製造DX・物流DX

製造DX・物流DX

Manufacturing industry

製造DX・物流DXの課題を解決するウェビナー

自動運転、ビッグデータ活用、AI/IoT 導入、サプライチェーン改革...。デジタル化が急速に進んでいる製造・物流業界を対象としたデジタルトランスフォーメーション&ロジスティクス4.0 関連のウェビナー/オンラインセミナー。

製造DX
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(動画・資料)

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 #Azu...

3.2株式会社テクノプロ

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。

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。

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スマートファクトリーの現状、課題と、今後の方向性

0.0マジセミ株式会社

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_デジタル寺田.png 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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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」...

4.0株式会社iD

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。

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人手不足が続く製造業における従業員の最適配置とは 熟練現場責任者の勘、経験任せは限界に ~タ...

3.5マルティスープ株式会社

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少子高齢化などの影響により、製造業の人手不足はますます深刻化しています

経産省の「2022年版ものづくり白書」によると、製造業における56.3%の企業が、人手不足を問題としています。 工場や施設で人材の募集をかけても、必要な人材を確保できないケースが目立っている状況です。「このまま人材不足が進むとビジネス的な影響も避けられない」と改革が迫られるようになってきました。

限られた従業員で生産性を向上するためには、経験・勘まかせの人員配置では限界に

これまでは、熟練した現場責任者の勘、経験に任せて、従業員を配置していた企業も多いのではないでしょうか。限られたリソース(人・モノ)で生産性効率をアップしたいとは思っていても、その方法がわからないと頭を悩ませている企業も少なくありません。

従業員の作業位置・作業時間をタグで情報収集 IoT活用で見える化する方法とは

名札ケースに入るほどの小さなタグを使って、従業員の作業位置・作業時間を簡単に把握することができるiField。 収集した情報はITの専門家でなくとも分析が可能。PC・スマホ・タブレットで簡単に見える化することができます。 iFieldの導入により従業員の各工程の作業時間や、行程の流れ/停滞の状況を定量的に分析し、生産性向上に成功した実例を紹介しながら、製造業の未来について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 人手不足が続く製造業における従業員の最適配置とは 熟練現場責任者の勘、経験任せは限界に ~タグを使って従業員の作業位置・作業時間を把握、IoT活用で簡単に見える化する方法を解説~

11:45~12:00 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。

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(発電所・プラント向け)発電所におけるDX技術の活用 ~四足ロボット・センシング技術、AI技...

4.0株式会社SpaceGrab

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発電所・プラントでの保安人員の深刻な人手不足

少子高齢化により、国内の労働力人口が減少しています。特に発電所や大型プラントにおいては、地方に設置されているケースが多く、人口流出の影響で人材確保が一層困難になっています。

そのため、従来の人の目に依存した監視や定期的な点検に代わり、最新の情報技術やデジタルツールを活用して、設備故障の予兆を効率的に発見するための「スマート保安」技術の導入が求められています。

スマート保安を導入するための課題

しかしながら、発電所や大型プラントでのスマート保安の導入にはいくつかの課題があります。

例えばセンサーやカメラなどのデバイスを設置する場合、これらの施設が広範な敷地にまたがっているため、多数の機器が必要となるだけなく、大量のデータを集約し処理するための複雑なシステムが必要になります。

さらにタンクやパイプライン、煙突などの屋外設備を監視する場合、雨、霧、雪、砂塵などの自然現象や照明条件の変化の影響を受けやすくなります。特に自然災害が発生した際には、施設全体の状況を素早く把握する必要がありますが、高価なシステムを導入しても、デバイスの故障や誤検知などデータの信頼性に問題が発生した場合には、人手による介入が必要になるだけでなく、デバイス自体の点検や交換など追加の工数が発生してしまいます。

これらの背景を受けて、経済産業省は2020年に「スマート保安推進のための基本方針」を発表しました。これには定置センサーに加えて、ドローン、ロボットを用いた可搬センサーを組み合わた遠隔監視や常時監視技術が推奨されています。

