本セミナーはWebセミナーです

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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。

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「鍵」の管理を廉価でオートに

・巡回保安作業の短時間（合理）化 ・鍵の貸し借りにまつわる日常業務の煩雑さの解消 ・鍵の紛失による鍵の総入れ替えや鍵を貸し出す人のコスト ・鍵を借りに行く人の労働時間のコスト ・危険物や劇物の不正持ち出しの管理方法 上記のための施策は多くありますが、自動的に解消解決するための方法があります。

鍵の紛失や複製リスク、重大事故の回避

鍵に関しての課題…リスクは大別すると以下になります。 1）管理などに関わるコスト 2）紛失や悪意を持ったコピーによる財産的な危険性 3）重大過失になりかねない管理責任

低コストで「鍵に関する問題」を解決した「スマート南京錠」システム

本セミナーでは、既に導入した鉄道会社（JR九州）、電力会社（九州電力）ゼネコン（鹿島建設）、大規模工場（日本製鉄、豊田合成）の事例から運用方法をご紹介します。

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　鍵の「受渡し」「コピー防止」「管理台帳廃止」「劇毒物管理」…　工場の倉庫、建設現場、JRや電力会社の鍵の管理コストを削減する「スマート南京錠」について解説

11:45～12:00　質疑応答

主催

KEYes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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自社製品の付加価値向上のため、増えるマイコンへのAI適用

近年のAI技術の発展は目覚ましく、その話題を目にしない日はありません。

製造業の設計開発現場でも、故障予知、エネルギー効率の最適化、音声認識など、自社製品の付加価値やユーザーエクスペリエンスを向上させるため、マイコンへのAI導入ニーズが高まっています。

マイコンにおけるAI実装、製品のばらつき対応の課題

しかしながら、マイコンへAIモデルを適用するには、さまざまな課題が伴います。

そもそも、マイコンには処理能力やメモリ容量、消費電力など、ハードウェアの制約があり、軽量化や最適化といった工夫が必要です。

しかし、課題はそれだけではありません。適切なAIモデルが構築されたとしても、量産の準備段階では、製品の個体差や使用環境の違いによるばらつきへの対処も必要になります。PoCや事前のシミュレーションで正常に動作していたとしても、実機検証で精度が低下し、予測精度の低下や誤検知が発生してしまうこともあるのではないでしょうか。

これらの問題を追加学習やパラメーターのチューニングで解決したとしても、製品のバリエーションや仕様変更のたびにAIモデルの再調整が必要になり、結果として複数のAIモデルを管理・運用しなければならないといった状況が生じてしまいます。

このようなAIモデルの増殖という問題に対しては、AIモデルをファインチューニングするモデルドリブンでのバリエーション対応では解決が困難です。

個体差や仕様違いによるAIモデル増殖を回避するテクニックを紹介

オージス総研は、AIモデルと組み込みソフトの両方に精通した技術者が在籍しており、マイコン上でのAI活用に向けた多彩なサービスを展開しています。

本セミナーでは、マイコン上のAIモデルの量産適用時に直面する自社製品の個体差や使用環境、仕様バリエーションによる管理対象AIモデルの増加の問題に焦点を当て、入力データの前処理での工夫や局所解を回避する学習手法など、モデルドリブンではなくデータドリブンでAIモデルの増殖を抑えるテクニックを紹介します。

マイコンへのAI適用を検討している制御設計エンジニアの方で、量産時の個体差、環境のばらつき、製品のバリエーションへの対応に課題を感じている方、などに特におすすめです。

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　【エッジAI開発】個体差や仕様違いによるAIモデル増殖を回避する１つの手法

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社オージス総研（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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受託加工業の競争激化、自社技術を活かした顧客獲得が重要となる

近年の製造業は、グローバル競争の激化、消費者ニーズの多様化、そしてサプライチェーンの複雑化といった大きな変化にさらされています。このような状況下で、金属加工や樹脂成形などの受託加工業も、メーカーからのコスト削減や短納期対応といった厳しい要求に直面し、適切な利益の確保が難しい状態が続いています。

