本セミナーはWebセミナーです

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本セミナーの講演部分は録画配信形式です。

質疑応答はリアルタイムで、皆様からのご質問にお答えいたします。

VUCA時代の製造業、開発プロセスの全体最適が求められる

製造業を取り巻く環境は、急速な技術革新や市場の変化により、ますます不確実性が高まっています。その結果、製品ライフサイクルが短縮し、市場投入のスピードが求められるようになりました。

このような状況下において、製造業が目指すべきデジタルツインとは、現場作業のデジタル化やライン生産の最適化といった工場内の局所的な取り組みにとどまるものではなく、設計データや生産設備、リアルタイムなセンサーデータなどの現場データを統合し、品質傾向の分析、需要変動への迅速な対応や設計へのフィードバックなど、企業の生産活動全体のプロセスを最適化することが不可欠です。

設計から生産までのプロセス最適化を実現する NVIDIA Omniverse™

NVIDIA Omniverse™ は、NVIDIA社が開発した、設計から生産までのプロセス全体を最適化するためのコラボレーションとリアルタイム3Dシミュレーションを実現する革新的なプラットフォームです。3D CADやプロセスシミュレーション、IoT センサーデータやレーザースキャナーで取得した点群データなど、様々なデータがOpenUSDという共通フォーマットを介して連携され、プラットフォーム上で統合シミュレーション（コラボレーション）が行えます。

これにより、設計データや現場の不具合データといった、個別に分散して管理・活用されていたデータがシームレスに統合され、リモートでの共同作業や柔軟なカスタマイズも促進されます。さらに、AI や高度なシミュレーションモデルの統合により、リアルタイムのデータ解析や製造プロセスの予測精度向上が実現し、業務効率の向上や生産プロセスの全体最適が可能になります。

Omniverse™導入の課題とカスタマイズの必要性

しかしながら、Omniverse™は、導入すればすぐに現場適用が可能な既成のソリューションではありません。多彩な開発ツールを用いて柔軟にカスタマイズできる、モジュール型の開発プラットフォームです。各企業のニーズや既存システムに合わせた最適な統合・拡張が求められ、導入後も継続的な開発や調整が必要となります。

このため、現場の設備データや製品の不具合データをOmniverse™に統合するといった場合、各企業のシステム環境に合わせた独自のデータ変換や連携ロジックの開発が必要となり、専門的な知識と柔軟なカスタマイズが求められます。

例えば、「現場で発生した不具合」を設計部門や生産技術部へ可視化された詳細情報と共にフィードバックしようとしても、各システムとの連携に必要な独自コネクターの開発やカスタマイズが障壁となり、PoC（概念実証）が思うように進まないことが少なくありません。

Omniverse™をPoCどまりにせず実用システム設計へと進めるには、まず「何をやりたいか」「どのデータを連携するか」を明確にし、具体的かつ実現可能な目標を設定することが不可欠です。そのうえで、システム全体の整合性を考慮しながら、段階的な導入計画と開発プロセスを策定することが重要です。

Omniverse™導入・開発・運用の課題を解決するために

本セミナーでは、近年製造業において注目されるOmniverse™を実運用へと展開するためのポイントについて、具体的な事例を交えながら解説します。

テクノプロ・デザイン社は、長年にわたり製造業における豊富な経験とドメイン知識を基に、業界最大級の技術サービスを提供しています。Omniverse™においても、カウンシルパートナーとして産業用メタバースやコネクターの開発など豊富な開発知見・実績を有しています。開発範囲や工程を限定せず、お客様のニーズに合わせてコンサルティングから必要最小限の開発提案、また開発後の伴走型の開発支援まで、ワンストップで提供しております。

Omniverse™を検討しているが、システム連携やコネクターの開発に課題がある方、導入後の活用の幅を広げたいが運用面に困っている方、Omniverse™を活用したプロジェクトを推進しており、様々な異種システムの連携などで開発支援を必要としているベンダー方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）

11:05～11:40　【デジタルツインで設計と製造をつなぐ】PoCどまりにさせないOmniverse™活用法

11:40～12:00　質疑応答

主催・共催

株式会社テクノプロ（プライバシーポリシー）

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社（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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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

