本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「yachiyo-eng.co.jp」「zoom.us」「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ください。

3日間、同時刻に同内容を配信します。

お申込時、ご希望の日にちをご選択ください。 ・2024年07月09日（火）10:00～16:05 ・2024年07月10日（水）10:00～16:05 ・2024年07月11日（木）10:00～16:05

About

製造業の現場で働く皆様は日々、生産性の向上とコスト削減の両立に挑んでいます。しかし、新技術の導入やプロセスの改善は簡単なことではなく、どこから手をつければいいか迷うことも多いのではないでしょうか。 本カンファレンスでは、そんな方々に向けて、実際の製造現場での課題に対し、具体的な事例とともに解決策を提示します。 昨今話題に上がる、スマートマットを利用した棚卸しの効率化や、AIを活用した外観検査の自動化など、直面している問題をどのように克服し、業務効率を向上させるかを探ります。

本カンファレンスで得られる15個の知見をもって、貴社の製造現場も次の一歩を踏み出しませんか？ぜひご視聴ください。

こんな人におすすめ

・自社の経営課題をDXで変革したいと考えている経営者や管理職 ・製造業における最新技術の導入を検討している技術担当者 ・他社の成功事例や具体的な導入プロセスを学びたいDX推進担当者

Schedule

10:00〜10:15　開会の挨拶「製造業がなぜDXをやるべきか」

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10:15〜10:35　Session1「今ある保全記録で解決！設備投資のための判断のコツ」

株式会社保全ラボ 取締役　木村 愛

10:35〜10:55　Session2「棚卸しやめませんか？製造業のスマートマット活用、最新事例をお話しします」

株式会社スマートショッピング 営業本部所属　内田 友輔

10:55〜11:15　Session3「ここまできた製造DX！生産部門の入力ゼロを実現 ー 次世代クラウドERP キャムマックス」

株式会社キャム 取締役　下川 貴一朗

11:15〜11:35　Session4「製造現場におけるIoTの導入事例」

イーエルシステム株式会社 代表取締役社長　安藤 亘

11:35〜11:55　Session5「脱･下請け業績改善につながる生産計画DX」

株式会社スカイディスク 代表取締役兼CSO　後藤 健太郎

13:00〜13:20　Session6「外観検査AIから始める製造現場DX」

株式会社アダコテック 事業開発部部長　永井 慶

13:20〜13:40　Session7「企業の業績を押し上げる⁉設備保全DXの重要性とは」

八千代エンジニヤリング株式会社 営業部マネージャー　岩﨑 恭

13:40〜14:00　Session8「現場業務の効率化を実現！SPIDERPLUS for Plant 活用術〈現地調査 / 機器据付 / 昼夜引継 / 設備点検 / 予兆保全〉」

スパイダープラス株式会社 営業四部部長　古家 信之

14:00〜14:20　Session9「製造現場と生成AIのシナジーによるカイゼンとGXの未来」

i Smart Technologies株式会社 代表取締役社長CEO　木村 哲也

14:20〜14:40　Session10「現場の遠隔支援で実現する、業務効率化と技術承継」

株式会社クアンド 代表取締役CEO　下岡 純一郎

14:40〜15:00　Session11「工場の機械を見える化して何が変わる！？あのNAZCAシリーズで徹底解説（導入事例あり）」

新明和ソフトテクノロジー株式会社 ソリューション部営業2グループ長　井坂 太

15:00〜15:20　Session12「スマート製造！低コストで始めるDXの第一歩」

セーフィー株式会社 事業戦略部　長浜 龍太

15:20〜15:40　Session13「インスタントに実現するリモート点検 ー業界未経験者にセッティング依頼してみたー」

LiLz株式会社 Sales Manager　中尾 壮貴

15:40〜16:00　Session14「貴社ならではの業務手順やノウハウを継承 ー生産性を高める動画活用術！ー」

株式会社オープンエイト マーケティング部イベントグループ兼CS本部CXグループ グループマネジャー　長谷川 和之

16:00〜16:05　閉会の挨拶

講演企業各社のプライバシーポリシー

八千代エンジニヤリング株式会社（プライバシー・ポリシー） i Smart Technologies株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社保全ラボ（プライバシー・ポリシー） 株式会社スマートショッピング（プライバシー・ポリシー） イーエルシステム株式会社（プライバシー・ポリシー） スパイダープラス株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社アダコテック（プライバシー・ポリシー） 株式会社スカイディスク（プライバシー・ポリシー） 株式会社オープンエイト（プライバシー・ポリシー） 株式会社クアンド（プライバシー・ポリシー） 新明和ソフトテクノロジ株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社キャム（プライバシー・ポリシー） セーフィー株式会社（プライバシー・ポリシー） LiLz株式会社（プライバシー・ポリシー）

