本セミナーはWebセミナーです

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人手不足・原価高騰で高まる生産性向上の必要性

製造業では、人手不足の深刻化や原材料・エネルギー価格の高騰を背景に、限られた人員や設備で、これまで以上の成果を生み出すことが求められています。

特に予算や人員に制約のある中堅製造業では、大規模な設備投資や人員増強だけに頼ることは難しく、既存の生産現場に潜むムダやロスを把握し、継続的に改善していくことが重要です。

そのため、設備の稼働状況や生産実績など、日々生まれるデータを活用し、どこでロスが発生しているのかを把握することが求められています。

集めた生産データを改善につなげられているか

一方で、生産データを収集・蓄積していても、「データをどう見れば改善につながるのか分からない」という企業も少なくありません。

設備の稼働状況や生産実績は把握できても、どこにロスが潜んでいるのか分からない。現場ごとにExcelで集計・分析しており手間がかかる。数字を確認しても、どこから改善すべきか判断できない――といった課題です。

重要なのは、データを集めて終わるのではなく、生産状況やロスを捉え、改善すべきポイントを特定し、具体的な改善活動につなげることです。

生産指標の可視化から具体的な改善まで

本セミナーでは、生産データを活用して生産性向上を進めたい中堅製造業の皆様に向けて、mcframe SIGNAL CHAINを活用した生産指標の可視化と、可視化したデータを具体的な改善につなげる方法をご紹介します。

さらに、工程管理システム「Sikake」との連携による具体的な活用例として、生産終了時刻を予測し、次工程の段取り替えを適切なタイミングで進めることで、待ち時間や生産ロスの削減につなげる方法についてもご紹介します。

「何を可視化すればよいのか」「可視化した数字からどのように課題を見つけるのか」といったポイントを整理しながら、生産データを現場の改善に活かし、継続的な取り組みにつなげていくための考え方を解説します。

製造現場とITの両方を知るからこそできる、実践的なデータ活用

シミズシンテックは、北陸・金沢を拠点に、電子部品や半導体の提供に加え、産業用PCやサーバ、ソフトウェアの設計・開発、通信ネットワークの構築など、製造現場を支えるハードウェアからITシステムまで幅広く手がけています。

こうした製造現場とITの双方に関わってきた知見を活かし、単にデータを収集・可視化するだけでなく、現場でどのようなデータを捉え、どのように生産性向上やロス削減につなげていくかという視点から、製造業のデータ活用を支援しています。

こんな方におすすめ

・生産データを収集しているものの、具体的な改善活動につなげられていない方 ・設備の稼働状況や生産ロスを把握し、生産性向上につなげたい方 ・Excelや手作業による生産実績の集計・分析に課題を感じている方 ・大規模な設備投資に頼らず、データ活用による継続的な現場改善を進めたい方

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　【生産ロス最小化へ】中堅製造業は、生産データをどう活かすべきか？

14:45～15:00　質疑応答

主催・共催

ビジネスエンジニアリング株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社シミズシンテック（プライバシーポリシー）

協力

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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PoCは成功しても、AIが現場の業務で使われない

生成AIやAIエージェントへの期待が高まり、製造業でもさまざまな検証が進められています。一方で、PoCでは一定の成果が得られても、実際の業務プロセスには組み込まれず、現場で継続的に使われないケースも少なくありません。AIを導入することと、AIが業務の中で判断し、実行まで担うことの間には、依然として大きな隔たりがあります。

ERP・PLM・MESに分断されたデータでは、AIは判断できない

インダストリアルAIがPoCで止まる背景には、AIそのものの性能だけでなく、AIが判断の根拠とするデータの問題があります。ERP、PLM、MESをはじめとする各システムに蓄積された産業データは、部門や用途ごとに分断され、データ同士の関係性や業務上の意味が失われたまま管理されていることがあります。この状態では、AIが必要な情報を横断的に参照できず、現場の状況を正しく理解したうえで、判断や業務実行につなげることは困難です。

