本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「yachiyo-eng.co.jp」「zoom.us」「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ください。

3日間、同時刻に同内容を配信します。

お申込時、ご希望の日にちをご選択ください。 ・2024年07月09日（火）10:00～16:05 ・2024年07月10日（水）10:00～16:05 ・2024年07月11日（木）10:00～16:05

About

製造業の現場で働く皆様は日々、生産性の向上とコスト削減の両立に挑んでいます。しかし、新技術の導入やプロセスの改善は簡単なことではなく、どこから手をつければいいか迷うことも多いのではないでしょうか。 本カンファレンスでは、そんな方々に向けて、実際の製造現場での課題に対し、具体的な事例とともに解決策を提示します。 昨今話題に上がる、スマートマットを利用した棚卸しの効率化や、AIを活用した外観検査の自動化など、直面している問題をどのように克服し、業務効率を向上させるかを探ります。

本カンファレンスで得られる15個の知見をもって、貴社の製造現場も次の一歩を踏み出しませんか？ぜひご視聴ください。

こんな人におすすめ

・自社の経営課題をDXで変革したいと考えている経営者や管理職 ・製造業における最新技術の導入を検討している技術担当者 ・他社の成功事例や具体的な導入プロセスを学びたいDX推進担当者

Schedule

10:00〜10:15　開会の挨拶「製造業がなぜDXをやるべきか」

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10:15〜10:35　Session1「今ある保全記録で解決！設備投資のための判断のコツ」

株式会社保全ラボ 取締役　木村 愛

10:35〜10:55　Session2「棚卸しやめませんか？製造業のスマートマット活用、最新事例をお話しします」

株式会社スマートショッピング 営業本部所属　内田 友輔

10:55〜11:15　Session3「ここまできた製造DX！生産部門の入力ゼロを実現 ー 次世代クラウドERP キャムマックス」

株式会社キャム 取締役　下川 貴一朗

11:15〜11:35　Session4「製造現場におけるIoTの導入事例」

イーエルシステム株式会社 代表取締役社長　安藤 亘

11:35〜11:55　Session5「脱･下請け業績改善につながる生産計画DX」

株式会社スカイディスク 代表取締役兼CSO　後藤 健太郎

13:00〜13:20　Session6「外観検査AIから始める製造現場DX」

株式会社アダコテック 事業開発部部長　永井 慶

13:20〜13:40　Session7「企業の業績を押し上げる⁉設備保全DXの重要性とは」

八千代エンジニヤリング株式会社 営業部マネージャー　岩﨑 恭

13:40〜14:00　Session8「現場業務の効率化を実現！SPIDERPLUS for Plant 活用術〈現地調査 / 機器据付 / 昼夜引継 / 設備点検 / 予兆保全〉」

スパイダープラス株式会社 営業四部部長　古家 信之

14:00〜14:20　Session9「製造現場と生成AIのシナジーによるカイゼンとGXの未来」

i Smart Technologies株式会社 代表取締役社長CEO　木村 哲也

14:20〜14:40　Session10「現場の遠隔支援で実現する、業務効率化と技術承継」

株式会社クアンド 代表取締役CEO　下岡 純一郎

14:40〜15:00　Session11「工場の機械を見える化して何が変わる！？あのNAZCAシリーズで徹底解説（導入事例あり）」

新明和ソフトテクノロジー株式会社 ソリューション部営業2グループ長　井坂 太

15:00〜15:20　Session12「スマート製造！低コストで始めるDXの第一歩」

セーフィー株式会社 事業戦略部　長浜 龍太

15:20〜15:40　Session13「インスタントに実現するリモート点検 ー業界未経験者にセッティング依頼してみたー」

LiLz株式会社 Sales Manager　中尾 壮貴

15:40〜16:00　Session14「貴社ならではの業務手順やノウハウを継承 ー生産性を高める動画活用術！ー」

株式会社オープンエイト マーケティング部イベントグループ兼CS本部CXグループ グループマネジャー　長谷川 和之

16:00〜16:05　閉会の挨拶

講演企業各社のプライバシーポリシー

八千代エンジニヤリング株式会社（プライバシー・ポリシー） i Smart Technologies株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社保全ラボ（プライバシー・ポリシー） 株式会社スマートショッピング（プライバシー・ポリシー） イーエルシステム株式会社（プライバシー・ポリシー） スパイダープラス株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社アダコテック（プライバシー・ポリシー） 株式会社スカイディスク（プライバシー・ポリシー） 株式会社オープンエイト（プライバシー・ポリシー） 株式会社クアンド（プライバシー・ポリシー） 新明和ソフトテクノロジ株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社キャム（プライバシー・ポリシー） セーフィー株式会社（プライバシー・ポリシー） LiLz株式会社（プライバシー・ポリシー）

