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。

進む製造業のOTデータの活用

近年の製造業は、センサやカメラなどIoTやOT向けデバイスの進化や、AIと機械学習の急速な発展、クラウドの普及などにより、設備や装置の稼働データの活用が拡大しています。

これらのデータは、遠隔監視やリソース管理だけでなく、機械学習を用いた予知保全などのデータ駆動型アプローチの実現など、様々な応用が期待されています。

このような背景から、収集されたデータを一元的に集め、リアルタイムでの可視化や分析を可能にするクラウドベースの統合プラットフォームへの需要が高まっています。

OTデータのクラウド化には専門知識が必要

しかしながら、これらのOTデータをクラウドへ統合するには様々な課題があります。

通常、製造設備から得られるデータは、制御やメンテナンスなど特定の目的に合わせて設計されているため、設備ごとにデータフォーマットや通信プロトコルが異なります。そのため、これらのデータをクラウドで一元的に管理し活用するには、各種プロトコルをサポートする専用アダプタの準備や、クラウド側にデータを統合するための変換処理や整合性チェックが不可欠です。

さらに、多くの既存設備は通信機能を備えていないため、通信設備の導入のための互換性やセキュリティ対策なども考慮する必要があります。

OTデータの収集からクラウド化までをワンストップで実現する

本セミナーでは、通信機能を搭載したIoTゲートウェイ「CONEXIO BlackBear」と、クラウドベースのIoTプラットフォーム「AVEVA InSight」を利用して、既設装置からのデータの収集からクラウド化までを、ワンステップで実現する方法を詳しく説明します。

「CONEXIO BlackBear」は、SIMカードを搭載可能で、センサ、カメラ、ECUなど様々なデバイスに対応するインターフェースを備えたIoT専用ゲートウェイです。複雑な通信設定やクラウド設定なしにデータをクラウド上に統合することができます。「AVEVA InSight」はこんな課題を持つお客さまへむけたSaaS型の履歴データ管理活用サービスです。 機械の予兆保全を行いたい。 設備の稼働率監視し、生産効率をあげたい。 AI分析を行いたいが社内にデータサイエンティストがいない。 社内で新たにシステムを構築するリソースがない。 クラウド上で現場の生産現場のデータを一元管理したい。

製造業で設備保全の効率化や現場のDXを実現したい方で、既存の設備データの集約やクラウド化に課題を持っている方、現場データを活用したデータ駆動型アプローチを目指している方、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）

14:05～14:45　進むOTのデータ活用、点在する設備データの集約とクラウド統合までをワンストップで行う方法

14:45～15:00　質疑応答

主催

コネクシオ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

シュナイダーエレクトリック株式会社（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）

本セミナーはWebセミナーです

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複雑化する製品やシステム、フィールドエンジニアはより高い専門性が求められる

近年、技術の急速な進化と顧客ニーズの多様化に伴い、製造、IT、通信、エネルギー、医療機器、建設、輸送など多岐にわたる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、現場での製品や設備のメンテナンス、トラブルシューティングを担うフィールドエンジニアは、深刻な人材不足に加えて、さらに高度な専門性が求められるようになりました。この状況に対処するため、各業界では人材の確保と熟練技術者の知識継承に注力しています。

このため、多くの企業では長年にわたって蓄積された現場のノウハウを共有し、限られた人材を効率的に活用する手法が必要とされています。

進む産業用スマートグラスでのAI活用

近年はAI技術についても驚異的な速度で進化しており、産業界の多くの分野で革新的な利用が進んでいます。リモートメンテナンスの分野で普及しつつある産業用スマートグラスについても、付属のカメラやマイクから作業現場のビジュアルデータ、対話履歴、位置情報、作業ログなど様々なデータを収集することができるため、従来から利用されている遠隔作業支援の用途から、自社の技術ノウハウを蓄積する強力なAIプラットフォームへと変貌しつつあります。

