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AI Soft Sensorの誕生

匠の運転技術を模倣するAIが自動運転を行う国内初のプロダクトが誕生してから、早１年が経過しました。 「AI Autopilot Systemは凄いけど、まずは予測したい」「作ったAIモデルをすぐに現場に導入し、今まで測れていなかった数値を予測したい」

そんなお客様意見から誕生したのが「AI Soft Sensor」です。

Soft Sensorの弱みを克服、誰でも簡単に作成し、作ったモデルをすぐに現場で導入し、しかもメンテナンス不要！

Soft Sensorの導入を拒む障壁として、以下が考えられる。

１.モデル作成の難しさ（敷居の高さ） ２.作ったモデルをすぐに現場に導入できない ３.導入しても、環境の変化に対応できず、すぐにメンテナンスが必要になる

こうした問題・課題をどのように克服したのか？

AI Soft Sensorの特徴や有効な活用方法をご説明します。

AI Soft Sensorの対象箇所の選定方法とは？

予測をしたい、データの補間をしたい、計測までの時間を短くしたい、安全のために有毒なガスの分析頻度を減らしたい、ハードウェアセンサーのバックアップセンサーを構築したい――。 AI Soft Sensor のニーズは実に多岐にわたります。

AI Soft Sensor がもたらす価値やニーズ、さらに適用箇所の探し方についてご説明するとともに、AI Autopilot Systemとの導入方法の違いや、AI Autopilot Systemとの相乗効果をご説明します。

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　簡単・便利・メンテナンスフリーな「AI Soft Sensor」の実力とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTTドコモビジネス株式会社（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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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。

新リリースで「Smart MPC」の導入がさらに容易に、

2025年7月には、組み込み型製品「E-Smart MPC」（Embedded Smart MPC）を発表。産業用Raspberry Piにオールインワンで組み込まれたAI制御コントローラーで、制御盤にそのまま収まる設計です。GUIによる直感的な操作や自動調整機能も備えており、これまで以上に短期間で導入できる環境を実現しました。

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　工場の省エネ課題とPID制御の限界～AIが熟練者の技を再現、エネルギーを大幅削減～

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。

本セミナーの講演部分は、事前に収録した録画を配信します。

質疑応答タイムはライブ配信にて、皆様からのご質問をお待ちしております。

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「Digital Manufacturing」と、グローバルMES/MOM「DELMIA Apriso」を活用し、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。

・Digital 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

・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 ・Digital Manufacturing / DELMIA Apriso の導入・活用方法を具体的に知りたい方

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　【グローバルMES統一に向けて】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

10:45～11:00　質疑応答

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。

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製造業の深刻な人手不足、保全改革の必要性

少子高齢化による労働人口の減少に伴い、製造業でも深刻な人手不足が続いています。 多品種少量生産へのシフトや需要変動の激化により、設備は簡単に止められず、ひとたび停止すれば生産計画や納期に大きな影響を及ぼす状況となっています。

そのため、設備保全の現場では、安定稼働と素早い復旧がこれまで以上に求められる一方、深刻な人材不足と技術者の高齢化が進み、限られた人員で業務を回さざるを得ない状況となっています。

属人化する保全現場、生産性と安定稼働を両立する仕組みが必要

しかしながら、多くの現場では、経験や勘に依存した保全対応が常態化しています。 過去のメンテナンス時の作業内容や原因も十分に記録されておらず、故障の傾向や対処方法といった知見は特定の熟練技術者しか分からない、といった属人化が進んでいます。

限られた人員での保全業務を効率化し、生産性と安定稼働を両立するためには、設備の故障を即座に「検知・記録」し、万が一トラブルが発生した場合でも復旧時間を最小化する「原因究明と対応の仕組み」が求められています。

稼働モニタリング×自動録画で原因究明、少人数で回る保全体制の作り方

本セミナーでは、ビジネスエンジニアリング株式会社が開発した保全DXパッケージ「mcframe SIGNAL CHAIN」を活用し、設備の稼働データや点検・修理履歴といった保全データを一元管理し、製造業が抱える保全業務の人手不足や属人化といった課題を解決する具体的な方法について解説します。

さらに、この「mcframe SIGNAL CHAIN」の効果を最大化するソリューションとして、シミズシンテックが実現する設備稼働の自動録画機能も紹介します。装置の異常停止時に、停止前後のメーターや警告ランプなどの映像を「mcframe SIGNAL CHAIN」で直接確認できるようになり、迅速な原因特定と復旧時間の短縮を後押しします。

