本セミナーはWebセミナーです。

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変種変量生産に伴う手動操作の増加

近年、製造業界は環境問題への対応やサプライチェーンの多様化を背景に、多品種少量生産や変種変量生産へのシフトが加速しています。化学や石油精製、食品加工などの連続運転プラントにおいても、既存の自動化技術（PID制御やモデル予測制御）では対応しきれない複雑なプロセス制御が必要になり、手動操作を行わなければならない場面が増えています。 特に、長い遅れ時間や閉ループの影響で、数時間先の状態を様々なプラントデータを参考に予測しながら手動で運転を行う必要がある箇所では、変量生産により、様々な条件下での運転を余儀なくされ、時としてオーバーアクションや操作遅れによる、エネルギーコスト、原材料コストの低減化が課題となっています。

手動操作の課題と対策

しかしながら、国内の労働人口は年々減少しており、こうした高度な技能の継承はますます難しくなっています。 プラントの手動操作は、製品品質の維持や生産効率の最大化を目的に、化学反応や物理的変化を伴う連続的なプロセスを管理するものです。このため、温度・圧力・濃度といった多様な変数をリアルタイムで監視し、外乱による影響を低減化するため、プロセスの状態を確認しながら、材料投入や流量の調整などを行い、運転条件を適切に制御しなければなりません。 こうした作業は長年の経験やカンに依存する部分が大きく、ノウハウの明文化が難しいため、作業員の育成や技術継承に多くの時間と労力がかかります。さらに、変種変量生産へのシフトに伴い手動操作が増加し、日常業務が拡大したことで、技術者育成に割ける工数が限られつつあるのも実情です。 深刻な人手不足により、熟練技能者が不足し、一部の作業者に過剰な負担が集中することで、夜間作業や突発的な対応など、計画外の稼働を余儀なくされることも少なくありません。

プラント自動運転ソリューションの実現方法

本セミナーでは、連続運転プラント制御における熟練技能者の手動操作を高い精度に代行させる「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」の具体的な活用方法について詳しく解説します。 「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」は、NTTコミュニケーションズの最先端AI技術を活用し、人の技能を模倣するAIが自動化を行う、日本発のプラント自動運転ソリューションです。このシステムは、熟練運転員の操作履歴や参考にしているデータを活用して、AIモデルを作成し、そのAIモデルが、材料投入や流量調整などの操作を代行します。これにより、従来自動化が困難だった複雑なプロセス制御の自動化を実現します。 化学プラント、石油精製、食品加工などのプラント事業に関わる方で、手動操作の自動化、自動化によるコスト削減を目指す方向けのセミナーとなります。

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　既存のプラント制御技術（PIDやモデル予測制御）では自動化できない箇所をどうAIで制御させるのか？ ～国内初！！人の操作を学んだAIが自動運転を行うAI Autopilot System～

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTTコミュニケーションズ株式会社（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）

※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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進む工場のスマート化、効率化や最適化が求められている

近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。

PID制御の課題とさらなる改善の余地

こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。特にPID制御はシンプルな構造でありながらリアルタイムで誤差を補正できるため、多くの分野で広く採用されています。

しかし、製造現場では機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、予測が困難な外的要因の影響を受けます。このような不確実な環境下で最適なパフォーマンスを発揮するためには、従来のPID制御方式では対応が難しくなります。さらに、より高度な制御手法を導入する場合、複雑なパラメータ設定や細かなチューニングが必要となり、現場での実用的な運用が困難です。

スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術が求められています。

独自のモデル予測制御×機械学習アルゴリズムで、劇的なエネルギーコスト削減を実現

本セミナーでは、従来のPID制御では実現が難しかった高度な制御を、特別な専門知識がなくても現場で運用できる革新的な制御アルゴリズム「Smart MPC」について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

