本セミナーはWebセミナーです

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不確実性が増す事業環境、サプライチェーン全体の可視化と連携強化が必要

環境規制の強化やエネルギーコストの上昇、グローバル競争や地政学的リスクの高まりにより、製造業はかつてない不確実性に直面しています。 なかでも食品や化学をはじめとするプロセス製造業では、

・厳格化する環境規制と品質基準 ・エネルギーや原材料価格の変動 ・グレード多様化や少量多品種化への対応 ・安定供給とコスト抑制の両立 といった、複雑かつ高度な課題への対応が求められています。 このような変化の時代において、競争力を維持・強化するには、自社最適にとどまらず、サプライチェーン全体でリアルタイムに情報を共有し、QCD（品質・コスト・納期）マネジメントを高度化することが不可欠です。

全体最適化のボトルネックは、企業間取引領域にあり

多くの現場では、納品伝票や検査成績書が紙やPDFで届き、納期や発注内容の変更が電話やメールでやりとりされるなど、情報がバラバラに管理されています。そのため、サプライチェーン全体での情報の一元化や可視化が進まず、業務ごとに手作業や確認作業が増え、生産性やQCD管理の妨げとなっています。

また、受発注を始めとする企業間取引の業務領域と自社の基幹システム（ERP）との間でデータ連携が不十分で、現場にはそのギャップを埋める手間や負担が残り続けています。EDI導入などのデジタル化も、取引ごとの業務フローの違いやシステム・コストの壁から部分導入にとどまり、全体最適には至っていません。

サプライチェーン全体最適化の足かせとなっているのは、まさに企業間取引領域の“分断”です。

取引先共有プラットフォームで高度化するQCDマネジメント

本セミナーでは、上記のような課題感をお持ちのプロセス製造業を対象に、サプライチェーン標準化・最適化の第一歩となる「取引情報共有プラットフォーム」についてご紹介します。サプライチェーン全体最適化のボトルネックとなる企業間取引領域の業務プロセスと情報を標準化・清流化して基幹領域とつなげ、QCDマネジメントを高度化する仕組みを具体的に解説します。社内外の関係者が取引情報を共有し、より迅速かつ精度の高い意思決定ができる体制づくりを支援します。

このような方におすすめ

・サプライチェーン最適化 × QCD 向上を担う調達部門・SCM部門・販売部門の方 ・部分的なEDI運用から脱したいと考えているIT・DX部門の方 ・品質／証憑・規制対応・サステナビリティを管轄する管理系部門の方 ・データドリブン経営・原価／収益モデリングを担う企画・経営管理部門の方

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　【プロセス製造業向け】取引先連携で進めるサプライチェーン標準化の第一歩

12:45～13:00　質疑応答

主催

株式会社テクノスジャパン（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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AGVやロボット、画像処理システムなど進む「装置の知能化」

近年、センサー技術やAIの急速な進化により、AGV（無人搬送車）やAMR（自律走行ロボット）、協働ロボット、画像処理システムなどを中心とした“装置の知能化”が、製造現場や物流現場で加速しています。

これらの装置は、単なる動作の自動化にとどまらず、現場の状況をリアルタイムでセンシングし、自ら判断・制御を行うといった“自律的な動作”が求められるようになっています。その実現には、高速かつ高精度な制御技術に加え、多様なセンサーデータやシステム間の情報を柔軟に連携・処理できるソフトウェア基盤が不可欠です。

PLCでは制御応答や拡張性に限界がある、リアルタイムOSという選択肢

これまで制御系の中心を担ってきたPLCは、通信速度の向上や処理内容の複雑化により、リアルタイムな応答性、システムの拡張性、他システムとの柔軟な連携といった面で限界が見え始めています。

一方、Windowsベースのシステム構築は、GUIの操作性や開発効率の高さから依然として利便性が高く、多くの現場で採用されています。しかし、Windowsは汎用OSであり、タスクスケジューリングに非決定性があるため、制御周期をミリ秒単位で保証するようなリアルタイム性を求められる場面では制約が生じ、高精度な制御には不向きという課題があります。

このように、従来のPLCでは対応しきれず、Windows単体でもリアルタイム性が確保できないというジレンマを解消する手段として、リアルタイム性と汎用性を両立可能な「リアルタイムOS」や「リアルタイム拡張ソリューション」が、次世代の制御基盤として注目を集めています。

