本セミナーはWebセミナーです

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深刻な人手不足により進む工場のスマート化

製造業界では慢性的な人手不足が深刻な課題となっています。 労働人口の減少に加え、ベテラン技術者の引退が進むことが予想される中、持続可能な生産体制を構築するためには、IoTやAIなどの先端技術を活用した効率的かつ高度な保全業務とデータ管理の実現が急務となっています。

工場内設備のセンサー増加による管理の複雑化

しかしながら、このような現場でのデータ活用が進むにつれて、工場内の設備や装置、製造ライン、さらには周辺環境にまでセンサーが広範囲に設置されるようになっています。これに伴い、例えば一つの設備に複数の測定ポイント（温度、圧力、振動など）が設置されているケースや、同じ種類のセンサーが異なる場所に複数配置されているケースなど、センサーの種類や設置場所が増加することで、その管理が一層複雑化しています。

その結果、異常アラートが発生した際、遠隔から現場の作業員への指示が正確に伝わらず、異常箇所の特定や対応に時間がかかってしまったり、場合によっては伝達ミスによる誤った対応が発生するリスクもあるのではないでしょうか。

現場の高精度3D撮影とセンサー配置データをクラウド統合する方法

本セミナーでは、革新的な工場デジタルツインソリューション「ZeugMa（ジーグマ）」を活用し、工場内で増加し続けるセンサー配置を効率的に管理する方法について、実際の導入事例を交えながら詳しく解説します。

「ZeugMa（ジーグマ）」は、高精度3D撮影技術を活用し、工場空間を正確に再現するクラウド型デジタルツインソリューションです。仮想空間にセンサー位置やリアルタイムIoTデータを統合することで、遠隔から直感的に設備やセンサーの状態を把握でき、効率的な保全業務を実現します。また、仮想空間モデルは撮影データを基に構築されるため、ライン変更や装置更新時には該当箇所の再撮影だけで迅速かつ正確にモデルを更新できます。

こんな人におすすめ

工場内のセンサー増加に伴い、センサー配置を含めた効率的な管理方法を検討している方 工場のデジタルツインに興味はあるが、3Dデータの作成や更新に関する課題を解決したい方 保全業務の効率化やデータ活用を進めるために、最新情報を収集したい方

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　【工場IoT】複雑化する設備や装置のセンサー配置を一目で把握する方法

13:45～14:00　質疑応答

主催

NSW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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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。

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製造業で広がるIoTの活用

製造業では近年、IoT技術の活用が急速に進んでいます。設備がネットワークに接続され、リアルタイムにデータ収集・分析が可能となり、設備の状態監視や生産性向上が期待されています。しかし、技術の進化に伴い導入ハードルが下がった一方で、適切に活用できず、十分な成果が得られていないケースも少なくありません。

設備保全におけるIoT活用の問題点。「見える化」するだけで終わっていないか？

IoTを活用した設備保全では、センサーやデバイスを用いて設備状態を「見える化」する事例が増えています。しかし、多くの企業では、データを可視化した段階で満足してしまい、その先の分析や具体的な改善策の実行が不十分です。結果として、「見える化」は達成しても生産性やコスト削減への直接的な貢献が実現できていないことが多いのが現状です。

生産性向上につなげるためのDXの取り組み事例とデータ活用について解説

本セミナーでは、IoTを単なる「見える化」の手段に留めないための保全DXへの取り組み事例を解説、そして、収集したデータをどのように活用すれば生産性向上や歩留り改善につながるのかを、保全DXを実現するためのソリューションとあわせてご紹介いたします。 参加者が実践に活かせるヒントを提供し、自社の課題解決に役立つ内容をお届けします。

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）

14:05～14:25　保全DXを推進するための考え方と実際の取り組み事例

ビジネスエンジニアリング株式会社 矢吹 恭太

14:25～14:50　競争力を高める保全DXソリューション

株式会社日立ケーイーシステムズ 逆井 和也

14:50～15:00　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） 株式会社日立ケーイーシステムズ（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。

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不確実性の時代のデータ活用の重要性

近年の製造業界は、グローバル競争の激化、多品種少量生産への移行、原材料・物流コストの高騰、AIを含む技術革新の急速な進展により、かつてない不確実性の高い経営環境に直面しています。こうした状況下で競争力を維持・向上させるには、経営陣から現場までが同じデータに基づき迅速かつ正確な判断を行う仕組みが不可欠です。 特に、工場で日々蓄積される稼働状況、品質、不良率といった現場データを活用することは、現場の効率化や品質向上、生産プロセスの最適化を推進するだけでなく、地政学的リスク、原材料価格の高騰、グローバルサプライチェーンの混乱、エネルギー消費の削減など複雑化する経営課題への対応を支える基盤として、極めて重要です。

