本セミナーはWebセミナーです

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人手不足が深刻化する製造現場の現状

少子高齢化の影響を受け、製造業では慢性的な人手不足が続いています。熟練工の退職や若年層の業界離れも加わり、現場の運営維持が難しくなるケースが増加。省人化の必要性が叫ばれる中、効率的な運用体制の構築が急務となっています。

ロボットや自動化設備などを使っても、人間の介在は必要

人手不足解決のため、ロボットや自動化設備を導入されている、または検討されている企業も多いと思いますが、すべての作業を自動化できるわけではありません。異常時の対応、設定変更、工程管理など、人の判断力や柔軟な対応が求められる場面は多く、完全無人化には限界があるのが現実です。

遠隔操作を行う際の、コスト面、操作性や、担当者の人的リソースなどの課題

これを解決するため、遠隔操作システムの導入が選択肢となりますが、様々な課題が存在します。高額な初期投資やシステムの複雑さに加え、それを導入・運用・管理できる人材の確保も課題です。

ノーコードで手軽に実現する遠隔操作ソリューションの紹介

本セミナーでは、「ノーコード」ツールを活用し、誰でも簡単に遠隔操作を実現できる仕組みや、様々なタスクを代行するサービスについて紹介します。コストや人手の負担を抑えながら、製造現場の効率化を実現できる具体的な方法を、事例を交えて解説します。

GUGENが提供するFALCONNECTとは

ITの専門知識不要、ハード、携帯回線、クラウドなど必要なものがALL IN ONE 10分で立上げ可能なFAに特化した遠隔監視ツールです １．現場に行かずにPLCのラダーモニタ、プログラム変更が可能 ２．各社PLCの通信プロトコル搭載、遠隔でのデータ収集、変更が可能

リモートロボティクスが提供するRemolink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。 ＜Remolink３つのポイント＞ 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 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しており、人件費の固定費→変動費化を実現します

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）

13:05～13:15　ロボットの遠隔操作業務用クラウドサービス「Remolink」とは

13:15～13:30　10分で立ち上げ可能な遠隔監視ツール「FALCONNECT」とは

13:30～13:45　FALCONNECT×Remolinkで実現する遠隔ソリューションをデモと共に解説

13:45～14:00　質疑応答

スピーカー

リモートロボティクス株式会社　マーケティングセールス部長　平山 慎

略歴：2011年新卒で川崎重工に入社し、約10年間にわたり国内外の産業用機械の営業・マーケティングに従事。リモートロボティクスには創業からジョインし、営業・マーケティング・企画・渉外など幅広く担当。

株式会社GUGEN　代表取締役社長　杉村 和晃

1994年FAメーカ入社。主にPLCなどの制御機器のマーケティング、商品企画、事業企画に携わる。2018年退職し、BtoB企業のコンサルティング事業を経てGUGEN設立、現在に至る。

株式会社フレアオリジナル　ロボットクリエイター　塚田 朋央

2009年新卒でマテハン設備メーカーに入社し、15年間にわたり電気・制御設計に従事。2025年よりフレアオリジナルへ転職し、SIerとして構想提案から設計、製造まで幅広く担当。

主催・共催

リモートロボティクス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社GUGEN（プライバシーポリシー）

株式会社フレアオリジナル（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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製造業を取り巻く品質管理の現状と、データ信頼性確保の重要性

近年、製造業では品質不正問題が社会的な注目を集め、企業の信頼性に直結する重要課題となっています。特に量産体制においては、サプライチェーン全体で厳格な品質管理要求が高まる中、製品の均一な品質を確保するためには、正確かつ一貫した品質データの管理がこれまで以上に重要となっています。

こうした背景から、企業の持続的な成長と社会的信用を守るためには、品質データの正確性・信頼性を組織的に担保するための内部統制の強化が求められています。

量産現場が抱える品質データ管理の課題

一方、量産現場では、装置や工程ごとに品質データの管理方法が異なるのが実情です。品質検査結果を目視で確認し、「紙に記録する」あるいは「Excelに入力する」といった運用では、修正履歴の追跡が困難となり、品質不正のリスクを招きかねません。また、現場ごとに独自運用が進むと、フォーマットが統一されず、属人化による管理レベルのばらつきも問題となります。

