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進む製品のスマート化、高性能なコンデンサが求められる

近年、電子機器の普及や電動車（EV）、再生可能エネルギーといった成長分野の拡大に伴い、コンデンサの需要が増加しています。特に、自動車やスマート家電、産業用機器においては、さらなる小型化・大容量化が求められています。

一方、製品の高度化に伴い、製造工程の検査プロセスも複雑化しています。コンデンサの検査において重要な役割を担うキャパシタンス測定用のCメータについても、高性能コンデンサの大量検査に対応するため、精度とスピードを両立した高い検査能力が求められています。

検査工程の複雑化による課題

しかしながら、Cメータは1台あたりの測定可能な件数に物理的な限界があります。

そのため、特に高密度生産ラインにおいて、リール検査で大量のコンデンサを処理する場合や、複数の検査ポイントがあるケースでは、より高い精度とスピードが求められ、検査要件に応じてCメータを増設する必要があります。

一般的にCメータは高性能になるほど大型化するため、生産ラインや検査エリアなど限られたスペースでは、台数増加に伴う置き場所の確保が難しいといったケースもあるのではないでしょうか。

さらに、台数が増えるとデータ計測用PCへの接続も増加し、システムの複雑化に伴い管理運用の負担が大きくなります。このような背景から、複数台のCメータを集約し、システムのコンパクト化と運用の効率化を図る取り組みが求められます。

検査装置の集約を加速する『PCI Express対応Cメータボード』とは

本セミナーでは、コンテックが提供する革新的な『PCI Express対応Cメータボード』に焦点を当て、その特徴や利点を詳しく解説します。

『PCI Express対応Cメータボード』は、従来固定型が主流であったCメータを、PCI Express対応の拡張カードとして実装した高性能測定デバイスです。積層セラミックコンデンサの中容量以上（1nF以上）を主な測定対象とし、C（静電容量）とD（損失係数tanδ）を測定することができます。

PC用拡張カード化により、コンテックの高い拡張性を持つ産業用4UラックマウントPC（MRシリーズ）にCメータボードを内蔵することで、複数台の据え置き型Cメータを集約可能です。これにより、生産ラインの効率化や設置スペースの最適化が図れ、運用コストの削減にもつながります。

特に、コンデンサの検査ラインなど据え置き型Cメータの台数増加に課題を抱えている方、システムの複雑化を最適化したい方、初期導入コストを抑えたい方におすすめの内容です。

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　進むコンデンサの高性能化：検査装置の集約を加速する『PCI Express対応Cメータボード』とは

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社コンテック（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。

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属人化からの脱却と品質向上を実現　製造業で進むAI外観検査の導入

製造業における外観検査では、人手不足や熟練労働者の減少が深刻化しており、AIを活用した自動化を検討する企業が増加しています。 同時に、品質要求の高まりに対応し、生産性を向上させる取り組みが一般化しています。

検知だけでは終わらない、不良要因特定から歩留まり改善へ　画像データ活用に向けた課題

しかし、現実は、「不良品検知」にとどまっていて、属人化の解消はできても、品質向上までは進んでいません！ その理由は、AIが検査画像を「OK」または「NG」と単純に分類するだけの使い方に限定されているからです。 検査画像は品質向上するにあたり重要な要素となります。画像でしか得られない不良傾向をAIで見つけて、品質向上を実現しましょう。

画像をデータ化し、工程データや測定データを紐づけ、高次元な分析を可能とし歩留り改善の実現

本セミナーでは、YDCが提供するAI外観検査ソリューション「SearchMaru」を活用し、効果的なアプローチを実際の事例やデモを通してご紹介します。 製造工程データや測定データを統合し、高次元的な統計解析を行うことで、検知だけでなく不良要因の特定から歩留まり改善まで実現する方法を解説します。 さらに、要件定義からPoC（概念実証）、導入後の運用支援まで、YDCならではのトータルサポートについても詳しくお伝えします。

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　AI外観検査は「検知」だけなのか？　～不良要因特定、歩留まり改善につなげる方法を解説～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社ワイ・ディー・シー（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）

※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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モノづくりからサービスへ、新たな価値提供が求められている

近年の製造業では、IoT、5G、AIといった技術革新に加え、消費者や企業の価値観の変化により、従来のような製品そのものの提供だけでなく、提供されるサービスや利便性、効率性といった『体験』が重視されるようになりつつあります。