ロボティクス技術を駆使したスマート保安の先進事例を紹介

本セミナーでは、実際の発電所で実施されている具体的なユースケースを通して、発電所や大型プラントでのスマート保全実現のために、どのようにロボティクス技術が活用されているのか、どんな利点があるのかについて詳しく解説します。

SpaceGrabは、ロボットやドローンなどの先進的なスマート保安技術の導入をサポートしています。お客様のニーズに応じたロボット・ドローンの選定から、点検箇所の特定、施設内巡回ルートの選定、ルートの検証・最適化、スケジュールの構築まで、ロボット・ドローンを活用した点検システム導入の全過程を支援します。 特に階段の昇降など、従来制御が困難だったロボットの自立動作の実現に向けた豊富な経験とノウハウを提供いたします。

発電所や大型プラントの保安にかかわる方で、スマート保安を導入したいが何から手を付ければ良いのかわからない方、スマート保安でロボティクス導入を検討したが制御や運用に課題を持たれている方、最先端のスマート保安の事例に興味がある方、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 (発電所・プラント向け)発電所におけるDX技術の活用

13:45~14:00 質疑応答

主催

株式会社SpaceGrab(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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【外観検査AI】属人化した目視による外観検査はもう限界 自動化したのに検査精度に満足できない...

3.9株式会社フツパー

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製造業における深刻な人材不足・高齢化。属人化した目視による外観検査は限界に

製造業の多くの企業が人手不足に陥っており、特に技能人材が不足は年々深刻化し、従業員の高齢化の問題も浮き彫りとなっています。 熟練した従業員による外観検査を継続することが難しい企業が増えています。また、検査員の性格や体調によって検査にムラが生じるなど、目視による外観検査は限界と言われ始めています。

外観検査の自動化を進めたものの、導入の壁、運用の壁にぶち当たることも

外観検査の自動化の重要性を理解し、推し進めようとしたものの、社内にITに精通した人材がおらず、どのようなシステムを導入すればよいか判断に苦しむケースも。 一方、導入に踏み切った企業でも、実際運用してみると、希望していていた検査精度を満たしておらず、目視検査でのダブルチェックが必要になるということもあります。 製造業の現場では、年々顧客への品質要求は高度化しています。一方、導入に際して費用対効果のバランスも重要です。 従来の画像処理センサでは判断が難しいとされていた、食品などの個体差がある検査対象も、AIによる柔軟な判断基準によって可能となってきました

外観検査の結果を定量評価 問題のある工程の特定や歩留まり改善につながる次世代の外観検査とは

外観検査の結果は、品質改善のための情報の宝庫です。どの工程に問題があったのかを解析することで、これまで手をつけることが難しかった、歩留まりの改善につなげることも可能です。 シンプルな閾値調整機能やAIによる再学習機能により、ご要望に応じた精度へ調整が可能な点もメリットとなっています。 製造業における、AIによる外観検査サービスの選び方のポイントを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 属人化した目視による外観検査はもう限界 自動化したのに検査精度に満足できない~外観検査の結果を定量評価 歩留まり改善につながる次世代の外観検査を解説~

11:45~12:00 質疑応答

主催

株式会社フツパー(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

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(組立加工製造業向け)「なぜか高くなる原価」を管理する、不確実性の時代を乗り切るためのコスト...

3.7三菱電機ITソリューションズ株式会社

本セミナーのレポート(記事)を以下で公開しています。ぜひご参考ください。

https://majisemi.com/topics/webinar-summary/5604/

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複雑化する原価の変動要因

近年の製造業界は、激しい為替変動などのマクロ経済環境の変動や、原材料や物流コストの急激な高騰、AIを含む技術革新の急速な進歩などにより、経営を取り巻く環境は目まぐるしく変化しています。

このような背景から、製品の原価に影響を与える要因は以前に比べてより複雑化しています。そのため、製造業の企業が適切な利益を確保して、持続可能な成長を達成するためには、原価上昇の原因を正確に特定して、素早く対処できる体制を確立することが不可欠です。

