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スマートファクトリーが進まない原因

スマートファクトリーの概念が日本でも認知されて数年が経つものの、実際に導入に踏み切れないでいる企業や、取り掛かったものの挫折してしまうケースが散見されます。 そうした背景には、データを収集する必要性は理解しているものの、「何のデータを取得すれば良いかわからない」、「データを取集したが、どう活用すれば良いかわからない」といった状況に陥っている企業が多くあるためと考えられます。

スマートファクトリーの最新動向

そのような状況の中でも、スマートファクトリーを実現している企業もあり、そういった企業がどのようにして達成できたのでしょうか？ 本ウェビナーでは、50社以上のスマートファクトリーを手掛け、業種別のニーズに合わせた設計や活用事例にも精通している登壇者が、最新動向を含め、スマートファクトリーの達成でどのようなメリットを生み出せたのかを解説いたします。

実現のために必要となるノウハウ

スマートファクトリーを実現するためには、適切なノウハウが必要となります。 ウェビナー後半では、あるべき姿を目指すためのスマートファクトリーを「共創」していくソリューションをご紹介いたします。 ノーコード・ローコードで現場の環境を踏まえた設計が行え、導入時や導入後のサポート体制も完備しているため、「取り掛かった後に挫折してしまう…」といったご心配も必要ありません。

人材不足の解消や生産性の向上、業務効率化を図りたいとお考えの、製造業・工場の管理者様に特におすすめの内容です

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）

15:05～15:50　株式会社smart-FOA

15:50～15:55　NSW株式会社

15:55～16:00　クロージング（マジセミ）

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）

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経産省発表「2025年の壁」。要因の一つともなる「システムのサイロ化」とは

「システムのサイロ化」とは、何らかの理由で組織内の各部門が独立している状態や、システム上で自分たちの部署以外の情報が遮断されている状態のことを指します。 このシステムのサイロ化とDX推進の因果関係について、経済産業省が2018年に発表したDXレポートによると、システムのサイロ化はDX(デジタルトランスフォーメーション)実現の妨げにもなり得ることが説明されています。DXが実現できなければ業務の生産性が上がらないだけでなく、組織に蓄積された膨大なデータを利活用できず、競争優位性も低下する恐れがあるため、システムのサイロ化は早急に解消すべきと言えます。　

なぜ「システムのサイロ化」は無くならないのか

日々、各企業の事業を取り巻く環境が変化していく中で、新たな取り組みを行ったり、業務プロセスの改善は当然行っていくべきことであります。ただ、その結果として発生してくるツールやシステムのアーキテクチャ設計による「データのサイロ化」「固定化したアーキテクチャ」に頭を悩ませているお客さまは多いのではないでしょうか。

サイロ化解消に向けた解決方法と具体的な流れを紹介・解説

本セミナーでは、データ分析を取りまく目まぐるしい環境変化と、システムのサイロ化問題やアーキテクチャにお悩みのお客さまに向けて、最新の解決策をご紹介致します。 国内最大規模のエンジニア数、7,000名のエンジニアが在籍する、テクノプロ・デザイン社だからこそ可能な、将来を見据えデータ利活用に向けた、収集から分析までを「一気通貫」でご提案することも可能ですので、データの取得や統合・活用に課題をお持ちの方は是非ご視聴下さい。お客さまにぴったりのサービスがきっと見つかります。 セミナーご参加お待ちしております。

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　「システムのサイロ化」とは？攻めのDXを阻害する４つの課題と解決策

15:45~16:00　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）

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AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。

引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf

実際に、AIによる異常予兆検知システムを導入すると、

・製造ラインの緊急停止が避けられる ・交換部品や消耗品などのメンテナンス時期を予測できる ・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる ・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化）

など、数々のメリットがあります。

これにより、設備のダウンタイムを短縮し、稼働時間を最大限伸ばすことができます。 また、不良が減ることで、製品品質の担保、改善に繋がり、生産計画の遵守につながります。 さらに熟練技術者の経験や知識を機械化できるため、保全に関する負担を軽減し、世代交代や人手不足の問題も解消できます。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

しかしながら、AIによる異常予兆検知のシステムは、「単にシステムを導入する」だけで実現することはできません。 対象である設備の「異常状態のデータ」を用意して、AIに正常時と異常時のふるまいの違いを学習させる必要があるため、装置の異常状態のデータを蓄積しなければなりません。 また、もしデータが蓄積できていたとしても、装置の異常は、磨耗、汚れ、腐食、部品寿命など、さまざまな要因が関係することから、膨大なデータの中から関連する要因の特徴を抽出し全ての組み合わせを学習させる必要があります。