近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。

PID制御の課題とさらなる改善の余地

こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。特にPID制御はシンプルな構造でありながらリアルタイムで誤差を補正できるため、多くの分野で広く採用されています。

しかし、製造現場では機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、予測が困難な外的要因の影響を受けます。このような不確実な環境下で最適なパフォーマンスを発揮するためには、従来のPID制御方式では対応が難しくなります。さらに、より高度な制御手法を導入する場合、複雑なパラメータ設定や細かなチューニングが必要となり、現場での実用的な運用が困難です。

スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術が求められています。

独自のモデル予測制御×機械学習アルゴリズムで、劇的なエネルギーコスト削減を実現

本セミナーでは、従来のPID制御では実現が難しかった高度な制御を、特別な専門知識がなくても現場で運用できる革新的な制御アルゴリズム「Smart MPC」について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

「Smart MPC」の「MPC」は「モデル予測制御（Model Predictive Control）」の略称です。このアルゴリズムは、制御対象の未来の状態を予測し、それに基づいて最適な制御を行うことで、高度な予測・最適化を実現します。しかし、従来のMPCは、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、特に工場の現場での導入には大きなハードルがありました。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により、特別な知識や調整が不要で、過去のデータを学習させるだけで高精度な制御が実現できるよう設計されています。

これにより、例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化を先読みして冷房を最適化したり、室内の人の増減を予測して空調を事前に調整することが可能になります。その結果、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減を実現できます。

こんな人におすすめ

• 工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者の方
• 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、工場の生産性向上とコスト削減を実現したい方

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　【PID制御では難しい】工場のエネルギー効率や品質の安定を劇的に改善する「最先端制御技術」とは

10:45～11:00　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。

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計測機器やフォークリフトなど共有機器が見つからない

現場で使用される計測機器や台車などの共有資産の管理は、多くの企業にとって大きな課題となっています。

台帳や貸出マニュアルといった運用ルールがあるにもかかわらず、管理体制が形骸化し、「必要な機器がすぐに見つからない」「貸出記録と実際の所在が合わない」など、業務効率の低下を招いているケースが後を絶ちません。

特に、広範囲にわたる作業エリアや複数の拠点を持つ企業では、機器の所在を正確に把握することが難しく、探す時間が業務の生産性を大きく低下させています。最悪なケースでは、所在が不明になり、利用状況が正確に把握できないまま、不要な追加購入が発生してしまう事態に陥っています。

RFIDの問題点、リアルタイム位置追跡技術が求められる

資産管理の効率化といえば、まずRFIDを思い浮かべる企業も多いでしょう。

しかしながら、RFIDは無線周波数を使った非接触自動認識技術であり、商品の入出庫管理や棚卸といった、タグの有無や数量を把握する用途には非常に適しています。しかし、RFIDはあくまでリーダーで読取りを行うことによる「存在の検知」を目的として設計されているため、リアルタイムな位置情報の取得や追跡といった目的には向いていません。

このため、機器に低コストで手軽に取り付けることができ、屋内外の広いエリアでリアルタイムに位置を追跡できるソリューションが求められています。

IoTによる位置情報のリアルタイム可視化で効率的な資産管理を実現

本セミナーでは、マルティスープが提供する革新的な現場情報集約・分析プラットフォーム『iField』を活用し、資産管理における課題解決策をご紹介します。

『iField』は、位置情報を中心に、屋内外の現場状況や動く人・モノを一元管理し、効率的な分析を実現するクラウドベースの位置情報活用プラットフォームです。地図や図面上で直感的に状況を把握できるほか、データをグラフやヒートマップとして可視化する機能も備えています。さらに「作業指示」や「チェックイン」、「報告書」、「設備情報管理」といった各種アプリケーション機能により、現場の改善を総合的にサポートします。

これにより、自社資産の位置情報の確認や利用記録の自動化だけでなく、「どこにどのくらい滞留しているのか」「どんな動線をたどっているのか」といった利用状況の見える化により、コスト削減や生産性向上といった業務改善も実現できます。

こんな人におすすめ

・計測機器や台車などの共有資産や設備の管理を効率化したい方 ・RFID以外の資産管理ソリューションを探している企業担当者 ・屋内外の自社資産やヒトの位置情報を活用し、現場の改善活動を進めたい方