シーメンスとマクニカが示す、三層統合によるAI Platformの全体像

本セミナーでは、インダストリアルAIをPoCで終わらせず、現場の業務で実行できる状態へ進めるために必要な、 データ、インテリジェンス、アプリケーションの三層統合 について解説します。 シーメンスの Intelligence Center X では、 シーメンス Graph Studio などを通じて、企業内に分散する産業データの関係性や意味を整理し、AIが判断に利用できるデータ基盤を構築するとともに、 Mendix を活用して、AIによる判断を実際の業務アプリケーションやプロセスへつなげます。 さらに、シーメンスが製造業向けソリューションの提供を通じて培ってきた知見に加え、 マクニカ が自らAI活用とDX基盤構築に取り組む中で得た実践的な視点を紹介します。 このセミナーを通じて、参加者はインダストリアルAIがPoCで止まる原因を整理し、AIを現場で動かすために自社で整えるべきデータ基盤と三層統合の考え方を学ぶことができます。

こんな方におすすめ

• 大企業の製造部門・情報システム部門・DX推進部門で、生成AIやAIエージェントの業務活用を進めている方
• AIのPoCは実施したものの、現場展開や全社展開に進めず、打開策を探している方
• ERP・PLM・MESなどに分散したデータをつなぎ、AIが判断できる基盤を整備したい方
• Mendixやシーメンス Graph Studioを活用した、インダストリアルAIの実装方法を学びたい方

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）

13:05～13:25　日本の製造業が直面するDXの課題とIntelligence Center Xの可能性　 シーメンス株式会社

13:25～13:45　Macnica Digital Execution Factory で実現する「内製化」と「高速開発」　 株式会社マクニカ

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

シーメンス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社マクニカ（プライバシーポリシー）

協力

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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多品種化・個別仕様対応が、生産準備業務を複雑にしている

製造業では、顧客ニーズの多様化に伴い、製品バリエーションの拡大や個別仕様への対応が求められています。 一方で、仕様やオプションの組み合わせが増えるほど、設計・製造に必要な情報の整理は複雑になります。

特に、BOM（部品表）やBOP（工程表）は、生産準備に欠かせない情報です。 しかし、仕様変更のたびにBOM/BOPを都度修正する運用が続くと、設計部門、生産技術部門、製造部門の間で確認作業や手戻りが増え、生産準備業務の負荷が高まります。

さらに近年は、SAP S/4HANA Cloud等の導入に伴い、アドオン開発を極小化する「Clean Core（標準化）」戦略が求められています。 「システムの標準化」と「現場の柔軟な個別対応」をどう両立するかは、製造業DXにおける課題の一つとなっています。

仕様変更のたびに発生するBOM/BOP修正が、リードタイム長期化とコスト増を招く

従来のように、品番ごとに構成を事前登録する管理方法では、多品種化や個別仕様対応が進むほど、組み合わせの増加に対応しきれなくなります。 その結果、マスタメンテナンスの負荷が増え、熟練者の判断やExcelでの個別対応に依存するケースも少なくありません。

ERPのコアをクリーンに保ちつつ、複雑な個別仕様に柔軟に対応するには、品番管理に依存した従来の手法から、ルールベースの管理手法（ナレッジのデータベース化）への転換が求められます。

こうした運用を見直さないままでは、仕様変更の内容を生産準備へ反映するたびに、BOM/BOPの修正、工程設計の見直し、関係部門との確認が発生します。 修正作業が積み重なることで、リードタイムの長期化やコスト増、納期遅延につながり、個別仕様への柔軟な対応と、生産準備業務の効率化を両立しにくくなります。

仕様情報を起点に、BOM/BOPを動的に生成する仕組みとは

本セミナーでは、多品種化・個別仕様対応に伴うBOM/BOP修正の課題に対し、日本の大手製造業がどのように取り組んできたか、その実践ノウハウをお伝えします。 「SPBOM Suite」を用いた、品目群×ルールでBOM/BOPを動的生成する仕組みにより、個別要求への対応と生産準備業務の効率化を両立する具体例を解説します。

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　【製造業向け】多品種化・個別仕様対応で膨らむBOM/BOP修正、コスト増・納期遅延をどう防ぐか　〜仕様情報を起点にBOM/BOPを動的生成し、生産準備を効率化〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社エクサ（プライバシーポリシー）