「Smart MPC」の「MPC」は「モデル予測制御（Model Predictive Control）」の略称です。このアルゴリズムは、制御対象の未来の状態を予測し、それに基づいて最適な制御を行うことで、高度な予測・最適化を実現します。しかし、従来のMPCは、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、特に工場の現場での導入には大きなハードルがありました。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により、特別な知識や調整が不要で、過去のデータを学習させるだけで高精度な制御が実現できるよう設計されています。

これにより、例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化を先読みして冷房を最適化したり、室内の人の増減を予測して空調を事前に調整することが可能になります。その結果、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減を実現できます。

こんな人におすすめ

• 工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者の方
• 品質のばらつきを抑えたい製造現場の管理者の方
• 既存の制御システムに課題を感じているエンジニアの方
• 最新の制御技術を活用し、工場の生産性向上とコスト削減を実現したい方

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　【PID制御では難しい】工場のエネルギー効率や品質の安定を劇的に改善する「最先端制御技術」とは

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社 Proxima Technology（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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こんな方におすすめ

■完全自動化を進めているが、期待通りの成果が出せずに課題を感じている方 ■AIとロボット技術の最新動向や、実際の外観検査での活用例を通じて、実用的なノウハウを得たい方 ■現場での自動化の実現に向け、より効果的な運用方法を模索している方

進むAIの活用、自動化のニーズが拡大している

近年、製造業をはじめとするさまざまな業界では、少子高齢化による労働力の減少や製品ライフサイクルの短縮が影響し、生産性向上やコスト削減が大切なテーマとなっています。こうした状況を受け、AI技術やデジタルトランスフォーメーション、さらにはロボット技術を取り入れた自動化への期待が、ますます高まっています。

完全自動化を目指す現場の課題

しかしながら、多くの現場では「完全自動化」を目指す傾向にあります。確かに、完全自動化は理想的な目標であり、大幅な省人化や効率化といったメリットをもたらします。しかし、すべての現場で完璧な自動化が実現できるわけではありません。

たとえば、AIの精度が十分に向上せず、リリース後も完全に人手を排除できないため、結果として十分な費用対効果を発揮できないといったこともあるのではないでしょうか。

「ちょうどよい自動化」を実現するロボットの遠隔操作クラウドサービス

ロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」は、「100%の自動化」か、自動化が難しいが故の「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。

＜Remolink ３つのポイント＞

半自動化でOK ロボットが得意とする繰り返し作業や重労働はロボットに任せ、認識や判断が難しい部分は人がリモート操作することで、最適なバランスを実現します。

リモート業務全体を支えるサービス 単なるロボットの遠隔操作に留まらず、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クラウドサービスとして機能します。

リモートワーカーの提供 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「ロボット遠隔操作業務のアウトソーシングサービス」も提供し、人件費の固定費を変動費へと転換する仕組みを実現します。

「Remolink」と「TDSE Eye」で実現する、実践的な半自動化運用と成功のポイント

本セミナーでは、この「Remolink」を活用し、実際の現場で人とロボットがどのように協力し合い、どの部分を自動化し、どの部分をリモート操作で補完するのか、そしてそれによって得られるメリットについて詳しく解説します。

さらに、実際の活用事例として、TDSE株式会社が提供する外観検査AIソリューション「TDSE Eye」を用いた実践的な作業フローや、導入成功のポイントについても詳しくご紹介します。

少量の正常画像データを活用した、良品学習型外観検査AIソリューション『TDSE Eye』

「TDSE Eye」は、教師なし学習AIを活用し、少量の正常画像データから高精度な異常検知モデルを構築できる外観検査ソリューションです。正常データのみを利用するため、製品のばらつきや多様な異常パターンにも柔軟に対応できます。さらに、検査対象が変更された場合でも、シンプルなWebインターフェースを通じて簡単にAIモデルの作成が行え、現場でのスムーズな運用が可能です。

TDSE株式会社は、創業以来、DXコンサルティング、データ分析、DX人材の育成などを通じ、企業のAI活用を幅広く支援してきました。外観検査AIにとどまらず、AIを活用した不良原因の分析や、不良品を発生させる要因となる前工程の設備故障予知など、多様なソリューションを提供しています。

