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。 「a1growth.jp」「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。

セミナー概要

昨今、材料開発効率化のためのデータ活用、いわゆるマテリアルズインフォマティクス(以下MI)が進んでいます。一方で実際の材料開発現場では、活用できるデータが少ない、データの解釈に時間がかかる、データ解析のノウハウがない等の理由から、データ活用が困難である実情があります。

本ウェビナーでは、材料開発でのデータ活用のポイントやMI解析事例についてご説明します。事例では樹脂材料を対象に、弊社材料解析クラウドサービスWAVEBASEを用い複数の分析データを組み合わせたMI解析(マルチモーダル解析)についてご紹介いたします。業界・部門を問わず、計測データをフルに活用し、開発効率化を進めたい製造業の方にお勧めのウェビナーです。

◆ウェビナーのポイント◆

・材料開発でのデータ活用のポイント ・樹脂のマルチモーダル解析事例紹介 ・WAVEBASEのご紹介

◆こんな方にお勧め◆

・データ活用推進者、データサイエンティスト(特にMI担当)の方 ・製造業における素材開発・製品開発の担当者の方 ・化学分析技術者の方 ・データ活用により開発効率化を実現したいマネージャーの方 ※本ウェビナーでは樹脂のMI解析事例を紹介しますが、材料開発における計測データを活用されたい全ての方に役立つウェビナーです。

＜登壇者紹介＞

トヨタ自動車株式会社 新事業企画部　事業開発室 WAVEBASEグループ 中村　優太

東北大学大学院理学研究科化学専攻修士課程修了後、2014年大手電気機器メーカーに入社。有機発光材料の研究開発、化学分析業務に従事。2021年より材料開発におけるデータ活用(MI/マテリアルズインフォマティクス)推進担当。インク・樹脂・フィルム等幅広い材料のMIを現場実践。2024年トヨタ自動車に入社、WAVEBASEプロジェクトに参画。WAVEBASEのセールス・マーケティング等、事業推進を担当。

＜参加費＞

無料 ※視聴申し込み頂いた方へ抽選で配信方法／視聴リンク等をメールでご案内いたします。

＜申し込み方法＞

本ページ内の「このセミナーに申し込む」ボタン、よりお申し込み下さい。

＜その他のご案内＞

本セミナーの実施有無／開催内容は変更になる可能性がございます。変更がある場合は申し込み頂いた方にセミナー開催までにご案内致します。 本セミナーの様子を撮影した写真や動画は、様々なPRの目的でホームページ等に掲載することがありますので、予めご了承ください。 同業者のご参加はご遠慮頂いております。

＜個人情報について＞

トヨタ自動車株式会社（以下、弊社といいます。）では、セミナーお申し込みフォームよりお預かりした個人情報を、弊社の定める個人情報に関する基本方針に従い、適切かつ安全に管理・運用することに努めます。 この先セミナー申し込みの手続きを続行することで下記に同意したものとします。

【個人情報の収集・利用について】 お預かりしました個人情報は、本セミナーご参加の確認、及び次回以降に開催するセミナーのご案内、WAVEBASEの製品・サービスのご紹介に利用させていただきます。 上記については、弊社または弊社より業務を委託している株式会社アルファドライブよりご連絡させていただく場合がございます。 この場合においても、弊社は業務委託先に対し、弊社が提供した個人情報の適正な取り扱いを求めるとともに適切な管理をいたします。

【第三者への提供について】 弊社は、上記の定めに従ってお預かりした個人情報を、個人情報保護法その他関連法令により認められる場合を除き、ご本人様の同意を得ずに第三者に提供することはございません。

主催・共催

トヨタ自動車株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社アルファドライブ（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。

当セミナーは、誠に勝手ながら諸事情により開催を中止させていただくこととなりました。

＜ご参加予定の皆様＞ ご迷惑をおかけいたしますことを心よりお詫び申し上げます。 今回の中止につきまして別途メールでご連絡をさせていただいております。

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。

不確実性の時代のデータ活用の重要性

急激な市場変化や供給網の不安定化など、不確実性の高い時代において、製造業における迅速な意思決定と業務効率の向上がこれまで以上に求められています。これを支えるのが、リアルタイムな現場データの可視化と活用です。