主催

八千代エンジニヤリング株式会社（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。

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

用途や目的に合わせて適切なハードウェアを採用できるiField。今回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している事例を取り上げてご紹介します。収集した情報はITの専門家でなくとも分析が可能。ダッシュボードやExcelを使ったログデータの集計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、自動的な作業原価の把握と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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製造業において、品質は企業ブランドを守る要

製造業において、品質は顧客満足度に直結する最も重要な指標の一つ。 品質管理を徹底し、不良品の発生を防ぐことで、顧客からの信頼を獲得し、ブランドイメージの向上につながります。 品質の高い製品を安定的に供給することが、製造業の競争力の源泉とも言えるでしょう。

クレーム対応のノウハウが属人化　アナログな情報共有では人が育たない

品質管理、クレーム対応で問題となっているのは、対応ノウハウの属人化です。経験値の高い特定のメンバーに対応が集中しているケースも多いのではないでしょうか。引継ぎマニュアルなどのアナログな情報共有や、現場だよりの曖昧な情報共有では、人材の育成がままならないのが実状です。

クレームの原因分析まで記録し共有することではじめる、品質向上改革を解説

クレーム情報を一気通貫して管理し情報を共有することで、品質管理プロセスを標準化する方法をわかりやすく解説いたします。 また、クレームの原因分析の過程や、対策の効果までを見える化することで、当該製品の不良品対策のみならず、次期モデル開発時のヒントを開発・設計部門に対してフィードバックすることも可能。より上流工程での品質向上が期待できます。 製造業における導入事例にも触れながら、現場に寄り添ったクレーム管理につい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　【製造業向け】脱・属人化！企業ブランドを守る原因分析型クレーム処理とは

14:45～15:00　質疑応答

主催

アルプス システム インテグレーション株式会社（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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深刻な作業現場の人材不足と作業の複雑化

近年、技術の急速な進化と顧客ニーズの多様化に伴い、多くの業界で製品やシステムの複雑化が進んでいます。そのため、製品や設備のメンテナンスやトラブルシューティングを担当する現場では、深刻な人材不足に加えて、さらに高度な専門知識とスキルが求められています。

こうした状況を受け、専門家が遠隔で作業指示を行い、省人化と効率化を実現する遠隔支援システムのニーズが高まっています。

遠隔支援システム検討における課題

しかしながら、遠隔支援システムの検討には様々な課題があります。

まず遠隔での支援では、作業者の作業性を最大限確保しつつ、専門家が作業者の作業内容をリアルタイムに確認しながらコミュニケーションを取る必要があります。このため、スマートフォンのようなデバイスでは、作業者が作業を行っている状況を映像や音声でリアルタイムに共有することが難しくなります。

スマートグラスのような頭部に装着するデバイスについても、ハンズフリーでリアルタイムな情報共有が可能になりますが、操作が難しかったり、装着の違和感による作業性の低下や、バッテリーの持続時間などの問題があります。さらに屋外作業などでは、強風や強い日差しなど、作業環境にも大きく影響を受ける可能性があります。

現場にフィットした首掛け型のウェアラブルデバイスとは

本セミナーでは、現場で作業するエンジニアを遠隔支援するための「みらいコネクト」を取り上げ、その特徴や利点、具体的な活用方法について詳しく解説します。 「みらいコネクト」は、首掛け型ウェアラブルデバイスを利用し、ミライト・ワン・システムズが提供する高セキュリティの映像・音声配信システムを介して、作業現場と遠隔地との間で映像と双方向の音声会話をリアルタイムで共有・録画できるサービスです。作業者（装着側）は首にかけるだけの簡単装着なので、ハンズフリーで高い作業性を確保しながら、身体への負担を軽減することができます。また、頭部装着型デバイスとは違い、肩掛けデバイスは支援者側にとって映像酔いをすることもなく、作業者と一緒に現場にいるような感覚で視聴することが可能です。 さらに、作業者側は電源のON/OFFだけで撮影できる簡単な操作で、画面操作は視聴者側で行います。誰でも気軽に使えるので、作業者や専門家同士のスムーズなコミュニケーションと、長時間の作業でも快適な遠隔支援環境を実現します。 建築・製造業の現場作業に携わる方で、現場作業員への専門家の効率的な支援を実現したい方、現場の教育担当者で遠隔でリアルタイムな指導を行いたい方、医療や教育現場で専門家の手元の作業を大勢に共有したい方、スマートグラスなどのウェアラブルデバイスに課題を感じている方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　（現場作業支援）首掛け型ウェアラブルデバイスで実現する遠隔支援とは

