本セミナーはWebセミナーです

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スマートファクトリーとは？

世界中で、ものづくりのデジタル化や製造業DXが重視され、取り組みが進んでいる中、国内でも経済産業省がロードマップを発表するなど、「スマートファクトリー」が注目されています。 「スマートファクトリー」の明確な定義はなく、様々な解釈がありますが、一般的には「ITを活用し、生産性と品質の向上を、継続的に行う工場」と言われています。

製造業の危機と、スマートファクトリーの必要性

なぜ今、スマートファクトリーが注目されているのでしょうか？ 製造業がスマートファクトリーに取り組むべき理由として、以下のようなことが言われています。

・カーボンニュートラルと脱炭素の動き ・省エネの必要性 ・グローバルにおける資源確保競争 ・電気料金の高騰 ・グローバル競争の激化 ・変種変量生産とマス・カスタマイゼーションの需要

スマートファクトリーの具体的なイメージは？

しかし、スマートファクトリーの取り組みは、事業形態や企業の状態によって大きく異なるため、「具体的には何をやればいいの？」「具体的にはどのような効果があるの？」と思われている方も多いと思います。

そこで本セミナーでは、書籍『スマート・ファクトリー ―― 戦略的「工場マネジメント」の処方箋」清 威人 (著)』を参考にしながら、スマートファクトリーについて具体的なイメージを持って頂くための入門解説を行います。

・スマートファクトリーとは何なのか？ ・何が実現できるのか？ ・どのような効果があるのか？ ・どのような技術が使われているのか？

スマートファクトリー、製造業DXに役立つ、専門的なプレゼンも

また後半では、スマートファクトリー、製造業DXに役立つ、専門的なプレゼンを行います。

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）

15:05～15:30　スマートファクトリー「超」入門

マジセミ株式会社

代表取締役社長　寺田雄一

15:30～16:00　AIを活用した設備保全・点検業務最前線

ブレインズテクノロジー株式会社

工場長（CTO）　中澤宣貴

生産効率・品質の維持、事故やトラブルを未然に防ぐために不可欠な設備保全・点検業務ですが、 そのような業務を担える労働人口が減少する一方、設備の複雑化により必要とされる知識や技術が日々高度化しています。 本セッションでは、このような現場の課題を解決してきた設備保全・点検業務のAI実用例をご紹介します。

16:00～16:15　質疑応答・クロージング（マジセミ）

主催

マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協賛

ブレインズ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。

本セミナーはWebセミナーです

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本セミナーの再放送を5月8日（水）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-20240508/M1A

複雑な製造現場には、柔軟性の高い生産実行システムが求められる

近年の製造業界は、グローバル化による市場競争の激化や、地政学的リスク、およびAIやIoT技術の急速な進展など、大規模な変化に直面しています。

このような不確実性が高く変化が激しい時代において、特に機械、人、プロセスが密接に連携する複雑な製造現場では、生産現場からのリアルタイムデータを集約し、市場や技術の変化に迅速に対応できる柔軟性の高い生産実行システムの構築が不可欠です。

生産実行システムに柔軟性を持たせるには

しかしながら、生産実行システムに柔軟性を持たせることは多くの課題を伴います。

製造業の製造プロセスは細分化が進んでおり、さらに各企業が持つ独自の技術の差異も大きいため、市販のパッケージ製品をそのまま適用するのが難しいケースが多くあります。また高額な費用をかけて複雑なカスタマイズを施したとしても、要件の定義に時間がかかるだけでなく、市場や技術の変化に対応させるためには、継続的な改修や、必要に応じた再設計を依頼する必要があります。

さらに、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ます。このため、新しいシステムの導入を円滑に進めるためには、従業員が積極的に参加し、データ収集を自らの責任として捉えてもらう必要があります。

このため、市場の変動や技術進化に柔軟に対応できるシステムの導入には、現場主導で短い開発サイクルを繰り返し、要件の変更に対応して素早くシステムを再構成できるアジャイル型の開発プラットフォームが必要になります。

変化が激しく、機械、人、プロセスが密連携する製造現場に必要な「コンポーザブルな生産実行システム」とは

本セミナーでは、製造主導のDXプラットフォームである「TULIP」を通して、次世代のシステム導入の考え方を取り入れた「コンポーザブルな生産実行システム」について、事例とともに詳しく解説します。

「TULIP」は、製造業に特化した強力なローコード開発プラットフォームです。計測機器や各種センサとの連携ができる多様なコンポーネントとアプリライブラリを持ち、これらの要素を自在にカスタマイズして、現場主導で独自のアプリケーションを開発することができます。さらに上位システム連携の機能を使うことにより、現場で取得したデータを上位の基幹システムと結合するといったハブとしても活用ができます。