特に、工場で日々蓄積される稼働状況、品質、不良率といった現場データを活用することは、現場の効率化や品質向上、生産プロセスの最適化を推進するだけでなく、地政学的リスク、原材料価格の高騰、グローバルサプライチェーンの混乱、エネルギー消費の削減など複雑化する経営課題への対応を支える基盤として、極めて重要です。

現場データの全社活用に向けた課題

しかし実際に、製造現場のデータを全社レベルで統合・活用できる形にするのは容易ではありません。

PLCやSCADA、MESなど、拠点ごとに異なるシステムや設備が稼働しており、データの形式や粒度もバラバラ。同じ種類のデータであっても、収集タイミングやタグの命名規則が異なることから、データの統合や比較が困難になります。

たとえば、ある工場では「Pressure_A」と定義されているタグが、別の工場では「圧力①」や「PRS_Main」といった異なる名称で管理されているケースも珍しくありません。このように、同じ意味を持つデータが異なる名前で存在しているため、拠点間でのデータマッピングや横断的な分析に多くの手間がかかり、結果として経営指標との接続が進まないケースが少なくありません。

PI Systemで実現する、リアルタイムデータ活用と拠点横断可視化の仕組み

本セミナーでは、リアルタイムデータ活用を支えるデータ基盤プラットフォーム「PI System」の具体的な活用方法をご紹介します。

「PI System」は、産業用機器やセンサーからの時系列データを中核に、他システムの運用情報などを含めた現場データをリアルタイムに収集・構造化し、可視化・分析を可能にする産業用データプラットフォームです。石油、化学、電力、製造業など幅広い業界で活用されており、DXを支援する基盤として、業務効率の改善や予兆保全、品質向上などに貢献しています。

今回はこの「PI System」の機能の中でも、特に現場データを構造化・文脈化できる「PI Asset Framework」や、そのデータをクラウド上で統合するSaaSプラットフォーム「AVEVA Connect」による拠点間データ連携・アプリ連携など、将来を見据えた最新動向について紹介します。また、データ利活用の実践事例として、宇部情報システムが提供する異常予兆検知システム構築サービス「SAILESS（災レス）」についても取り上げます。

こんな方におすすめ

・複数拠点の運用データを統合・可視化したい方 ・現場データを活用した全社的な最適化を検討している方 ・DX推進や設備データの利活用を担当する企画・情報システム部門の方

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　【工場データの全社標準化に向けて】様々な設備・センサーなど“現場データ”を一元管理する方法

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。

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはSPEAKERS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。

本セミナーは2025年8月28日に開催されたセミナーの再放送です。

多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。

進む現場のスマート化と広域設備管理へのニーズ拡大

深刻な人手不足や現場の省力化ニーズが高まる中、IoT技術をはじめ、AI、機械学習、ビッグデータ解析などの革新が加速し、工場・ビルといった産業分野に加え、農業や社会インフラ領域においてもスマート化の動きが急速に広がっています。

こうした背景のもと、広域に点在する設備や拠点の状態をリアルタイムに把握し、一元的に管理・制御する体制の構築が急務となっています。

Wi-Fiではカバーできない現場に立ちはだかる、通信・電源・配線の壁

広大な現場設備を監視・制御したいと考えても、そこには多くの技術的な障壁があります。たとえば、山間部の水門や農業用ポンプ、屋外に点在する重機、工場内の分散設備などは、定期的な点検や操作が必要ですが、「配線の手間」「通信インフラの未整備」「電源の確保」「頻繁な電池交換」など、環境的制約が大きく、IoTによる遠隔監視の導入は簡単ではありません。

Wi-Fiも選択肢のひとつではありますが、通信範囲や耐環境性、電源要件の観点から、こうした現場には適応が難しいのが実情です。

通信コストゼロで“遠くまで届く”省電力IoT通信「LoRaWAN」とは？

LoRaWANとは、Wi-Fiのような近距離通信とは異なり、数km〜最大20kmの通信距離をカバーしつつ、長期間の省電力運用が可能な、世界中で普及が進む低消費電力・広域対応型の無線通信方式です。通信料不要で運用できる点も、IoT用途で注目されている理由のひとつです。

最大20kmの通信距離・電池寿命10年、“カスタマイズ自在なLoRaWANノード”を徹底解説

本セミナーでは、LoRaWAN通信をベースに、マイコンや各種インターフェースを搭載した、約4センチ四方のコンパクトなIoTノード『Leyline N1（レイライン・エヌワン）』を用いて、広域エリアにおける設備の遠隔監視・制御を実現した実例を交えながら、その仕組みや具体的な活用方法について詳しく解説します。