さらに、AIへ学習が出来たとしても、装置の経年劣化、消耗品の影響などによる長期の状態変化も考慮させないといけません。 装置の状況に応じてAIの学習状態や閾値を適切にメンテナンスしないと、時間の経過とともに精度が安定しなくなってしまいます。 結果として、せっかく苦労してシステムを導入しても、誤検知の件数が増えてしまい、保全に関する負担の軽減が出来ず、最悪のケースでは「現場で使われない」という事態になってしまいます。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

本セミナーでは、前述の課題を解決するAI検知システムの構築サービス「SAILESS」をご紹介します。 「SAILESS」は装置の「正常データ」をベースとした手法を採用し、異常検知のシステム構築を行うため「異常データのビッグデータ」をお持ちで無いお客様でも、AIによる異常検知のシステムの導入が可能となります。 また、検知精度の低下を防ぐための再学習をお客さま自ら容易に行える仕組みも備えており、導入後の効率的な運用を実現します。 実際の装置や工程の状況をヒヤリングさせて頂き、検知したい異常の分析から活用、運用のサポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

今回のセミナーでは、実用シーンがイメージできるよう、以下のデモも行います。

・SAILESS管理画面、モデル更新画面のデモ ・実例に近い異常シナリオと検知結果のデモ

AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、ビックデータが揃っておらずに困っていた方やビックデータはあるけど、どう活用していいか迷われている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　未経験の設備トラブルを、早期に検知する　～異常データが不要な、AIによる異常予兆検知～

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）

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維持管理コストが膨れあがるばかりの古い生産管理システム。メンテナンスが限界に

生産管理システムは、多くの企業で独自の生産工程に応じてスクラッチ開発されていますが、古くなるとメンテナンスにかかる費用が膨らみ、運用の限界が近づいてきます。 また10年後を見据え、経営戦略の実現とDXを推進できる新たな生産管理システムへのリプレースが求められています。

要件定義の失敗、脱スクラッチ、生産管理システムのリプレースにおける注意点

最近では生産管理システムは、スクラッチ開発ではなくパッケージを活用することがスタンダードになっています。 しかし、スクラッチ開発された現行の生産管理システムにありがちな企業独自のシステム構造は、パッケージへの移行において大きな問題となります。 例えば、要件定義後に想定外のカスタマイズ費用を請求される、といった失敗事例は数多く報告されています。 また、長い運用期間の間に増え続けた周辺システムとのインターフェースの洗い出しや、新システムへの移行なども、リプレース時の課題となります。

日本のものづくりに最適な生産管理システムmcframeによる、システム導入の成功ポイントを解説

日本のものづくりは、他の国々にはない細やかな工程管理があり、海外の生産管理システムでは適用が難しいポイントが多くあります。 さらに企業独自の強みや工夫などもあります。 このような課題を解決しつつ、パッケージを活用するためにはどうすればよいのでしょうか。 日本のものづくりに最適な、日本製の生産管理システムmcframeをベースとした、生産管理システムのリプレース成功事例を解説します。

事例から解説！システム導入の失敗をなくす、基本構想策定フェーズの重要性

システムの導入において最も重要な工程が要件定義フェーズ。 しかし生産管理システムにおいては、パッケージやベンダーの選定後に要件定義を行う必要があるため、要件定義後に「見積が倍になった」「思っていた内容と違う」というトラブルが多発しています。 そこで本セミナーでは、パッケージやベンダーの選定前に、解決するべき現状の課題と、プロジェクトのゴールを明確にするための工程である、基本構想策定フェーズの重要性についても解説します。

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）

10:05～10:25　mcframeの導入事例ご紹介 ～mcframeが選ばれる理由～

株式会社日立ソリューションズ

10:25～10:45　生産管理システム導入を成功させる極意！　～基本構想策定フェーズの巻～

株式会社日立ソリューションズ・クリエイト

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社日立ソリューションズ・クリエイト（プライバシー・ポリシー）

共催

日立ソリューションズ（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）

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製造業における作業の効率化・データ活用。点検作業の帳票のデジタル化もその手段の1つ。

作業を効率化したい、データを活用して品質改善等に取り組みたいと考えている製造業は多数存在します。製品の点検作業で利用する帳票デジタル化もその手段の1つで、帳票は点検という定型的な作業とセットになった成果物であることから、効率化に着手しやすいイメージを持ちます。市場にも関連ツールが徐々に広まっていますが、いざ現場で帳票のデジタル化を進めようとすると色々と問題が生じ、どのように解決すべきか等の悩みを抱える企業も多数存在します。