原価管理には、高品質データの収集と分析基盤が必要

しかしながら、製造業の原価管理の整備には多くの課題があります。

特に、原材料の使用量、労働時間、機械の稼働時間といった直接費に加え、作業員の効率、使用スペースや、電力消費量などの間接費の管理も非常に重要になります。これらのコストを、製品単位、顧客ごと、各製造工程ごとなど、目的に合わせた様々な視点で詳細に分析できるようにする必要があります。

さらに、原価計算は一度きりの作業ではありません。計画外の受注、従業員の交代、市場の変動など、様々な要因により予測と実績に差が発生します。これらの差異を素早く特定し、適切な対策を立てるためには、高品質なデータの継続的な収集と、そのデータを効果的に管理・分析するシステムの構築が不可欠です。

不確実性の時代を乗り切るためのコストマネジメントの実現方法とは

本セミナーでは、コスト戦略の立案を支援する「mcframe 7 PCM」を通して、自社のデータをどう管理すればよいのか、間接費の配賦をどう設定すれば良いのかなど、原価管理のPDCAを回すための具体的な実現方法を解説します。

「mcframe 7 PCM」は組立加工製造業向けの強力なプロダクト・コスト・マネジメントシステムです。プロダクトライフサイクルとサプライチェーンの両軸を基に、コスト、キャッシュフロー、機会損失、収益性の各視点から、企業全体の原価管理をサポートします。

製造業における原価管理に関わる方で、原価の予測精度向上やコスト削減を目指しているが、どこから始めれば良いかわからない方、複数のシナリオを素早く検討して、収益予測を行いたい方、などに特にお勧めです。

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 (組立加工製造業向け)「なぜか高くなる原価」を管理する、不確実性の時代を乗り切るためのコスト戦略とは(前半:アットストリームパートナーズ合同会社 / 後半:三菱電機ITソリューションズ株式会社)

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

共催

アットストリームパートナーズ合同会社(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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【金属加工業 経営者向け】多品種少量生産の金属加工現場におけるロボット導入事例と人間との協業...

3.9FAロボットマネジメント株式会社

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本セミナーは、製造業・金属加工業 経営者様に向けた内容となっております。 他業種からお申込みの場合には、ご参加をご遠慮頂く場合がございます。予めご了承下さい。

中堅・中小製造業・金属加工業における深刻な人材不足と属人化

中堅・中小製造業の人材不足の問題は年々深刻化しています。 特に金属加工業においては、生産工程が属人化していることによる影響が大きく、人材不足がもたらす、後継者不足、技能伝承不足、生産性縮小による経営リスクはこれまでに類を見ないほどになっています。 従業員の高齢化が進む今、事業の見直しを迫られる企業も少なくはありません。

金属加工業において自動化・FAロボットの導入がすすまない要因とは

大規模な生産ラインでこそ、導入のメリットがあると思われてきた自動化。 中堅・中小企業では、ロボットやデジタル技術に対応できる人材がいないと、初めから諦めてしまうケースも。 しかし、現場に寄り添って丁寧にその生産工程を分析することで、中堅・中小企業こそFAロボットを導入するメリットが大きいことがわかってきました。DXへの対応が難しいと思われてきた金属加工業においても、どの工程をロボットに任せるかを切り分けることで、技術力の高い人材にしかできない業務に適切な人員配置が可能となり、トータルとして生産性を向上させることができるのです。

FAロボットによる多品種少量生産が可能な時代が始まっています。

多品種少量生産体制と客先要求による度重なる仕様変更などによる難易度が高いと思われてきた金属加工業。 しかし、ロジックと分析と最新の機器活用によるシステムの検討を行う事で多品種少量生産の自動化は可能です。 現場に寄り添った、人間とFAロボットとの協業が可能となる生産現場とはどのようなものかを解説いたします。 あわせて、自動化・ロボット化を進めていく上で、絶対に抑えなければいけないポイントや注意点など自動化検討のノウハウ、最新の自動化機器や導入事例をご紹介いたします。

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)

11:05~11:45 【金属加工業 経営者向け】多品種少量生産の製造現場におけるFAロボットと人間の協業 最初の一歩~導入に失敗しないための分析と検討 製造現場に寄り添った自動化戦略の重要性を解説~