『Leyline N1』は、最大20kmの通信距離、電池寿命10年という優れた性能を備え、さまざまなセンサーとの接続や、防水・防塵・耐候性など設置環境に応じた筐体設計にも対応。導入時の要件はもちろん、将来的な機能拡張や仕様変更にも柔軟に対応します。

これにより、製造業・建設業・農業などの幅広い分野において、Wi-Fiの通信圏外で電源の確保も難しい広域屋外環境や、人の立ち入りが困難な場所でも、“置くだけ”でセンサーデータの収集や遠隔監視・制御をシンプルに実現できます。

産業分野の現場課題を、40年以上の実績と共に支えるアドバネット

アドバネットは、40年にわたる信頼と実績を基盤に、半導体製造、交通インフラ、医療機器、通信機器など、高い信頼性が求められる産業分野に向けて、高品質な産業用コンピュータを提供してまいりました。広域IoTネットワークの領域においても、お客様の要求仕様に基づいた提案から、設計・開発、製造、量産後の保守・サポートまでを一貫して提供する「プロフェッショナルサービス」により、お客様の課題をワンストップで解決いたします。

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　【山間部・屋外・工場など】Wi-Fiも届かない広域エリアに“ほぼ置くだけ”で設備を遠隔制御する方法

11:45～12:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます

主催

株式会社アドバネット（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SPEAKERS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。

本セミナーは9月18日に開催されたセミナーの再放送です。好評をいただいたため再放送が決定いたしました。

製造業を取り巻く不確実性

近年の製造業は、グローバル競争の激化、地政学リスク、環境規制の強化などにより、かつてないほど先行きの予測が難しく、厳しいビジネス環境に直面しています。急激に変動する需要、複雑化したサプライチェーン網の分断、原材料価格やエネルギーコストの高騰など、外部環境の変化は企業活動に直接かつ深刻な影響を与えています。

こうした外部環境の変化に対応し、変動に強い経営基盤を築くには、設計から製造までの情報を正確かつ迅速に連携し、拠点や部門を越えて同じ基準で意思決定できる仕組みが不可欠です。

個別最適が進む現場、どこからデジタル化し、どうつなぐか。

しかし現状、多くの製造業では、生産準備から製造実行までをつなぐ情報基盤が十分に確立されていません。設計や工程・品質の要件が複雑化する一方で、BOMやBOP、設備条件などの重要データは部門や拠点ごとに分断され、全社的な共有が進んでいないのが実情です。

設計変更の情報が生産準備部門や製造現場にタイムリーに伝わらず、工程情報や指示書が旧版のまま出回る――こうした状況は、多くの現場で共通する深刻な課題です。

この課題を解消するには、まず生産準備段階で扱うBOM・BOP・工程マスタなどの重要データを標準化し、拠点間で一元的に共有できる基盤を構築することが不可欠です。さらに、その基盤を中核としてグローバルMES/MOMを統合・展開することで、設計変更や工程条件の更新を全拠点に即時反映でき、計画精度の向上、立ち上げ期間の短縮、品質の安定化を実現できます。

BOM・BOP・工程マスタの標準化と実行システム連携を徹底解説

本セミナーでは、ダッソー・システムズが提供する製造プラットフォーム「DELMIA Manufacturing」と、グローバルMES/MOM「DELMIA Apriso」を活用し、エンドユーザー企業担当者の皆さまに向けてグローバルMES/MOM統合を見据えた「生産準備データの作り方」と「実行システムとのつなぎ方」を具体的に解説します。

・DELMIA Manufacturing 3DEXPERIENCEプラットフォーム上で、工程設計、ラインバランス、作業指示、リソース定義などを統合管理。PPR（Product・Process・Resource）情報を一元構築し、ロボット動作や治具、搬送システムのバーチャル検証で立ち上げ期間を短縮します。

・DELMIA Apriso グローバル共通プロセスとデータモデルを前提としたMES/MOM。全拠点の生産進捗や品質実績、棚卸資産を統一基準で可視化。PLMからBOMや工程情報を取り込み、ERPと連動してオーダー・在庫・ロジスティクスを統合管理します。