主催

八千代エンジニヤリング株式会社（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

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。

製造業において、品質は企業ブランドを守る要

製造業において、品質は顧客満足度に直結する最も重要な指標の一つ。 品質管理を徹底し、不良品の発生を防ぐことで、顧客からの信頼を獲得し、ブランドイメージの向上につながります。 品質の高い製品を安定的に供給することが、製造業の競争力の源泉とも言えるでしょう。

クレーム対応のノウハウが属人化　アナログな情報共有では人が育たない

品質管理、クレーム対応で問題となっているのは、対応ノウハウの属人化です。経験値の高い特定のメンバーに対応が集中しているケースも多いのではないでしょうか。引継ぎマニュアルなどのアナログな情報共有や、現場だよりの曖昧な情報共有では、人材の育成がままならないのが実状です。

クレームの原因分析まで記録し共有することではじめる、品質向上改革を解説

クレーム情報を一気通貫して管理し情報を共有することで、品質管理プロセスを標準化する方法をわかりやすく解説いたします。 また、クレームの原因分析の過程や、対策の効果までを見える化することで、当該製品の不良品対策のみならず、次期モデル開発時のヒントを開発・設計部門に対してフィードバックすることも可能。より上流工程での品質向上が期待できます。 製造業における導入事例にも触れながら、現場に寄り添ったクレーム管理についてご紹介いたします。

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　【製造業向け】脱・属人化！企業ブランドを守る原因分析型クレーム処理とは

14:45～15:00　質疑応答

主催

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）

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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進む工場のスマート化、求められる高い処理能力と高速なレスポンス

工場のスマート化が進むにつれ、製造ラインやロボットが生み出す膨大なデータを効果的に活用する取り組みが拡大しています。

これに伴い、データをリアルタイムで処理するためのエッジコンピューティング基盤の重要性が増しており、設備や装置の近くにサーバーを設置する必要性が高まっています。

工場環境のサーバ設置における課題

しかしながら、工場にサーバを設置するには多くの課題があります。

工場内は温度変化が激しく、粉塵や湿度も高いため、これがコンピュータ機器の寿命に大きく影響を及ぼします。そのため、サーバルームがない工場では、会議室や倉庫など既存の空間を改修し、新たにサーバルームを設置する必要があります。

しかし、サーバルームを新設するには、空調能力の増強に加えて、将来的にサーバの台数が増えることやメンテナンスのしやすさを考慮したレイアウト設計が求められます。また運用のための人員整備や、セキュリティ対策として、入退室のログ記録、アクセス権の管理変更、緊急時の対応策なども考慮する必要があります。

クラウド技術と高速通信の進化によるクラウドシフトの動向を考慮すると、既存の設備を改修したり、新しい人員を配置したりするような大きな投資の決断が難しくなります。

工場の隅にも置ける、冷蔵庫大の次世代マイクロデータセンターのすすめ

本セミナーでは、IIJが提供する革新的なマイクロデータセンター「Zella DC」を通して、スマート化する工場におけるサーバ設置の課題に対してどのように解決する事ができるのか、その特徴や利点を詳しく解説します。

「Zella DC」は、冷蔵庫ほどの小さな箱にサーバや電源、空調、リモート監視などの機能を備えた次世代のサーバルームです。高い防水・防塵性と遮音性により屋内外どのような場所にも、特別な工事が不要で手軽に設置できます。このため、マシンルームを新たに用意しなくても、IoT機器や工場のFA機器などのエッジデバイスと物理的に近い場所で、低遅延や大量データ処理を行うエッジコンピューティング基盤として利用できます。また「Zella DC」はクラウドサービスと同様に、サブスクリプション制（月額使用料）で提供されます。これにより、初期費用の削減に加えて、利用者が自身での管理や運用を行う必要もありません。

工場のDXに関わる方で、設備の近くにサーバを設置したいが設置場所が無くて困っている方、サーバルームを新設したいが今後のサーバの需要予測に悩んでいる方、などに特にお勧めです。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング

14:05～14:45　工場の隅にも置ける、冷蔵庫大の次世代マイクロデータセンターのすすめ

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社インターネットイニシアティブ（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DXの進展により、工場の運転データの利活用が進んでいる