このため、各企業は製品にIoT技術を組み込み、利用者の操作状況、稼働データ、さらには周囲の温度や湿度、位置情報といった環境データをリアルタイムで収集・分析し、その結果をもとに個別化されたサービスや予防保守、最適な運用提案など、新たな価値を提供することが求められています。

自社製品へIoT技術を組み込む際の課題

しかしながら、自社製品へのIoT技術の導入には、さまざまな課題が伴います。

IoTを活用したサービスの実現には、センサーや通信技術の導入だけでは不十分です。デバイス間の通信プロトコルの選定、クラウドインフラとの連携、データの統合・可視化といった、複数の技術要素を統合する必要があります。特にセキュリティ面では、デバイス自体の脆弱性、通信の安全性、クラウドとのデータ連携におけるリスクを総合的に評価し、それぞれに適切な対策を講じることが不可欠です。

このため、具体的なIoTソリューションのアイデアを検討したとしても、実現可能性の検証やコスト評価をどのように進めるべきか分からない、といったこともあるのではないでしょうか。

IoT＆組み込みプラットフォーム「Armadillo（アルマジロ）」とは

「Armadillo（アルマジロ）」は、ArmプロセッサとLinux OSを搭載したIoTゲートウェイおよびCPUボードで構成され、試作評価から量産展開まで対応可能なIoT向け組み込みプラットフォームです。用途や目的に応じ、省電力タイプから高性能タイプまで幅広いラインナップを取り揃えています。また、高いセキュリティ要件を満たしており、デバイスの安全性を確保した信頼性の高いIoTシステムの構築が可能です。

そのため、多様な業種や用途に応じたIoTソリューションの企画検討から、量産に向けた試作開発、そして本格的な実運用まで、必要な機能やサービスをスムーズに導入することが可能です。

「Armadillo（アルマジロ）」でIoTソリューション開発を効率化する

本セミナーでは、最先端の省電力性能と通信機能を備えた最新モデル「Armadillo-IoTゲートウェイA9E」と、超小型で省電力な実装型CPUモジュール「Armadillo-900」、Armadilloを活用したシステム開発と運用のメリットを紹介します。 また、新たに策定されたセキュリティ要件適合評価およびラベリング制度であるJC-STARへの取り組みをはじめ、IoTデバイスにおけるセキュリティ対策についても解説します。

コネクシオは、これまで30万台を超えるIoTソリューションの導入・活用実績を有しています。「Armadillo」を活用した導入支援についても、ハードウェア開発から組み込みソフト、通信サービス、クラウドアプリケーション開発まで一貫したソリューションを提供します。

自社製品へのIoT機能の組込みを検討している方や、DX推進部署の方、サービスベンダーの製品企画にかかわる方などに、特におすすめの内容となっています。

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）

15:05～15:45　「最新IoTゲートウェイによるシステム開発と運用 ～IoTセキュリティ新制度JC-STARにも適応～」（アットマークテクノ）

15:45～15:55　「コネクシオが提供するIoTソリューション ～企画・開発から運用まで一貫サポート～」（コネクシオ）​　

15:55～16:00　質疑応答

主催

コネクシオ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社アットマークテクノ（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。

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本セミナーは 2024年 9月 11日（水）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！

製造業を取り巻く不確実性

近年の製造業界は ”ビジネスモデルの変化” ”カーボンニュートラルへの対応” ”地政学リスク” などの様々な要因から影響を受け、厳しい事業環境に直面しています。

このような不確実性の高い時代において、企業がグローバルな競争力を強化し、さらなる成長を続けるためには、経営の視点から全体を俯瞰し、市場の変化に迅速に対応できる強固な生産プロセスの確立が不可欠です。

個別最適からグローバル標準へ

しかしながら、全社視点で変化に対応できる生産プロセスを確立させるには、様々な課題があります。

特に、多くの企業がグローバルでERPの統合を進める一方で、生産プロセスの要である製造現場のITシステムは、製造方法の個別改善や拠点毎にカスタマイズされた類似システムの利用により依然として拠点最適に留まっています。その結果、自社のノウハウやベストプラクティスが全社で共有されないだけでなく、状況に応じた最適な対応が難しくなります。

これらの課題に対処するためには、全社視点で生産プロセスの標準化を進め、統一されたMES（Manufacturing Execution System 製造実行システム）や、それを包含した上で在庫管理や品質管理機能を備えているMOM（Manufacturing Operation Management 製造オペレーション管理）で製造業務を行うことが重要になります。