このため、現場主導で個々の現場に最適化されたシステム開発や運用が出来るようになり、またそれらのデータを集約し、ERPや生産管理システムとの連携した全体最適までもが可能になります。また製造現場の担当者は「TULIP」を使い、自分たちで自在にシステムの作成や修正ができるため、現場で仕様の変更が発生しても瞬時に対応ができます。

製造業のDXを実現したいと考えている方で、 ・生産実行システムの導入に課題を感じている方 ・製造業のDXには現場の主導が必要だと考えている方 ・工場や部門を連携した全体の最適化に課題を持っている方 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　変化が激しく、機械、人、プロセスが密連携する製造現場に必要な「コンポーザブルな生産実行システム」とは

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） ※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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製造業で進むAI活用　実際の現場では何から手をつけてよいのかわらからないケースも

インダストリー4.0(第4次産業革命)において、中核となるコンセプトである「スマートファクトリー」。その実現のため製造業においてもAIを活用しようという動きが進んでいます。しかしながら、実際の現場では何から手をつけたら良いかわらないと頭を悩ませている企業も多いのが実状です。

異常検知だけで終わっていませんか？　これからは原因特定・対処方法までAIを活用する時代に

AI活用で導入事例が多い異常検知。それだけで満足しているケースも多いのではないでしょうか。実はAIの本領はここから先のフェーズです。膨大な過去事例の分析はAIの得意とする分野。検知された異常パターンから、原因特定・対処方法までAIを活用することが可能な時代になっています。

現場に寄り添う、現場で使われ続けて成長する、運用保守一体型のAI活用とは

AIの機能・性能がどれほど魅力的でも、現場で活用が継続されなければ意味がありません。製造業で本当に必要とされているAIとはどのようなものでしょうか？実際に働く従業員に寄り添う、運用保守一体型のAI活用方法について、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

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】生産工程で発生する異常検知　オーダーメイドAIによる原因特定・対処方法を解説～AIはすで製造現場で改革を起こし始めている　膨大な過去事例の分析も短時間で可能な時代に～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社エムニ（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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多種多様な電力設備とシステムの連携におけるムラ・ムダが再生エネルギー活用の拡大を阻害する要因に

太陽光や風力など再生エネルギーの比率を向上しカーボンニュートラルを実現するためには、多種多様な電力設備をリードタイム短く接続し連携可能とする必要があります。 しかし、これまでの接続方式ではムリ、ムダが多く、エンジニアの作業負荷が高い傾向があり、今後予想される大量の新設備への接続ニーズにタイムリーに応えることが困難であると考えられました。

ムラ、ムダを無くし、エンジニアが高付加価値業務に専念することによるカーボンニュートラルへの貢献

リアルタイム連携に強いデータ連携プラットフォームであるVantiqを採用したことで、属人的な作業や冗長な作業を無くし、リードタイム短く電力設備を接続可能となります。また、エンジニアがコア業務に専念できることから、カーボンニュートラル実現に向けて、さらなる高付加価値を創出することが期待されます。 エネルギー業界で様々な実績を持つ大阪ガスグループのオージス総研とともに、カーボンニュートラルへの貢献を考えてみませんか。

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　【電力・ガス・他業種】多種多様な電力設備とシステムの連携におけるムラ・ムダを放置していませんか？～～大阪ガスが取り組む再生可能エネルギーの活用を加速する全体最適なシステム連携のポイントをご紹介～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社オージス総研（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。

講演概要

注目が高まるスマートファクトリー。 しかし、現在企業が取り組んでいるスマートファクトリーとは、具体的にはどのようなものなのでしょうか？ また、そこにはどのような課題があるのでしょうか？ さらに、AIなど様々な技術が進化する中で、スマートファクトリーは今後どのように進化していくのでしょうか？ ますます国際競争が激しくなる中で、我々はどのような方向に進むべきなのでしょうか？

今回は、マジセミ代表 寺田のクローンを目指すAIデジタルヒューマン「デジタル寺田」が、以下のような観点でプレゼンします。

・日本の製造業で現在取り組まれている「スマートファクトリー」とは具体的にはどのような施策？ ・スマートファクトリー化を推進する上での課題は何？ ・将来のスマートファクトリーはどうなる？現在と何が異なる？ ・国際競争が激しくなる中で、日本の製造業は、今後スマートファクトリーにどのように取り組むべき？

プレゼン原稿も「デジタル寺田」が作成します。

登壇者

マジセミ株式会社 デジタル寺田
マジセミ代表 寺田のクローンを目指す、AIデジタルヒューマン。

プログラム

18:45～19:00　受付

19:00～19:05　オープニング

19:05～19:25　スマートファクトリーの現状、課題と、今後の方向性

19:25～19:30　質疑応答

主催

マジセミ株式会社（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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深刻な製造業の人手不足