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社 ミライト・ワン・システムズ（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） ※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

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「iij.ad.jp」「zoom.us」「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ください。

進む工場のスマート化、求められる高い処理能力と高速なレスポンス

工場のスマート化が進むにつれ、製造ラインやロボットが生み出す膨大なデータを効果的に活用する取り組みが拡大しています。

これに伴い、データをリアルタイムで処理するためのエッジコンピューティング基盤の重要性が増しており、設備や装置の近くにサーバーを設置する必要性が高まっています。

工場環境のサーバ設置における課題

しかしながら、工場にサーバを設置するには多くの課題があります。

工場内は温度変化が激しく、粉塵や湿度も高いため、これがコンピュータ機器の寿命に大きく影響を及ぼします。そのため、サーバルームがない工場では、会議室や倉庫など既存の空間を改修し、新たにサーバルームを設置する必要があります。

しかし、サーバルームを新設するには、空調能力の増強に加えて、将来的にサーバの台数が増えることやメンテナンスのしやすさを考慮したレイアウト設計が求められます。また運用のための人員整備や、セキュリティ対策として、入退室のログ記録、アクセス権の管理変更、緊急時の対応策なども考慮する必要があります。

クラウド技術と高速通信の進化によるクラウドシフトの動向を考慮すると、既存の設備を改修したり、新しい人員を配置したりするような大きな投資の決断が難しくなります。

工場の隅にも置ける、冷蔵庫大の次世代マイクロデータセンターのすすめ

本セミナーでは、IIJが提供する革新的なマイクロデータセンター「Zella DC」を通して、スマート化する工場におけるサーバ設置の課題に対してどのように解決する事ができるのか、その特徴や利点を詳しく解説します。

「Zella DC」は、冷蔵庫ほどの小さな箱にサーバや電源、空調、リモート監視などの機能を備えた次世代のサーバルームです。高い防水・防塵性と遮音性により屋内外どのような場所にも、特別な工事が不要で手軽に設置できます。このため、マシンルームを新たに用意しなくても、IoT機器や工場のFA機器などのエッジデバイスと物理的に近い場所で、低遅延や大量データ処理を行うエッジコンピューティング基盤として利用できます。また「Zella DC」はクラウドサービスと同様に、サブスクリプション制（月額使用料）で提供されます。これにより、初期費用の削減に加えて、利用者が自身での管理や運用を行う必要もありません。

工場のDXに関わる方で、設備の近くにサーバを設置したいが設置場所が無くて困っている方、サーバルームを新設したいが今後のサーバの需要予測に悩んでいる方、などに特にお勧めです。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング

14:05～14:45　工場の隅にも置ける、冷蔵庫大の次世代マイクロデータセンターのすすめ

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社インターネットイニシアティブ（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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製造業DXの進展により、工場の運転データの利活用が進んでいる

現在、製造業は深刻な人手不足に加え、グローバル競争の激化、原材料の高騰、脱炭素対応など、厳しい事業環境に直面しています。

このような背景から、製造業各企業では、工場の運転データを最大限に活用し、工場全体の効率化と最適化を実現するための様々な取り組みが活発に進められています。

工場の運転データ活用の課題

しかし、工場設備の運転データを活用した取り組みを進めるには、様々な課題があります。

まず、設備から収集された運転データを活用して、設備の異常検知のようなシステムを構築するには、高度な専門知識とノウハウが求められます。具体的には、データのクレンジングや、解析、可視化を行うための統計学や機械学習の知識に加え、設備の動作原理や故障パターンについても知見も必要になります。さらに、データ収集システムと解析ツールを統合し、リアルタイムでデータを処理・分析する仕組みも必要になります。

加えて、単に設備の異常を知らせるだけでは、故障の頻度や影響の議論に終始し、投資に対する明確な費用対効果が見えにくいという課題があります。このため、運転データを単なる異常検知に留めず、稼働パターンや性能変化といった詳細な分析結果を最大限に活用し、予防保全や最適運転といったデータ駆動型のアプローチを実現する必要があります。

