製造DX・物流DX

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Manufacturing industry

製造DX・物流DXの課題を解決するウェビナー

自動運転、ビッグデータ活用、AI/IoT 導入、サプライチェーン改革...。デジタル化が急速に進んでいる製造・物流業界を対象としたデジタルトランスフォーメーション&ロジスティクス4.0 関連のウェビナー/オンラインセミナー。

製造DX・物流DX
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(動画・資料)

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”...

3.5 テクノ・マインド株式会社

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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製造業の「脱炭素」はどこから始めればよいのか? ~2030年度46%削減のハードルをクリア...

3.9 富士電機ITソリューション株式会社

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。

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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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...

4.1 リンクウィズ株式会社

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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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C...

3.6 富士電機ITソリューション株式会社

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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

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工場設備のIoT化における、クラウド連携のハードルとその解決方法 ~AWS、Azureにも...

3.8 IDEC株式会社

本セミナーはWebセミナーです。

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加速する工場のIoT化。実現には設備とクラウドの連携が必要

工場設備の遠隔監視による業務効率化や、設備の持つデータ活用による生産性向上などを目的として、工場のIoT化が進んでいます。 そのIoT化実現にあたっては、工場設備とクラウドとの連携が必要となりますが、そこで課題に直面するケースがあります。

工場設備とクラウド連携時のハードルとは?

設備とクラウドを連携させるためには、ゲートウェイと呼ばれる機器を用いて、設備とクラウド間のデータ転送を行う必要があります。こういったケースでは、ITエンジニア、FA(factory automation)エンジニアそれぞれの分野でのスキルが必要となり、スキル面でのハードルに直面します。 また、ゲートウェイ装置として、一般的なPCを想定しているものの、劣悪な環境の製造現場に適した設計になっていないため不安を抱えているケースや、連携するクラウドサービスとの相性の観点でどういった機器を導入するべきか等、クラウド連携に必要な機器の選定にハードルを感じる方もいらっしゃいます。

ネットワーク機能を持つPLC導入による解決策をご提案。Azureにも対応可能

本セミナーでは工場のIoT化にあたり、工場設備とクラウド連携時に生じやすい課題について解説すると共に、ネットワーク機能をもつPLCによる解決策をご提案いたします。ご紹介する製品はAWS IoT CoreやAzure IoT Hubとも連携可能な製品となっております。 工場のIoT化をこれから進める方、工場設備とクラウド連携でお悩みを抱えている方は是非本セミナーへご参加ください。

14:45~15:00 受付

15:00~15:05 オープニング(マジセミ)

15:05~15:45 工場設備のIoT化における、クラウド連携のハードルとその解決方法 ~AWS、Azureにも対応。クラウド連携機能を持つPLCの導入による解決策をご提案~

15:45~15:55 質疑応答

主催

IDEC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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3Dデータのビジネス活用はどうすればよいのか? ~最新のビジネス活用事例と、3Dデータを容...

3.4 バルテス・モバイルテクノロジー株式会社

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DX推進に求められる、デジタルデータの有効活用

企業はDXの推進を求められており、その中でデジタルデータを活用したビジネス変革が注目を集めています。 データを有効活用することで、イノベーションの促進や新たなビジネスチャンスの創出を実現した事例も多く見られるようになりました。

3Dデータを保有しているものの、ビジネスに有効活用できていない

データ活用の必要性が高まる中、昨今注目が集まっているのが3Dデータの有効活用です。 不動産業において物件を3Dビジュアライゼーションして営業や販売に活用したり、製造業でも3D CADデータを活用して営業のプロモーションに役立てるなど、3Dデータには様々な活用の用途があります。 しかしながら、未だ設計情報としての利用に限られているケースが多く、ビジネスに有効活用できている企業は多くないように見受けられます。

3Dデータをうまく扱えるベンダーはごく少数

事実、3Dデータの活用の幅を広げるのは容易ではないため、うまく扱えるベンダーも限られています。 その要因として大きいのが、3Dデータのフォーマットが多様に存在することです。 アプリケーションによってフォーマットが様々であるため、それらをうまく取りまとめデータの可視化までもっていくには高度なスキルが求められるのです。

扱いが困難な3Dデータを容易に可視化できるソリューションと、最新の活用事例を紹介

そこで本セミナーでは、扱いが難しい3Dデータを容易に可視化できる方法と、最新のビジネス活用事例を解説します。 3Dデータの可視化に豊富な実績を持つバルテス・モバイルテクノロジー社(VMT)のVR/AR 3D開発サービスについても紹介する予定です。

・3Dデータは持っているが、ビジネスに有効活用できていない

・3Dデータをうまく扱うためのスキルやツールを持ち合わせていない

・3Dデータのビジネス活用事例について知りたい

上記のようにお考えの方は、ぜひご参加ください。

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 3Dデータのビジネス活用はどうすればよいのか?~最新のビジネス活用事例と、3Dデータを容易に可視化できるソリューション~

11:45~11:55 質疑応答

主催

バルテス・モバイル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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制御システムのセキュリティ動向とリスク分析 ~実績のあるコンサルティングを活用し、体系的か...