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　【RFIDとは違う選択肢】工場・倉庫の計測機器や台車など共有資産をすぐに見つける方法 ～なぜ行方不明に？ 台帳管理×IoTによる位置情報の可視化で資産管理を効率化する～

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）

※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。

本セミナーは 2025年2月26日(水)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。

深刻な人手不足により進む工場のスマート化

製造業界では慢性的な人手不足が深刻な課題となっています。 労働人口の減少に加え、ベテラン技術者の引退が進むことが予想される中、持続可能な生産体制を構築するためには、IoTやAIなどの先端技術を活用した効率的かつ高度な保全業務とデータ管理の実現が急務となっています。

工場内設備のセンサー増加による管理の複雑化

しかしながら、このような現場でのデータ活用が進むにつれて、工場内の設備や装置、製造ライン、さらには周辺環境にまでセンサーが広範囲に設置されるようになっています。これに伴い、例えば一つの設備に複数の測定ポイント（温度、圧力、振動など）が設置されているケースや、同じ種類のセンサーが異なる場所に複数配置されているケースなど、センサーの種類や設置場所が増加することで、その管理が一層複雑化しています。

その結果、異常アラートが発生した際、遠隔から現場の作業員への指示が正確に伝わらず、異常箇所の特定や対応に時間がかかってしまったり、場合によっては伝達ミスによる誤った対応が発生するリスクもあるのではないでしょうか。

現場の高精度3D撮影とセンサー配置データをクラウド統合する方法

本セミナーでは、革新的な工場デジタルツインソリューション「ZeugMa（ジーグマ）」を活用し、工場内で増加し続けるセンサー配置を効率的に管理する方法について、実際の導入事例を交えながら詳しく解説します。

「ZeugMa（ジーグマ）」は、高精度3D撮影技術を活用し、工場空間を正確に再現するクラウド型デジタルツインソリューションです。仮想空間にセンサー位置やリアルタイムIoTデータを統合することで、遠隔から直感的に設備やセンサーの状態を把握でき、効率的な保全業務を実現します。また、仮想空間モデルは撮影データを基に構築されるため、ライン変更や装置更新時には該当箇所の再撮影だけで迅速かつ正確にモデルを更新できます。

こんな人におすすめ

工場内のセンサー増加に伴い、センサー配置を含めた効率的な管理方法を検討している方 工場のデジタルツインに興味はあるが、3Dデータの作成や更新に関する課題を解決したい方 保全業務の効率化やデータ活用を進めるために、最新情報を収集したい方

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　【再放送】【工場IoT】複雑化する設備や装置のセンサー配置を一目で把握する方法

12:45～13:00　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

NSW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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変種変量生産に伴う手動操作の増加

近年、製造業界は環境問題への対応やサプライチェーンの多様化を背景に、多品種少量生産や変種変量生産へのシフトが加速しています。化学や石油精製、食品加工などの連続運転プラントにおいても、既存の自動化技術（PID制御やモデル予測制御）では対応しきれない複雑なプロセス制御が必要になり、手動操作を行わなければならない場面が増えています。 特に、長い遅れ時間や閉ループの影響で、数時間先の状態を様々なプラントデータを参考に予測しながら手動で運転を行う必要がある箇所では、変量生産により、様々な条件下での運転を余儀なくされ、時としてオーバーアクションや操作遅れによる、エネルギーコスト、原材料コストの低減化が課題となっています。

手動操作の課題と対策

しかしながら、国内の労働人口は年々減少しており、こうした高度な技能の継承はますます難しくなっています。 プラントの手動操作は、製品品質の維持や生産効率の最大化を目的に、化学反応や物理的変化を伴う連続的なプロセスを管理するものです。このため、温度・圧力・濃度といった多様な変数をリアルタイムで監視し、外乱による影響を低減化するため、プロセスの状態を確認しながら、材料投入や流量の調整などを行い、運転条件を適切に制御しなければなりません。 こうした作業は長年の経験やカンに依存する部分が大きく、ノウハウの明文化が難しいため、作業員の育成や技術継承に多くの時間と労力がかかります。さらに、変種変量生産へのシフトに伴い手動操作が増加し、日常業務が拡大したことで、技術者育成に割ける工数が限られつつあるのも実情です。 深刻な人手不足により、熟練技能者が不足し、一部の作業者に過剰な負担が集中することで、夜間作業や突発的な対応など、計画外の稼働を余儀なくされることも少なくありません。