シミズシンテックは、北陸・金沢に本社を構える電子デバイス商社として、電子部品や半導体を基盤に、産業用PC､サーバ構築から、ソフトウェア設計･開発､通信ネットワーク構築までを包括したワンストップソリューションを提供しています。地場製造業の頼れるパートナーとして、保全業務・設備監視の領域においても、IoT・組込み・M2M技術を活用し、あらゆる現場データがネットワークでつながる環境を整備することで、製造現場のDX化と安定稼働を支援しています。

こんな人におすすめ

・限られた人員で保全業務を回している工場のご担当者 ・生産計画や納期への影響を最小化したい工場責任者 ・IoTやDXを活用した保全効率化を検討している方 ・北陸や中部地方の製造業企業で、頼れる地場パートナーを探している方

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　（深刻な製造業の人手不足）稼働モニタリング×自動録画で原因究明、少人数で回る保全体制の作り方

14:45～15:00　質疑応答

主催・共催

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）

株式会社シミズシンテック（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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“品質を守る仕組み”が、企業の持続可能性を決める時代へ

近年の製造業は、地政学リスクの高まりやサプライチェーンの混乱といった、グローバル競争の激化する厳しい事業環境にさらされています。このような市場環境の変化が激しさを増す中、価格競争から脱却し、品質・信頼性で勝負する時代になってきています。

品質問題の顕在化は、一度のクレームでブランドへの信頼を大きく毀損しかねません。不確実性が高まるこの時代において、製造業が持続的な競争力を保つには、属人性を排除し、全社的に品質を守る“仕組み”と、品質起点のデジタル変革が不可欠です。

「原因分析で終わらせない」——再発防止まで一貫して回す“仕組み”が必要

しかしながら、多くの企業では、いまだに属人的な対応や場当たり的な改善活動が根強く残っています。現場では「原因分析」自体は一定程度行われているものの、それがあくまで形式的な対応にとどまり、その後の恒久対策や再発防止へとつながっていないケースが少なくありません。

たとえば、「検査基準は整備されているものの、実際の合否判断は担当者の裁量に委ねられている」「トラブル対応の記録がExcelやメールに点在し、必要な情報が迅速に把握できない」といった課題は、多くの現場で日常的に発生しています。

このような状況を打開するためには、品質改善を属人的な努力に依存するのではなく、原因分析から恒久対策、再発防止に至るまでのプロセスを一貫して回す“仕組み”を整えることが重要です。属人化や情報の分断を防ぎ、継続的な改善サイクルを組織として確実に定着させる土台づくりが求められています。

属人化のない、品質管理の実現方法

本セミナーでは、日立ソリューションズ・クリエイトで培われた品質管理の知見をもとに、属人的な対応に頼らず、全社で一貫して品質改善を推進するための「組織的な品質管理体制」の構築方法をご紹介します。

システム開発における「障害の再発」や「対応の属人化」を防ぐ IT品質管理ソリューション、ならびに、設計・製造現場における「手戻り」や「連携ミス」を削減する『Hi-PerBT PLM』を活用した業務プロセスの標準化について、具体的な事例を交えて解説します。

これにより、品質改善プロセスの属人化を脱却し、全社的かつ継続的に“再発防止”と“未然防止”を実現する体制の構築を支援します。

こんな方におすすめ

・品質改善が属人化しており、現場任せから脱却したいと考えている方 ・品質管理プロセスが形骸化しており、再発防止や未然防止が実現できていない方 ・品質データや対応履歴が分散しており、情報の可視化や一元管理に課題を感じている方 ・システム開発や設計・製造の現場で、手戻りや連携ミスの発生を抑制したい方

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）

11:05～11:25　再発防止・ナレッジ活用を仕組みで回す「IT品質管理ソリューション」

11:25～11:45　PLMで製造業のDXを推進！

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社日立ソリューションズ・クリエイト（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）

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製造・物流・インフラ業界での人手不足が深刻化

少子高齢化の進行により、製造業・建設業・物流業などの現場では深刻な人手不足が続いています。このため、「ある工程では人手がひっ迫している一方で、別の工程には余剰人員がいる」といった作業量や人員配置の偏り、ムダをなくすため、現場運営のさらなる効率化が求められています。

そこで注目されているのが、ヒトやモノの位置情報をリアルタイムで取得し、稼働状況を可視化・分析する取り組みです。 作業の滞留や人員の遊休状況など、従来の日報や口頭報告では把握しきれない客観的データを自動収集することで、正確な作業時間や段取りの進捗、移動動線などが自動的に記録されます。これらのデータをもとに人員稼働率を分析し、作業の偏りやボトルネックを特定することで、最適な人員配置や業務改善に活用することが可能です。