工場設備の運転データをフル活用した「設備の診断・運転評価」のすすめ

宇部情報システムは、長年にわたり製造現場の運転データを活用した「設備の運転状態の見える化」や「AIを用いた故障予知」に取り組んでいます。

本セミナーでは、AI予兆検知構築支援サービス「SAILESS（サイレス）」を通じて、設備の最適運転状態と現状の運転状態の差を「異常度」として定量化する手法について解説いたします。さらに、これらのデータを活用した、設備の時間基準保全から状態基準保全へ移行した事例など、データ駆動型アプローチを実現した具体的な取り組みについても詳しくご紹介します。

「SAILESS」は、顧客の要件に応じてカスタマイズされるBTO（Build to Order）モデルで提供される異常予兆検知システムです。これにより、対象物や異常のタイプに合わせた最適な異常検知システムを構築できます。さらに、設備のさまざまなデータを蓄積・分析できるため、設備の運転状態を多角的に分析するデータプラットフォームとしても活用可能です。

特に ・運転データを取得しているが、どのようにデータを活用するか悩んでいる方 ・運転データを活用して、保全技術のカン・コツ依存から脱却したいと考えている方 ・異常検知システムの導入を検討しているが、費用対効果に課題を感じている方 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　異常検知システムによる製造現場DX実現法とは

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） ※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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進む製造業の形態の変化により、自動搬送システムが求められている

近年の製造業界は、少子高齢化による労働人口の減少、グローバル化の進展、消費者ニーズの多様化、サプライチェーンの最適化など、様々な状況変化の影響を受けております。

このような背景から、各企業は製品のバリエーションの増加や製品ライフサイクルの短縮への対応が求められています。このため、生産量の変動に柔軟に対応し、設備や作業員の効率を最大限に高めるために、ロボティクス技術を活用した工場の自動搬送システムへのニーズが急速に高まっています。

自動搬送システムの導入における課題

しかしながら、現場における自動搬送システムの導入には様々な課題があります。

まず、単純な費用対効果の算出や見極めが難しいケースがあります。また、システムの導入と運用には高度な専門知識が求められます。

さらに、自動搬送システムは現場のレイアウトや生産プロセスに適応させる必要があります。レイアウトの変更頻度や通路のスペース、段差なども考慮しなければならないため、導入前に綿密な計画と調整が必要です。加えて、システムの信頼性やメンテナンスの確保も重要な課題となります。

このような課題に対応するためには、自社の現状と将来の構想を見据えた適切なシステムを慎重に検討する必要があります。

現場診断による、現状把握と課題の洗い出しで失敗しない自動搬送システムを実現

本セミナーでは、AMRやAGVなどの自動搬送ロボットを活用した自動搬送システムについて、当社の事例や導入ステップを踏まえてご紹介いたします。

ティーネットジャパンでは自社が所有しているIT技術や生産技術を活用し、製造業様に向けた現場のお困りごとを「無くす」をテーマに多岐にわたったDXソリューションを提供しています。 自動搬送システムにおきましても、特定の機器やメーカーに依存せず、お客様の現場へ訪問させていただき、現状の業務の把握および課題の洗い出しを行い、構想設計、基本設計、製作、保守まで、トータルで工場の自動化およびスマートファクトリーへの移行を支援します。

現場の自動搬送システムを検討したいが、何から始めればよいのか分からない方、過去に自動搬送システムのプロジェクトに取り組んだがうまくいかなかった方、省人化・自動化に課題を抱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）

11:05～11:40　「製造・物流業の方必見」失敗しない自動搬送システム導入の進め方、質疑応答

11:40～11:55　事例紹介、質疑応答

11:55～12:00　クロージング

主催

株式会社ティーネットジャパン（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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昨今のAI技術の発展により、幅広い開発部門でAIシステムが普及・使用されている

近年、特に機械学習技術の進化により、製造業でのAI活用が急速に広がっています。製品開発、品質管理、設備保全など、様々な領域でAIをプロセスに統合することにより、効率化とデータ駆動型の意思決定が実現可能となります。