プラント自動運転ソリューションの実現方法

本セミナーでは、連続運転プラント制御における熟練技能者の手動操作を高い精度に代行させる「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」の具体的な活用方法について詳しく解説します。 「AI Autopilot System / AI Soft Sensor」は、NTTコミュニケーションズの最先端AI技術を活用し、人の技能を模倣するAIが自動化を行う、日本発のプラント自動運転ソリューションです。このシステムは、熟練運転員の操作履歴や参考にしているデータを活用して、AIモデルを作成し、そのAIモデルが、材料投入や流量調整などの操作を代行します。これにより、従来自動化が困難だった複雑なプロセス制御の自動化を実現します。 化学プラント、石油精製、食品加工などのプラント事業に関わる方で、手動操作の自動化、自動化によるコスト削減を目指す方向けのセミナーとなります。

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　既存のプラント制御技術（PIDやモデル予測制御）では自動化できない箇所をどうAIで制御させるのか？ ～国内初！！人の操作を学んだAIが自動運転を行うAI Autopilot System～

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTTコミュニケーションズ株式会社（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）

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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

近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。

PID制御の課題とさらなる改善の余地

こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。特にPID制御はシンプルな構造でありながらリアルタイムで誤差を補正できるため、多くの分野で広く採用されています。

しかし、製造現場では機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、予測が困難な外的要因の影響を受けます。このような不確実な環境下で最適なパフォーマンスを発揮するためには、従来のPID制御方式では対応が難しくなります。さらに、より高度な制御手法を導入する場合、複雑なパラメータ設定や細かなチューニングが必要となり、現場での実用的な運用が困難です。

スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術が求められています。

独自のモデル予測制御×機械学習アルゴリズムで、劇的なエネルギーコスト削減を実現

本セミナーでは、従来のPID制御では実現が難しかった高度な制御を、特別な専門知識がなくても現場で運用できる革新的な制御アルゴリズム「Smart MPC」について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

「Smart MPC」の「MPC」は「モデル予測制御（Model Predictive Control）」の略称です。このアルゴリズムは、制御対象の未来の状態を予測し、それに基づいて最適な制御を行うことで、高度な予測・最適化を実現します。しかし、従来のMPCは、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、特に工場の現場での導入には大きなハードルがありました。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により、特別な知識や調整が不要で、過去のデータを学習させるだけで高精度な制御が実現できるよう設計されています。

これにより、例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化を先読みして冷房を最適化したり、室内の人の増減を予測して空調を事前に調整することが可能になります。その結果、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減を実現できます。

こんな人におすすめ

• 工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者の方
• 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、工場の生産性向上とコスト削減を実現したい方

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　【PID制御では難しい】工場のエネルギー効率や品質の安定を劇的に改善する「最先端制御技術」とは

10:45～11:00　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）

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こんな方におすすめ

■完全自動化を進めているが、期待通りの成果が出せずに課題を感じている方 ■AIとロボット技術の最新動向や、実際の外観検査での活用例を通じて、実用的なノウハウを得たい方 ■現場での自動化の実現に向け、より効果的な運用方法を模索している方

進むAIの活用、自動化のニーズが拡大している

近年、製造業をはじめとするさまざまな業界では、少子高齢化による労働力の減少や製品ライフサイクルの短縮が影響し、生産性向上やコスト削減が大切なテーマとなっています。こうした状況を受け、AI技術やデジタルトランスフォーメーション、さらにはロボット技術を取り入れた自動化への期待が、ますます高まっています。

完全自動化を目指す現場の課題

しかしながら、多くの現場では「完全自動化」を目指す傾向にあります。確かに、完全自動化は理想的な目標であり、大幅な省人化や効率化といったメリットをもたらします。しかし、すべての現場で完璧な自動化が実現できるわけではありません。