現場の深刻な人手不足や専門性の高度化へ対応するため、自社のマニュアルや熟練技術者のノウハウを、どのようにAIに蓄積するのか、どのように現場のエンジニアの業務を効率化させるのか、産業用スマートグラスの新しい活用方法に注目が集まっています。

深刻なフィールドエンジニア不足を劇的に変える「産業用スマートグラスのAI活用」の最前線

本セミナーでは、産業用に特化して開発されたスマートグラス「RealWear」とマイクロソフト社提供の「Azure OpenAI」を組み合わせた対話型作業支援ソリューションを通じて、フィールドエンジニアの人手不足を解決するAI活用の最前線について、具体的な事例を交えて詳しく説明いたします。

「RealWear」は音声操作により100％ハンズフリー操作を実現する、高い耐久性と大容量バッテリーを備えた産業用のスマートグラスです。目の前に映し出された情報を音声で操作できるため、手を自由に使うことが可能であり、特に「危険な場所での作業」、「手が汚れる作業」、「両手を使う必要がある作業」など、多様なシチュエーションに適しています。

「Azure OpenAI」は、ChatGPTやGPT-4、GPT-4Vを含む多様な生成AIモデルを、Microsoft Azureのクラウドプラットフォーム上で利用可能なサービスです。これにより、OpenAIと同様のモデルを実行しつつ、Microsoft Azureのセキュリティ機能も活用できます。

NSWは、IoTやAR技術、デジタルツインを活用した製造業を中心とした幅広い業界向けのDXを包括的にサポートする多様なソリューションを提供しています。今回ご紹介する産業用スマートグラス「RealWear」の他にも、設備や機器からのデータ収集・分析・他システムと連携し”予知保全”までを実現するIoT/M2Mサービスプラットフォーム「Toami」や、リモートで機器の診断や復旧を可能にするリモートアクセス技術「TeamViewer」など、次世代の遠隔メンテナンスソリューションも提供しています。

フィールドエンジニアの人材不足や現場の教育に課題を持っている方、スマートグラスの活用方法に興味がある方、AIを使った現場支援の取り組みに課題があ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　深刻なフィールドエンジニア不足、現場作業を劇的に変える「産業用スマートグラス」の最前線　～AIがマニュアルやビジュアル・音声データを学習し、作業結果の異常判定や自動レポート生成まで実現～

10:45～11:00　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）

本セミナーはWebセミナーです

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本ウェビナーは2024年2月13日開催分の再放送ウェビナーです。

2月13日開催分を見逃した方や、ご予定が合わず参加できなかった方はぜひご参加ください！ ※2月13日開催のライブセミナーへご参加希望の方は、ぜひ下記よりお申込ください。 https://majisemi.com/e/c/tprj-20240213/M1A

製造DXの目指す全体最適とは

グローバル市場の競争激化、材料の高騰、複雑化した国際情勢などの厳しい事業環境の中で、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ていく必要があります。

しかしながら、日本の製造業のデジタル化やDXは、紙をデジタル化する、工場のライン生産を最適化するなど、ある程度限定的な範囲で進んでいるのが現状です。本来、製造業のDXが目指すべきは、製造現場の局所的な自動化や効率化だけではなく、現場から得られるデータを最大限に活用した、需要変動への迅速な対応や、人材不足対応、品質傾向からの要因分析と対策、設計へのフィードバックなど、工場を超えた生産活動全体のプロセスを最適化する取り組みであるはずです。

ボトムアップ型改善から生じる「現場の壁」

しかしながら、日本の製造業で工場全体の最適化に取り組むには、多くの課題があります。

特に三現主義を重んじる日本の製造業界では、現場作業員が作業環境やプロセスに関して深い知識を持つため、伝統的に現場主導の改善が主流でした。しかし、このような現場主導の改善は、各ラインや工程における局所的な最適化は可能にしますが、製造現場の横断的な最適化、複数工程を統合した最適化、工場を超えた全社的な最適化を難しくしています。