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） 11:05～11:15　「ちょうどよい自動化」を実現するクラウドサービス「Remolink（リモリンク）」(リモートロボティクス) 11:15～11:40　外観検査工程における良品AIのメリットと、それでも完璧は難しい実情（TDSE） 11:40～11:50　人とAIの”いいとこ取り”運用を、外観検査の活用例とともに解説 11:50～12:00　質疑応答

主催・共催

TDSE株式会社（プライバシーポリシー）

リモートロボティクス株式会社（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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物流業界は荷待ち・荷役時間の改善が重要なテーマに

2024年、働き方改革関連法の施行に伴い、ドライバーの時間外労働時間の上限が定められ、物流業界は荷待ち・荷役時間の改善が重要なテーマとなりました。国土交通省が発表した2024年度の調査結果では、1回の運送当たりの荷待ち・荷役時間は平均3時間と、前回2020年度の調査から横ばいの結果となりました。荷待ち・荷役時間を改善するには、荷主企業の理解と協力が不可欠です。

自工会・部工会の自主行動計画に基づく『荷待ち2時間以内ルール』への対応課題

一般社団法人日本自動車工業会（JAMA）や一般社団法人日本自動車部品工業会（JAPIA）では、物流効率化を目指した自主行動計画を推進しています。しかし、その中でも特に運用体制の確立が求められる「荷待ち2時間以内ルール」は、取引先の都合、生産スケジュール、トラックの到着タイミングなど、複数の要因が複雑に絡み合うため、多くの企業が課題解決に向けて模索を続けている状況です。

荷待ち時間の改善には、まずは現段階での荷待ち状況や荷役作業の所要時間を正確に把握し、改善に向けた計画立案や課題の特定を行うことが必要です。しかし、多くの現場では、紙の受付簿による入退場の記録や、システムが導入されていても作業開始・終了を人手で記録しているケースが多く、正確なデータ収集やリアルタイムでの状況把握が十分に行われていないのが現状です。

バース管理システムを活用した改善事例と導入時の補助金活用方法

本セミナーでは、自工会や部工会が策定した自主行動計画についてあらためて整理し、会員企業が取り組まなければならないポイントを明確にします。また、その中でも特に課題となっている「荷待ち2時間以内ルール」について、バース管理システム「LogiPull」および位置測位技術「Quuppa」や、RFID技術、2次元コードを活用した具体的な改善手法や実践的な事例、さらに活用可能な補助金制度についても詳しく解説します。

自工会/部工会 会員企業の物流業務に携わる方の中で、以下に一つでも当てはまる方はぜひご参加ください。

・自主行動計画の内容を深く理解したい方 ・荷待ち・荷役時間の可視化を進めて効率化に取り組みたい方 ・バース管理システムを活用した改善事例を通じて具体的な取り組みのイメージを明確にしたい方

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　【自工会/部工会 会員企業向け】物流の適正化・生産性向上における「荷待ち2時間以内ルール」の達成方法（前半：株式会社シーイーシー/後半：株式会社サトー）

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社シーイーシー（プライバシーポリシー）

協力

株式会社サトー（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）

※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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画像認識AIによる工場監視の高度化とその利点

近年、工場のIoT化が急速に進む中、労働力不足やコスト削減のニーズに応える手段として、画像認識AIを活用した監視技術が注目を集めています。

この技術は、従来の物理センサーではカバーしきれなかった広範囲の監視を可能にし、照明条件や設置環境の変動にも柔軟に対応できるという特長があります。

PoCから本格導入へ進めない理由とは？ 画像認識AI導入の課題

一方で、多くの企業が既成のパッケージソフト試用を試みるものの、IoTと連携したシステムとして本格導入する際、以下のようなハードルに直面しています。

・ PoCでは問題なく動作しても、実稼働時の環境条件で課題が予想され、導入判断が難しい。 ・ データ追加やモデル再学習、システム更新の手間が大きく、運用負担が増大。 ・ IoTデバイスとの連携や遠隔監視の実現において、システム統合の複雑さが増す。 ・ 社内にAI設計・運用の専門技術者が不足し、継続的な運用が困難。 ・ 専門ベンダーの人月単価が高く、予算超過で導入が進まない。