こうした課題を解決するためには、人手による作業を排除し、改ざんやミスを防ぐ仕組みを整備するとともに、現場ごとに異なる品質管理運用とデータ管理方法を統一し、全社標準の品質管理体制を確立することが不可欠です。

『自動データ収集』と『品質データの見える化・共有』により全社標準の品質管理体制を確立する

本セミナーでは、品質管理システム『QC-One』を活用し、紙やExcelによる品質検査データ管理から脱却し、データの一元化と内部統制の強化を実現した事例をご紹介します。

『QC-One』は、多様な検査装置からの品質データ自動取込に加え、帳票作成や統計解析、承認プロセス・修正履歴管理までを一貫して支援する、製造業の量産現場向け品質管理システムです。確立された承認手続きと厳格な履歴管理により、データ改ざんリスクを抑止し、高度なトレーサビリティを実現します。

また、『QC-One』はユーザー単位課金ではなく、ユーザー数無制限で全社導入できるサーバライセンス形態を採用。全拠点で一元管理するための追加費用は必要ありません。

経営層から設計、営業、そして製造現場に至るまで、部門を横断してリアルタイムに品質情報を共有できるため、品質リスクの未然防止と、全社標準の品質管理体制の確立を力強く支援します。

こんな人におすすめ

・品質検査データの紙・Excel管理から脱却し、ミスや改ざんリスクを無くしたい方 ・量産体制における品質管理の標準化を推進し、全社で統一された運用基盤を整備したい方 ・品質検査データの収集・成績表作成業務を自動化し、工数削減とデータ精度向上を同時に実現したい方 ・品質情報のリアルタイム共有を通じて、現場から経営層までのスムーズな品質マネジメントを実現したい方

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・転記ミスを防ぐ】製造業の量産体制を支える確実な品質データの管理方法

11:45～12:00　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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深刻な製造業の人手不足、AI活用への期待が高まる

近年の製造業では、多品種少量生産や熟練技術者の高齢化などを背景に、深刻な人手不足が続いています。

特に外観検査の分野では、人手による確認作業が多く、精度やスピード、コスト面での課題が山積しています。こうした状況の中、AIを活用した自動検査への期待が急速に高まっており、現場に即応できる実用的なソリューションが求められています。

教師あり学習の課題と、求められる良品学習AIの特徴

従来のAI検査システムでは、不良品の特徴を学習するために大量かつ様々な種類の不良データを必要とする教師あり学習が一般的でした。しかし、一般的な製造現場においては不良品の発生頻度が低く、また意図的に不良を再現することも困難なため、大量かつ様々な不良データの収集に多大な時間とコストがかかり、その結果、導入の大きな障壁となっていました。

こうした背景から注目されるのが、良品のみのデータを用いて学習を行う「良品学習AI」です。良品学習AIは、少量の正常データから学習し、そのパターンから逸脱するものを異常として検出する仕組みを採用しているため、不良データの収集が不要で、学習プロセスや設定も比較的シンプルです。一方で、誤検知や見逃し等のリスクが指摘されることもありましたが、近年のアルゴリズムの進化や学習設計の改良により、これらの課題は着実に解消され、現場で即戦力として活用できるレベルにまで達しています。

最新の良品学習AIの技術動向から導入事例まで徹底解説

本セミナーでは、TDSE株式会社の革新的な外観検査AIソリューション「TDSE Eye」をベースに、最新の良品学習AIの動向と教師あり学習との比較、現場が実感するメリットや活用法について、具体的な導入事例とともに詳しくご紹介いたします。

「TDSE Eye」は、独自の良品学習AIを活用した最先端のSaaS型外観検査サービスです。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ため、不良データの収集が難しい現場でもスムーズに導入できます。正常データのみを用いるため、製品や商品のばらつきや多様な異常パターンにも柔軟に対応可能です。また、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モデルを作成できるため、現場で即時に活用できる実用性の高さが特長です。

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。

こんな人におすすめ

・工場の品質検査に携わる方で、教師あり学習における不良データ収集の難しさやコスト面での課題に悩んでいる方 ・高度な専門知識が不要で現場で運用が容易な、現場で誰でも簡単に使いこなせるシステムを探している方 ・良品学習AIの最新動向や実際の導入事例に興味があり、今後の自動検査システムの展開を模索している方 ・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

　