製造業務の標準化を図ることがMES/MOM戦略の第一歩

本セミナーでは、グローバルな製造管理を実現するMESソリューション「DELMIA Apriso」を通して、各拠点共通の要件は標準化しつつ、異なる要件に対応して、全ての工場におけるリアルタイムの進捗管理と拠点横断のトレーサビリティを実現する方法について詳しく解説します。

「DELMIA Apriso」は、従来型の製造実行システム（MES）の枠組みを超えた次世代グローバルMOMです。ERPやPLMなどの外部システムや、様々な設備と連携し、製造指示や実績収集を通じたシステム連携を実現します。複数拠点展開を前提としており、各拠点の差別化要件にも対応し、リアルタイムの進捗管理や拠点横断でのトレーサビリティも可能にします。

このような方におすすめ

・現場の実態（在庫・生産進捗）が見えない課題をお持ちのお客様 ・製造・品質トレーサビリティーが必要となっている製造業のお客様 ・現場の設備から、製造実績や品質データを収集して、自動化やリアルタイム進捗管理を目指しているお客様 ・製造現場で運用しているシステムの刷新を検討されているお客様 ・グローバルで製造管理を検討しているお客様 ・全社で製造業務の標準化を検討されているお客様

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　【製造業向け】グローバル製造実行システム(MES/MOM)による製造現場戦略の第一歩

10:45～11:00　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・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）

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。

協力

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欧州サイバーレジリエンス法、2026年から順次適応へ

2024年内に欧州連合(EU)で「サイバーレジリエンス法(Cyber Resilience Act)」の公布が予定されています。

これにより、デジタル要素を備え、直接的・間接的にネットワークに接続される製品を製造する企業は、製品のセキュリティアセスメントや脆弱性対策など、製品全般にわたるセキュリティ要件に準拠する必要があります。もし準拠しない場合、これらの製品はEU市場での販売ができなくなる可能性があります。

IoT機器やネットワーク機器はもちろんのこと、その他の一般消費者向け・産業向け製品も、新しい法規制に適合するために自社製品のセキュリティ対策を強化することが求められています。

製品開発におけるセキュリティ法規制等の遵守とその課題

しかしながら、製品開発の担当者がセキュリティ法規制等を満たす製品にするには、多くの課題があります。

まず、欧州CRAの適用範囲は広く、製品の設計だけでなく、開発時や製品リリース後のサポート等のプロセス全体にも影響があります。また、製品全体に対するセキュリティアセスメントが義務付けられており、開発者は設計の初期段階から脅威分析を行う必要があります。

そのためには、一般的なセキュリティ規格への遵守だけでは不十分で、攻撃者は製品の何(資産)を狙って、どこからどのようにして攻撃するのかを理解している必要があります。

そのため、設計の初期の段階で、自社製品の資産が何かを特定、どれほど重要なのかを評価し、脆弱性評価や潜在的な攻撃シナリオのシミュレーション、対策案の策定を行ったうえで、包括的なリスクマネジメントを行う必要があります。

また、欧州CRAではSBOMの導入が求められており、製品リリース後の脆弱性のモニタリングや定期的なアップデート方法も定義する必要があります。

組み込み製品におけるCRA対応とは

本セミナーでは、組み込み製品に対する欧州CRA等の法規制に対応する必要がある企業向けに、組み込み製品にセキュリティ対応が求められる背景や、国内外の法規制等の説明に加え、欧州CRA等の法規制を考慮してセキュリティアセスメントを行い、セキュリティ対策を導出して実現する進め方を詳しく説明します。

オージス総研は、IoT機器や組み込みシステムの開発に携わる企業に対して、『コンサルティング』『診断』『開発』『研修トレーニング』など、幅広いソリューションを提供しています。欧州CRAに関しても、セキュリティ規格に準拠したリスクアセスメント支援を通じて、組織の課題解決をサポートします。

欧州CRA対応に課題を抱える方だけでなく、これから組み込み製品のセキュリティ対応を進めたい方全般にお薦めするセミナーです。

講演プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　まもなく公布、欧州サイバーレジリエンス法(CRA)

　　　　　　　　～組み込み製品におけるセキュリティ対応の進め方を徹底解説～

11:45～12:00　質疑応答

主催・協力

株式会社オージス総研（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。

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こんな方におすすめ

■これから外観検査にAIを活⽤しようと考えている⽅ ■外観検査AIを導入済みだが精度でお困りの方

AIベンダーがあえて言います。AIの精度の追求、いつまで続けますか？

AIは完璧ではありません。 そもそも、外観検査工程へのAI導入目的は、目視工程の高度化、効率化。 一定の精度が出たら効率化を目指すべきですが、ついつい精度を求めて実導入前に1年も2年も精度を追い込んでいませんか？