これらの課題を解決しない限り、多くの企業がPoCの段階で止まり、AIの本格的な活用に踏み切れないのが現状です。

AIをより身近にする、実績豊富な画像認識技術でスムーズなAI導入を実現

Sohwa & Sophia Technologies（以下SST）社は、AI技術パートナーのDSR社（ブランド名：Noema）と提携しました。SSTの組み込み技術とシステム統合の強み、そしてDSRのAIアプリ開発技術を融合することで、サーバーからエッジ、組み込みシステムまで対応可能な、パッケージソフトでは実現できない柔軟かつ伴走型のサポートを提供するAI導入ソリューションを実現します。

本セミナーでは、SST社のAI搭載組込み開発における開発サポート、DSR社の汎用AIであるNoemaAIの特長及び実績をご紹介予定です。

こんな方におすすめ

・AIを活用したシステム開発を考えているが、導入のハードルが高く、実運用に課題を感じている方 ・既成のパッケージソフト試用を試みるものの、期待する検知精度が得られず、本格導入を見送った方 ・アルゴリズムは開発できたが、エッジや組み込み、システム連携の課題で運用に踏み切れない方

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　【AIをより身近に】実績豊富な画像認識技術で多様なAI活用を実現 ～炎や煙・タンク液レベル・メーター監視など、クラウドからエッジまで一貫導入できるAIソリューション～

15:45～16:00　質疑応答

主催・共催

株式会社 Sohwa & Sophia Technologies（プライバシーポリシー）

DSRアジア株式会社（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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スマートファクトリー化を支えるローカル5Gへの期待

近年、製造業界では労働人口の減少や多品種少量生産への移行などの課題に対応するため、ロボティクス技術を活用した自動搬送システムの導入が進み、遠隔ロボット制御や設備の状態監視・予兆保全による効率化が加速しています。

こうした技術を活用するために、広範囲をカバーし、低遅延かつ安定した通信を提供できるローカル5Gの期待が高まっています。

ローカル5G黎明期におけるPoCで見えた課題と現実

しかしながら、ローカル5GのPoCを実施したものの本格導入に至らなかったケースや、そもそもPoCを開始できていないケースが出てきています。

当初、ローカル5Gは「高速大容量通信」「超低遅延通信」「多数同時接続」の3つがメリットとして掲げられていましたが、実際の現場では高速大容量通信が必要とされるシーンが少なかったり、初期にリリースされた機器では低遅延通信や多数同時接続機能が搭載されていなかったりといった実状がありました。

このため、PoCを経て、「ローカル5Gで期待していた効果が得られない」と判断し、導入を見送った企業も少なくありません。

しかし、これらの企業も「Wi-Fiで問題ない」と判断したわけではありません。Wi-FiはAP1台当たりのカバーエリアが小さいため、AP切り替え時の通信断の発生や、多数のデバイスが存在する環境や不特定多数の人が出入りする環境における電波干渉による通信の安定性などが課題となります。Wi-Fiに代わる産業用ネットワークとして、改めてローカル5Gに期待する声が出てきています。

このような新しい技術の導入にあたっては、最新の技術動向と導入事例を確認しつつ、自社の業務環境や運用要件を踏まえて、最適なネットワークの構成と運用のポイントを学ぶことが重要になります。

ローカル5Gの可能性を最大限に発揮する新たな注目ポイントとは

本セミナーでは、ローカル5Gの「低遅延」「多数同時接続」といった従来から期待されている特性のほか、新たに注目されている「免許制に基づく安定通信」「5Gポジショニング」「RedCap」などの機能についても触れ、主に工場などにおける産業ネットワークの最適化について解説します。既にプライベート5Gの導入が進められている海外の製造業でのユースケースをもとに、具体的な活用シーンや導入による効果をご紹介します。技術的な特徴にとどまらず、これらを製造業の現場で導入すると具体的にどのようなメリットが得られるのかについても詳しく解説します。