帳票のデジタル化実現にあたり生じる問題とは？

点検業務といっても、その企業により点検対象や点検する環境は様々で、帳票をデジタル化にするあたり生じる問題も現場毎に異なります。例えば、市場に出ている既存ツールを活用する場合、現場作業に適していないインターフェースになっていて利便性が落ちたり、それを追加機能で改善しようとして個別開発が必要になり追加コストがかかってしまう等の問題があげられます。現場毎の点検作業に適した帳票デジタル化を実現するには、どのような手段があるのでしょうか？

点検作業の帳票デジタル化をどう進めるか？具体的な手段もご提案

本セミナーでは、製造業における点検作業の帳票デジタル化の実現ステップ、課題解決方法について解説致します。また、課題の具体的な解決策として”音声認識”等を具備するソリューションで解決する方法をご紹介致します。点検作業の帳票デジタル化をどのように進めてよいかわからない、どのように課題を解決すればよいかわからないといったお悩みをお持ちの方は是非本セミナーへご参加ください。

講演プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　製造業の「点検作業の帳票デジタル化」をどう進めるか？　～現場に適した効率化・データ活用を”音声認識”等で実現する方法～

14:45～14:55　質疑応答

主催

テクノ・マインド株式会社（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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製造業の人材不足、技術継承が進まない問題は年々深刻化

企業規模に関わらず、人手不足や技術継承の問題が顕在化している製造業は多くなっており、年々深刻化しています。 その対策として、製造の各工程で自動化を検討されている企業も多く、検査業務の自動化もその対象の1つです。

製造業検査現場の問題点とは？

製造業等の企業で検査業務自動化に取り組むにあたっては、下記のような課題に直面することがあります。 ・職人の勘・コツに頼る検査が多く自動化が進まない ・検査箇所、項目ごとに治具、検具が必要となりコストが掛かる ・検査に対する要求は高まるが、人手はますます不足していく 検査現場毎に問題が異なり、どのように対策を進めればよいのかお困りの方もいらっしゃるのではないでしょうか？

製造業における検査業務自動化の課題と具体的な対策方法をご提案

本セミナーでは、主に外観検査、寸法測定など製造業における検査業務自動化における課題と解決策を解説します。具体的な解決策として三次元形状処理技術を使い各種非接触検査を可能にしたロボット検査システム「L-QUALIFY」をご紹介。L-QUALIFYで取得した検査データを活用した品質改善DX実現の道のりについてご紹介いたします。

講演プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　現場毎に異なる検査業務自動化のハードルを「ロボット」で解決　～3Dロボット検査システムで職人技の継承、DXを実現～

14:45～14:55　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）

本セミナーはWebセミナーです

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設備トラブルが起きてからでは遅い、予知保全の必要性

予知保全とは、日々稼働し続ける設備の劣化状態を把握し、故障を予知して事前にメンテナンスを行う考え方を指します。

製造現場での設備や機器のトラブルは、企業にとって甚大な経済的・社会的損失になるリスクがあります。 保全業務の人材不足や技術継承の問題もあり、メンテナンスに多くのマンパワーをかけられないのが現実ではないでしょうか。

予知保全はこれらのリスクを最小化するだけでなく、人件費コストの削減、ダウンタイムの短縮などのメリットがあります。

予知保全CBMとは？TBMとの違い

CBM（Condition Based Maintenance）では、工場内の機械・設備を日々監視・点検し、状態に応じてメンテナンスを行います。

TBM（Time Based Maintenance）では、設備の状態の如何に関わらず、あらかじめ設定したタイミングで定期的にメンテナンスをします。 これにより無駄な人件費や設備交換費のコストが発生してしまいます。

CBMによる予知保全は、AIやデータマネジメントを活用することで、大幅なリソースとコスト削減に寄与してくれます。

ここでしか聞けない、富士電機が提供する運転・保全データによる予知高度解析と保全業務DXの解説

具体的にどのようにして予知保全、予防保守のDXを進めていけばよいのでしょうか？予知保全により、どのような定量・定性効果がもたらされるのでしょうか？ 本セミナーでは富士電機の自社工場における取り組み、他社導入事例を交えながら、製造業における予知保全の最前線ソリューションを解説いたします。

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）

14:05～14:40　人材不足・技術継承に悩む製造現場に、予知保全・予防保守DXがなぜ必要なのか？〜予知保全CBMの富士電機の取り組み、運転データと保全データを組み合わせた予知高度解析を解説〜