少子高齢化により国内の労働力人口が減少する中、製造業の人材不足はさらに深刻化しています。

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。

このため工場の様々な業務をデジタル化して、自動化・効率化するためのDXの取組みが求められています。

紙やExcelでの管理はヒューマンエラーの原因となる

しかしながら、多くの製造業の現場においては、依然としてデジタル化が遅れています。

特に、製品が一定の品質基準を満たしているかを確認して保証する品質管理の分野では、従来人手で行っていた検査や検証作業が徐々に機械へと移行しています。

品質検査の結果を、検査機器から目視で読み取り紙に記録して、その後Excelなどの表計算ソフトウェアへデータを入力するといった運用は、業務負荷が大きくなるだけでなく、ヒューマンエラーを引き起こすリスクも高まります。

重要な品質検査データが組織内で適切に管理されていない場合、製品の品質低下の原因になったり、最悪の場合、取引先との信頼関係に影響を及ぼす可能性もあります。

品質データ自動取り込みで実現する品質DXとは

本セミナーでは、品質管理システム『QC-One』を通して、従来の紙やExcelによる品質検査データの管理を効率化する具体的な手法と、その活用事例を紹介します。

『QC-One』は、製造業の多種多様な検査装置と連携し、品質検査の結果を自動で取り込むことが可能です。さらに、蓄積されたデータを用いて、統計管理機能による管理図、ヒストグラム、パレート図の作成がワンクリックで自動作成出来ます。また出荷情報の管理やExcel形式での成績表出力もサポートします。

これにより、検査データの入力作業の大幅な削減や、データの精度を向上させることができます。また、品質管理データの改ざんリスクを低減し、内部統制の強化も実現できます。

品質検査データの収集を自動化して工数を削減したいと考えている方、紙・Excelでのデータ管理に限界を感じている方、品質管理に関して内部統制の整備に課題があると考えている方、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　（組立・加工業向け）頻発する転記ミスを無くす、検査装置からの「品質データ自動取り込み」のすすめ

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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進む製造業のDX化と求められるデータ駆動型の意思決定

近年の製造業界では、センサーやカメラを含むIoTデバイスやOTデバイス、AIと機械学習技術の飛躍的な発展などにより、生産性の向上や、品質の改善、イノベーションの加速を目的とした組織内の多様なデータを活用する動きが進んでいます。

このためIT部門では、スマート工場実現に向けた取り組みや、データ駆動型の意思決定を支援するため、組織内のさまざまな部門や工場に点在している様々なデータをクラウド上に集約し、可視化や分析を行うためのデータ基盤の構築が求められています。

製造業のデータ活用には、変化に対応できる柔軟なデータ基盤が必要

しかしながら、製造業のIT部門がクラウド上でこのようなデータ基盤を構築するには様々な課題があります。

製造業では、設計データ、製品の生産・品質データ、工場設備の稼働データなど、多様なソースからさまざまなフォーマットのデータが生成されます。これらのデータは日々蓄積され、継続的に増加していきます。さらに、製造業界は世界的な競争の激化、消費者ニーズの多様化、そして急速な技術革新に直面しています。これらの変化に迅速に対応し、企業戦略を素早く立案し再構築する必要性が高まっています。

このため、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するためのデータ基盤は、多岐にわたるデータフォーマットの一元管理と、日々増加するデータ量に対応する拡張性に加えて、データの種類や分析手法を素早く変更できる柔軟性が必要になります。

これらの課題に対処するため、IT部門は、クラウドサービスプロバイダーが提供する豊富なツールとサービスを活用し、ベストプラクティスに基づくシステム設計を行うことが求められます。

また、ビジネス環境の急激な変化に適用するため、リソースの監視、パフォーマンスの最適化、トラブルシューティングに加えて、システムを柔軟に改善してアップデートする強力な運用体制の構築が不可欠となります。

AWS、Azure、Snowflakeそれぞれの特徴と導入事例を紹介

本セミナーでは、製造業におけるデータ活用の課題に焦点を当て、機械学習を活用したIoTデータ基盤やオンプレミスとのハイブリットシステムの事例、データウェアハウスに特化したSaaSサービス「Snowflake」との連携事例など、AWSやAzureを中心とした豊富なクラウドサービス機能を活用した実例をもとに詳しく解説します。

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。 お客様のクラウドを利用したデータ活用に関しても、AWS・Azureなど様々なクラウド環境の導入やオンプレミスからの移行など、ビジネス課題の洗い出しから計画立案・設計・構築・移行・運用保守の継続的な運用に至るまで、幅広いサポートが可能です。