「良品AI」×「人によるリモート目視」の合わせ技

AIで判定が難しいものは、人による目視も活用しながら精度を高めていくべきです。 今回のウェビナーではTDSE株式会社が提供する、良品学習モデル搭載の外観検査AI「TDSE Eye」の紹介に加え 実際にAI活用現場で起こっている❝精度100%が難しい問題❞について解説をしながら リモートロボティクス株式会社が提供するロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」と組み合わせることの価値についてご紹介していきます。

ロボットの遠隔操作クラウドサービス「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 2024年度中を目標に、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

少量の正常データのみで活用できる良品学習モデル搭載の外観検査AI「TDSE Eye」とは

TDSE株式会社は創業来DXコンサルティングやデータ分析、DX人材の育成など企業のAI活用をご支援してきております。 今回ご提案するTDSE Eyeは様々な企業での外観検査プロジェクトで蓄積したノウハウやコンポーネントを活用した自社開発のプロダクトになり、目視工程の高度化/効率化をご支援いたします。
＜TDSE Eyeの3つのポイント＞ １．少量の正常データ(画像)のみで活用可能 外観検査AIの最大の課題は異常データの学習。TDSE Eyeは正常データのみでモデルを作成するので異常データの収集は必要なし ２．異常個所はヒートマップで可視化 正常/異常の判定のみではなく、異常個所がヒートマップで可視化され、どこに異常があるかが一目瞭然 ３．正常/異常/目視の3段階で設定可能 敢えてAIにて判断が難しいデータを目視として出力させることで、Remolinkと接続しリモートにて確認可能

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） 14:05～14:15　半自動＋遠隔操作を実現するクラウドサービス「Remolink（リモリンク）」 14:15～14:40　外観検査工程における良品AIのメリットと、それでも完璧は難しい実情（TDSE） 14:40～14:50　良品AI×リモート人目視という新提案 14:50～15:00　質疑応答

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）

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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外観検査システムに求められる検知精度の向上と効率化

近年、製造業ではグローバル競争の激化や消費者ニーズの多様化に伴い、製品の複雑化が進み、品質に対する要求も一層高まっています。

こうした状況の中で、機械学習やAI技術の飛躍的な発展により、画像処理技術も急速に進化しています。その結果、品質保証の重要な要素である外観検査システムには、さらなる検知精度の向上と効率化が一層求められています。

検知精度向上のカギは照明条件のチューニング

しかし、外観検査システムの検知精度を向上させるには、画像処理技術の進化だけでは不十分です。

欠陥を強調するための照明の角度や波長が適切でなければ、システムが微細な欠陥を正確に検出することは困難です。例えば、微細なキズや表面のわずかな凹凸、色むらなどを検出する際には、光の角度や波長を調整し、欠陥のコントラストを高める必要があります。

特に製品が複雑な形状や小型である場合、背景をなるべく目立たなくし、欠陥を際立たせるための適切な照明条件の選定が一層難しくなります。例えば、照明の角度や波長を何度も調整しても、期待通りにシステムが欠陥を検知しないといった経験もあるのではないでしょうか。

照明の角度や波長を自動調整する『OPTLAC 1.0（仮称）』とは

本セミナーでは、宇部情報システムが開発した革新的な自動照明調整装置『OPTLAC 1.0（仮称）』を用いた、微細なキズや欠陥の最適な照明条件の自動選定方法について、その仕組みや効果を詳しく解説します。

『OPTLAC 1.0（仮称）』は、独自の最適化エンジンを搭載した、外観検査に特化した照明条件の自動探索システムです。着色や打痕、微細なキズなどの欠陥に応じて、照明の角度や波長（色）を自動で調整し、色ムラやキズを高コントラストで可視化する最適な条件を選定します。これにより、従来の手作業による試行錯誤を自動化し、安定した不良検出が可能な条件を効率的に見つけることができます。

宇部情報システムは、UBE株式会社の情報システム部門より設立された背景から、長年にわたり製造業向けのシステム構築・運営技術を蓄積してきました。外観検査システムにおいても、検査自動化に向けたサンプル評価から最適な照明条件の選定、検査装置の設計・組立・納品まで一貫してサポートしています。

