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本セミナーは 2024年 9月 11日（水）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！

製造業を取り巻く不確実性

近年の製造業界は ”ビジネスモデルの変化” ”カーボンニュートラルへの対応” ”地政学リスク” などの様々な要因から影響を受け、厳しい事業環境に直面しています。

このような不確実性の高い時代において、企業がグローバルな競争力を強化し、さらなる成長を続けるためには、経営の視点から全体を俯瞰し、市場の変化に迅速に対応できる強固な生産プロセスの確立が不可欠です。

個別最適からグローバル標準へ

しかしながら、全社視点で変化に対応できる生産プロセスを確立させるには、様々な課題があります。

特に、多くの企業がグローバルでERPの統合を進める一方で、生産プロセスの要である製造現場のITシステムは、製造方法の個別改善や拠点毎にカスタマイズされた類似システムの利用により依然として拠点最適に留まっています。その結果、自社のノウハウやベストプラクティスが全社で共有されないだけでなく、状況に応じた最適な対応が難しくなります。

これらの課題に対処するためには、全社視点で生産プロセスの標準化を進め、統一されたMES（Manufacturing Execution System 製造実行システム）や、それを包含した上で在庫管理や品質管理機能を備えているMOM（Manufacturing Operation Management 製造オペレーション管理）で製造業務を行うことが重要になります。

製造業務の標準化を図ることがMES/MOM戦略の第一歩

本セミナーでは、グローバルな製造管理を実現するMESソリューション「DELMIA Apriso」を通して、各拠点共通の要件は標準化しつつ、異なる要件に対応して、全ての工場におけるリアルタイムの進捗管理と拠点横断のトレーサビリティを実現する方法について詳しく解説します。

「DELMIA Apriso」は、従来型の製造実行システム（MES）の枠組みを超えた次世代グローバルMOMです。ERPやPLMなどの外部システムや、様々な設備と連携し、製造指示や実績収集を通じたシステム連携を実現します。複数拠点展開を前提としており、各拠点の差別化要件にも対応し、リアルタイムの進捗管理や拠点横断でのトレーサビリティも可能にします。

このような方におすすめ

・現場の実態（在庫・生産進捗）が見えない課題をお持ちのお客様 ・製造・品質トレーサビリティが必要となっている製造業のお客様 ・現場の設備から、製造実績や品質データを収集して、自動化やリアルタイム進捗管理を目指しているお客様 ・製造現場で運用しているシステムの刷新を検討されているお客様 ・グローバルで製造管理を検討しているお客様 ・全社で製造業務の標準化を検討されているお客様

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】グローバル製造実行システム(MES/MOM)による製造現場戦略の第一歩

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・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）

ダッソー・システムズ株式会社（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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なぜ企業のDXは進まないのか

様々な企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組み、DX推進組織の設立やデジタル技術の導入など、さまざまな施策を行っていますが、それらが組織全体の変革や成果につながらないケースが多く見られます。

その原因のひとつが、現場の意識が十分に変わっていないことです。新しい技術や仕組みを導入しても、現場で働く人々がこれまでのやり方に固執し、「今のままで問題ない」という姿勢を崩さない限り、DXの効果を最大化することはできません。DXの本質は単なるデジタル技術の活用ではなく、現場の意識改革を伴ったボトムアップによる業務プロセスの再構築にあります。

DX推進を阻む現場の意識の変革に向けて

DX推進を阻む現場の意識とは具体的にどのようなものでしょうか。

トップダウンでDX推進を掲げても現場にとっては「他人事」です。業務効率化を目的に便利なシステムを導入しても、従来型の業務に追われる現場社員にとっては「余計な作業が一つ増えた…」や「そのシステムを使うことで自分にメリットがあるのか…」といった感想を抱くばかりです。

この意識を変えるためには、DXによって何を成し遂げたいのか、そのために誰がどのプロセスに関わるのかを指し示し、自分事化を進める必要があります。たとえば"データ入力などの身近な作業を自動化する”といった現場の社員ができる小さなプロセスの積み重ねによって、全社的な業務改善につながることを意識させて実践することが重要です。