CTCが提供するローカル5Gソリューション

CTCは、培ってきた技術力と実績を活かし、業界動向やお客様のニーズを素早くとらえ、最適な技術を用いた解決策を提案してきました。ローカル5Gについても、導入により目指す世界観をお客様と合わせたうえで、導入コスト・機能面・パフォーマンスのバランスを考慮した、高効率で安定したネットワーク環境の構築を支援しています。

ローカル5Gの導入を検討中の企業担当者様、PoCで課題を感じている方、最新技術動向を知りたい方、などに特におすすめです。

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）

14:05～14:50　ローカル5G、いよいよ普及期へ。最新技術動向に見る利活用の最適解

14:50～15:00　質疑応答

主催

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（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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本セミナーは 2024年 12月 9日（月）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！

製造、建設、小売業などの現場の業務習熟度のバラつき、属人化が企業の成長を妨げている

製造業、建設業、小売業などの現場では、業務の属人化や習熟度のバラつきが生産性向上の障害となっています。 しかし属人化を解消するためのマニュアル作成や教育に、人的リソースを充てることができないというのも多くの企業の現状です。 生産管理、保安、接客など、さまざまな現場業務で、幅広い人材の育成とスキル習得支援を効率的に実施することがビジネス成長の鍵であり、属人化の解消が必須です。

労働人口の減少により、幅広い人材への多言語対応が急務に

労働人口の減少と国際化が進む現場では、多様なバックグラウンドを持つ人材が業務を担う場面が増え、多言語対応も急務となっています。 多国籍なメンバーに技術や業務を確実に習得してもらうには、言語や文化の壁を越えて学べる教育ツールが不可欠です。 こうした課題に対して、反復して学べる多言語対応のマニュアルが求められています。

使いやすい、分かりやすい、繰り返し学べる動画マニュアルが現場のスキル習得を加速

せっかくマニュアルを作成して、トレーニングを実施しても、スキル習得がなかなか進まずに、属人化の解消ができず、マニュアルによる解決をあきらめかけている企業も少なくありません。 そのような状況の中、作成時間不要で、ノウハウを持つベテランの手順や技術をわかりやすく伝える、テロップ付き動画マニュアル機能のあるツールが注目されています。

マニュアル作成は自動化の時代へ。 生成AI機能搭載マニュアルツールを事例とともにご紹介

本セミナーでは、生成AI機能搭載で分かりやすいマニュアルを手軽に作成できる「Dojoウェブマニュアル」の具体的な導入事例をご紹介します。 スモールスタート可能で、自社の規模に合ったプランを選べる幅広いラインアップとなっております。 これまで予算が壁になって導入検討できなかったという方々も含めて、属人化解消、多言語対応などの課題をお持ちの方々、ぜひご参加ください。

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　現場の成長を阻む、ノウハウ属人化、多言語問題をどう解消するか　〜時間短縮、現場で学べるマニュアルによる属人化解消の事例を紹介〜

14:45～15:00　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

株式会社テンダ（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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製造現場が直面する搬送課題と自動化への期待

少子高齢化の進行により、2030年には労働人口の大幅な減少が見込まれ、製造業では人材確保がますます困難になると予測されています。特に、搬送作業のような反復的で身体的負担の大きい業務では、人手不足の影響が直接表れやすく、生産ラインの停滞や運用コストの増加といった課題が一層深刻化します。このような状況に対応するためには、現場作業者の負担を軽減し、生産性を向上させる新しい技術の導入が不可欠です。特に、搬送業務を柔軟かつ安全に自動化できるソリューションの導入は、今や喫緊の課題です。