さらに、デジタル技術の発展に伴い、従来の取引先紹介や展示会からオンライン検索などのデジタルプラットフォームへのシフトが進む中、自社技術を活かし、質の高い新規顧客を獲得するための効果的なWebマーケティング手法が求められています。

Webマーケティングの課題、技術面の訴求だけでは期待した効果は得られない

しかしながら、多くの受託加工業ではWebマーケティングを効果的に活用できていません

まず、受託加工業が提供する技術は、職人のスキルや独自の製造手法に依存することが多く、定量的な評価が難しいといった特徴があります。特に独自技術であればあるほど、競合との共通指標がなく、その優位性がさらに伝わりにくい状況に陥ってしまいます。

そのため、自社のWebやデジタルコンテンツを工夫して、自社の技術を丁寧に訴求したとしても、アクセス数や問い合わせが思うように増えず、期待した効果が得られないことがあるのではないでしょうか。

受託加工業が実践すべき効果的なWebマーケティングの手法とは

本セミナーでは、技術の差別化が難しい受託加工業を対象に、テクノポートが独自に開発した成果を上げるWebマーケティングの具体的な手法について、実際の適用事例を交えながら詳しく解説します。

テクノポートは「技術をマーケティングする」を掲げ、特に受託加工業を中心に1,000社以上の企業を支援してきた豊富な実績があります。今回はその豊富な実績から得た知見を活かし、従来の自社技術の訴求というアプローチに加えて、「技術」「提供機能」「市場」の3つの視点で自社の資源を整理し、市場反応を踏まえたキーワードの絞り込みによる効果的なSEO手法を取り入れ、市場での製品やサービスの認知度を向上させることで、新規顧客の獲得に貢献いたします。

受託加工業に携わる方で、Webマーケティングを始めたい方、アクセス数や問い合わせの増加に課題を抱える方、自社技術の認知度を広めたい方、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　【受託加工業の生き残り戦略】差別化が難しい受託加工業が実践すべきWebマーケティング手法を解説

13:45～14:00　質疑応答

主催

テクノポート株式会社（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） ※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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本セミナーは、2024年10月24日(木)開催セミナーの再放送(録画配信)です。

ご都合の良い日程でお申し込みください。 2024年10月24日(木)開催はこちらからお申込いただけます。

進む工場のスマート化、現場データの活用が進む

近年の製造業界では、グローバル化に伴う市場競争の激化や、地政学的リスク、さらにはAIやIoT技術の急速な進展といった大きな変化に直面しています。このため、生産や品質管理のプロセスの効率化や標準化のための工場のスマート化がこれまで以上に重要視されています。

そのためには、工場を超えた生産プロセスの最適化やデータに基づいた意思決定を行うため、ヒト、設備、品質などの現場データをリアルタイムで収集・活用する取り組みが不可欠です。

現場データの収集での課題、貴重なデータがシステムで分断されている

しかし、現場データの収集には依然として多くの課題が残っています。

多くの工場で自動化やデジタル化が進む一方で、製造ライン、品質管理、設備管理といった各部門で異なるシステムやツールが導入されており、情報が分断されるケースが多く見られます。例えば、作業員の稼働時間、中間の作業工程、進捗状況、計測機器のデータ、品質チェックシートが一元的に紐づいていないことが頻繁にあります。

生産プロセス全体のボトルネックを特定し、リソースの最適な活用状況を正確に把握するためには、これらのデータを統合し活用することが不可欠です。

ローコードを活用した現場主導の取り組みが重要

しかし、このような分断されたデータを連携するには、製造部、生産技術部、品質管理部、情報システム部などの組織の縦割り構造が障壁となることがあります。また、どのデータを取得し、どのデータが重要かを明確にするには、現場のニーズや運用方法を正確に把握しつつ、属人的な作業を減らしデータ化しやすいように標準化を進めていく必要があります。