特に、長年にわたって確立された作業方法が深く根付いている現場では、データの価値よりも目先の効率が優先されるため、新たなシステムは従業員の間で不安や抵抗を引き起こすだけでなく、効率化による現場だけのROI（費用対効果）に着目しがちです。

このため製造業DXの実現には、今まで蓄積・活用できていなかった製造現場データの重要性と価値を明確に伝え、地道なデータ収集・分析がもたらす企業のメリットを製造現場に理解してもらうことが重要です。さらにデータ収集プロセスにおいて現場社員が積極的に関与し、データ収集を自分事として受け入てもらうことも必要です。

現場と一緒に変革する工場の全体最適化

本セミナーでは、製造業向けDXプラットフォーム「TULIP」を活用し、製造現場全体の変革に取り組む際に遭遇する「現場の壁」を明らかにするとともに、これをいかに超えていくかについて、欧米企業との製造現場のデジタル投資に関わる比較や国内の取り組み事例をもとに具体的な方法を説明します。

「TULIP」は、製造現場DXを促進するための、現場が独自にカスタマイズできるローコードアプリ開発とデータ収集と分析を可能にするクラウドプラットフォームです。その高い自由度により、製造現場のあらゆるIoT機器とのデータ連携や、ERP、生産管理システムなどの上位システムとの連携まで多岐にわたる機能を実現します。これにより、現場改革と全社的な変革を両立し、現場を巻き込みつつ組織全体を横断する改革を実現することができます。

製造業のDXを推進する部門や担当の方、DX推進をサポートしなければいけない情報システム部、そして現場でDXによる改善を行いたい部門の方、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　（目先のROI、IT化による手間）製造業DXを阻む「現場の壁」はなぜ起こるのか

12:45～13:00　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T Project（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）

本セミナーはWebセミナーです

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少子高齢化による人手不足　特に人材の確保が難しい製造業ではさらに深刻に

少子高齢化によって国内の労働力人口は減少しています。製造業における人材不足は、深刻になる一方となっています。 また、製造業は地方に工場を設けている企業が多いため、人口の流出によって人材の確保が困難なケースも多くみられます。

場当たり的なカイゼン活動に限界を感じるものの、具体的な対応方法がみつからない

課題を強く認識し、積極的にカイゼン活動に取り組まれている企業もあるものの、どうしても場当たり的な対応方法となっているのが実状です。限られた人員で、生産性を向上したいが、どのように取り組めばよいかわからないと頭を悩ませている現場責任者も多くおられます。

作業者の『位置』『状態』を見える化することで、現場のムラ・ムダをあぶり出す方法とは

生産性を向上させるために必要なこと。それは現場のムラ・ムダをあぶり出すことです。 作業者の『位置』『状態』を見える化することで、的確な人員配置、業務シフトを取ることができるようになります。 現場全体を俯瞰的に把握する『鳥の目』、現場に入り込んでしっかりと把握する『虫の目』両方を実現する方法があります。 その時に重要なポイントになるのが、導入のしやすさと分析のしやすさ。 作業者が小さなタグを持つだけで、簡単に現場の状況を見える化できるソリューションについて、導入事例を紹介しながら、わかりやすく解説いたします。

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　深刻化する人手不足　場当たり的なカイゼン活動だけではもう限界～限られた人員で生産性を向上させるために、現場のムラ・ムダをあぶり出す方法とは～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社イーアールアイ（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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市場変動への迅速な対応が求められる製造業

2024年現在、日本の製造業界は物価高による材料費の上昇という複雑な状況に直面しています。企業の収益性に大きく影響を与えるこの現象に対し、急激な市場変動に迅速に適応する仕組みの構築は、持続可能な成長に不可欠です。