従来型搬送システムの限界と現場の課題

従来のAMR（自律走行ロボット）やAGV（無人搬送車）は、特定の環境に最適化されているものの、安全性や柔軟性に課題を抱えています。例えば、ISO3691-4などの安全規格に適合しない搬送システムは、製造現場での導入が難しく、運用の選択肢が制限される要因となります。また、AGVは固定経路に依存し、環境の変化に適応しづらく、作業効率向上の妨げとなる場合があります。さらに、搬送作業のデータ活用にも課題が残ります。データ収集や活用が不十分な企業では、最適なルート設計やリソース配分が困難になり、効率的な運用が妨げられます。加えて、搬送システムの多くは操作性にも問題を抱え、経路変更やタスク追加のたびにベンダーへ依頼する必要があり、運用コストが増大するケースが少なくありません。また、近年は情報セキュリティ対策も重要な課題です。サイバー攻撃や情報漏洩のリスクが高まる中、搬送システムにも適切なセキュリティ対策が求められています。

「世界一安全なAMR」で進化する搬送業務

本セミナーでは、こうした課題を解決する搬送システムの最新ソリューションとして、大喜産業株式会社が提供する自律走行ロボット『MiR』をご紹介します。『世界一安全なAMR』と称されるこのロボットは、ISO3691-4の安全基準に準拠し、人や障害物を回避しながら、環境の変化にも柔軟に対応することが可能です。また、パレット搬送やカート牽引、コンベア搭載、協働ロボットとの連携など、多様な業務に適用できるアプリケーションを備えている点も特長です。加えて、MiRは直感的な操作性を備え、導入後の運用コストを抑えながら柔軟な業務運用を可能にします。 セミナーでは、実際の導入事例や『MiR』の稼働ビデオを通じて、現場での活用方法を具体的にご確認いただけます。自社に導入した場合の効果をイメージしていただける内容となっていますので、ぜひご参加ください。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　『世界一安全なAMR』と称される自律走行ロボットの紹介　～現在、AMR導入を具体的に検討中の皆様へ～

10:45～11:00　質疑応答

主催

大喜産業株式会社（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

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本セミナーは 2024年 9月 20日（金）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！

「パリ協定」の締結から世界で加速するカーボンニュートラル

温暖化対策の新しい枠組みである「パリ協定」により、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。 この国際的な枠組みの下、主要排出国が排出削減に取り組むよう国際社会を主導し、地球温暖化対策と経済成長の両立を目指しています。 日本は、2050年カーボンニュートラルを目指すとし、またその過程において、2030年度に温室効果ガスを2013年度から46%削減する目標を設定しています。

サプライチェーン全体で求められている、GHG排出量の開示

2023年版のものづくり白書においても、サプライチェーンに係る事業者全体の取組の可視化・連携が重要とされた脱炭素への取り組み。GHG排出量の可視化は、自社だけでなく、取引先、下請け企業にまで求められています。 その一方で、社内に知見のあるメンバーがおらず、「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。

Scope3まで含めた排出量の管理と削減　三菱電機福山製作所の取り組みを解説

排出量の分類は、Greenhouse Gas Protocol（温室効果ガスプロトコル）と呼ばれる国際的な基準に基づいており、Scope1、Scope2、Scope3に分類されています。その最も厳しい基準であるScope3までどのように進めていけばよいのか。 前半では、三菱電機グループの省エネモデル工場である福山製作所での、実践的な取り組みを紹介いたします。 工場・オフィスからのCO2排出量削減に向けたロードマップや、見える/見せる管理について、実際の取り組み事例を元に丁寧に解説いたします。 後半では、GHG排出量の算出における活動量データを人手を介さずに収集管理し、可視化へつなげるソリューション「cocono」をご紹介いたします。

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）

11:05～11:30　e-F@ctoryで省エネを実践している三菱電機福山製作所の取組み

11:30～11:50　活動量データを人手を介さずに収集・管理するソリューション「cocono」のご紹介

11:50～12:00　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・共催

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）

三菱電機株式会社（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）

※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。