協力

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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本セミナーは2026年04月15日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。

工場を取り巻く環境の変化

近年、工場を取り巻く環境は大きく変化しています。エネルギー価格の高騰やカーボンニュートラルへの対応に加え、2026年からGX-ETS（排出量取引制度）が本格稼働することで、企業にはこれまで以上に「排出量そのものをコントロールする経営」が求められるようになります。

こうした中、安定操業や生産性を維持しながら、エネルギーをいかに無駄なく使い切るかが、工場経営における重要なテーマとなっています。

なぜ省エネ対策をしても、思ったほど削減できないのか

エネルギー削減の取り組みとして、高効率機器への更新や運転条件の見直しに加え、制御の高度化を検討する工場も増えてきました。しかし、従来広く使われているPID制御は、外乱や負荷変動が大きい環境では、品質・安定操業・エネルギー削減といった多目的・多制約を同時に最適化することが難しいという特性があります。

その結果、省エネを意識して制御を改善しても、制御に起因するムダが表面化せず、十分な削減効果につながらないケースが少なくありません。

そのため、例えば、 ・省エネ対策をしたはずなのに、エネルギー原単位が思ったほど下がらない ・制御は問題ないと言われるが、電力量だけを見ると高止まりしている ・改善の余地はありそうだが、どこを触ればいいのか分からない ――といった状況に陥ってはいないでしょうか。

PID制御では取り切れない制御ムダを解消する

本セミナーでは、工場空調をはじめとするエネルギー多消費設備を題材に、高度制御技術「Smart MPC」を活用し、PID制御では抑えきれなかった制御ムラを低減し、エネルギー消費を削減する具体的な方法を解説します。

「Smart MPC」は、将来の挙動を予測しながら最適な操作を自動で導き出す、次世代の予測制御技術です。過去の運転データを活用し、機械学習と最適化技術を組み合わせることで、専門的なチューニングに頼らず、高精度な制御を実現します。

さらに、組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC（Embedded Smart MPC）」を用いることで、制御盤にそのまま搭載でき、GUI操作や自動調整機能により、高度制御を現場へスムーズに導入できます。これにより、エネルギー削減だけでなく、品質の安定や安定操業といった多目的・多制約な要求を同時に満たしながら、工場全体の制御ムダを抑えることが可能になります。

こんな方におすすめ

・工場のエネルギーコスト削減やGX・カーボンニュートラル対応を任されている方 ・PID制御の限界を感じつつも、設備更新なしで改善したいと考えている方 ・エネルギー削減と品質の安定・ばらつき低減を両立させたい方 ・空調やユーティリティなど、制御ムラが生産や原単位に影響していると感じている方

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　【工場の大量エネルギー消費】「制御を改善するだけで」どれだけ削減できますか？

11:45～12:00　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

株式会社Proxima Technology（プライバシーポリシー）

協力

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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クレーム・不適合対応の遅れが、企業経営のリスクにつながる

製造業では、品質要求の高度化や市場ニーズの多様化が進む中、顧客クレームや社内不適合への迅速かつ的確な対応が、これまで以上に求められています。

顧客クレームや社内不適合への対応が遅れ、原因を十分に特定できないと、同じ不具合の再発や対応の長期化を招き、品質コストの増加につながるだけでなく、顧客からの信頼やブランド価値を損なうなど、企業経営にも大きな影響を及ぼしかねません。

情報収集から原因分析・対策共有までが部門ごとに分断

しかしながら、多くの製造業では、顧客クレームや社内で発生した不具合・不適合に関する情報が部門ごとに分散し、原因分析や対策の進捗、再発防止策を一元的に管理することが難しくなっています。

例えば、 ・クレームを受け付けるたびに関係部門へ個別に調査を依頼し、情報の収集やExcelへの転記・集計に手間がかかる ・回答期限が迫る中、各部門へ何度も確認しなければならず、対応状況や進捗を把握しにくい ・Excelやメールが複数存在し、どれが最新の情報か分からない ・原因や対策が担当者や部門内にとどまり、過去の類似事例やノウハウを再発防止に活用できない といったこともあるのではないでしょうか。