そのためには、DX推進による目的の具体化と、目的達成のために必要な知識や経験を蓄積できる教育や訓練を計画的に実施することが必要となります。

貴社のDX課題にもとづいて学習意欲を高めるDX人材育成プログラムを構築

本セミナーでは、現場のDX思考を実現するための人材育成・教育計画の考え方について、実際の教育事例を交えて詳しく解説します。

「ITツールの操作が難しそうで怖い」といった現場社員のデジタル化・IT化に対するモチベーションの低さによってDX推進がままならない企業に対しては、実際にツールの操作を行う研修に加えて基礎的なITリテラシーやDXマインドを醸成するカリキュラムを組み合わせて人材育成プログラムを構築して提供しています。 あるいは、スキル診断を用いて潜在的なITスキルの高い社員を可視化し、ピンポイントでデータ分析やプログラミングスキルの習得といった高度なDX推進人材育成プログラムのご提供も可能です。

ピーシーアシスト株式会社は、テクノプロ・ホールディングス株式会社の教育機関として延べ2万人以上のエンジニアの育成を行っています。そこで培ったノウハウをもとに、人材育成プログラムの構築から研修の実施までをワンストップでご提供いたします。

こんな人におすすめ

製造業のDX推進にかかわる方で、 ・自社の社員のITリテラシーとDX思考の向上を図り、業務効率化の推進や組織改革の実現を目指している方 ・現場や管理部門、マネジメント層など全社的にITリテラシーを底上げしたいと考えている方 ・自社のDX推進を加速させるための実践的な研修を探している方 などに特におすすめです。

講演プログラム

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】DX推進を阻む現場の意識を改革する　～DX思考とITスキルを高め、組織文化を変革する人材育成の実践法～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社テクノプロ（プライバシーポリシー）

共催

ピーシーアシスト株式会社（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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深刻な食品工場の人手不足、AIの活用が期待される

少子化や都市部への人口流出のため、食品工場においても深刻な人手不足が課題となっています。特に地方に多く立地する食品工場では、若年層の確保が難しく、熟練作業者の高齢化や退職に伴う技術の継承が課題となっています。

出荷製品の品質や安全性を確保する外観検査の工程は、これまで熟練作業者の目視や経験に頼ることが一般的でした。しかし、この検査工程は最終消費者の信頼に直結する重要な工程であり、今後、人手不足がさらに深刻化することで、もしも検査漏れや見逃しが発生すれば、企業の評判に深刻影響を及ぼすレピュテーションリスク（企業の評判リスク）を高める要因となります。

こうした背景を受け、近年のAI技術の進化に伴い、外観検査の効率化や自動化をAIで実現することへの期待が高まっています。

製造業の外観検査AIの課題、課題となる異常データの収集

しかし、食品への外観検査AIの適用には、さまざまな課題があります。自然物である食品は個体差やばらつきが大きく、従来の外観検査AIではこうした特性の変動に対応することが難しいとされてきました。また、外観が均一な製品であっても、表面のキズや汚れ、異物混入、サイズ不良など、異常の種類が多岐にわたり、さらに発生頻度が低いことも大きな課題です。

このため、従来のAIでは十分な異常データを収集して学習させることが困難であり、これが検査精度や信頼性の向上を妨げる要因となっていました。さらに、もしデータの収集が成功し、精度の高いAIモデルを構築できたとしても、製品の形状や色が変更された場合は、追加の調整や再学習が必要となり、現場に大きな負担を強いる結果となります。

少量の正常画像データで実現する革新的な外観検査AIソリューション

本セミナーでは、TDSE株式会社が提供する革新的な外観検査AIソリューション「TDSE Eye」を用いて、これらの課題を解決する具体的な方法を解説します。

「TDSE Eye」は、教師なし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対応可能です。さらに、検査対象が変更された場合でも、シンプルなWebインターフェースで簡単にAIモデルの作成が行えるため、現場でのスムーズな運用が可能になります。

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て、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での設備の故障予知など、多様なソリューションのご提案が可能です。

食品工場の品質検査に携わる方で、検知対象のばらつきや異常データの収集に関する課題をお持ちの方、外観検査AI以外にも様々な用途でAIの活用を検討している方、などに特におすすめの内容です。

講演プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【食品工場向け】外観検査AIで課題となる多様かつ大量の異常データの収集はもういらない

11:45～12:00　質疑応答

主催

TDSE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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不確実性の時代に重要となるオペレーション自動化