現在、製造業は深刻な人手不足に加え、グローバル競争の激化、原材料の高騰、脱炭素対応など、厳しい事業環境に直面しています。

このような背景から、製造業各企業では、工場の運転データを最大限に活用し、工場全体の効率化と最適化を実現するための様々な取り組みが活発に進められています。

工場の運転データ活用の課題

しかし、工場設備の運転データを活用した取り組みを進めるには、様々な課題があります。

まず、設備から収集された運転データを活用して、設備の異常検知のようなシステムを構築するには、高度な専門知識とノウハウが求められます。具体的には、データのクレンジングや、解析、可視化を行うための統計学や機械学習の知識に加え、設備の動作原理や故障パターンについても知見も必要になります。さらに、データ収集システムと解析ツールを統合し、リアルタイムでデータを処理・分析する仕組みも必要になります。

加えて、単に設備の異常を知らせるだけでは、故障の頻度や影響の議論に終始し、投資に対する明確な費用対効果が見えにくいという課題があります。このため、運転データを単なる異常検知に留めず、稼働パターンや性能変化といった詳細な分析結果を最大限に活用し、予防保全や最適運転といったデータ駆動型のアプローチを実現する必要があります。

工場設備の運転データをフル活用した「設備の診断・運転評価」のすすめ

宇部情報システムは、長年にわたり製造現場の運転データを活用した「設備の運転状態の見える化」や「AIを用いた故障予知」に取り組んでいます。

本セミナーでは、AI予兆検知構築支援サービス「SAILESS（サイレス）」を通じて、設備の最適運転状態と現状の運転状態の差を「異常度」として定量化する手法について解説いたします。さらに、これらのデータを活用した、設備の時間基準保全から状態基準保全へ移行した事例など、データ駆動型アプローチを実現した具体的な取り組みについても詳しくご紹介します。

「SAILESS」は、顧客の要件に応じてカスタマイズされるBTO（Build to Order）モデルで提供される異常予兆検知システムです。これにより、対象物や異常のタイプに合わせた最適な異常検知システムを構築できます。さらに、設備のさまざまなデータを蓄積・分析できるため、設備の運転状態を多角的に分析するデータプラットフォームとしても活用可能です。

特に ・運転データを取得しているが、どのようにデータを活用するか悩んでいる方 ・運転データを活用して、保全技術のカン・コツ依存から脱却したいと考えている方 ・異常検知システムの導入を検討しているが、費用対効果に課題を感じている方 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　異常検知システムによる製造現場DX実現法とは

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。

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昨今のAI技術の発展により、幅広い開発部門でAIシステムが普及・使用されている

近年、特に機械学習技術の進化により、製造業でのAI活用が急速に広がっています。製品開発、品質管理、設備保全など、様々な領域でAIをプロセスに統合することにより、効率化とデータ駆動型の意思決定が実現可能となります。

このため、多くの企業ではAI技術の利用と展開を促進するために、AI人材の育成に力を入れ、企業内でのAIシステム開発が活発に行われています。

AIシステムはライフサイクルの管理と継続的な改善が重要

しかしながら、業務に適したAIシステムの開発には、多くの課題が伴います。

AIシステムは通常のITシステムとは根本的に異なり、常に変化する入力データに基づいて動作します。そのため、モデルの精度が変わり、過去の条件を完全に再現するのが難しくなることや、新しく得られた未知のデータに対する入出力の異常を検出することが困難になることがあります。

このため、システムがリリースされた後は、モデルの精度監視、精度の変化に対する監視、再構築、再学習などの運用作業が非常に重要になります。しかし、これらの作業には開発者と同等の専門知識が必要であり、運用部門と開発部門を明確に分けることが難しいため、AIシステムを開発した開発者が運用にも深く関与することになります。

その結果、システムを開発すればするほど運用の工数が増え、新しい開発への工数が取れなくなるとともに、システム運用の属人化のリスクも増加してしまいます。

「MLOps」を活用したAI開発・運用作業の属人化の解消方法

本セミナーは、製造業でAIシステムの開発に携わる方々を対象に、AIシステムの開発プロジェクトを継続的に改善するための保守・運用プロセス「MLOps」の構築方法について詳しく解説します。

テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。AI開発領域においても、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決するための様々なご支援を行っています。​継続的かつ効率的なAIモデルの開発・運用可能なプラットフォームの構築を目的とした​MLOpsの導入についても、幅広くご支援させて頂きます。

特に、 「AIモデル再利用、管理の簡略化​したい」 「モデル精度劣化の早期検出を行いたい」​ 「開発・運用作業の属人性の解消をしたい」 という方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　AIの精度劣化の解決策　～MLOpsの活用で、持続可能なAIシステムを実現～