その結果、クレームへの回答や是正処置に時間がかかるだけでなく、過去の経験や対策を再発防止に生かせず、同じような不具合が繰り返されてしまうケースも少なくありません。

部門横断の業務改善を支えるローコード基盤で、情報収集から原因分析・対策共有までをつなぐ

本セミナーでは、関西・中部地区の製造業向の皆さまを対象に、顧客クレーム・社内不適合管理における課題を整理するとともに、ローコード開発基盤「intra-mart」と、その製造業向けクレーム管理テンプレート「ECOASクレームマネジメント」を活用し、情報収集から原因分析、是正・予防処置、対策共有までを部門横断で一元管理する方法をご紹介します。

さらに、ローコード開発基盤の柔軟性を生かし、既存システムとの連携や周辺業務のデジタル化へと展開する方法についても解説します。品質保証部門の業務改善にとどまらず、情報システム部門が推進するDX基盤として、品質改善と業務効率化を支える仕組みの構築方法を、事例を交えながら分かりやすくご紹介します。

こんな方におすすめ

・顧客クレームや社内不適合の再発防止を強化したい品質保証・品質管理部門の方 ・品質情報を部門横断で共有し、改善活動を定着させたい製造・生産・設計部門の方 ・Excelやメール中心の運用を見直し、業務の標準化・効率化を進めたい方 ・intra-martを活用した業務改善や製造業DXの基盤整備を検討している情報システム部門の方

登壇者

アルプス システム インテグレーション株式会社 第2営業部 関西営業課 佐々木 きらり

アルプス システム インテグレーション株式会社 第2営業部 関西営業課 根間 良明

株式会社NTTデータ イントラマート SMC事業本部 ビジネスアライアンス事業部 西日本セールスグループ 中前 博光

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　【関西・中部地区の製造業向け】顧客クレームや不適合を、どう再発防止につなげるか？

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

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）

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ・イントラマート（プライバシーポリシー）

協力

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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重大事故を防ぐため、安全対策が進められている

製造業や物流現場の安全管理は、現場の安定稼働だけでなく、企業経営にも直結する重要な課題です。なかでも、フォークリフトによる接触事故や巻き込み事故は重大災害につながる恐れがあり、作業者の負傷だけでなく、生産停止や納期遅延、企業の信用低下など、事業にも大きな影響を及ぼします。

そのため、多くの企業では、定期的な安全教育や危険予知活動、速度制限、動線や通行ルールの整備など、フォークリフト事故を防ぐためのさまざまな対策を講じています。

それでも、人の注意だけでは防ぎきれない現場リスク

しかし、業務量の増加や、経験の浅い作業者・外国人材の増加など、現場を取り巻く環境は大きく変化しています。どれだけ安全教育や危険予知活動を重ねても、フォークリフトの死角や作業者の突発的な動きによる危険を、人の注意だけで防ぎきることには限界があります。

例えば、 「フォークリフトと作業者が危険な距離まで接近していたことに気付けなかった」 「危険が発生しやすい場所や時間帯を把握できず、対策が経験や勘に頼っている」 「ヒヤリハットの発生要因を十分に分析できず、改善につなげられていない」 といったこともあるのではないでしょうか。

だからこそ、安全教育やルール整備といった個々の対策だけでなく、現場で起きている危険を見逃さず、検知・記録・分析し、継続的な安全改善につなげる仕組みづくりが求められています。

危険の検知・記録・分析を通じて、安全対策を継続改善する方法

本セミナーでは、高精度なAI人物検知技術を搭載したフォークリフト向け安全管理ソリューション「フォクレコAI＋」をもとに、AI人物検知と映像分析を活用した安全管理の実現方法をご紹介します。