近年の製造業は、グローバル競争の激化、環境意識の高まり、サプライチェーンの複雑化により、不確実性の高い時代を迎えています。

こうした状況の中で、企業の生産活動を支える調達部門には、製品の品質確保や納期の遵守を重視しつつ、調達価格の適正化を図るための、効果的なサプライヤー管理と戦略的なソーシングプロセスの確立がこれまで以上に求められています。

手作業に埋もれる調達業務、ソーシングプロセスが滞る要因となっている

しかしながら、特に製造業では、直材、副資材、一般購買品など、多岐にわたる調達プロセスが存在し、それぞれが異なるシステムや手動のフローに依存しています。

このため、調達部門では、このような多様な品目に関する要求書や承認フローを紙ベースで処理しているケースが多く、加えて部署や購入品目ごとに異なる手順や承認フローが併存している現場も少なくありません。これにより、多くの現場の業務プロセスは極めて複雑化しており、コスト削減やサプライチェーン最適化といった重要なソーシング業務に十分な時間を割けない状況が生じています。

膨大な事務作業に追われており、サプライヤーから受領した見積もりの精査や調達先の評価が十分に行えない状況もあるのではないでしょうか。

調達統合システムで実現する購買の変革と効率化とは

本セミナーでは、調達統合システム『Guide（ガイド）』を活用し、煩雑な調達現場のオペレーションを自動化・効率化する方法をご紹介します。

『Guide（ガイド）』は、企業の調達業務を効率化し、戦略的な取引先管理を支援する調達統合システムです。量産部材、外注加工、試作品、工事、一般購入品など、見積から請求、要求元への納期回答までのプロセスを自動化・効率化します。また、バイヤーの価格低減率や取引先別の納期遵守率を分析し、遅延の原因を特定します。さらに、サプライヤー全体を対象としたBCP管理やアンケート機能も備え、サプライヤーとの円滑なコミュニケーションを支える基盤としても機能します。

本セミナーは、製造業の経営者や調達担当者で、調達プロセスやデータの一元化により業務効率化を目指している方、価格交渉力の向上やコスト削減に取り組もうとお考えの方、遅延率や回答率などの取引先評価を強化したい方に特におすすめです。

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　なぜ調達業務は自動化が難しいのか？統合システムで実現する購買の変革と効率化

15:45～16:00　質疑応答

主催

株式会社横山システム経営研究所　（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。

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。製品ごとに異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

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　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～

10:45～11:00　質疑応答

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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進む顧客の購買フローのデジタルシフト

急速に進化するデジタル化により、顧客の購買行動は大きく変化しています。顧客が製品やサービスを検討する際に、これまではセミナーや展示会、営業訪問など、対面での情報収集が主流でしたが、デジタル化の進展により、必要な情報が検索やWeb上で完結する時代に突入しました。

特にBtoB製造業では、専門的で複雑な商品やサービスであっても、顧客はWeb上の検索結果やレビュー、比較サイトなどで情報を収集し、購入候補を絞り込む傾向が一層強まっています。

このため、自社のWebサイトやコンテンツが整っていない企業では、顧客の調査・絞り込みの段階で、気が付いたら競合他社の比較対象から外されているといったリスクを抱えることになります。

比較対象に選ばれるWebコンテンツとは

では、顧客の選定対象に残るためには、自社のWebコンテンツをどのように整えるべきでしょうか？

顧客が製品やサービスを検討する際、まずは検索エンジンやWeb上で情報を収集し、選択肢を比較します。この段階で自社を候補として認識してもらうためには、顧客の検索意図を的確に捉え、それに応える価値あるコンテンツを提供することが重要です。

さらに、比較検討の段階では、Webサイトやランディングページに詳細な製品情報や導入事例、そして信頼性を高めるための要素（例えば、顧客の声や認証取得の実績）を盛り込むことで、顧客が安心して自社を選択できる環境を整える必要があります。