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社（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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外観検査工程のこのような課題はありませんか

【コスト課題】外観検査の全数検査に人手がかかっている 【人材不足課題】外観検査工程を担う人材の確保・教育・維持が難しい 【品質課題】外観検査を担当する人によって判定にばらつきがある 【判定ルール化の課題】NGサンプルの蓄積が困難・時間を要し、OKNG判定のルール化が難しい 【費用対効果課題】外観検査自動化システムを導入するも高い頻度でオーバーキルせざるを得ず、結局人が現場に張り付いている

「半自動検査＋リモート人検査」の組み合わせで踏み出す自動化への第一歩

デンソーウェーブとリモートロボティクスは AIや画像処理による自動検査において、閾値付近のため良品/不良品を明確に判定しづらいワークを無理に自動判定せず、 リモート環境から人が判定する半自動検査＋リモート人検査を提案します。

まずは一部だけでも自動化ができることで、検査担当者の負担を軽減し 自動判定ができないところだけを人がリモート環境から判定できることで 一人の検査員が複数の設備を担当でき、スキルを持つ方の検査能力を最大限に生かしていただけます。

こんな方におすすめ

人手不足解消・品質担保・コスト削減などを目的として、 　●外観検査工程の自動化を検討しており、画像処理やAIの閾値設定・閾値付近の判定でお困りの方 　●外観検査自動化システムを導入済みだが、オーバーキル率が高く、現場での人作業負担にお困りの方

リモートロボティクスが提供する「Remolink（リモリンク）」とは

リモートロボティクスは「100%の自動化」か自動化ができないが故の「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。

毎日のロボット遠隔操作業務を実現するクラウドサービス「Remolink」のポイントは３つ １．半自動化でOK ロボットが得意な繰り返し・重筋作業はロボットに任せ、認識や判断が難しいところを人がリモート操作 ２．リモート業務全体を支えるサービス ロボットの遠隔操作だけでなく、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機能を持つクラウドサービス ３．リモートワーカー(働き手)も提供 2024年度中を目標に、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の提供開始を予定

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング

10:05～10:25　半自動化＋リモートという新たな選択肢の提案（リモートロボティクス）

10:25～10:45　Remolinkを活用した「人の判断」を組み込んだAI外観検査システム（デンソーウェーブ）

10:45～10:50　本日のまとめ　

10:50～11:00　質疑応答

主催

リモートロボティクス株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

株式会社デンソーウェーブ（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。

製造業における人材不足・高齢化はさらに深刻に

製造業における人材不足の問題は年々深刻化しています。人材の流動化によって技術の継承が難しく、人材が育っていないことも人手不足の要因と言われています。属人化している生産工程の人材不足がもたらす、後継者不足、技能伝承不足は、生産性縮小など経営リスクにもつながります。

FAロボット導入による生産性向上は、ロボット周辺も含めた改善がポイントに

検討している企業は多いものの、自社内に自動化・ロボット化に精通した生産技術人材が不在で、どのように進めていけば良いか分からず、導入に壁を感じているケースも。生産性向上にはロボット周辺も含めた改善がポイントなります。数多くのFAロボット導入実績を持つ三菱電機が寄り添い、導入から保守・運用まで充実のソリューションをご提案いたします。全国５か所にあるテストラボでロボットの実演を見ることができ、気軽に相談することもできます。

補助金・助成金の活用支援で設備投資の計画までサポート　活用のポイントを最新トレンドを交えてご紹介

最新設備の導入・更新で大きな壁となるのが、予算の確保。 こうした費用面での支援施策として、補助金など国や地方自治体の制度を活用できることはご存じでしょうか？ セミナーでは、ロボット導入で活用できる補助金情報の紹介から制度の活用方法まで、最新のトレンドを交えてご紹介します。 三菱電機は、導入や保守だけでなく、予算計画からもしっかりとサポートいたします。

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）

11:05～11:45　【製造業向け】メーカーが寄り添うFAロボット導入　生産性向上にはロボット周辺も含めた改善がポイント ～補助金・助成金の活用支援で設備投資の計画までサポート　導入から保守・運用まで実例とともに解説～

11:45～12:00　質疑応答

主催

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。

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本セミナーは、2024/05/31開催セミナーの再放送(録画配信)です。

ご都合の良い日程でお申し込みください。 2024/05/31開催はこちらからお申込いただけます。

従来のプローブを使ったサーミスタでは、点での温度管理しかできなかった

これまで、多く利用されてきた一般的なサーミスタでは、プローブによって熱を検知する温度管理が主流。 しかしながら、プローブを使ったこの測定方法では、温度は点でしか感知できず、全体的な温度ムラなどについての管理は困難でした。

