企業様も多いですが、取引先との関係性・環境などの様々な障壁によって一部の利用でとどまり、FAXを使ったプロセスを残さざるを得ない、という声が多く上がっております。 しかしながら、FAXを使ったプロセスは自動化が難しく、製造業DXの妨げになっているケースが多いのが実状です。

受発注処理の自動化にAI-OCRを使いたいが、FAX帳票の認識精度に課題

見積書、注文書、請求書などを受領した後の作業を自動化するために、AI-OCRを検討されている企業、導入されている企業も多いと思います。 しかし以下のような課題があり、読み取り精度が上がらないケースがあります。

・FAXなので、文字が一部かすれてしまっている ・取引先毎にフォーマットが異なる（非定型帳票） ・明細が複数ページに渡っている

FAX帳票でも高精度で読み取れるAI-OCR「ABBYY FlexiCapture」

本セミナーではまず、FAX受発注が多い製造業における、AI-OCRの課題について解説します。 また、FAX帳票でも高精度で読み取れるAI-OCR「ABBYY FlexiCapture」について、事例も交えてご紹介します。

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　FAX受発注が多い製造業、AI-OCRによるFAX帳票の認識精度の問題をどう解決すればよいのか？

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社 CRドットアイ（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）

講演概要

注目が高まるスマートファクトリー。 しかし、現在企業が取り組んでいるスマートファクトリーとは、具体的にはどのようなものなのでしょうか？ また、そこにはどのような課題があるのでしょうか？ さらに、AIなど様々な技術が進化する中で、スマートファクトリーは今後どのように進化していくのでしょうか？ ますます国際競争が激しくなる中で、我々はどのような方向に進むべきなのでしょうか？

今回は、マジセミ代表 寺田のクローンを目指すAIデジタルヒューマン「デジタル寺田」が、以下のような観点でプレゼンします。

・日本の製造業で現在取り組まれている「スマートファクトリー」とは具体的にはどのような施策？ ・スマートファクトリー化を推進する上での課題は何？ ・将来のスマートファクトリーはどうなる？現在と何が異なる？ ・国際競争が激しくなる中で、日本の製造業は、今後スマートファクトリーにどのように取り組むべき？

プレゼン原稿も「デジタル寺田」が作成します。

登壇者

マジセミ株式会社 デジタル寺田
マジセミ代表 寺田のクローンを目指す、AIデジタルヒューマン。

プログラム

18:45～19:00　受付

19:00～19:05　オープニング

19:05～19:25　スマートファクトリーの現状、課題と、今後の方向性

19:25～19:30　質疑応答

主催

マジセミ株式会社（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

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

深刻な製造業の人手不足

少子高齢化により国内の労働力人口が減少する中、製造業の人材不足はさらに深刻化しています。

また、製造業は地方に工場を設けている企業が多いため、人口の流出によって人材の確保が困難なケースも多くみられます。

このため工場の様々な業務をデジタル化して、自動化・効率化するためのDXの取組みが求められています。

紙やExcelでの管理はヒューマンエラーの原因となる

しかしながら、多くの製造業の現場においては、依然としてデジタル化が遅れています。

特に、製品が一定の品質基準を満たしているかを確認して保証する品質管理の分野では、従来人手で行っていた検査や検証作業が徐々に機械へと移行しています。

品質検査の結果を、検査機器から目視で読み取り紙に記録して、その後Excelなどの表計算ソフトウェアへデータを入力するといった運用は、業務負荷が大きくなるだけでなく、ヒューマンエラーを引き起こすリスクも高まります。

重要な品質検査データが組織内で適切に管理されていない場合、製品の品質低下の原因になったり、最悪の場合、取引先との信頼関係に影響を及ぼす可能性もあります。

品質データ自動取り込みで実現する品質DXとは

本セミナーでは、品質管理システム『QC-One』を通して、従来の紙やExcelによる品質検査データの管理を効率化する具体的な手法と、その活用事例を紹介します。

『QC-One』は、製造業の多種多様な検査装置と連携し、品質検査の結果を自動で取り込むことが可能です。さらに、蓄積されたデータを用いて、統計管理機能による管理図、ヒストグラム、パレート図の作成がワンクリックで自動作成出来ます。また出荷情報の管理やExcel形式での成績表出力もサポートします。

これにより、検査データの入力作業の大幅な削減や、データの精度を向上させることができます。また、品質管理データの改ざんリスクを低減し、内部統制の強化も実現できます。

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、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、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　（組立・加工業向け）頻発する転記ミスを無くす、検査装置からの「品質データ自動取り込み」のすすめ