3.9 株式会社オージス総研

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IoTの普及に伴い、工場はよりオープンな環境に。制御システムのセキュリティ対策が必須

工場の生産・加工ラインで多く利用されている制御システム。従来の工場では制御システムがクローズドな環境で利用されてきましたが、IoT等の普及に伴い、よりオープンな環境で利用されるようになっています。便利になる一方で、ウィルス感染や不正アクセス等のサイバー攻撃のリスクが増大しており、その被害を受けると工場ストップによる経済的な損害だけでなく、社会的信用の失墜にもつながります。

制御システムのセキュリティ対策の難しさ

制御システムのセキュリティ対策は、情報システムの延長線とは異なる対策が求められます。情報システムでは”情報”を対象としてセキュリティ対策を行うのに対し、制御システムではモノ(設備や製品)を対象とするといったように、そもそもの思想に違いがあり、具体的な対策方法も異なってきます。 IPAで体系化された制御システムのセキュリティ対策を行うにしても、情報量・専門用語も多く、これに準じた対策を行うにも、制御システムの高度かつ最新のセキュリティスキルを必要とします。そして、工場の環境毎にも必要な対策は異なってきます。

制御システムのセキュリティ対策の難しさと、具体的な解決策をご提案

本セミナーでは、制御システムのセキュリティ対策の難しさ・それを踏まえた必要な対応を解説すると共に、具体的な解決策として”セキュリティリスク分析ソリューション”をご紹介致します。制御システムのセキュリティ対策について、「そもそも対策が必要なのか?」・「どのように対策してよいかわからない」等の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

14:45~15:00 受付

15:00~15:05 オープニング(マジセミ)

15:05~15:45 制御システムのセキュリティ動向とリスク分析 ~実績のあるコンサルティングを活用し、体系的かつ環境毎に適切な対策を講じる~

15:45~15:55 質疑応答

主催

株式会社オージス総研(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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MDISが語る製造業DXの本質 ~脱炭素へ向けての環境管理DXと映像解析による製造現場DX~

3.8 三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社

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求められる、製造業のDX、スマートファクトリー

2022年7月に「DXレポート2.2」が発出され、DX推進への取り組みがより一層求められています。 しかし、多くの企業においてデジタル投資は、既存ビジネスの維持・運営に注がれている状況で、経営資源が企業成長に活用できていません。 特に、製造業においては国内でもスマートファクトリー化が叫ばれていますが、その成果はまだ十分とは言えません。

製造業DXの本質とは?

一方、DXを進めようにも「そもそもどこを目指せばよいのか分からない」という課題を抱える企業は多くあります。 では、ゴールが不明確になっている中、DX推進において企業はどのように事業ビジョンを構築すればよいのでしょうか? 製造業DXを推進していく上で、企業は「製造業DXの本質」をどのように考えていくべきなのでしょうか?

総合電機メーカーとして積極的に工場DXに取り組んできた、三菱電機グループ

三菱電機グループでは、総合電機メーカーとして積極的に工場DXに取り組んできました。 経営管理のための基幹系システムERPから、製造現場で活用できるMES、スケジューラ、品質管理に活用できるAI映像解析、カーボンニュートラルに至るまで、製造業のお客様の悩みに広範に対応できることを強みにしています。

カーボンニュートラルと、映像解析による製造現場のデジタル化

私たち三菱電機インフォメーションシステムズは、様々な経験、知見、ソリューション群を生かした上で、お客様とともに、あるべき姿を考え、真の課題解決に貢献してきました。 本セミナーでは、まず私たちが考える「製造業DXの本質」について解説します。 その上で、その具体的なアクションとして、カーボンニュートラルの支援サービスと、AI映像解析ソリューション「kizkia」について紹介いたします。

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)

11:05~11:20 製造業におけるDXの考え方・進め方・活かし方

11:20~11:35 企業の脱炭素化を支えるカーボンニュートラルソリューションのご紹介

11:35~11:50 AIを活用した製造業における業務効率化への取り組み 「kizkia」のご紹介

11:50~11:55 質疑応答

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

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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屋内外でのヒト・モノの動態を定量化して生産性をさらに高めるには? 〜 感覚ではなくデータに...

4.1 マルティスープ株式会社

本セミナーはWebセミナーです

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※ 本セミナーは2022年の4月5日に開催したセミナーと同じ内容についてお話ししています。

コロナ禍を経て、製造現場に位置情報の活用が広がっています

IoT導入やDXが進む中で、工場内のデータの可視化に位置情報を活用するケースが増えています。

ある調査によると、2020年の製造業における「3年以内に投資が決定している投資技術」内での「位置情報」のポイントは、前年から約2倍に急増しています。 (公社 日本プラントメンテナンス協会「2020年度メンテナンス実態調査概要」)

コロナ禍の厳しい状況における「生産性の向上」や「安全面の確保」のための抜本的な対策として、位置情報を活用するという発想が急激に広がりを見せているようです。

動態情報の可視化により同じベースで議論ができる

これまで「工場内でヒトがどのように行動し、機器や車輌はどのように稼働し、モノはどのように移動しているのか?」などといった情報は、感覚的にしか把握がされてきませんでした。

こうした動態情報や稼働情報を可視化して定量化することで、想像よりも多くの「気づき」が得られます。 さらに、定量化により同じデータを用いた議論ができるため、より建設的なディスカッションも行えます。

実際に弊社お客様の事例では、ヒトやモノの移動の可視化を行うことで、次のような結果も得られています。

・作業効率が37%UP、さらに作業に必要な人員が10名→9名に ・稼働していた約80台の車両のうち10台を削減できた ・製造リードタイム26%削減、仕掛かり在庫数60%削減

ヒトの行動をどうやって可視化するのか?

今回のセミナーでは「ヒトやモノの行動を可視化する方法」を中心に、

・目的に合わせた測位技術や測定誤差 ・分析機能とその方法 ・屋内外をシームレスに測定する方法 ・センサー情報の活用による稼働管理

など、測位を活かしてどのように生産性を最適化するのか?についてお伝えします。

次のような方には特におすすめです。

・工場の規模が大きく、現場の把握に課題がある ・機器のデータ取得と最適化は行っているが、さらなる生産性の向上を進めたい ・IoTを活用してDXを進めたいが、何をすべきかわからない

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 屋内外でのヒト・モノの動態を定量化して生産性をさらに高めるには?

11:45~11:55 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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