現場データの全社活用に向けた課題

しかしながら、多くの企業では現場データの活用が個別の設備やシステム内にとどまり、全社レベルでの活用が十分に進んでいないのが現状です。生産現場には多様な設備やシステムが存在し、各装置で記録される稼働状況や品質、メンテナンス履歴といったデータは、多様なフォーマットやプロトコルで管理されているため、統一的に扱うことが難しく、データの統合や一元管理が進んでいません。特に高頻度で生成されるリアルタイムデータは、膨大なデータ量を処理し、時系列で正確に分析・活用する必要があるため、その管理や活用が一層難しくなっています。 このため、こういった現場データや設備データを、個別の設備やシステム単位での可視化や分析にとどめず、全社レベルで活用し全体最適を実現するには、膨大なデータを統合・一元管理し、リアルタイムで収集・分析・活用できる基盤が求められています。

膨大な現場のリアルタイムデータを統合し全社レベルで活用する方法

本セミナーでは、リアルタイムデータの統合基盤である「PI System」を活用し、工場やライン、設備などに分散・サイロ化された現場データを全社的に統合して活用し、全体最適化を実現する具体的な手法やアプローチを、実際の事例とともに詳しく解説します。 「PI System」は、現場データをリアルタイムで統合・活用するための基盤ソリューションです。工場で使用される制御システムやPLC、SCADA、OPC、各種センサーなど、450種類以上のインターフェースを通じて、多様なデータを効率的に収集します。収集されたデータは独自の圧縮技術で時系列に整理・統合され、ITネットワーク内のERPやその他の基幹システムと連携するゲートウェイとして機能します。これにより、現場で取得したリアルタイムデータを研究開発部門や生産管理者、経営層にまで共有することが可能になり、設備管理や稼働効率の改善、予知保全といった現場レベルでの最適化に加えて、全社的な意思決定の迅速化や戦略立案の課題解決にも活用できる環境を実現します。 宇部情報システムは、UBE株式会社の情報システム部門からの独立を経て、製造業向けのシステム構築および運営技術を長年にわたり蓄積してきました。製造現場のデータ利活用においても、設備の接続からデータ分析、そしてその活用までワンストップで提供できる体制を整えています。

こんな方におすすめです

・設備や生産プロセスデータの統合に課題を感じている経営者や管理者 ・現場データを活用した予知保全や品質改善を目指す技術者・エンジニア ・全社的なデータ活用による競争力強化を検討しているDX推進担当者

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　【設備・生産プロセスデータなど】膨大な現場のリアルタイムデータを統合し全社レベルで活用する方法 ～多種多様な設備連携と独自圧縮技術により、予知保全から品質向上、意思決定まで戦略的な価値を創出する～

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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本セミナーは 2025年1月22日(水)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。

技術者の時間が奪われる　マニュアル作成の負担が本業を圧迫

製造業の現場では、技術者がマニュアル作成に追われ、本来の設計・開発業務に十分な時間を割けない状況が続いています。さらに、膨大なページ数の管理、多言語翻訳、レイアウト調整などの作業が、技術者の負担を一層増大させています。 一方で、マニュアル作成の重要性は高まっているにもかかわらず、作成ルールや標準化が不十分なことが多く、効率的な運用が妨げられているのが現状です。

膨大で複雑な製造業マニュアル作成の属人化問題

多くの企業では、マニュアル作成が特定の技術者や担当者に依存し、属人化が進んでいます。製品ごとにことなる担当者がマニュアルを作成することで、品質やデザインにばらつきが生じやすくなります。また、情報が分散し、ユーザーにとってわかりづらい内容になるケースも少なくありません。さらに、専門部署が存在しない場合、設計・開発部門が本来の業務と並行してマニュアル作成を行うため、手戻りや再作成の手間が増加することも課題です。

レイアウト自動調整と多言語翻訳で効率化、標準化を実現した事例紹介

レイアウト調整や用語の統一、情報の一元管理をWeb上で効率化する「e-manual」。これにより、属人化を解消し、マニュアル作成の効率化と標準化を実現します。 本セミナーでは、「e-manual」の機能を活用してコスト削減や品質統一に成功した具体的な事例をご紹介します。

プログラム

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:50　膨大で複雑な製造業マニュアル作成――属人化を解消するには？～ クラウド型「e-manual」で実現する効率化、標準化、コスト削減～