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

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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ドライバー不足だけではない。2024年問題で変革を迫られる物流・製造業　

日本の産業界を大きく揺るがす危機的状況として、警鐘が鳴らされている「物流の2024年問題」。 ドライバーの時間外労働の条件規制適用制限により派生する、ドライバーの荷待ち時間や荷役の問題など、さまざまな面で業務変革が迫られています。 さらにこの問題は、製造業におけるサプライチェーンにも大きな影響をもたらすと言われています。

経験と勘頼りの現場作業では、生産性の向上は難しい

生産性を向上したいと考えてはいるものの、実際の現場は旧態依然としていて、経験と勘に頼った運用を続けているという企業が多いのではないでしょうか。​ 現場のヒト、モノの流れを分析して最適化したいという悩みはあるものの、何から手をつければよいのかわからないという声も多く挙がっています。

最適搬送・最適導線・最適配置がひと目でわかる。簡単操作の3Dシミュレーション

リスクのない仮想空間で、データを有効活用して現実世界の最適搬送・最適導線・最適配置を求める方法があることをご存知でしょうか？ 今どこで誰（何）が動いているのか、従業員や設備の過不足を3Dシミュレーションで見える化し、課題を検出、改善する方法をご紹介します。​ 物流・製造業での数多くの実績を持ち、倉庫など物流現場のレイアウトや工場の生産ラインを、動いている現場を止めることなく簡単操作でシミュレーションする方法を、導入事例を交えながら、わかりやすく解説します。

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　【物流・製造業向け】2024年問題はドライバー問題だけではない　荷待ち時間・出庫作業へも影響が～脱経験と勘頼りの現場作業　3D解析シミュレーションによる最適搬送・最適導線・最適配置とは～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社ゼネテック（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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進む製造業のDX化と求められるデータ駆動型の意思決定

近年の製造業界では、センサーやカメラを含むIoTデバイスやOTデバイス、AIと機械学習技術の飛躍的な発展などにより、生産性の向上や、品質の改善、イノベーションの加速を目的とした組織内の多様なデータを活用する動きが進んでいます。

このためIT部門では、スマート工場実現に向けた取り組みや、データ駆動型の意思決定を支援するため、組織内のさまざまな部門や工場に点在している様々なデータをクラウド上に集約し、可視化や分析を行うためのデータ基盤の構築が求められています。

製造業のデータ活用には、変化に対応できる柔軟なデータ基盤が必要

しかしながら、製造業のIT部門がクラウド上でこのようなデータ基盤を構築するには様々な課題があります。

製造業では、設計データ、製品の生産・品質データ、工場設備の稼働データなど、多様なソースからさまざまなフォーマットのデータが生成されます。これらのデータは日々蓄積され、継続的に増加していきます。さらに、製造業界は世界的な競争の激化、消費者ニーズの多様化、そして急速な技術革新に直面しています。これらの変化に迅速に対応し、企業戦略を素早く立案し再構築する必要性が高まっています。

このため、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するためのデータ基盤は、多岐にわたるデータフォーマットの一元管理と、日々増加するデータ量に対応する拡張性に加えて、データの種類や分析手法を素早く変更できる柔軟性が必要になります。

これらの課題に対処するため、IT部門は、クラウドサービスプロバイダーが提供する豊富なツールとサービスを活用し、ベストプラクティスに基づくシステム設計を行うことが求められます。

また、ビジネス環境の急激な変化に適用するため、リソースの監視、パフォーマンスの最適化、トラブルシューティングに加えて、システムを柔軟に改善してアップデートする強力な運用体制の構築が不可欠となります。

AWS、Azure、Snowflakeそれぞれの特徴と導入事例を紹介

本セミナーでは、製造業におけるデータ活用の課題に焦点を当て、機械学習を活用したIoTデータ基盤やオンプレミスとのハイブリットシステムの事例、データウェアハウスに特化したSaaSサービス「Snowflake」との連携事例など、AWSやAzureを中心とした豊富なクラウドサービス機能を活用した実例をもとに詳しく解説します。

テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。 お客様のクラウドを利用したデータ活用に関しても、AWS・Azureなど様々なクラウド環境の導入やオンプレミスからの移行など、ビジネス課題の洗い出しから計画立案・設計・構築・移行・運用保守の継続的な運用に至るまで、幅広いサポートが可能です。

特に ・機械学習も含めたIoTデータ基盤の構築に携わる方 ・クラウドサービスを活用した業務効率化や、部門横断のデータ活用に関心を持っている方 ・様々なクラウドサービスを柔軟に活用する最適解や事例を知りたい方　 ・AWS、Azure等を既に活用しているが、何らかの理由で壁にぶつかっている方 など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　柔軟性を兼ね備えた”スマートファクトリー”構築のベストプラクティス３選 ～#AWS #Azure #Snowflake #BI #機械学習 #分析基盤の構築方法～