RFID・カメラ・BLE...最適な測位手段の選定が複雑

それでは、ヒトやモノの稼働情報はどのように計測・取得すればよいのでしょうか。

工場や物流などの現場での稼働管理には、RFID、カメラ、位置情報など、複数の測位手段が存在します。 選定にあたっては、コストだけでなく、設置や運用のしやすさ、許容できる精度、データ連携のしやすさといった要件も検討が必要です。さらに、測位対象が人なのかモノなのか、屋内外の環境や作業エリアの広さ、スマートフォンやセンサー端末の有無など、用途に応じて最適な手段を選定する必要があります。

PoCを行う際も、それぞれの特性や基本的な仕組みを理解しておかないと、例えば「必要以上に高精度なシステムを導入してしまった」「現場環境に適さないカメラを採用してしまった」といった、無駄なコストや工数が発生しかねません。

事例で学ぶ位置情報による稼働管理の成功パターンとは？

本セミナーでは、革新的な位置情報活用プラットフォーム『iField』を提供するマルティスープが、製造業・建設業・物流業などの現場効率化に向けたRFID・カメラ・位置情報の見える化の手段の特徴やメリットを比較し、実際の導入シナリオを通して、精度・コスト・運用性の観点から最適な選定ポイントと活用パターン を詳しく解説します。

どの手法がどの環境・用途に最適なのか、どのように組み合わせれば効率的な稼働管理ができるのか、現場の課題解決に直結する最適な解決策をご紹介します。

こんな人におすすめ

• 製造・物流・建設などの現場で、人員不足や作業効率化に課題を感じている方
• 現場の稼働状況を客観的なデータで把握・分析したいと考えている方
• RFID・カメラ・BLEなど複数の測位手段を比較し、最適な導入方法を知りたい方
• PoCを検討しており、精度・コスト・運用性のバランスを理解したい方
• DXや現場カイゼンを推進する企画・技術・管理部門の担当者

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・カメラ・位置情報】稼働管理の見える化×自動化の最適手段とは

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）

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文書の電子化が進む一方、”原本性・真正性の不備”が企業リスクになる

製造業では、業務効率化やテレワークの拡大により、紙文書から電子文書への移行が加速しています。しかし、技術文書や試験記録、設計図面といった重要文書において、「誰が・いつ作成し、その後改ざんがないこと」を証明するためには、ファイルサーバーや文書管理システムだけでは不十分になることがあります。原本性・真正性が不明確なままでは、品質不正や知財トラブルを引き起こし、企業の信頼や競争力を損なうリスクが高まります。

品質・知財のトラブルは”証拠力の不足”から始まる

品質検査記録や設計ファイルの不正・改ざんが疑われたときや先使用権の係争時など、企業が自らの正当性を主張するには、文書レベルで「誰が・いつ作成し、その後改ざんがないこと」を示すことが必要不可欠です。ファイル保存先システムのログだけでは改ざんリスクを排除できず係争や訴訟において企業を守れない可能性があります。電子文書そのもので原本性や真正性を確保し、確実な証拠能力を付与することが急務です。

原本性・真正性を担保し、”証拠力ある電子文書”を実現する運用とは

本セミナーでは、品質不正や知財係争といった重大な経営リスクに備え、電子文書の原本性を確保し、文書の証拠力を担保する手法を解説します。「誰が・いつ作成し、その後改ざんがないこと」を電子署名や認定タイムスタンプによって第三者的に証明することで、文書に確かな証拠力を持たせる仕組みをわかりやすくご紹介します。

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　なぜファイルサーバーや電子管理システムへの保存だけではだめなのか？～未来の品質・知財係争リスクを予防する電子文書の運用～

10:45～11:00　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

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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止めない工場を目指す保全DXの必要性

近年、製造現場では「止めない工場」を実現するための保全DXが急務となっています。設備稼働データを収集・解析し、異常を早期に検知することでダウンタイムを防ぐ取り組みは、生産性向上とコスト削減の両立に不可欠です。

このような工場のIoT化やデータ活用の流れの中で、工場内外に分散する設備やセンサーからのセンサー情報や制御信号を遠隔で集約・収集できるリモートI/Oの活用も、予知保全や状態監視を支える基盤として重要性が高まっています。

屋外や過酷環境でも使える耐環境リモートI/Oの必要性

一方で、リモートI/Oの設置環境は必ずしも制御盤内や空調の整った工場内だけではありません。屋外の設備や、高温・低温、振動、強い電気ノイズなどの過酷な環境下でもデータを収集するニーズが増えています。