たとえば、AIの精度が十分に向上せず、リリース後も完全に人手を排除できないため、結果として十分な費用対効果を発揮できないといったこともあるのではないでしょうか。

「ちょうどよい自動化」を実現するロボットの遠隔操作クラウドサービス

ロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」は、「100%の自動化」か、自動化が難しいが故の「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。

＜Remolink ３つのポイント＞

半自動化でOK ロボットが得意とする繰り返し作業や重労働はロボットに任せ、認識や判断が難しい部分は人がリモート操作することで、最適なバランスを実現します。

リモート業務全体を支えるサービス 単なるロボットの遠隔操作に留まらず、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クラウドサービスとして機能します。

リモートワーカーの提供 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「ロボット遠隔操作業務のアウトソーシングサービス」も提供し、人件費の固定費を変動費へと転換する仕組みを実現します。

「Remolink」と「TDSE Eye」で実現する、実践的な半自動化運用と成功のポイント

本セミナーでは、この「Remolink」を活用し、実際の現場で人とロボットがどのように協力し合い、どの部分を自動化し、どの部分をリモート操作で補完するのか、そしてそれによって得られるメリットについて詳しく解説します。

さらに、実際の活用事例として、TDSE株式会社が提供する外観検査AIソリューション「TDSE Eye」を用いた実践的な作業フローや、導入成功のポイントについても詳しくご紹介します。

少量の正常画像データを活用した、良品学習型外観検査AIソリューション『TDSE Eye』

「TDSE Eye」は、教師なし学習AIを活用し、少量の正常画像データから高精度な異常検知モデルを構築できる外観検査ソリューションです。正常データのみを利用するため、製品のばらつきや多様な異常パターンにも柔軟に対応できます。さらに、検査対象が変更された場合でも、シンプルなWebインターフェースを通じて簡単にAIモデルの作成が行え、現場でのスムーズな運用が可能です。

TDSE株式会社は、創業以来、DXコンサルティング、データ分析、DX人材の育成などを通じ、企業のAI活用を幅広く支援してきました。外観検査AIにとどまらず、AIを活用した不良原因の分析や、不良品を発生させる要因となる前工程の設備故障予知など、多様なソリューションを提供しています。

プログラム

10:45～11:00　受付 11:00～11:05　オープニング（マジセミ） 11:05～11:15　「ちょうどよい自動化」を実現するクラウドサービス「Remolink（リモリンク）」(リモートロボティクス) 11:15～11:40　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） 11:40～11:50　人とAIの”いいとこ取り”運用を、外観検査の活用例とともに解説 11:50～12:00　質疑応答

主催・共催

TDSE株式会社（プライバシーポリシー）

リモートロボティクス株式会社（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）

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画像認識AIによる工場監視の高度化とその利点

近年、工場のIoT化が急速に進む中、労働力不足やコスト削減のニーズに応える手段として、画像認識AIを活用した監視技術が注目を集めています。

この技術は、従来の物理センサーではカバーしきれなかった広範囲の監視を可能にし、照明条件や設置環境の変動にも柔軟に対応できるという特長があります。

PoCから本格導入へ進めない理由とは？ 画像認識AI導入の課題

一方で、多くの企業が既成のパッケージソフト試用を試みるものの、IoTと連携したシステムとして本格導入する際、以下のようなハードルに直面しています。

・ PoCでは問題なく動作しても、実稼働時の環境条件で課題が予想され、導入判断が難しい。 ・ データ追加やモデル再学習、システム更新の手間が大きく、運用負担が増大。 ・ IoTデバイスとの連携や遠隔監視の実現において、システム統合の複雑さが増す。 ・ 社内にAI設計・運用の専門技術者が不足し、継続的な運用が困難。 ・ 専門ベンダーの人月単価が高く、予算超過で導入が進まない。

これらの課題を解決しない限り、多くの企業がPoCの段階で止まり、AIの本格的な活用に踏み切れないのが現状です。

AIをより身近にする、実績豊富な画像認識技術でスムーズなAI導入を実現

Sohwa & Sophia Technologies（以下SST）社は、AI技術パートナーのDSR社（ブランド名：Noema）と提携しました。SSTの組み込み技術とシステム統合の強み、そしてDSRのAIアプリ開発技術を融合することで、サーバーからエッジ、組み込みシステムまで対応可能な、パッケージソフトでは実現できない柔軟かつ伴走型のサポートを提供するAI導入ソリューションを実現します。