一目でわかる温度ムラ　高解像度・二次元で検知する新しい温度管理とは

これまでの点での温度管理では難しかった温度ムラなども、広画角化・高画素化を実現した赤外線センサーによって、一目で把握できる新しい温度管理の時代が始まっています。 0.1℃の高温度分解能で温度分析が可能な赤外線センサーを用いることにより、モニターで詳細な温度管理が可能となりました。

赤外線センサーによって実現する非接触の温度検知　そのメリットとは？

工場室内における設備の温度分布が見える化されることで、迅速に工場内の異常を発見でき、生産ラインの安定稼働率を向上するなど、様々なメリットがある、高度な温度検知。 また、食品や医療品など衛生面に配慮が必要な生産工程においては、非接触で温度管理できることで、品質管理上のメリットも大きく、様々な企業で導入が進んでいます。 配電盤の温度監視、冷蔵工場の温度監視、スマートファクトリーにおける温度管理など、温度管理関連の製品・サービスを企画・開発している方に向けて、三菱電機が開発・提供するサーマルダイオード赤外線センサー「MelDIR」の特徴や事例、ユースケースなどについて解説します。

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）

12:05～12:45　【製造業向け】生産現場などの温度管理は、従来の「点」での管理から「面」で管理する時代へ ～高解像度赤外線センサーによる、二次元・非接触で検知する新しい温度管理とは～

12:45～13:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は開催企業より後日回答させていただきます

主催

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。

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進む製造業の多品種少量生産へのシフト

近年、製造業界はグローバル化の進展、消費者ニーズの多様化、およびサプライチェーンの最適化など、厳しい事業環境に直面しています。これに伴い、消費者の要求の細分化が進み、製品のライフサイクルは短縮されています。

このような背景から、製造業の企業は市場の要求に柔軟に対応する必要があり、多品種少量生産へのシフトが進んでいます。

求められる在庫管理の適正化

多品種少量生産に段階的に移行する中で、企業は取引先を増やし、それに伴って製品の種類も増加しています。これにより、在庫管理が複雑化し、多くの企業が需要の予測が難しいために安全在庫を増やしています。

しかし、在庫が増えると、倉庫のコストが増えるほか、在庫の陳腐化リスクと過剰在庫によるキャッシュフローの悪化につながるリスクがあります。

一方で在庫を持たないことにもリスクがあります。自然災害やパンデミック、サイバー攻撃などのセキュリティインシデントにより仕入先から納品できないことで、製造できない事態に陥ることがあります。継続したモノづくりを行うためにも必要最小限の在庫を持つ必要があります。

そのため、市場の変化に柔軟に対応しながら生産コストを削減するために、適正な在庫数を把握できる仕組みが求められます。

圧迫し続ける過剰在庫に対処する、多品種少量生産時代の「在庫診断」の考え方とは

本セミナーでは、倉庫管理システム「HYPERSOL WMS」と生産管理システム「Factory-ONE 電脳工場」の在庫課題発見ツールである「EX在庫診断」及び「EX在庫シミュレータ」を組み合わせ、組立加工業の過剰在庫問題への対処と適正在庫数の定義方法について詳しく解説します。

「HYPERSOL WMS」は、現品ラベルに印字されたQRコードをハンディーターミナルで読み込むことにより、庫内物流を誰でも簡単にかつ効率よく管理できるシステムです。フリーロケーション、ロット管理、先入先出に対応し、出庫・出荷ミスをなくして倉庫内の有効活用、在庫管理精度の向上を図ります。

「EX在庫診断」と「EX在庫シミュレータ」は、「Factory-ONE 電脳工場」で集計された過去の在庫データを活用し、ダッシュボード、散布図、ABC分析を通じて情報を多角的に可視化・分析します。これらのツールを使って、理想的な在庫状態のシミュレーションを行うことが可能です。従来、担当者の経験に依存して行われていた作業を客観的なデータに基づいて数値やグラフで明確にし、課題品目を抽出して事前検証を行う事により、適正在庫数を定義することが可能になります。

組立加工業に関わる方で、過剰在庫により管理工数やコスト増加に悩まれている方、適正在庫数の定義方法に悩まれている方、正確な在庫数をリアルタイムで可視化・分析したい方、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　（組立加工業向け）圧迫し続ける過剰在庫に対処する、多品種少量生産時代の「在庫診断」の考え方とは

10:45～11:00　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

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。