基幹システムのデータ活用の難しさ

市場の動きを素早く把握し、適切な行動に移すためには、データの活用が重要です。しかし、製造業においては、基幹システムがデータの蓄積を行っているものの、その有効活用に課題を感じている企業様も多いのではないでしょうか。データ活用が進まない要因、それは解決したい業務課題を明確に設定できていない事にあります。

材料費や人件費の動向・影響をタイムリーに捉えることで迅速かつ精度の高い意思決定・アクションにつなげる

「材料費が高騰すると、どう自社の収益に影響するのか？」、「人件費の変動が製造原価に及ぼす影響は？」このセミナーでは、基幹システムのデータを活用し、これらの問いにタイムリーに気付きを与える方法をご紹介します。中堅製造業向けの生産管理システム「PRONES」とBIツール「軽技Web」を具体例として解説します。基幹システムのデータ活用に課題を抱えている方は、この機会にご参加ください。

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　材料費高騰時代に製造業はどう対処すべきか？〜基幹システムのデータ活用課題をクリアして迅速かつ高精度な意思決定を実現する方法〜

14:45～15:00　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

富士通Japan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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複雑化する生産プロセスと新たな経営課題

近年の製造業では、消費者のニーズが多様化し、少量多品種の生産、カスタマイズ、パーソナライゼーションへの需要が増加しています。

これにより、製造現場では短納期と注文量の変動に迅速に対応する必要がありますが、このために生産プロセスが属人化し、特に新規受注時には短期間で効率的な生産計画を立案することが困難になりつつあります。

このような状況が無理な生産計画を引き起こし、現場の計画外の残業や作業ミスの原因となります。これにより、製品の品質の低下や、コストの増加、従業員のモチベーションの低下など、経営上の大きなリスクを招く可能性があります。

これらの背景から、企業は自社の特定の状況に適合した最適な生産計画を立てるための仕組みを構築し、現場の生産性と効率性の向上を図ることが不可欠です。

生産計画の立案における課題とは

しかしながら、最適な生産計画を策定するには、数多くの課題が存在します。

特に、製品の種類が多く、工程が複雑な場合、自社の全ての製造要件やルールを正確に理解し、それに適合するシステムを設計することは、大きな初期投資と多大な労力が必要になります。 さらに、市場や技術の変化に伴い、生産プロセスも絶えず変化しています。

このような課題に対処するために、自社の厳密な要件を正確に反映させるのではなく、自社の状況に応じた要件の変化に対応ができる、柔軟性を持った生産計画の立案システムが求められます。

段階的に計画精度を向上させる、柔軟な生産計画の立案システムとは

本セミナーでは、スカイディスクが開発・提供するAI×SaaS型生産スケジューラ「最適ワークス」を通じて、自社の複雑な製造要件やルールをどのように定義すべきか、そして計画の精度を向上させるためにどんなアプローチが効果的かについて、具体的な事例を交えて詳しく解説します。

『最適ワークス』は、独自開発のAIエンジンを搭載した、柔軟性の高い生産スケジューラです。直感的な操作で製造要件の設定変更や修正ができるため、現場の担当者がスモールスタートで利用しながら、計画の精度を段階的に向上させていくことが可能になります。またAIによる生産計画立案の自動化機能により、熟練者でなくても最適な計画をサクッと立案することができるため、現場の効率化と新規受注時の素早い意思決定の両立が可能になり、経営リスクの低減に貢献します。

特に、生産計画の精度に課題を感じている方、生産の見通しの精度を上げたい方、計画立案の属人化を無くしたい方、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）

11:05～11:45　【中小製造業向け】「納期回答はどんぶり勘定」感覚的な生産計画から脱却し、業績UPを実現する方法

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社スカイディスク（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）

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本セミナーの再放送を2月22日（木）12:00～13:00に開催いたします

今回のセミナー日程でご都合が合わない方は、ぜひ下記よりご参加をご検討ください！ https://majisemi.com/e/c/tprj-20240222/M1A