こんな方におすすめ

エンドユーザー企業の担当者の皆さま

・複数拠点のMES/MOM統合・再構築を検討中の生産管理・IT・生産技術・DX部門 ・生産準備や品質保証の標準化を推進する責任者 ・BOM・BOP・工程マスタ統合やPLM・MES連携基盤構築を計画するプロジェクトリーダー ・グローバル展開に向けた製造プロセス標準化や横展開スピード向上を目指す経営企画部門 ・DELMIA Manufacturing / Apriso の導入・活用方法を具体的に知りたい方

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　【グローバルMES/MOM統一に向けて】設計から製造までつなぐデータ統合とシームレス連携を徹底解説～どこからデジタル化し、どうつなぐか。不確実性が高まる時代の全社最適モノづくり～

11:45～12:00　質疑応答

　　　　　　　　　　※当日いただいたご質問は後日個別に回答いたします。

主催・共催

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）

ダッソー・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）

※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。

深刻化する熟練技能者の高齢化と若手人材の不足

多くの中小製造業では、熟練技能者の高齢化が進む一方で、労働人口の減少や若年層の製造業離れにより、深刻な人手不足と技術継承の停滞が顕在化しています。

その結果、熟練技能者への依存はますます避けられない状況となり、「あの人しか分からない」「あの人がいないと判断できない」といった業務の属人化が常態化しています。

そのため、熟練技術者が培ってきたノウハウを可視化・共有する仕組みづくりが急務となっています。

現場の「どうやって教えればいいか分からない」問題

しかしながら、若手人材を採用できたとしても、すぐに即戦力として活躍できるわけではありません。熟練者の技術やノウハウが言語化されておらず、教育体制も整っていない中、現場任せのOJTでは内容にばらつきが生じ、育成スピードにも限界があります。

例えば、金型の見積もり業務を標準化しようとしても、過去案件の構造や加工条件ごとのコスト判断などの知見が担当者の頭の中にあり、根拠を示せないことが多い。また、例えば組立現場においても「締め付けの力加減」や「音・振動の微妙な変化」といった感覚的な“暗黙知”が多く、作業品質のばらつきがなかなか改善できない。結果として、新人が入っても経験を積むのに長い時間がかかり、一人前になるまでに大きな労力を要する――こうした状況は多くの企業に共通しています。

中小製造業が今こそ取り組むべき属人化の解決策

本セミナーでは、最新のAI技術を活用し、属人化が深刻な「図面・見積の知見化」と「現場作業の標準化」を実現する二つのソリューションを通じて、業務の自動化とノウハウの見える化を促進する仕組みをご紹介します。

「匠フォース」は、図面の自動認識や過去データの活用により、熟練者に頼らずとも高精度な業務を実現するAI見積支援ソリューションです。また、「AIスマートグラスソリューション」は、ベテランの作業を記録・共有し、リアルタイム支援も可能な現場教育・遠隔支援ソリューションです。

現場の属人化を解消し、誰もが活躍できる現場づくりを実現するための、実践的なヒントをお届けします。

こんな方におすすめ

・製造現場の人手不足や技術継承に課題を感じている経営者・工場長の方 ・若手や未経験者の戦力化を急務とされている人材育成担当の方 ・図面管理・見積・作業指示などの属人化を解消したい現場責任者の方 ・AIやデジタルツールの導入に興味はあるが、何から始めるべきか悩んでいる方

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）

13:05～13:55　【深刻な人手不足】中小製造業が今こそ取り組むべき属人化の解決策

13:55～14:00　質疑応答

主催・共催

株式会社ユビキタスAI（プライバシーポリシー）

匠技研工業株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社ムクイル（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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価格転嫁できない時代になっている

原材料費や人件費の高騰が続く一方で、価格転嫁が難しく、企業にはこれまで以上に“設計段階での収益確保”が求められています。

グローバル競争が一層激しさを増す中、従来のように製造工程の見直しや調達コストの抑制といった生産段階でのコストコントロールだけでは限界があり、製品開発の初期段階からコストを意識した設計の在り方そのものを見直すことが急務となっています。

製品のコストの8割は設計段階で決まる

多くの製造業において、製品の総コストの約80%は設計段階で決まると言われています。それにもかかわらず、設計部門が扱う設計データと、生産・原価部門が扱う実績データは分断されていることが少なくありません。