従来のリモートI/Oでは、こうした条件下での安定運用が難しく、設置場所の制約や追加の保護筐体などの対策が必要となっていました。広温度対応・ノイズ耐性を備えた耐環境リモートI/Oは、これらの課題を解消し、工場IoTや予知保全の対象範囲を屋外・遠隔設備まで広げることを可能にします。

待望のコンテック新ラインナップ全23種を一挙紹介

本セミナーでは、コンテックの耐環境リモートI/Oラインアップ「CONPROSYS® Robust I/Oシリーズ」全23製品をご紹介します。

「CONPROSYS® Robust I/Oシリーズ」は、-25～75℃の広温度範囲に対応し、モジュールと通信の両方の障害を監視するデュアルウォッチドッグ機能を搭載。ノイズ、スパイク、高電圧の静電気放電に強い堅牢設計のリモートI/Oで、屋外や工場の過酷な環境でも安定して使用できる高信頼性のデータ収集ソリューションです。Ethernetタイプ13種、RS-485タイプ10種を用意。アナログ入出力、デジタル入出力、カウンタ入力、測温抵抗体および熱電対入力による温度計測、リレー出力に対応。生産現場に必要なインターフェイスを取り揃えています。

こんな人におすすめ

・環境条件に対応するため、仕方なく長距離ケーブルを配線しており、設置や保守に手間がかかっている方 ・過酷環境下に設置するリモートI/Oで、追加の保護筐体や空調設備を減らしてコスト・工数を削減したい方 ・既にコンテック製品を活用しており、耐環境リモートI/Oも導入・拡張したい方 ・屋外や過酷環境にある設備のデータを、安定的かつ効率的に収集したい生産技術担当者

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 【待望のコンテック新ラインナップ】屋外や過酷環境でも設置できる「耐環境リモートI/O」のすすめ

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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製品の微細化・高精度化が進む中で、検査設定が歩留まりを左右する時代へ

市場ニーズの高度化に伴い、電子部品やフィルム製品などの微細化・高精度化が加速しています。これにより、外観検査装置には、目視では判別困難なレベルのキズ・汚れ・異物・内部欠陥まで検出できる高い精度が求められています。 しかし、こうした高精度検査を実現しようとすると、検出感度を高める必要があり、結果として「歩留まりが悪化する」「どこまで検出すべきか判断が難しい」といった課題が生じます。

属人化・感覚頼りの『パラメータ設定』が品質の安定性を阻む

検査装置のパラメータ設定は、いまだに作業者の経験や感覚に頼る場面が多く、数十項目に及ぶ設定を試行錯誤で調整するのが一般的です。調整に時間がかかるだけでなく、「本当に最適か分からない」「社内や顧客に説明・保証できない」といった不安もつきまといます。

さらに、ロットごとの品質ばらつき、新たな不良モードの出現、装置の経年変化などにより、設定の見直しが頻繁に必要となります。その結果、「急に不良率が上がって慌てる」「どこを直せば良いのか分からない」といった状況に陥り、検査の安定性が損なわれるケースも少なくありません。

感覚に頼らない検査設定の自動最適化で、誰でも安定した検査を実現

本ウェビナーでは、画像処理検査ソリューション『URCP』を活用し、属人化しがちな検査装置のパラメータ設定を自動で最適化する方法をご紹介します。

『URCP』は、検査ソフト・光学機器・条件選定から、装置の設計・組立・納品までをワンストップで提供。電子部品・フィルム・不織布など多様な製品に対応し、微細な欠陥や異物、内部欠陥まで高精度かつ再現性高く検出可能です。特に注目すべきは、独自の自動最適化手法により、検査パラメータ設定を感覚や経験に頼らず自動化できる点です。これにより、誰でも安定した検査結果を得られ、品質保証や社内説明もスムーズになります。

宇部情報システムは、UBE株式会社の情報システム部門から設立された背景を持ち、製造業向けのシステム構築・運用に長年の実績があります。外観検査においても、サンプル評価から装置納品まで一貫してサポートし、検査自動化の実現を支援しています。

こんな方におすすめ

・検査パラメータの調整に時間と労力がかかっている方 ・検査設定の属人化を解消したいと考えている方 ・品質ばらつきや不良モードの変化に柔軟に対応したい方 ・検査装置の導入・運用工数を削減したい方 ・社内やエンドユーザーへの検査設定の説明に課題を感じている方

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　（電子部品・フィルム・不織布など）検査パラメーター最適化の自動化技術と導入効果

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。