製造DXの目指す全体最適とは

グローバル市場の競争激化、材料の高騰、複雑化した国際情勢などの厳しい事業環境の中で、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ていく必要があります。

しかしながら、日本の製造業のデジタル化やDXは、紙をデジタル化する、工場のライン生産を最適化するなど、ある程度限定的な範囲で進んでいるのが現状です。本来、製造業のDXが目指すべきは、製造現場の局所的な自動化や効率化だけではなく、現場から得られるデータを最大限に活用した、需要変動への迅速な対応や、人材不足対応、品質傾向からの要因分析と対策、設計へのフィードバックなど、工場を超えた生産活動全体のプロセスを最適化する取り組みであるはずです。

ボトムアップ型改善から生じる「現場の壁」

しかしながら、日本の製造業で工場全体の最適化に取り組むには、多くの課題があります。

特に三現主義を重んじる日本の製造業界では、現場作業員が作業環境やプロセスに関して深い知識を持つため、伝統的に現場主導の改善が主流でした。しかし、このような現場主導の改善は、各ラインや工程における局所的な最適化は可能にしますが、製造現場の横断的な最適化、複数工程を統合した最適化、工場を超えた全社的な最適化を難しくしています。

特に、長年にわたって確立された作業方法が深く根付いている現場では、データの価値よりも目先の効率が優先されるため、新たなシステムは従業員の間で不安や抵抗を引き起こすだけでなく、効率化による現場だけのROI（費用対効果）に着目しがちです。

このため製造業DXの実現には、今まで蓄積・活用できていなかった製造現場データの重要性と価値を明確に伝え、地道なデータ収集・分析がもたらす企業のメリットを製造現場に理解してもらうことが重要です。さらにデータ収集プロセスにおいて現場社員が積極的に関与し、データ収集を自分事として受け入てもらうことも必要です。

現場と一緒に変革する工場の全体最適化

本セミナーでは、製造業向けDXプラットフォーム「TULIP」を活用し、製造現場全体の変革に取り組む際に遭遇する「現場の壁」を明らかにするとともに、これをいかに超えていくかについて、欧米企業との製造現場のデジタル投資に関わる比較や国内の取り組み事例をもとに具体的な方法を説明します。

「TULIP」は、製造現場DXを促進するための、現場が独自にカスタマイズできるローコードアプリ開発とデータ収集と分析を可能にするクラウドプラットフォームです。その高い自由度により、製造現場のあらゆるIoT機器とのデータ連携や、ERP、生産管理システムなどの上位システムとの連携まで多岐にわたる機能を実現します。これにより、現場改革と全社的な変革を両立し、現場を巻き込みつつ組織全体を横断する改革を実現することができます。

製造業のDXを推進する部門や担当の方、DX推進をサポートしなければいけない情報システム部、そして現場でDXによる改善を行いたい部門の方、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）

14:05～14:45　（目先のROI、IT化による手間）製造業DXを阻む「現場の壁」はなぜ起こるのか

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社T Project（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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製造業を取り巻く不確実性

近年の製造業界は、グローバル化、市場競争の激化、地政学的リスク、AIやその他の技術の急速な進展といった大きな変化に直面しています。

これらの不確実性が高い時代において、企業が競争力を維持し、成長を続けるためには、経営の視点から全体を俯瞰し、自社の強みを明確にして、事業構造を変革していくことが非常に重要です。

部署横断でデータをつなぐ難しさ

しかしながら、企業が組織全体を改革するためには、さまざまな課題があります。

特に「三現主導」が大切にされた日本の製造業は、ボトムアップ型の現場改善が主であったため、多くの組織では縦割り文化が形成されています。その結果、組織全体の方向性よりも個々の部門やチームの最適化が進み、異なる部門間の連携が不十分になり、横断したデータ連携を難しくしています。この状況により、バリューチェーン全体での正確な自社リソースの負荷状況や、製品やプロジェクト毎の正確なコストを把握することが難しくなり、企業全体としての一貫した戦略の実行や、効率的なリソースの配分が難しくなっています。