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　【外観検査AI】少量の正常データのみで学習し、すぐに現場で使える『良品学習AI』の活用法 ～教師あり学習との比較から見える、現場が実感するメリットを実践事例とともに解説～

14:45～15:00　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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紙・Excel管理の限界と、設備保全ツール導入の広がり

多くの製造業において、設備保全の記録・管理は長らく紙やExcelが主流でした。しかし、それらの方法では情報が分散し、検索性や共有性が低く、属人化によるリスクも避けられません。こうした課題を背景に、近年では設備保全の効率化や品質向上を目的としたツール導入が進んでいます。ただし、ツールの導入そのものが目的化してしまい、現場での定着や運用が思うように進まないケースも見受けられます。

現場で使われず、活用されないという“導入後の壁”

導入した設備保全ツールが現場で活用されず、期待された改善効果が得られない──そんな悩みを持つ企業は少なくありません。その背景には、操作が難しい、画面が直感的でない、入力の手間が大きいなど、現場とのギャップがあります。さらに、せっかく入力されたデータも、活用方法が定まっておらず、単なる「記録のためのツール」にとどまってしまうこともあります。こうなると、データの蓄積も分析も進まず、保全業務の改善や経営判断に役立てることができません。

選定のポイントと、「使われる仕組み」を備えたミロクルカルテの紹介

本セミナーでは、設備保全ツールを現場に根付かせるための選定ポイントや、蓄積されたデータを有効に活用するための運用の工夫をご紹介します。特に、現場の作業者がストレスなく使える直感的なUIを持つ「ミロクルカルテ」に注目し、その設計思想や活用事例を通じて、「記録される」から「活用される」へのステップを紹介。現場の声を反映した導入プロセスと、保全業務の高度化に向けた道筋をお伝えします。

　

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　現場で“使われる”設備保全ツールとは？ ～現場定着とデータ活用を実現する『ミロクルカルテ』～

13:45～14:00　質疑応答

　

主催

株式会社ミロクリエ（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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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

現在の製品開発現場では、設計や製造に関するデータが、上流から下流工程にわたって各部署に分散しており、ファイルサーバーやクラウドストレージ（SharePoint、OneDrive、Boxなど）上に散在しています。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。

2D/3D図面読取×設計データ統合で実現するナレッジ活用

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、膨大かつ散在する情報資産を“手軽に利活用”する方法について、具体的な活用例（BOMから関連図面を検索する方法）を交えながら詳しくご紹介します。

『タグっと』は、製造業の設計者が抱える「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、設計・開発業務に特化したAIエージェントです。

2D・3Dデータはもちろん、オフィス文書や画像など、さまざまな形式の情報に対応しており、流用可能な類似図面やクレーム情報、DRBFMなどの関連資料も迅速に検索できます。さらに、独自のAI技術により、こうした異なる形式のデータを横断的に紐づけることで、問題の兆候や改善のヒントといった新たなインサイトの発見も可能です。

これにより、属人化していた知識を誰もが共有・活用できる環境を実現し、同じ失敗の再発を未然に防ぐことができます。

こんな人におすすめ

・2D/3D CADデータや各種設計資料が散在し、必要な情報を迅速に検索・共有できない課題を抱えている現場のエンジニア ・30〜100名規模の製品開発の現場で、無駄な手戻りや重複設計のリスクを回避し、プロジェクトの効率を上げたいと考えている管理者 ・製品開発の組織全体で効率的な情報共有とナレッジ活用を実現し、属人化から脱却した業務プロセスの改革を目指したい経営者

　

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　【設計・開発向け】2D/3D図面や関連データなど、膨大かつ散在する情報資産を『手軽に利活用』する方法 ～検索だけじゃない。独自のAI技術でナレッジを抽出し、開発プロセスを飛躍的に効率化～

12:45～13:00　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。

　

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でお送りします。

「製造DXセミナー」はこんな方におすすめです！

▶　ERP等を導入したものの、社内のExcelが残ってしまっている方

▶　予実管理など、変化が大きい業務領域のシステム化にお困りの方

▶　品質管理のシステム化を検討されている方

▶　製造DXに取りかかるにあたって、何から手を付けていけばよいか迷われている方

日本の製造業におけるDXブームと言われて久しいものの、実際には大企業様でさえDX推進の現状に自信を持てないでいる事が少なくありません。むしろ、これまで熱心にシステムを導入してこられた企業様ほど課題を感じていらっしゃる領域があります。それが「どうしても社内のExcelがなくせない」という問題です。