したがって、このようなデータを連携・可視化するには、各部門を横断して業務を統括する製造現場が主導する必要があります。このため、工場のスマート化を実現するためには、プログラミングの知識が少なくても、製造現場が簡単にアプリケーションやシステムを開発できる、製造業に特化したローコードツールの活用が鍵となります。

ローコード×内製化で工場のデータ分断を克服する現場主導の工場改革とは

本セミナーでは、製造業に特化した強力なローコードプラットフォーム「TULIP」を通して、属人化された現場作業を標準化する方法、製造現場で分散されているデータを効率よく取得・活用するための手法について、具体的な事例を交えて詳しく解説します。

「TULIP」は、製造現場DXを促進するための、現場が独自にカスタマイズできるローコードアプリ開発とデータ収集・分析を可能にするクラウドプラットフォームです。その高い自由度により、従来のツールでは対応できなかったシステム化や製造現場のあらゆるIoT機器とのデータ連携、ERPや生産管理システムなどの上位システムとの連携まで多岐にわたる機能を実現します。これにより、現場が主導する取り組みを支援しつつ、最終的に組織全体を横断する改革を実現することができます。

製造業のDXを推進する部門や担当の方で、製造現場のデータ不連携やプロセス最適化に悩んでいる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　ローコード×内製化で工場のデータ分断を克服する現場主導の工場改革とは

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

株式会社T Project（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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少量多品種への移行で混流生産が拡大している

近年、自動車業界は、電動化の進展をはじめとする急速な市場変化、環境規制の強化、サプライチェーンの最適化、地政学的リスクなど厳しい事業環境にさらされています。このような不確実性の高い時代において、企業が競争力を維持し成長するためには、急速な市場変化や少量多品種生産に柔軟に対応することが求められます。

そのため、生産の中心拠点である工場において、多様な製品の需要変動に素早く対応できる混流生産の重要性が、これまで以上に高まっています。

複雑な生産プロセスにおけるライン立ち上げの課題

しかしながら混流生産のような複雑な生産プロセスでは、従来のシンプルな生産ラインとは異なり、立ち上げ時にさまざまな課題が発生します。

まず、多くの製造業では、製品開発データや試作検証データなどの重要な情報が依然として部門ごとに分断されており、設計変更などの最新情報がリアルタイムで共有されていないことがよくあります。その結果、生産準備や工程設計の段階で情報の不整合が発生し、手戻りや生産遅延の原因となります。

また、同じラインで多様な製品を製造するため、レイアウトが複雑化し、生産フローの最適化が難しくなります。さらに、ロボットや設備のプログラミングや設定調整も複雑化するため、量産前のパイロットランでの検証には多くの時間を要します。加えて、製品ごとに品質基準が異なる場合、品質管理プロセスも複雑になり、品質変動リスクへの対策が必要となります。

これらの課題を解決するには、設計データと品質データの一元管理を行い、BOP（Bill of Process）による工程の最適化と、BOE（Bill of Equipment）を活用した設備のモジュール化と標準化を進め、計画的な工程計画を実現することが重要です。さらに、デジタルツイン・デジタルスレッド技術を用いた生産シミュレーションによる事前検証を行うことで、現場でのラインのスムーズな立ち上げを可能にする体制を整えることが必要です。

混流生産時代における量産ラインの計画的立ち上げの実現方法とは

本セミナーでは、シーメンスが提供する自動車業界向けDigital Manufacturingソリューションを通じて、混流生産時代における量産ラインの効率的な立ち上げ方法について解説します。

シーメンスのソリューションは、統合管理プラットフォームのTeamcenter、品質管理を支援するTeamcenter Quality、工場の最適化を行うPlant Simulation、生産プロセスを効率化するProcess Simulation、製造実行システムを強化するOpcenter Executionなどで構成されています。これにより、設計データと品質情報の統合管理から、生産工程のBOP/BOEによる最適化、デジタルツイン・デジタルスレッド技術を活用したリアルタイムの生産ライン検証まで、包括的なデジタル環境を実現します。