これらの問題が、企業が組織全体の最適化や大胆な革新を進める上での障壁となり、製造業の収益率低下の原因となっています。

自社の組織的能力を変革して、収益を最大化させるヒントを解説

本セミナーでは、先が読めない不確実性時代に対応するために、製造業の経営者や工場運営の関係者が、どのように自社の強みを把握し、どのように自社の組織的能力を変革すれば良いのかを、具体的なカイゼン事例とともに詳しく解説します。

テルミックスは、トップクラスラインビルダーとして、『自動車』『航空機』『産業機械』など、あらゆる生産ラインを提案することができます。各メーカー様のニーズにお応えして自動車ボデーアセンブリーライン、ドアライン、ドアヘミングプレス機、ヘミング型の提供、また航空機用設備、治具各種搬送システム、食品関連自動機などの計画・設計・製作から納入まで、お客様のニーズにお応えします。

特に製造業の経営者の方で、少量多品種化により将来の収益性に悩んでいる方、部署横断の連携に課題を持っている方、バリューチェーンを超えた最適化を実現したい方に特におすすめです。

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　（製造業経営・工場運営）原料高、地政学リスク、AI進化など、先が読めない不確実性時代の企業経営とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社テルミックス（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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少量多品種の増加と精密板金業界の職人不足

グローバル化と競争の激化、および熟練技術者の不足に直面している製造業界では、デジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みが進んでいます。これにより、様々な自動化や効率化の取り組みが推進されています。

特に溶接工程においては、ロボット溶接や自動溶接装置の導入が進み、大量生産や一定品質の維持が求められる場面での採用が増えています。これらの技術は、連続的かつ単調な溶接作業を高速かつ高品質で行うのに適しており、作業効率の向上に大きく貢献しています。

ロボット溶接の自動化が難しい理由

しかしながら、複雑なワーク形状や高度な技術を要求される溶接作業において、自動化の実現にはまだ多くの課題が存在します。たとえば、一般的なロボットでは、ワークの位置のずれを正確に認識できない、または形状が異なるワークに対して細かな違いに適応できないといった問題が発生することがあります。

このため、少量多品種の生産では、人の手で行う方が効率的な場合が多く、難易度の高い作業では依然として熟練の溶接職人への依存が続いています。その結果、自動化技術のさらなる進化に対する期待が高まっています。

溶接自動化の「できない」を「できる」にする方法

このセミナーでは、ロボットのティーチング作業を自動化する技術「L-ROBOT」に焦点を当て、溶接の自動化における主要な課題であるワークの「位置ズレ」や「小さな違いへの対応」、そして熟練技術者にしかできない「高精度の溶接」の自動化方法について、具体的な事例と共に詳細に解説します。 セッションの中では、これまで自動化が困難とされていた薄板向けのTIG溶接や、厚板向のCO2溶接について実際のロボットを使用したデモンストレーションも紹介します。

「L-ROBOT」は、事前にロボットが対象ワークをスキャンし、リンクウィズ独自の「三次元形状処理技術」を用いて、溶接パスを自動で生成することが可能です。これにより、専用治具が不要となり、さらにティーチング作業も必要なく、ロボットがワークの形状や位置ズレに対応できるようになります。

溶接の自動化を実現したいが、ワークの変形の対応に課題を感じている方、少量多品種でロボットのティーチングに課題を持たれている方、溶接ロボットを導入したが自動化ができずあきらめている方に、特におすすめします。

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　（ワークの形状違い・位置ずれ）あきらめかけていた溶接自動化の「できない」を「できる」にする方法 ～「3Dスキャナ」×「ソフトウェア」で薄板から厚板溶接までロボットで自動化を実現する～

14:45～15:00　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）