本セミナーでは、製造業におけるExcelが果たしている役割と、よりよいDXの進め方についてご説明いたします。「システムに合わせた業務構築」から「業務に合わせたシステム構築」へ。その最新事例をご紹介いたします。

※今回は、製造業様向けのセミナーですが、製造業様以外でもご参加いただけます。ぜひお申し込み、ご参加ください。

成果事例①　シャープ様

営業と生産企画間の新 PSI システムでの情報一元化 　　　　　　　　　　　　　　　　経営課題である在庫削減を実現

✔　営業・生産間でのリアルタイムな情報共有 ✔　見切り発車の製造から仮説に基づいた製造計画へ ✔　Excel共有に付随の全業務が不要になり生産性が向上

成果事例②　紀文安全食品センター様

「微生物検査システム」を構築 　　　　　　　　　　品質検査部門の大幅な業務効率改善に貢献

✔　微生物検査のシステム化が非常に困難である理由 ✔　品質検査部門の大幅な業務効率改善に貢献 ✔　検査結果データを活用して生産現場の課題を解決

成果事例③　オチアイ様

工程検査管理システムを現場業務に沿った要件を実現

✔　アジャイル開発のシステム構築で現場改善にも対応可能 ✔　膨大な工程検査記録もDB化で管理工数の大幅削減に貢献 ✔　既存のExcelフォーマット活用で現場導入の負担減少

本セミナーを通して、製造DXにありがちな課題と、その具体的な解決策をお伝えします。

ぜひ、皆様のご参加ををお待ちしています。 　 　また本セミナー後には、ご希望される方と日時を調整させていただき、個別相談の時間を設けております。

　個別相談では、お客様と同じDX課題から、具体的な成果へとつなげた事例のご紹介とともに、お客様に合ったDXの導入方法をご相談頂けます。

　　　▶自社にあったDXの成果事例をさらに詳しく知りたい方

　　　▶自社の業務の中で何がデジタル化できるか相談したい方

などなど、ご興味をお持ちの方は、お気軽に私たちまでご相談ください。

セミナーアジェンダ

■　Excelを活用した製造DXとは

■　製造業ならではの課題を乗り越えたDX事例

　　▶　営業と生産企画間の新PSIシステムでの情報一元化 　　　　経営課題である在庫削減を実現 / シャープ様

　　▶　「微生物検査システム」を構築 　　　　品質検査部門の大幅な業務効率改善に貢献 / 紀文安全食品センター様

　　▶　工程検査管理システムを 　　　　現場業務に沿った要件を実現 / オチアイ様

■　dbSheetClientを活用したDXの流れ

■　DXを推進する開発支援サービスのご案内

■　個別相談（希望者のみ）

　　▶　製造業におけるDX推進の経験豊富なメンバーによる個別相談

　　▶　お客様に合ったDX事例のご紹介や、DX課題のご相談など

※ プログラム内容については部分的に変更する場合がございます。 ※ 弊社競合企業様、競合製品取扱企業様のお申込みに関しては、弊社の判断でお断わりする場合がございます。 ※ 1社複数名でのご参加の場合は、おひとり様ずつ申し込みをお願いいたします。

開催概要

開催日　　2025年5月13日(火)

開催時間　午前の部　10:00～11:00 / 午後の部　16:00～17:00

個別相談　本セミナー後には、ご希望される方と日時を調整させていただき、個別相談の時間を設けております。

開催形式　オンライン（Zoomウェビナー）

参加費　　無料（事前登録制）

※セミナー用URLは主催企業より直接メールでお送りします。 　また、セミナー用URLはセミナー前日の開始時間（10時・16時）とセミナー当日の開始１時間前にメールでお送りします。

主催

株式会社ニューコム（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

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ください。

本セミナーの講演部分は録画配信形式です。

質疑応答はリアルタイムで、皆様からのご質問にお答えいたします。

VUCA時代の製造業、開発プロセスの全体最適が求められる

製造業を取り巻く環境は、急速な技術革新や市場の変化により、ますます不確実性が高まっています。その結果、製品ライフサイクルが短縮し、市場投入のスピードが求められるようになりました。