12:50～13:05　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

株式会社テンダ（プライバシーポリシー）

グレイス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）

※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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求められる製品開発の効率化

グローバル市場での競争激化や材料費の高騰、複雑化する国際情勢により、近年の製造業を取り巻く環境は急速に変化し、不確実性の時代に突入しています。

このため、製造業が今後生き残っていくためには、深刻な人手不足を解消し、効率化や生産性を最大限に高めることが不可欠です。設計開発の現場でも、これらの課題に対応し、無駄や手戻りを削減して高品質な設計を実現するプロセス改革が求められています。

散在する設計関連情報、必要な情報を共有する仕組みが求められる

しかしながら、現在の製品開発現場では、上流から下流工程にわたる設計や製造データが各部署やシステムに散在しています。そのため、設計者が新たな設計を行う際、同じ仕様の図面は見つけられても、形状が類似する図面や、それに関連する過去の設計仕様、製造時の不具合、顧客からのフィードバックなどの関連情報を効率的に見つけることは難しいのが現状です。

その結果、データを探す時間が無駄になるだけでなく、「あの人しか知らない」といった属人化のリスクも高まります。こうした状況を放置すると、同じ過ちを繰り返すだけでなく、貴重なノウハウや知見が時間の経過や人材の異動・退職により失われてしまいます。

設計者が必要な情報を必要なタイミングで、素早く正確に検索・共有し、効果的に活用できる仕組み作りが不可欠です。

開発部門内に散らばる過去データからノウハウを引き出す方法

本セミナーでは、ミラリンクが提供する設計AIエージェント『タグっと』を活用し、過去の図面情報と関連資料を一元管理することで設計プロセスを劇的に効率化する方法を、具体的な活用例と共に詳しく解説します。

「タグっと」は、製造業の設計・開発に特化したAIエージェントです。設計者が抱える「必要な図面や資料が見つからない」「過去の情報を活かせない」といった課題を解決するために開発されました。データを取り込むだけで、AIが自動的にタグを付け、検索性を大幅に向上させます。これにより、流用可能な類似図面の検索はもちろん、クレーム情報やDRBFMなどの関連資料も素早く検索できるため、属人化している知識を誰もが共有・活用できる環境に変え、同じ失敗を未然に防ぎます。

ミラリンクは、製造業の現場ノウハウを活かしたコンサルティングと、ニーズに応じた柔軟なシステム開発を強みとしています。一般的なパッケージシステムの提供やコンサルティングにとどまらず、組織や経営の視点から業務改革を支援し、効率的なシステム運用との両立を追求することで、本質的な業務改革を実現します。

製品設計・開発に携わる設計者の方、設計プロセスの改善やデータ一元管理に課題をお持ちの方、そして業務改革を推進する経営層の方々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　【設計・開発向け】図面や関連データはどこ？分散された設計データから価値あるノウハウを引き出す方法

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社ミラリンク（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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国際物流を取り巻く環境の変化と企業が直面する課題

国際物流を取り巻く環境は大きく変化しています。燃料費や輸送コストの上昇、環境規制の強化、人手不足といった課題が物流業務全体に影響を与えています。これにより、企業は競争力を維持しながら物流コスト削減と業務効率化を進める必要があります。しかし、物流管理の多くがデジタル化されておらず、エクセルや紙ベースでの業務が残っているため、データの分断や手作業によるミスが発生し、適正なコスト管理が困難な状況です。 特に、国際物流では複数の物流企業と取引を行うことが多く、それぞれ異なる見積り条件や請求の管理、突合などが課題になっています。

煩雑な入札管理・見積・請求処理が物流コストの最適化を妨げる

物流業務が属人的になり、請求処理や輸送コストの見積もりが煩雑化する中、企業にはDX（デジタルトランスフォーメーション）を活用した業務改革が急務となっています。多くの企業では、見積や請求データが部門ごとに分散し、契約管理・請求処理・支払い業務の整合性を取る負担が増大しています。また、物流企業ごとの見積り条件が異なるため、一括比較や管理が難しく、迅速な意思決定ができないケースが少なくありません。

DXによる業務効率化とコスト削減で物流業務を最適化する方法

こうした状況を改善するには、輸送費と請求業務のデジタル化と一元管理が不可欠です。また、入札管理の効率化や部門間のデータ連携を強化することで、適正なコスト管理を実現できます。 本セミナーでは、株式会社PortXが提供する物流支出管理クラウド「PortX」の導入を通じて、業務改善と物流コスト削減をどのように実現できるのかを、導入企業の成功事例を交えながら具体的に解説します。国際物流DXの推進に向け、実践的で役立つ情報を得られる貴重な機会となります。