特に ・機械学習も含めたIoTデータ基盤の構築に携わる方 ・クラウドサービスを活用した業務効率化や、部門横断のデータ活用に関心を持っている方 ・様々なクラウドサービスを柔軟に活用する最適解や事例を知りたい方　 ・AWS、Azure等を既に活用しているが、何らかの理由で壁にぶつかっている方 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　柔軟性を兼ね備えた”スマートファクトリー”構築のベストプラクティス３選 ～#AWS #Azure #Snowflake #BI #機械学習 #分析基盤の構築方法～

10:45～11:00　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）

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。

講演概要

注目が高まるスマートファクトリー。 しかし、現在企業が取り組んでいるスマートファクトリーとは、具体的にはどのようなものなのでしょうか？ また、そこにはどのような課題があるのでしょうか？ さらに、AIなど様々な技術が進化する中で、スマートファクトリーは今後どのように進化していくのでしょうか？ ますます国際競争が激しくなる中で、我々はどのような方向に進むべきなのでしょうか？

今回は、マジセミ代表 寺田のクローンを目指すAIデジタルヒューマン「デジタル寺田」が、以下のような観点でプレゼンします。

・日本の製造業で現在取り組まれている「スマートファクトリー」とは具体的にはどのような施策？ ・スマートファクトリー化を推進する上での課題は何？ ・将来のスマートファクトリーはどうなる？現在と何が異なる？ ・国際競争が激しくなる中で、日本の製造業は、今後スマートファクトリーにどのように取り組むべき？

プレゼン原稿も「デジタル寺田」が作成します。

登壇者

マジセミ株式会社 デジタル寺田
マジセミ代表 寺田のクローンを目指す、AIデジタルヒューマン。

プログラム

18:45～19:00　受付

19:00～19:05　オープニング

19:05～19:25　スマートファクトリーの現状、課題と、今後の方向性

19:25～19:30　質疑応答

主催

マジセミ株式会社（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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製造業のDXで求められる高速通信

製造業、建築、物流など多様な業界でデジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みが加速しています。

特に製造業では、生産ラインの自動化、リアルタイム品質管理、遠隔設備メンテナンスなどの先進技術の導入が進んでいます。これらの技術を効率的に運用するには、大量のデータを迅速に処理し、素早く転送する強力な通信基盤が必要です。

このような要求に応えるため、「超高速」「超低遅延」「多数デバイスの同時接続」を可能にする5Gネットワーク技術を、特定の施設やエリア内でセキュアでプライベートに構築できるローカル5Gの需要が高まっています。

自社施設へのローカル5G導入は専門知識が必要

ローカル5Gは、基地局と5Gコアネットワーク（5GC）が別々に配置され、システムはセントラルユニット（CU）、ディストリビューテッドユニット（DU）、ラジオユニット（RU）といった複数の要素から構成されます。これにより、企業は自社の特定の業務ニーズに応じて柔軟に設計・構築ができます。

しかしながら、最適化されたネットワークの構築が実現できる反面、ネットワークの設計や導入、運用には専門的な知識が必要になります。 加えて、5Gでは利用される周波数帯域がこれまでの3Gや4Gと比べて直進性が強く、遠距離に届きにくい特性を持っています。

このため、導入する際には、自社の施設内の壁や装置などによる電波干渉や電波遮蔽の影響を慎重に評価し、適切なネットワーク設計を行う必要があります。

さらに、ローカル5Gの設備は高額な初期投資が必要な場合があり、特に小規模な製造業者にとっては大きな負担になるケースもあります。

スモールスタート可能な「オールインワンの基地局」とは

本セミナーでは、ローカル5Gネットワークに必要な機能をたった一台に集約した画期的な基地局製品「NEXASIR（ネクサシア）」を通して、初期投資を大幅に抑えつつ、素早くローカル5Gが導入できる具体的な方法を詳しく解説いたします。

「NEXASIR」は、基地局機能（RU/DU/CU）とコア機能（5GC）を一つのパッケージに統合した製品で、施設内にこの一台を設置するだけで、ローカル5Gネットワークが構築できます。

エリアを拡大する場合は、複雑な設定作業をすることなく「NEXASIR」の台数を増やすことで対応可能です。コア機能を停止するオプションもあり、初期導入時に設置した「NEXASIR」のコア機能を後から追加する「NEXASIR」で共有したり、規模の拡大のためにMVNOやクラウド事業者の5GCサービスを利用する場合は、既存の「NEXASIR」を基地局として継続して利用することも可能です。

これにより、最初は小規模でスタートし、検証しながら段階的かつ効率的にエリアを拡大する運用が可能になります。

ローカル5Gの導入を検討している方で、高額な初期費用に課題を持っている方、まずはスモールスタートして段階的に拡張を行いたい方、など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　求められるローカル5Gへの移行、たった一台でスモールスタートできる「オールインワンの基地局」とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社iD（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。