このように、顧客の購買フローを踏まえ、その検討プロセスを理解した上で、各フェーズに適切なコンテンツを提供することが重要です。

Web主導時代のBtoB製造業向けWebマーケティング入門

本セミナーでは、BtoB製造業のメーカーを対象に新規顧客を獲得するためのWebマーケティングの具体的な戦略と考え方を詳しく解説します。

特に、効果的なWebコンテンツ設計の鍵となる、製造業における一般的な顧客の購買フローを徹底的に分析します。それに基づき、顧客の行動と関心を段階的に整理し、各フェーズで必要な施策や効果的なアプローチ、さらに押さえておくべき重要なポイントを深く掘り下げていきます。

テクノポートは、製造業を中心とした技術系企業に対し、Webを活用したマーケティング支援を行ってきました。これまでに1,000社以上の実績を持ち、豊富な経験と知識を基に、貴社の技術の可能性を最大限に引き出す効果的な戦略をご提案します。

BtoB製造業で新規市場の開拓を目指す企業、Webマーケティングを強化したい企業、そして競合に先駆けて効果的にリードを獲得したい企業の皆様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　【製品選定候補に必ず入るために】Web検索時代のBtoB製造業のメーカー向けWebマーケティング入門

11:45～12:00　質疑応答

主催

テクノポート株式会社（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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ツールはTeams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。

進む製品のスマート化、高性能なコンデンサが求められる

近年、電子機器の普及や電動車（EV）、再生可能エネルギーといった成長分野の拡大に伴い、コンデンサの需要が増加しています。特に、自動車やスマート家電、産業用機器においては、さらなる小型化・大容量化が求められています。

一方、製品の高度化に伴い、製造工程の検査プロセスも複雑化しています。コンデンサの検査において重要な役割を担うキャパシタンス測定用のCメータについても、高性能コンデンサの大量検査に対応するため、精度とスピードを両立した高い検査能力が求められています。

検査工程の複雑化による課題

しかしながら、Cメータは1台あたりの測定可能な件数に物理的な限界があります。

そのため、特に高密度生産ラインにおいて、リール検査で大量のコンデンサを処理する場合や、複数の検査ポイントがあるケースでは、より高い精度とスピードが求められ、検査要件に応じてCメータを増設する必要があります。

一般的にCメータは高性能になるほど大型化するため、生産ラインや検査エリアなど限られたスペースでは、台数増加に伴う置き場所の確保が難しいといったケースもあるのではないでしょうか。

さらに、台数が増えるとデータ計測用PCへの接続も増加し、システムの複雑化に伴い管理運用の負担が大きくなります。このような背景から、複数台のCメータを集約し、システムのコンパクト化と運用の効率化を図る取り組みが求められます。

検査装置の集約を加速する『PCI Express対応Cメータボード』とは

本セミナーでは、コンテックが提供する革新的な『PCI Express対応Cメータボード』に焦点を当て、その特徴や利点を詳しく解説します。

『PCI Express対応Cメータボード』は、従来固定型が主流であったCメータを、PCI Express対応の拡張カードとして実装した高性能測定デバイスです。積層セラミックコンデンサの中容量以上（1nF以上）を主な測定対象とし、C（静電容量）とD（損失係数tanδ）を測定することができます。

PC用拡張カード化により、コンテックの高い拡張性を持つ産業用4UラックマウントPC（MRシリーズ）にCメータボードを内蔵することで、複数台の据え置き型Cメータを集約可能です。これにより、生産ラインの効率化や設置スペースの最適化が図れ、運用コストの削減にもつながります。

特に、コンデンサの検査ラインなど据え置き型Cメータの台数増加に課題を抱えている方、システムの複雑化を最適化したい方、初期導入コストを抑えたい方におすすめの内容です。

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　進むコンデンサの高性能化：検査装置の集約を加速する『PCI Express対応Cメータボード』とは

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社コンテック（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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属人化からの脱却と品質向上を実現　製造業で進むAI外観検査の導入

製造業における外観検査では、人手不足や熟練労働者の減少が深刻化しており、AIを活用した自動化を検討する企業が増加しています。 同時に、品質要求の高まりに対応し、生産性を向上させる取り組みが一般化しています。

検知だけでは終わらない、不良要因特定から歩留まり改善へ　画像データ活用に向けた課題

しかし、現実は、「不良品検知」にとどまっていて、属人化の解消はできても、品質向上までは進んでいません！ その理由は、AIが検査画像を「OK」または「NG」と単純に分類するだけの使い方に限定されているからです。 検査画像は品質向上するにあたり重要な要素となります。画像でしか得られない不良傾向をAIで見つけて、品質向上を実現しましょう。