「フォクレコAI＋」は、既存のフォークリフトに後付けできる安全対策です。AIが接近する人物をリアルタイムで検知し、映像・アラート音・警告灯によって注意喚起することで、接触事故の未然防止を支援します。さらに、検知映像やアラート情報を自動で記録・分析し、ヒヤリハットの発生件数や機器別・拠点別・時間帯別の傾向をレポートとして可視化。危険を感覚や経験ではなくデータに基づいて把握し、安全管理のPDCAサイクルを効率的に回すことができます。

実際の導入事例やお客様の声を交えながら、導入効果や活用方法、事故発生時のリスクや損失を踏まえた安全投資の考え方、データを活用した持続可能な安全改善の進め方をご紹介します。

ザクティだから実現できる、安全対策

株式会社ザクティは、日本国内で30年以上にわたりデジタルカメラの開発を通じて培った、画像処理技術を中心とした先端デジタル技術を応用・発展させてきました。この技術力を安全対策の分野にも展開し、フォークリフトを使用する現場における実証実験を重ねることで、作業者や歩行者との接触事故を未然に防ぐソリューションを開発、現場の安全性と生産性の向上に貢献してまいります。

こんな方におすすめ

・フォークリフト事故やヒヤリハットの削減に取り組んでいる方 ・製造・物流現場の安全管理や労働災害対策を担当している方 ・AIや映像解析を活用した安全対策の最新動向を知りたい方 ・安全教育だけでは防ぎきれない課題を改善したい方

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　安全教育を繰り返しても、なぜフォークリフト事故は防ぎきれないのか？

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社ザクティ（プライバシーポリシー）

協力

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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「伝言ゲーム」が見積回答を遅らせる

複雑な構成を持つ製品の見積業務では、営業が受けた要望を設計・技術部門へ引き継ぎながら仕様を固める「バケツリレー」が発生します。バリエーションが多い製品ほど営業だけでは完結せず、部門をまたいだ確認・調整が何度も繰り返され、問い合わせから仕様確定・見積提示まで1週間以上を要するケースも珍しくありません。一方でB2Bの買い手は、Web上で素早く自己解決できる購買体験を前提にしています。回答の遅れは、そのまま競合への失注に直結します。

Excelの属人化が招く経営リスク

Excelやマクロによる見積管理は、製品バリエーションの増加に合わせて条件分岐が場当たり的に積み重なり、複雑な構成を扱えるのは一部のベテランだけ、という状態に陥りがちです。選択肢が増えるほど表とロジックは破綻しやすく、見積ミスや再見積・手戻りが利益率を圧迫します。さらに人材不足とベテランの退職により、「複雑な構成を正確に見積もれる人がいなくなる」という経営リスクにもつながります。

簡単な条件選択で、最適な見積提案を自動生成する

本セミナーでは、その解決策としてCPQ市場No.1のTactonCPQをご紹介します。優先したい仕様（こだわり）を任意の順で選ぶだけで、ユニークなコンフィグレーションエンジンが全条件を満たす構成をリアルタイムに絞り込み、価格・部番・図番、対応する図面までを自動生成。営業・設計・技術が個別に対応していた工程を、ひとつの流れにつなぎます。さらに「利益最大」「納期最短」といった評価軸で“最適解”を自動提示できるため、単なる見積算出にとどまらない最適な見積提案がその場で実現します。

こんな方におすすめ

・多品種・受注設計で、見積回答に数日〜1週間以上かかっている ・複雑な見積がベテラン・特定担当者に依存している ・Excelやマクロでの見積管理が限界に近づいている ・CPQを検討したが、保守・拡張がベンダー依存になりそうで踏み切れない

本セミナーで得られること

・「1週間以上→即日」を実現するCPQ活用の全体像 ・条件を選ぶだけで、最適な構成の見積を自動生成する具体的なイメージ ・Excelの属人化を解消し、自社でルールを保守・拡張できる仕組みの考え方

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　【製造業向け】複雑な製品の見積、属人化で見積作成に時間がかかっていませんか？～簡単な条件選択で最適な見積提案を実現するCPQ活用法とは～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社エクサ（プライバシーポリシー）

協力

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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製品開発の複雑化により、PDMに求められる役割が変化している