１）予知保全・予防保守DXとは？ ２）富士電機プラットフォームご紹介 ３）適応事例 　　　①富士電機山梨工場　「受変電」 　　　②某社異常兆候監視（予知保全事例）「製造ライン」 ４）今後の取り組みと展開

14:40～14:55　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）

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求められる、製造業のDX、スマートファクトリー

2022年7月に「DXレポート2.2」が発出され、DX推進への取り組みがより一層求められています。 しかし、多くの企業においてデジタル投資は、既存ビジネスの維持・運営に注がれている状況で、経営資源が企業成長に活用できていません。 特に、製造業においては国内でもスマートファクトリー化が叫ばれていますが、その成果はまだ十分とは言えません。

製造業DXの本質とは？

一方、DXを進めようにも「そもそもどこを目指せばよいのか分からない」という課題を抱える企業は多くあります。 では、ゴールが不明確になっている中、DX推進において企業はどのように事業ビジョンを構築すればよいのでしょうか？ 製造業DXを推進していく上で、企業は「製造業DXの本質」をどのように考えていくべきなのでしょうか？

総合電機メーカーとして積極的に工場DXに取り組んできた、三菱電機グループ

三菱電機グループでは、総合電機メーカーとして積極的に工場DXに取り組んできました。 経営管理のための基幹系システムERPから、製造現場で活用できるMES、スケジューラ、品質管理に活用できるAI映像解析、カーボンニュートラルに至るまで、製造業のお客様の悩みに広範に対応できることを強みにしています。

カーボンニュートラルと、映像解析による製造現場のデジタル化

私たち三菱電機インフォメーションシステムズは、様々な経験、知見、ソリューション群を生かした上で、お客様とともに、あるべき姿を考え、真の課題解決に貢献してきました。 本セミナーでは、まず私たちが考える「製造業DXの本質」について解説します。 その上で、その具体的なアクションとして、カーボンニュートラルの支援サービスと、AI映像解析ソリューション「kizkia」について紹介いたします。

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）

11:05~11:20　製造業におけるDXの考え方・進め方・活かし方

11:20~11:35　企業の脱炭素化を支えるカーボンニュートラルソリューションのご紹介

11:35~11:50　AIを活用した製造業における業務効率化への取り組み 「kizkia」のご紹介

11:50~11:55　質疑応答

主催

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）

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2022年の4月5日に開催したセミナーと同じ内容についてお話ししています。

コロナ禍を経て、製造現場に位置情報の活用が広がっています

IoT導入やDXが進む中で、工場内のデータの可視化に位置情報を活用するケースが増えています。

ある調査によると、2020年の製造業における「3年以内に投資が決定している投資技術」内での「位置情報」のポイントは、前年から約2倍に急増しています。 （公社 日本プラントメンテナンス協会「2020年度メンテナンス実態調査概要」）

コロナ禍の厳しい状況における「生産性の向上」や「安全面の確保」のための抜本的な対策として、位置情報を活用するという発想が急激に広がりを見せているようです。

動態情報の可視化により同じベースで議論ができる

これまで「工場内でヒトがどのように行動し、機器や車輌はどのように稼働し、モノはどのように移動しているのか？」などといった情報は、感覚的にしか把握がされてきませんでした。

こうした動態情報や稼働情報を可視化して定量化することで、想像よりも多くの「気づき」が得られます。 さらに、定量化により同じデータを用いた議論ができるため、より建設的なディスカッションも行えます。

実際に弊社お客様の事例では、ヒトやモノの移動の可視化を行うことで、次のような結果も得られています。

・作業効率が37%UP、さらに作業に必要な人員が10名→9名に ・稼働していた約80台の車両のうち10台を削減できた ・製造リードタイム26%削減、仕掛かり在庫数60%削減

ヒトの行動をどうやって可視化するのか？

今回のセミナーでは「ヒトやモノの行動を可視化する方法」を中心に、

・目的に合わせた測位技術や測定誤差 ・分析機能とその方法 ・屋内外をシームレスに測定する方法 ・センサー情報の活用による稼働管理

など、測位を活かしてどのように生産性を最適化するのか？についてお伝えします。

次のような方には特におすすめです。

・工場の規模が大きく、現場の把握に課題がある ・機器のデータ取得と最適化は行っているが、さらなる生産性の向上を進めたい ・IoTを活用してDXを進めたいが、何をすべきかわからない

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　屋内外でのヒト・モノの動態を定量化して生産性をさらに高めるには？

11:45～11:55　質疑応答

主催

マルティスープ株式会社（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）