このような状況下において、製造業が目指すべきデジタルツインとは、現場作業のデジタル化やライン生産の最適化といった工場内の局所的な取り組みにとどまるものではなく、設計データや生産設備、リアルタイムなセンサーデータなどの現場データを統合し、品質傾向の分析、需要変動への迅速な対応や設計へのフィードバックなど、企業の生産活動全体のプロセスを最適化することが不可欠です。

設計から生産までのプロセス最適化を実現する NVIDIA Omniverse™

NVIDIA Omniverse™ は、NVIDIA社が開発した、設計から生産までのプロセス全体を最適化するためのコラボレーションとリアルタイム3Dシミュレーションを実現する革新的なプラットフォームです。3D CADやプロセスシミュレーション、IoT センサーデータやレーザースキャナーで取得した点群データなど、様々なデータがOpenUSDという共通フォーマットを介して連携され、プラットフォーム上で統合シミュレーション（コラボレーション）が行えます。

これにより、設計データや現場の不具合データといった、個別に分散して管理・活用されていたデータがシームレスに統合され、リモートでの共同作業や柔軟なカスタマイズも促進されます。さらに、AI や高度なシミュレーションモデルの統合により、リアルタイムのデータ解析や製造プロセスの予測精度向上が実現し、業務効率の向上や生産プロセスの全体最適が可能になります。

Omniverse™導入の課題とカスタマイズの必要性

しかしながら、Omniverse™は、導入すればすぐに現場適用が可能な既成のソリューションではありません。多彩な開発ツールを用いて柔軟にカスタマイズできる、モジュール型の開発プラットフォームです。各企業のニーズや既存システムに合わせた最適な統合・拡張が求められ、導入後も継続的な開発や調整が必要となります。

このため、現場の設備データや製品の不具合データをOmniverse™に統合するといった場合、各企業のシステム環境に合わせた独自のデータ変換や連携ロジックの開発が必要となり、専門的な知識と柔軟なカスタマイズが求められます。

例えば、「現場で発生した不具合」を設計部門や生産技術部へ可視化された詳細情報と共にフィードバックしようとしても、各システムとの連携に必要な独自コネクターの開発やカスタマイズが障壁となり、PoC（概念実証）が思うように進まないことが少なくありません。

Omniverse™をPoCどまりにせず実用システム設計へと進めるには、まず「何をやりたいか」「どのデータを連携するか」を明確にし、具体的かつ実現可能な目標を設定することが不可欠です。そのうえで、システム全体の整合性を考慮しながら、段階的な導入計画と開発プロセスを策定することが重要です。

Omniverse™導入・開発・運用の課題を解決するために

本セミナーでは、近年製造業において注目されるOmniverse™を実運用へと展開するためのポイントについて、具体的な事例を交えながら解説します。

テクノプロ・デザイン社は、長年にわたり製造業における豊富な経験とドメイン知識を基に、業界最大級の技術サービスを提供しています。Omniverse™においても、カウンシルパートナーとして産業用メタバースやコネクターの開発など豊富な開発知見・実績を有しています。開発範囲や工程を限定せず、お客様のニーズに合わせてコンサルティングから必要最小限の開発提案、また開発後の伴走型の開発支援まで、ワンストップで提供しております。

Omniverse™を検討しているが、システム連携やコネクターの開発に課題がある方、導入後の活用の幅を広げたいが運用面に困っている方、Omniverse™を活用したプロジェクトを推進しており、様々な異種システムの連携などで開発支援を必要としているベンダー方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）

11:05～11:40　【デジタルツインで設計と製造をつなぐ】PoCどまりにさせないOmniverse™活用法

11:40～12:00　質疑応答

主催・共催

株式会社テクノプロ（プライバシーポリシー）

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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進む工場のスマート化、効率化や最適化が求められている

近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。

PID制御の課題とさらなる改善の余地

こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。特にPID制御はシンプルな構造でありながらリアルタイムで誤差を補正できるため、多くの分野で広く採用されています。

しかし、製造現場では機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、予測が困難な外的要因の影響を受けます。このような不確実な環境下で最適なパフォーマンスを発揮するためには、従来のPID制御方式では対応が難しくなります。さらに、より高度な制御手法を導入する場合、複雑なパラメータ設定や細かなチューニングが必要となり、現場での実用的な運用が困難です。

スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術が求められています。

独自のモデル予測制御×機械学習アルゴリズムで、劇的なエネルギーコスト削減を実現

本セミナーでは、従来のPID制御では実現が難しかった高度な制御を、特別な専門知識がなくても現場で運用できる革新的な制御アルゴリズム「Smart MPC」について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

「Smart MPC」の「MPC」は「モデル予測制御（Model Predictive Control）」の略称です。このアルゴリズムは、制御対象の未来の状態を予測し、それに基づいて最適な制御を行うことで、高度な予測・最適化を実現します。しかし、従来のMPCは、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、特に工場の現場での導入には大きなハードルがありました。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により、特別な知識や調整が不要で、過去のデータを学習させるだけで高精度な制御が実現できるよう設計されています。

これにより、例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化を先読みして冷房を最適化したり、室内の人の増減を予測して空調を事前に調整することが可能になります。その結果、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減を実現できます。

こんな人におすすめ

• 工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者の方
• 品質のばらつきを抑えたい製造現場の管理者の方
• 既存の制御システムに課題を感じているエンジニアの方
• 最新の制御技術を活用し、工場の生産性向上とコスト削減を実現したい方

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　【PID制御では難しい】工場のエネルギー効率や品質の安定を劇的に改善する「最先端制御技術」とは

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社 Proxima Technology（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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計測機器やフォークリフトなど共有機器が見つからない

現場で使用される計測機器や台車などの共有資産の管理は、多くの企業にとって大きな課題となっています。

台帳や貸出マニュアルといった運用ルールがあるにもかかわらず、管理体制が形骸化し、「必要な機器がすぐに見つからない」「貸出記録と実際の所在が合わない」など、業務効率の低下を招いているケースが後を絶ちません。

特に、広範囲にわたる作業エリアや複数の拠点を持つ企業では、機器の所在を正確に把握することが難しく、探す時間が業務の生産性を大きく低下させています。最悪なケースでは、所在が不明になり、利用状況が正確に把握できないまま、不要な追加購入が発生してしまう事態に陥っています。

RFIDの問題点、リアルタイム位置追跡技術が求められる

資産管理の効率化といえば、まずRFIDを思い浮かべる企業も多いでしょう。

しかしながら、RFIDは無線周波数を使った非接触自動認識技術であり、商品の入出庫管理や棚卸といった、タグの有無や数量を把握する用途には非常に適しています。しかし、RFIDはあくまでリーダーで読取りを行うことによる「存在の検知」を目的として設計されているため、リアルタイムな位置情報の取得や追跡といった目的には向いていません。

このため、機器に低コストで手軽に取り付けることができ、屋内外の広いエリアでリアルタイムに位置を追跡できるソリューションが求められています。

IoTによる位置情報のリアルタイム可視化で効率的な資産管理を実現

本セミナーでは、マルティスープが提供する革新的な現場情報集約・分析プラットフォーム『iField』を活用し、資産管理における課題解決策をご紹介します。

『iField』は、位置情報を中心に、屋内外の現場状況や動く人・モノを一元管理し、効率的な分析を実現するクラウドベースの位置情報活用プラットフォームです。地図や図面上で直感的に状況を把握できるほか、データをグラフやヒートマップとして可視化する機能も備えています。さらに「作業指示」や「チェックイン」、「報告書」、「設備情報管理」といった各種アプリケーション機能により、現場の改善を総合的にサポートします。

これにより、自社資産の位置情報の確認や利用記録の自動化だけでなく、「どこにどのくらい滞留しているのか」「どんな動線をたどっているのか」といった利用状況の見える化により、コスト削減や生産性向上といった業務改善も実現できます。

こんな人におすすめ

・計測機器や台車などの共有資産や設備の管理を効率化したい方 ・RFID以外の資産管理ソリューションを探している企業担当者 ・屋内外の自社資産やヒトの位置情報を活用し、現場の改善活動を進めたい方

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　【RFIDとは違う選択肢】工場・倉庫の計測機器や台車など共有資産をすぐに見つける方法 ～なぜ行方不明に？ 台帳管理×IoTによる位置情報の可視化で資産管理を効率化する～

13:45～14:00　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）

※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。