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　国際物流DXの実践戦略：業務負荷を軽減し、物流コスト削減を実現する方法　～輸送コストの見積・請求業務を可視化・最適化し、物流コスト削減につなげる～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社PortX（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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製造業を直撃する品質不正と内部統制の課題

製造業では品質不正や知財トラブルが企業存続を脅かす課題となっています。品質テスト結果が改ざんされることで、取引先からの信用失墜や訴訟リスクが発生し、ガバナンスの欠如が全社的な信頼低下を引き起こします。内部統制の不備は企業の透明性やコンプライアンス体制に重大な影響を与えます。これらのリスクに対応するためには、生産プロセスで発生する技術文書や図面の改ざん防止技術と証跡管理の導入が不可欠です。

法的効力の欠如がもたらす紛争リスクと投資停滞が招く経営危機

改ざん防止や証跡管理が適切でない場合、品質に関する紛争で企業側の主張が認められず、結果として法的な敗訴や多額の賠償金を支払う事態が発生しています。しかし、経営層がその重要性を十分に理解しておらず、技術投資の決定が遅れるケースが多く見られます。この結果、リスクを未然に防げず、経営に深刻な影響を与える事態が招かれています。

改ざん防止技術と証跡管理による内部統制の強化と現場の悩みの解決策

本セミナーでは、改ざん防止技術と証跡管理がどのように内部統制を強化し、品質不正や知財トラブルのリスクを軽減するかについて詳しく解説します。内部統制や改ざん防止技術の重要性を経営層が十分に理解して、適切な投資決定を行ったケースの事例を通して、投資の必要性や動機づけを具体的に示すことができない方々の悩みの解決策も提示します。

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　品質不正と知財リスクを防ぐ原本性確保術とは？ ～法的効力と内部統制を強化する改ざん防止技術の導入～

11:45～12:00　質疑応答

主催

三菱電機インフォメーションネットワーク（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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製造業界における原価管理の重要性と課題

近年の製造業界は、グローバル競争の激化に加え、市場ニーズの多様化による多品種少量生産への移行、原材料や物流コストの急騰、さらにはAIを含む技術革新の急速な進展が重なり、これまでにないほど不確実性の高い経営環境に直面しています。

このような背景の中で、企業の収益性に直結する重要な要素である製品原価は、多くの要因が絡み合い、ますます予測が難しくなっています。そのため、製造業の各社は、原価の変動要因を正確に把握し、最適なタイミングで的確にコスト管理を実行するためのデータ収集・分析基盤の整備が不可欠です。

効果的な原価管理を実現するための要件

それでは、効果的な原価管理を実現するためには何が必要でしょうか。

特に、製造業の現場では、正確で信頼性の高いデータ管理が求められます。具体的には、原材料の使用量、労働時間、機械の稼働時間といった直接費に加え、作業員の効率、使用スペース、電力消費量などの間接費の管理も非常に重要です。これらのコストを、製品単位、顧客別、各製造工程別といった多様な視点で詳細に分析できる仕組みを整える必要があります。

さらに、原価計算は一度で完結するものではありません。計画外の受注や従業員の交代、市場動向の変化など、さまざまな要因によって予測と実績に差異が生じます。これらの差異を迅速に特定し、適切な対策を講じるためには、高品質なデータの継続的な収集と、それを効果的に管理・分析できるシステムの構築が不可欠です。

不確実性の時代を乗り切るためのコストマネージメントの実現方法とは

本セミナーでは、コスト戦略を支援する「mcframe 7 PCM」を通して、標準原価と実際原価の差異要因を分析し、原価管理のPDCAを回すための具体的な実現方法を解説します。

「mcframe 7 PCM」は、組立加工製造業向けの高度なプロダクト・コスト・マネージメントシステムです。プロダクトライフサイクルとサプライチェーンの両軸に基づき、コスト、キャッシュフロー、機会損失、収益性といった多角的な視点から企業全体の原価管理を支援します。これにより、原価管理の精度を飛躍的に向上させ、迅速かつ的確な意思決定を可能にし、競争力の強化および収益性の最大化を実現します。

製造業における原価管理に携わる方で、原価の予測精度を高めたい方、効率的なコスト削減を目指している方、または複数のシナリオを迅速にシミュレーションして収益予測を立てたい方、などに特におすすめです。

プログラム

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:45　（組立加工製造業向け）「なぜか高くなる原価」を管理する、不確実性の時代におけるコスト戦略実践の仕組み

12:45～13:00　質疑応答

主催

三菱電機ITソリューションズ株式会社（プライバシーポリシー）

協力

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。