11:45~12:00 質疑応答

主催

FAロボットマネジメント株式会社(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

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工程間搬送だけじゃない! 自走式ロボットのリモート操作で「自動化」を超える設備導入

3.8リモートロボティクス株式会社

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工程間搬送や加工機へのワークロード・アンロードの自動化に貢献する自走式ロボット「TRanbo-7」を提供する川崎重工業株式会社から大内哲志さんをお招きして開催します。 自走式ロボット「TRanbo-7」をリモート操作することで、実現できること・解決できる課題をデモ動画を交えてお話します。

こんな方におすすめ

●生産工程で加工機を多く保有され、工程間搬送の人手不足などから生産ロスにお悩みの方 ●ロット始まりの目視確認など不定期に発生する対応事項が要因となる設備稼働率の歩留まりにお悩みの方 ●設備の不具合状況を都度現場まで確認に行く必要があり、ダウンタイムにお悩みの方

現場作業を取り巻く環境

正社員の人手不足企業の割合は52.1%と2社に1社以上が人手不足を実感(帝国データバンク 人手不足に対する企業の動向調査(2023年10月))するも、人手不足解消としてロボットシステムや生産設備の導入を検討しても、費用面や技術面などが要因で自動化が難しい現状があります。「品種が多く自動化できているのは一部だけ」や「自動化設備を導入してもほったらかしにはできず手がかかる」といった悩みもお聞きしています。 一方、年間226万人もの方が働きたくても働けない状況です。製造業においては、柔軟な働き方の選択肢であるテレワーク普及率は26.0%と非製造業の普及率33.5%に比べて低く、全産業では45.0%まで上昇している女性就業者の数も製造業は30%前後の横ばいが続いています。 リモートロボティクスはすべての人々が社会参加できるリモート社会の実現を目指し、新しいワークスタイルを提案することをパーパスに掲げ、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」を通じて、人手不足に悩む企業と働きたい方々をつないでいきます。

人とロボットの役割分担を実現する「Remolink」とは

リモートロボティクスが提供する「Remolink」はクラウドを経由して現場にあるロボットとリモート環境にいる人がともに働くためのクラウドサービスです。 現場のロボットシステム側でのエラー発生時やロット始まりで目視確認をしなければいけない場合などに、現場ロボット側の画像情報やステータス情報をリモート環境にいる人に伝え、人が状況を判断し、ロボットに対して次の動作指示を行います。 リモート環境だからこそ、一人の人が複数のロボットシステムの”人が担当すべき業務”を行い、人1対ロボットNの働き方が実現できます。

川崎重工が提供する自走式ロボット「TRanbo-7」とは

慢性的な労働力不足の解消や生産性向上を目的とし、工場内の工程間搬送を自動化する自走式ロボットで 川崎重工製小型汎用ロボット「RS007L」に自社開発の走行部を組み合わせたパッケージ商品です。

特長 ●スリムなボディ設計と高い走行性能 JIS規格で推奨される工場通路幅800mmに対応するスリムなボディ設計により、狭い通路も走行できます。また、狭い工場内の移動に不可欠な旋回(進路変更)が可能で、既存の通路の走行を最小限のレイアウト変更で実現することが可能です。 ●サイクル中に自動で充電可能な非接触充電(オプション) 非接触充電もオプションで選択可能です。走行コースの中に充電ステーションを組み込むことでサイクル中に自動で充電することが可能となり、長時間の運用が実現できます。 ●アーム部と走行部を1つのコントローラで制御 1つのティーチペンダントでアーム部も走行部も操作可能です。シンプルな機器構成と低コスト化を実現しています。

プログラム

10:45~11:00 受付

11:00~11:05 オープニング

11:05~11:25 リモートロボティクス:ロボットの限界をリモート操作で超えていく「Remolink」

11:25~11:50 川崎重工:自走式ロボット「TRanbo-7」×リモートで自動化を超える価値提供を

11:50~12:00 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

川崎重工業株式会社(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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