今回はこれらのソリューションの中から、特にBOP/BOEの統合管理、デジタルツイン技術の活用、および複雑化する品質管理の効率的な運用に焦点を当て、複雑な混流生産プロセスにおける効率的なライン立ち上げと柔軟な対応を可能にする具体的な手法とベストプラクティスを紹介します。

自動車業界で生産プロセスの複雑化に対応するソリューションを検討している方や、効率的な生産準備と品質管理の強化に関心のある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）

11:05～11:30　第１部：混流生産時代における量産ラインの計画的な製造ライン立ち上げの実現方法とは

11:30～11:40　質疑応答

11:40～11:55　第2部：品質情報の効率的な活用

11:55～12:00　質疑応答

主催

シーメンス株式会社（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。

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。

本セミナーは、2024年10月30日(水)に再放送いたします

ご都合の良い日程でお申し込みください。 2024年10月30日(水)開催はこちらからお申込いただけます。

進む工場のスマート化、現場データの活用が進む

近年の製造業界では、グローバル化に伴う市場競争の激化や、地政学的リスク、さらにはAIやIoT技術の急速な進展といった大きな変化に直面しています。このため、生産や品質管理のプロセスの効率化や標準化のための工場のスマート化がこれまで以上に重要視されています。

そのためには、工場を超えた生産プロセスの最適化やデータに基づいた意思決定を行うため、ヒト、設備、品質などの現場データをリアルタイムで収集・活用する取り組みが不可欠です。

現場データの収集での課題、貴重なデータがシステムで分断されている

しかし、現場データの収集には依然として多くの課題が残っています。

多くの工場で自動化やデジタル化が進む一方で、製造ライン、品質管理、設備管理といった各部門で異なるシステムやツールが導入されており、情報が分断されるケースが多く見られます。例えば、作業員の稼働時間、中間の作業工程、進捗状況、計測機器のデータ、品質チェックシートが一元的に紐づいていないことが頻繁にあります。

生産プロセス全体のボトルネックを特定し、リソースの最適な活用状況を正確に把握するためには、これらのデータを統合し活用することが不可欠です。

ローコードを活用した現場主導の取り組みが重要

しかし、このような分断されたデータを連携するには、製造部、生産技術部、品質管理部、情報システム部などの組織の縦割り構造が障壁となることがあります。また、どのデータを取得し、どのデータが重要かを明確にするには、現場のニーズや運用方法を正確に把握しつつ、属人的な作業を減らしデータ化しやすいように標準化を進めていく必要があります。

したがって、このようなデータを連携・可視化するには、各部門を横断して業務を統括する製造現場が主導する必要があります。このため、工場のスマート化を実現するためには、プログラミングの知識が少なくても、製造現場が簡単にアプリケーションやシステムを開発できる、製造業に特化したローコードツールの活用が鍵となります。

ローコード×内製化で工場のデータ分断を克服する現場主導の工場改革とは

本セミナーでは、製造業に特化した強力なローコードプラットフォーム「TULIP」を通して、属人化された現場作業を標準化する方法、製造現場で分散されているデータを効率よく取得・活用するための手法について、具体的な事例を交えて詳しく解説します。

「TULIP」は、製造現場DXを促進するための、現場が独自にカスタマイズできるローコードアプリ開発とデータ収集・分析を可能にするクラウドプラットフォームです。その高い自由度により、従来のツールでは対応できなかったシステム化や製造現場のあらゆるIoT機器とのデータ連携、ERPや生産管理システムなどの上位システムとの連携まで多岐にわたる機能を実現します。これにより、現場が主導する取り組みを支援しつつ、最終的に組織全体を横断する改革を実現することができます。

製造業のDXを推進する部門や担当の方で、製造現場のデータ不連携やプロセス最適化に悩んでいる方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　ローコード×内製化で工場のデータ分断を克服する現場主導の工場改革とは

10:45～11:00　質疑応答

主催

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協力

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