画像をデータ化し、工程データや測定データを紐づけ、高次元な分析を可能とし歩留り改善の実現

本セミナーでは、YDCが提供するAI外観検査ソリューション「SearchMaru」を活用し、効果的なアプローチを実際の事例やデモを通してご紹介します。 製造工程データや測定データを統合し、高次元的な統計解析を行うことで、検知だけでなく不良要因の特定から歩留まり改善まで実現する方法を解説します。 さらに、要件定義からPoC（概念実証）、導入後の運用支援まで、YDCならではのトータルサポートについても詳しくお伝えします。

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　AI外観検査は「検知」だけなのか？　～不良要因特定、歩留まり改善につなげる方法を解説～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社ワイ・ディー・シー（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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モノづくりからサービスへ、新たな価値提供が求められている

近年の製造業では、IoT、5G、AIといった技術革新に加え、消費者や企業の価値観の変化により、従来のような製品そのものの提供だけでなく、提供されるサービスや利便性、効率性といった『体験』が重視されるようになりつつあります。

このため、各企業は製品にIoT技術を組み込み、利用者の操作状況、稼働データ、さらには周囲の温度や湿度、位置情報といった環境データをリアルタイムで収集・分析し、その結果をもとに個別化されたサービスや予防保守、最適な運用提案など、新たな価値を提供することが求められています。

自社製品へIoT技術を組み込む際の課題

しかしながら、自社製品へのIoT技術の導入には、さまざまな課題が伴います。

IoTを活用したサービスの実現には、センサーや通信技術の導入だけでは不十分です。デバイス間の通信プロトコルの選定、クラウドインフラとの連携、データの統合・可視化といった、複数の技術要素を統合する必要があります。特にセキュリティ面では、デバイス自体の脆弱性、通信の安全性、クラウドとのデータ連携におけるリスクを総合的に評価し、それぞれに適切な対策を講じることが不可欠です。

このため、具体的なIoTソリューションのアイデアを検討したとしても、実現可能性の検証やコスト評価をどのように進めるべきか分からない、といったこともあるのではないでしょうか。

IoT＆組み込みプラットフォーム「Armadillo（アルマジロ）」とは

「Armadillo（アルマジロ）」は、ArmプロセッサとLinux OSを搭載したIoTゲートウェイおよびCPUボードで構成され、試作評価から量産展開まで対応可能なIoT向け組み込みプラットフォームです。用途や目的に応じ、省電力タイプから高性能タイプまで幅広いラインナップを取り揃えています。また、高いセキュリティ要件を満たしており、デバイスの安全性を確保した信頼性の高いIoTシステムの構築が可能です。

そのため、多様な業種や用途に応じたIoTソリューションの企画検討から、量産に向けた試作開発、そして本格的な実運用まで、必要な機能やサービスをスムーズに導入することが可能です。

「Armadillo（アルマジロ）」でIoTソリューション開発を効率化する

本セミナーでは、最先端の省電力性能と通信機能を備えた最新モデル「Armadillo-IoTゲートウェイA9E」と、超小型で省電力な実装型CPUモジュール「Armadillo-900」、Armadilloを活用したシステム開発と運用のメリットを紹介します。 また、新たに策定されたセキュリティ要件適合評価およびラベリング制度であるJC-STARへの取り組みをはじめ、IoTデバイスにおけるセキュリティ対策についても解説します。

コネクシオは、これまで30万台を超えるIoTソリューションの導入・活用実績を有しています。「Armadillo」を活用した導入支援についても、ハードウェア開発から組み込みソフト、通信サービス、クラウドアプリケーション開発まで一貫したソリューションを提供します。

自社製品へのIoT機能の組込みを検討している方や、DX推進部署の方、サービスベンダーの製品企画にかかわる方などに、特におすすめの内容となっています。

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　「最新IoTゲートウェイによるシステム開発と運用 ～IoTセキュリティ新制度JC-STARにも適応～」（アットマークテクノ）

15:45～15:55　「コネクシオが提供するIoTソリューション ～企画・開発から運用まで一貫サポート～」（コネクシオ）​　

15:55～16:00　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）

協力

株式会社アットマークテクノ（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。