近年、製造業では製品の複雑化や市場投入までのリードタイム短縮が求められ、製品ライフサイクル全体を通じた情報管理の重要性が高まっています。

これまで図面やCADデータの管理を主な役割としてきたPDMも、設計部門だけで完結するものではなくなっています。部品表（BOM）や設計変更情報を製造・購買・品質などの関連部門と連携できなければ、複雑化する製品開発を支えることは困難です。

図面中心の管理では、情報分断が起きている

しかし、多くの企業では従来型PDMによる図面やCADデータを中心とした管理が続いており、部品表や設計変更、部品仕様などの情報を、製造・品質といった関連部門へタイムリーに共有し、業務に活用することが難しくなっています。

例えば、

・製造部門が最新版の図面を確認できず、設計変更前の情報をもとに作業してしまう ・設計変更の内容や理由が関係部門へ十分に共有されず、確認や手戻りが発生する ・製造現場の問題や改善情報が設計部門へ共有されず、後続製品の設計に生かされない

といった課題が生じていないでしょうか。

こうした情報分断や部門間の連携不足は、確認作業や手戻りを増やし、製品開発のリードタイムを長期化させる要因となります。

製品情報を部門横断でつなぐPDM刷新の進め方

本セミナーでは、PDM刷新が求められる背景やレガシーPDMが抱える課題を整理するとともに、設計・製造・品質・保守をつなぐ「デジタルスレッド」の考え方について解説します。

また、製品情報を一元管理し、設計変更やBOMを部門横断で共有・活用できる仕組みを、どのように構築していくのかをご紹介します。

さらに、変更管理やCAD・図面・設計資料の一元管理、設計変更の影響範囲の可視化など、PDM刷新に必要となる機能や導入・運用のポイントについて、PLMソリューション「Windchill」の活用例や事例を交えながら、わかりやすく解説します。

こんな方におすすめ

・レガシーPDMの老朽化や運用課題を解決したい方 ・設計・製造・品質部門間の情報分断を解消し、全体最適を実現したい方 ・製品情報を一元管理し、変更管理やトレーサビリティを強化したい方 ・PDM刷新やPLM基盤の構築を検討している方

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　そのPDM、今の製品開発に対応できていますか？

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

NSW株式会社（プライバシーポリシー）

PTCジャパン株式会社（プライバシーポリシー）

SB C&S株式会社（プライバシーポリシー）

協力

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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運送会社ごとに異なる送り状発行ソフトの併用が、現場を疲弊させる

製造業の出荷現場では、配送費を抑えるために、出荷する製品のサイズ、重量、納品先エリアなどによって、様々な運送会社を利用しています。 しかし、運送会社ごとに送り状発行システムが異なるため、それらを使い分けるために、基幹システムから出力した出荷指図データを、各運送会社システム用に加工する必要が生じています。 また、各運送会社システムの操作や運用方法も異なるため、現場の属人化や作業負担の増加につながっています。

人手不足と出荷締め時間前倒しで、現場負荷が限界に

近年は人手不足に加え、運送会社の集荷時間前倒しも進んでおり、限られた時間内で出荷業務を完了しなければならない状況が続いています。 そのため、データ加工や送り状発行対応に時間を取られ、残業常態化や出荷締め遅延が発生。「出荷が間に合わない」「問い合わせやクレーム対応に追われる」といった課題も深刻化しています。

基幹・物流システム連携で実現する、出荷業務の効率化

本セミナーでは、ユーザックシステムの「送り状名人」を活用し、基幹システムや物流システムとの連携によって、送り状発行業務を効率化する方法をご紹介します。 運送会社ごとの個別運用を見直し、送り状発行業務を標準化することで、データ加工負荷や作業時間を削減。さらに、納期遅延防止や現場負荷軽減、人手不足下でも安定して回る出荷体制づくりについて、具体的な事例を交えながら解説します。

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　【製造業向け】ヤマト運輸、佐川急便、西濃運輸…送り状発行ソフトの併用で現場が疲弊～出荷業務の効率化のカギは「送り状発行システムの一元管理×基幹・WMS連携」～

13:45～14:00　質疑応答

主催

ユーザックシステム株式会社（プライバシーポリシー）

協力

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。