本セミナーでは、SST社のAI搭載組込み開発における開発サポート、DSR社の汎用AIであるNoemaAIの特長及び実績をご紹介予定です。

こんな方におすすめ

・AIを活用したシステム開発を考えているが、導入のハードルが高く、実運用に課題を感じている方 ・既成のパッケージソフト試用を試みるものの、期待する検知精度が得られず、本格導入を見送った方 ・アルゴリズムは開発できたが、エッジや組み込み、システム連携の課題で運用に踏み切れない方

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　【AIをより身近に】実績豊富な画像認識技術で多様なAI活用を実現 ～炎や煙・タンク液レベル・メーター監視など、クラウドからエッジまで一貫導入できるAIソリューション～

15:45～16:00　質疑応答

主催・共催

株式会社 Sohwa & Sophia Technologies（プライバシーポリシー）

DSRアジア株式会社（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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スマートファクトリー化を支えるローカル5Gへの期待

近年、製造業界では労働人口の減少や多品種少量生産への移行などの課題に対応するため、ロボティクス技術を活用した自動搬送システムの導入が進み、遠隔ロボット制御や設備の状態監視・予兆保全による効率化が加速しています。

こうした技術を活用するために、広範囲をカバーし、低遅延かつ安定した通信を提供できるローカル5Gの期待が高まっています。

ローカル5G黎明期におけるPoCで見えた課題と現実

しかしながら、ローカル5GのPoCを実施したものの本格導入に至らなかったケースや、そもそもPoCを開始できていないケースが出てきています。

当初、ローカル5Gは「高速大容量通信」「超低遅延通信」「多数同時接続」の3つがメリットとして掲げられていましたが、実際の現場では高速大容量通信が必要とされるシーンが少なかったり、初期にリリースされた機器では低遅延通信や多数同時接続機能が搭載されていなかったりといった実状がありました。

このため、PoCを経て、「ローカル5Gで期待していた効果が得られない」と判断し、導入を見送った企業も少なくありません。

しかし、これらの企業も「Wi-Fiで問題ない」と判断したわけではありません。Wi-FiはAP1台当たりのカバーエリアが小さいため、AP切り替え時の通信断の発生や、多数のデバイスが存在する環境や不特定多数の人が出入りする環境における電波干渉による通信の安定性などが課題となります。Wi-Fiに代わる産業用ネットワークとして、改めてローカル5Gに期待する声が出てきています。

このような新しい技術の導入にあたっては、最新の技術動向と導入事例を確認しつつ、自社の業務環境や運用要件を踏まえて、最適なネットワークの構成と運用のポイントを学ぶことが重要になります。

ローカル5Gの可能性を最大限に発揮する新たな注目ポイントとは

本セミナーでは、ローカル5Gの「低遅延」「多数同時接続」といった従来から期待されている特性のほか、新たに注目されている「免許制に基づく安定通信」「5Gポジショニング」「RedCap」などの機能についても触れ、主に工場などにおける産業ネットワークの最適化について解説します。既にプライベート5Gの導入が進められている海外の製造業でのユースケースをもとに、具体的な活用シーンや導入による効果をご紹介します。技術的な特徴にとどまらず、これらを製造業の現場で導入すると具体的にどのようなメリットが得られるのかについても詳しく解説します。

CTCが提供するローカル5Gソリューション

CTCは、培ってきた技術力と実績を活かし、業界動向やお客様のニーズを素早くとらえ、最適な技術を用いた解決策を提案してきました。ローカル5Gについても、導入により目指す世界観をお客様と合わせたうえで、導入コスト・機能面・パフォーマンスのバランスを考慮した、高効率で安定したネットワーク環境の構築を支援しています。

ローカル5Gの導入を検討中の企業担当者様、PoCで課題を感じている方、最新技術動向を知りたい方、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）

14:05～14:50　ローカル5G、いよいよ普及期へ。最新技術動向に見る利活用の最適解

14:50～15:00　質疑応答

主催

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（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。