このため、多くの企業ではAI技術の利用と展開を促進するために、AI人材の育成に力を入れ、企業内でのAIシステム開発が活発に行われています。

AIシステムはライフサイクルの管理と継続的な改善が重要

しかしながら、業務に適したAIシステムの開発には、多くの課題が伴います。

AIシステムは通常のITシステムとは根本的に異なり、常に変化する入力データに基づいて動作します。そのため、モデルの精度が変わり、過去の条件を完全に再現するのが難しくなることや、新しく得られた未知のデータに対する入出力の異常を検出することが困難になることがあります。

このため、システムがリリースされた後は、モデルの精度監視、精度の変化に対する監視、再構築、再学習などの運用作業が非常に重要になります。しかし、これらの作業には開発者と同等の専門知識が必要であり、運用部門と開発部門を明確に分けることが難しいため、AIシステムを開発した開発者が運用にも深く関与することになります。

その結果、システムを開発すればするほど運用の工数が増え、新しい開発への工数が取れなくなるとともに、システム運用の属人化のリスクも増加してしまいます。

「MLOps」を活用したAI開発・運用作業の属人化の解消方法

本セミナーは、製造業でAIシステムの開発に携わる方々を対象に、AIシステムの開発プロジェクトを継続的に改善するための保守・運用プロセス「MLOps」の構築方法について詳しく解説します。

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。AI開発領域においても、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決するための様々なご支援を行っています。​継続的かつ効率的なAIモデルの開発・運用可能なプラットフォームの構築を目的とした​MLOpsの導入についても、幅広くご支援させて頂きます。

特に、 「AIモデル再利用、管理の簡略化​したい」 「モデル精度劣化の早期検出を行いたい」​ 「開発・運用作業の属人性の解消をしたい」 という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　AIの精度劣化の解決策　～MLOpsの活用で、持続可能なAIシステムを実現～

10:45～11:00　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） ※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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外観検査工程のこのような課題はありませんか

【コスト課題】外観検査の全数検査に人手がかかっている 【人材不足課題】外観検査工程を担う人材の確保・教育・維持が難しい 【品質課題】外観検査を担当する人によって判定にばらつきがある 【判定ルール化の課題】NGサンプルの蓄積が困難・時間を要し、OKNG判定のルール化が難しい 【費用対効果課題】外観検査自動化システムを導入するも高い頻度でオーバーキルせざるを得ず、結局人が現場に張り付いている

「半自動検査＋リモート人検査」の組み合わせで踏み出す自動化への第一歩

デンソーウェーブとリモートロボティクスは AIや画像処理による自動検査において、閾値付近のため良品/不良品を明確に判定しづらいワークを無理に自動判定せず、 リモート環境から人が判定する半自動検査＋リモート人検査を提案します。

まずは一部だけでも自動化ができることで、検査担当者の負担を軽減し 自動判定ができないところだけを人がリモート環境から判定できることで 一人の検査員が複数の設備を担当でき、スキルを持つ方の検査能力を最大限に生かしていただけます。

こんな方におすすめ

人手不足解消・品質担保・コスト削減などを目的として、 　●外観検査工程の自動化を検討しており、画像処理やAIの閾値設定・閾値付近の判定でお困りの方 　●外観検査自動化システムを導入済みだが、オーバーキル率が高く、現場での人作業負担にお困りの方

リモートロボティクスが提供する「Remolink（リモリンク）」とは

リモートロボティクスは「100%の自動化」か自動化ができないが故の「100%の人作業」という二者択一の現状課題に対し、”リモート”による人とロボットの役割分担という第三の選択肢を提案します。

毎日のロボット遠隔操作業務を実現するクラウドサービス「Remolink」のポイントは３つ １．半自動化でOK ロボットが得意な繰り返し・重筋作業はロボットに任せ、認識や判断が難しいところを人がリモート操作 ２．リモート業務全体を支えるサービス ロボットの遠隔操作だけでなく、アカウント管理や業務アサインなどリモート業務全体を支える機能を持つクラウドサービス ３．リモートワーカー(働き手)も提供 2024年度中を目標に、ロボットの遠隔操作を担当する人材 と働き手を求める企業 をつなぐ新しいマッチングサービスの提供開始を予定

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング

10:05～10:25　半自動化＋リモートという新たな選択肢の提案（リモートロボティクス）

10:25～10:45　Remolinkを活用した「人の判断」を組み込んだAI外観検査システム（デンソーウェーブ）

10:45～10:50　本日のまとめ　

10:50～11:00　質疑応答

主催

リモートロボティクス株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

株式会社デンソーウェーブ（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。