特に、製造業の外観検査システムに関わる方、自社の検知精度を向上させたい方、試作品の品質検査や量産に向けた検査条件を効率的に見つけたい方におすすめの内容です。

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　【外観検査】検知精度を向上させる「最適な照明条件」を効果的に見つける方法

11:45～12:00　質疑応答

主催・協力

株式会社宇部情報システム（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。

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クレーム対応のノウハウが属人化　現場だのみのクレーム対応は限界に

製造業におけるクレーム対応では、業界特有の知見や、技術に対する経験値などが必要となり、特定のメンバーにノウハウが集中しているケースも多いのではないでしょうか。引継ぎマニュアルなどのアナログな情報共有や、現場だのみの曖昧な情報共有では、人材の育成がままならないのが実状のようです。 クレーム対応のノウハウが属人化したままの現場だのみの状況では限界といえるでしょう。

クレームの原因分析まで記録し共有することではじめる、品質向上改革を解説

クレーム情報を一気通貫して管理し情報を共有することで、品質管理プロセスを標準化する方法をわかりやすく解説いたします。 また、クレームの原因分析の過程や、対策の効果までを見える化することで、当該製品の不良品対策のみならず、次期モデル開発時のヒントを開発・設計部門に対してフィードバックすることも可能。より上流工程での品質向上が期待できます。

製造業特有の知見を活かし、スモールスタートで始められるSaaSクレーム管理とは

製造業におけるクレーム処理では、一般的なサービス業などにおけるクレーム処理とは異なる特徴があります。製造業向けに培った知見・ノウハウをベースに汎用性の高いテンプレートを準備し、中でも機械器具を扱う企業ならほぼそのまま使えるシステムを実現しました。 また、オンプレミスと同等の機能を搭載したSaaSクレーム管理により、スモールスタートで始められる運用を解説します。豊富な導入事例にも触れながら、現場に寄り添ったクレーム管理についてご紹介いたします。

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　【製造業向け】脱・現場だのみのクレーム対応　属人化したノウハウを品質向上に活かす方法とは～企業ブランドを守る原因分析型クレーム処理を解説～

12:45～13:00　質疑応答

主催・協力

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）

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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進む製造業の人手不足

少子高齢化による国内労働力人口の減少に伴い、製造業における人材不足は一層深刻化しています。特に、地方に工場を構える企業が多い製造業では、都市部への人口流出が進む中で人材確保がますます困難になるケースが増えています。

このため、各製造業の現場では、近年のセンサーやIoTといった先端技術の発展に伴い、現場データを最大限に活用した効率化や省人化の取り組みが不可欠となっています。

データはあるけど効果がでるのか、IoTに向けた課題

しかしながら、製造現場でのデータ活用はなかなか進んでいないのが現状です。

これは、古い設備や異なるメーカーのシステムが混在していることに加え、製造業のIT人材不足も一因となっています。また、デジタル化や可視化するための費用対効果が明確に示されていないことも、導入が進まない理由の一つです。

PLCやセンサーから膨大なデータが収集されているものの、それを具体的にどう活用すれば良いのか、どんな効果があるのか分からない、といったこともあるのではないでしょうか。

手軽で素早く活用できる工場IoTソリューションを紹介

本セミナーでは、三菱電機ITソリューションズが提供する工場IoTソリューション​​「mcframe IoT」を通じて、人手不足に悩む中堅製造業向けに、帳簿のデジタル化から設備監視、故障前保全など、効率化や省人化の実践的な取り組みについて、実際のユースケースを交え詳しく解説します。

「mcframe IoT」は、「機械」「人」から現場情報を取得しデジタルデータ化し、さらに取得したデータを蓄積・活用するための統合IoTソリューションです。

Excelによる手作業の転記・集計作業をタブレット入力に置き換える「mcframe RAKU-PAD」や、現場の機械や作業者から取得した様々な形式のデータを統合・可視化できる「mcframe SIGNAL CHAIN」、作業者の動きをデジタル化し、能力向上サイクルを実現する「mcframe MOTION」など、現場の勘や経験を手軽に形式知として活用できる多様な機能を提供しています。

製造現場のデジタル化や省人化に取り組みたい方、現場データはあるが活用方法に悩んでいる方、IoT導入を検討している経営者の方に特におすすめです。

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　【中堅製造業向け】現場データの活用方法は？手入力をなくすには？失敗しない工場IoTの始め方

12:45～13:00　質疑応答

主催・協力

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）

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。