その結果、原価企画の要である設計部門が、過去の設計や原価情報を十分に活用できず、コストの高い部品を再利用したり、製造コストの高い構造を設計に取り入れてしまうなど、目標原価との乖離を招くケースが日常的に発生しています。

こうした背景には、設計・生産部門間のKPIや評価基準の違いに加え、PLMやERPといったシステムが連携していないという構造的な課題があります。

実績原価データを活用した利益設計の実現方法

本セミナーでは、製造業向け基幹業務ソリューションであるmcframeシリーズの中でも、製品開発プロセスを支援する「mcframe PLM」と、実績原価管理や生産管理を担う中核システムである「mcframe 7」を活用し、設計データと実績原価データを連携させて“利益を見通した製品設計＝利益設計”をどのように実現するかをご紹介します。

システム連携の具体的なアプローチから、実績原価情報を設計に活かす方法、そこから得られる効果まで、画面イメージを交えて詳しく解説します。

こんな方におすすめ

・設計段階でのコスト見積もりや原価管理に課題を感じている方 ・PLMとERPの連携による設計・生産プロセス改革を検討している方 ・実績原価を設計部門で活用する仕組みを構築したい方 ・原価企画やターゲットコスト管理の制度化を推進したい方 ・mcframe PLM／mcframe 7 の導入・活用を検討中の方

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　【設計上流でコストを決めるために】実績原価データを活用した利益設計

15:45～16:00　質疑応答

主催

三菱電機デジタルイノベーション株式会社（プライバシーポリシー）

協力

ビジネスエンジニアリング株式会社（プライバシーポリシー）

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。

非効率に気づけない購買業務、そのまま放置していませんか？

購買業務は見積取得・承認・価格交渉など複数のプロセスに分かれ、それぞれが個別運用されがちです。 この結果、業務全体の非効率に気づかず、コスト増や調達判断の遅れを招いている企業も多く存在します。 まず必要なのは、業務の実態をデータで可視化することです。

業務の分断と勘に頼った判断が、ムダなコストを生む

複数部門にまたがる購買業務では、情報が分断されやすく、判断も属人的・感覚的になりがちです。 その結果、最適なベンダー選定ができず、コスト最適化が難航します。 今こそ、データドリブンな意思決定によって、業務全体を見直すタイミングです。

データドリブンで実現する、全体最適な購買プロセスとは？

本解説では、購買業務における非効率やムダなコストの要因を“データ”で明らかにし、全体最適へと導く方法を紹介します。 見積取得・比較・承認といったプロセスを一元管理することで、調達の質とスピードを向上できます。 「PROCURESUITE」を活用した具体的な改善ステップもあわせて解説します。

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　購買業務の“非効率とムダなコスト”を見える化するには？

13:45～14:00　質疑応答

主催

DAIKO XTECH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ください。

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

昨今のエネルギー価格高騰やカーボンニュートラルへの対応を背景に、製造業においてエネルギー使用量の削減は喫緊の課題となっています。特に、加熱・冷却・圧縮・搬送といったエネルギー負荷の高い工程を多く持つ工場では、その削減効果が生産コストに直結するため、制御技術の見直しが強く求められています。

PID制御の課題とさらなる改善の余地

しかし、現在も多くの製造現場では、PID（比例・積分・微分）制御が主流であり、複雑化するプロセスや急激な外乱に対して十分に対応しきれない状況が続いています。その結果、過剰な制御動作や待機運転が発生し、余分なエネルギー消費を引き起こしているのが実情です。また、PID制御の調整には高度な現場経験やノウハウが不可欠であり、設備ごとに最適化された制御ロジックは属人化・ブラックボックス化しやすく、工場全体としての制御最適化を阻む要因となっています。

こうした課題を踏まえ、今後の製造業には、高精度な制御性能と現場での実用性・運用性を両立できる、柔軟かつインテリジェントな次世代制御技術の導入が強く求められています。

独自MPC技術で複雑・高度な制御を可能にし、エネルギーを大幅削減

本セミナーでは、専門知識がなくても高度な制御を実現できる「Smart MPC」により、空調設備や炉・ボイラといった熱エネルギー負荷の大きい設備 の運転におけるムダを大幅に削減した成果を、実際の適用事例とともにご紹介します。