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社テクノプロ（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。

講演概要

注目が高まるスマートファクトリー。 しかし、現在企業が取り組んでいるスマートファクトリーとは、具体的にはどのようなものなのでしょうか？ また、そこにはどのような課題があるのでしょうか？ さらに、AIなど様々な技術が進化する中で、スマートファクトリーは今後どのように進化していくのでしょうか？ ますます国際競争が激しくなる中で、我々はどのような方向に進むべきなのでしょうか？

今回は、マジセミ代表 寺田のクローンを目指すAIデジタルヒューマン「デジタル寺田」が、以下のような観点でプレゼンします。

・日本の製造業で現在取り組まれている「スマートファクトリー」とは具体的にはどのような施策？ ・スマートファクトリー化を推進する上での課題は何？ ・将来のスマートファクトリーはどうなる？現在と何が異なる？ ・国際競争が激しくなる中で、日本の製造業は、今後スマートファクトリーにどのように取り組むべき？

プレゼン原稿も「デジタル寺田」が作成します。

登壇者

マジセミ株式会社 デジタル寺田
マジセミ代表 寺田のクローンを目指す、AIデジタルヒューマン。

プログラム

18:45～19:00　受付

19:00～19:05　オープニング

19:05～19:25　スマートファクトリーの現状、課題と、今後の方向性

19:25～19:30　質疑応答

主催

マジセミ株式会社（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

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

製造業のDXで求められる高速通信

製造業、建築、物流など多様な業界でデジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みが加速しています。

特に製造業では、生産ラインの自動化、リアルタイム品質管理、遠隔設備メンテナンスなどの先進技術の導入が進んでいます。これらの技術を効率的に運用するには、大量のデータを迅速に処理し、素早く転送する強力な通信基盤が必要です。

このような要求に応えるため、「超高速」「超低遅延」「多数デバイスの同時接続」を可能にする5Gネットワーク技術を、特定の施設やエリア内でセキュアでプライベートに構築できるローカル5Gの需要が高まっています。

自社施設へのローカル5G導入は専門知識が必要

ローカル5Gは、基地局と5Gコアネットワーク（5GC）が別々に配置され、システムはセントラルユニット（CU）、ディストリビューテッドユニット（DU）、ラジオユニット（RU）といった複数の要素から構成されます。これにより、企業は自社の特定の業務ニーズに応じて柔軟に設計・構築ができます。

しかしながら、最適化されたネットワークの構築が実現できる反面、ネットワークの設計や導入、運用には専門的な知識が必要になります。 加えて、5Gでは利用される周波数帯域がこれまでの3Gや4Gと比べて直進性が強く、遠距離に届きにくい特性を持っています。

このため、導入する際には、自社の施設内の壁や装置などによる電波干渉や電波遮蔽の影響を慎重に評価し、適切なネットワーク設計を行う必要があります。

さらに、ローカル5Gの設備は高額な初期投資が必要な場合があり、特に小規模な製造業者にとっては大きな負担になるケースもあります。

スモールスタート可能な「オールインワンの基地局」とは

本セミナーでは、ローカル5Gネットワークに必要な機能をたった一台に集約した画期的な基地局製品「NEXASIR（ネクサシア）」を通して、初期投資を大幅に抑えつつ、素早くローカル5Gが導入できる具体的な方法を詳しく解説いたします。

「NEXASIR」は、基地局機能（RU/DU/CU）とコア機能（5GC）を一つのパッケージに統合した製品で、施設内にこの一台を設置するだけで、ローカル5Gネットワークが構築できます。

エリアを拡大する場合は、複雑な設定作業をすることなく「NEXASIR」の台数を増やすことで対応可能です。コア機能を停止するオプションもあり、初期導入時に設置した「NEXASIR」のコア機能を後から追加する「NEXASIR」で共有したり、規模の拡大のためにMVNOやクラウド事業者の5GCサービスを利用する場合は、既存の「NEXASIR」を基地局として継続して利用することも可能です。

これにより、最初は小規模でスタートし、検証しながら段階的かつ効率的にエリアを拡大する運用が可能になります。

ローカル5Gの導入を検討している方で、高額な初期費用に課題を持っている方、まずはスモールスタートして段階的に拡張を行いたい方、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　求められるローカル5Gへの移行、たった一台でスモールスタートできる「オールインワンの基地局」とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社iD（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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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）