「Smart MPC」の中核技術であるMPC（Model Predictive Control／モデル予測制御）は、制御対象の将来状態を予測し、最適な操作をリアルタイムに導く高度な制御手法です。従来のPID制御に比べて柔軟かつ高度な制御が可能になる一方で、MPCには「詳細なモデル構築が必要」「計算負荷が高い」「パラメータ調整が煩雑」といった課題があり、特に製造現場への適用には高いハードルがありました。

こうした課題を解消するために開発されたのが、機械学習と最適化技術を融合した「Smart MPC」です。過去の運転データを活用することで、複雑な設定や専門的なチューニングを行わずとも、高精度な予測制御を容易に実現できます。たとえば、工場やビルの空調設備に「Smart MPC」を導入することで、過去の運転履歴や外気温データから環境変化を先読みし、冷暖房の動作を事前に最適化。過剰運転や待機時のムダを抑制しながら、快適性や品質を維持しつつ、エネルギーコストを大幅に削減することが可能となります。

組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC」リリースでさらに導入容易に

2025年7月には、組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC」（Embedded Smart MPC）をリリース。産業用Raspberry Piをベースに、制御盤へそのまま搭載できるオールインワン設計を採用しました。GUIによる直感的な操作や自動調整機能も備え、これまで以上に短期間で導入できる環境を実現しています。

こんな人におすすめ

• 工場や設備のエネルギーコストを削減したいと考えている方
• 現在のPID制御に限界や非効率を感じている生産技術・保全担当者
• 空調・熱源・搬送設備などの制御最適化を検討している設備管理者
• 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、生産性向上とコスト削減を図りたい方

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　【空調・炉・ボイラなど】PID制御では難しかった“制御ムダ”を削減する「次世代スマート制御」とは

13:45～14:00　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。

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。

持続的な競争力を築くには

製造業を取り巻く環境は、グローバル化や人材不足、サプライチェーンの不確実性などにより、かつてないスピードで変化しています。また、顧客ニーズの多様化により多品種少量生産や短納期対応が増える中、生産現場の計画・調達・在庫管理などの業務はますます複雑化しています。

このような中で企業が持続的な競争力を確保するには、現場任せの属人的な運用から脱却し、変化に強く柔軟な経営基盤を整えることが不可欠です。

属人化の積み重ねが全社最適を阻む

しかしながら、特に日本の製造業では、システムの全社最適化や標準化の改善にはなかなか進まないのが実情です。

多くの製造業では、長い歴史の中で現場主導のボトムアップ改善を積み重ね、独自の仕組みを作り上げてきた経緯があります。現場発の改善によって高い品質や生産性を維持してきた一方で、現場や拠点ごとに異なるやり方やルールが積み重なり、全社的な標準化を難しくしてきました。

そのため、属人化の是正を目的に標準化やシステム刷新を進めても、現場対応のための調整やカスタマイズが増え、結果として標準化が形骸化し、運用負荷や属人化が再発してしまう。そのたびに改修や個別調整が発生し、いつの間にか「システムが現場に縛られている」――といったこともあるのではないでしょうか。

SaaS型ERPで属人化をやめる

本セミナーでは、製造業向け SaaS型ERP『UM SaaS Cloud』を通じて、このような属人化をやめ、標準化と変化対応力を両立する経営基盤の構築方法について詳しく解説します。

『UM SaaS Cloud』は、“Fit to Standard”の思想を体現したオールクラウド型ERPです。一般的なオンプレミス型ERPやカスタマイズ前提のクラウドERPとは異なり、個別開発に頼ることなく、組立製造業に最適化された標準プロセスを基盤に、生産管理を中心とした販売・購買・在庫・会計を一元的に統合します。さらに、ノーコード設定機能により、標準化を維持しながらスピーディに変化へ対応できる柔軟性を備えています。

これにより、現場の属人化や複雑化した業務を解消し、標準化と柔軟性を両立した“変化に強い経営基盤”の実現が可能となります。

こんな方におすすめ

・属人化や担当者依存が進み、標準化と見える化を進めたい方 ・基幹システム刷新を機に、現場起点から全社最適への転換を目指したい方 ・Fit to Standardの導入を検討しているが、現場定着や運用の柔軟性に課題を感じている方 ・Excel運用や個別開発から脱却し、変化に強い生産管理基盤を構築したい方

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　属人化をやめるなら、SaaS型ERPが最適な理由

11:45～12:00　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。