高精度モーション制御・同期制御を支える”リアルタイムOS”活用術

本セミナーでは、リアルタイム性能とWindowsの汎用性を両立できるリアルタイムOS「INtime」を活用した、リアルタイム制御環境の構築方法について、実際の事例を交えながら詳しく解説します。

「INtime」は、Windows上で動作するリアルタイムOSであり、同一ハードウェア上でWindowsとリアルタイム処理を並行して実行できるソリューションです。これにより、ユーザーインターフェースやデータ処理はWindows側で、高精度なモーション制御・同期制御など、ミリ秒単位の応答が求められる処理はINtime側で担うといった、柔軟かつ高効率なシステム構成が可能となります。

さらに今回は、長期サポートと高い安定性を備えた「Windows 11 IoT Enterprise LTSC 2024」や、コンテック製の産業用組み込みコンピュータについてもご紹介し、リアルタイム制御における実践的なアーキテクチャの選定ポイントをわかりやすくお伝えします。

こんな人におすすめ

リアルタイムOSは聞いたことがあるが、制御システムでの使い方や効果がイメージできていない方　 PLCでは複雑な制御や処理への対応に限界を感じている方 高精度なモーション制御・同期制御に携わるエンジニアの方 スマートファクトリーや装置の高度化を推進する開発責任者・企画担当の方

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　【進む装置の知能化】高精度モーション制御・同期制御を支える”リアルタイムOS”活用術

14:45～15:00　質疑応答

主催・共催

株式会社コンテック（プライバシーポリシー）

株式会社マイクロネット（プライバシーポリシー）

協賛

株式会社マイクロネット（プライバシーポリシー）

協力

株式会社マイクロネット（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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製造業に求められる「複数事業での収益構造の可視化」

近年の製造業では、グローバルサプライチェーンの混乱や地政学的リスクの影響により、原材料や燃料価格の高騰と不安定化が続いています。

特に日本の製造業は、系列取引や下請け構造に根ざした歴史的背景から、取引先との長期契約や多層的なサプライチェーン構造を色濃く残しているため、コスト上昇分を販売価格に転嫁が難しいケースが多く、内部業務効率化を高めなければ利益が確保できない状況にあります。

このような状況を受け、注目されているのが「ROIC（投下資本利益率）経営」です。ROICは、利益を事業に投入した資本で割って算出される指標で、事業ごとの収益性を明確に示すことができます。特に、1社で組立加工やプロセス製造など複数事業を展開する製造業では、各事業の収益構造を可視化し、事業別の原価構造の見える化に加え事業内の業務比較評価や資源配分、改善効果の把握による戦略的な意思決定に役立てることができます。

複数事業をまたぐ製造業経営の複雑性

しかしながら、組立加工やプロセス製造といった異なる事業形態を横断的に管理し、実際の収益構造を正確に可視化しようとする場合、基幹システムによる原価・在庫・品質・売価を正確に把握し管理することが重要となりますが、情報の取得・管理の複雑性は飛躍的に高まります。

複数事業の管理においては生産・管理体制やコスト管理といった各領域の手法や基準が大きく異なるだけでなく、それらが共通の枠組みで連携されていないことが、構造的なボトルネックとなっています。たとえば、在庫管理においてはプロセス製造では原材料や中間製品、組立加工では部品や完成品が対象となり、共に管理する単位も異なります。更に品質管理についても工程単位と製品単位で管理基準が異なります。

このように、異なる事業形態によって複雑化した生産・販売状況をリアルタイムに確認しながら統一的に管理でき、利益と投下資本を一貫して見える化できる仕組みを構築することが、ROIC経営を実現するために不可欠です。

mcframeを活用した“ROIC経営”の実行基盤構築

本セミナーでは、製造業向け統合業務システム「mcframe」を活用し、分断されたシステムや煩雑な原価集計、非標準化の業務プロセスといった長年の課題を見直し、ROIC経営に向けた「Fit to Standard」による全体最適の仕組み化をご紹介します。

「mcframe」は、見込生産と受注生産に対応する為の生産計画機能に加え、レシピ管理やBOM管理機能にて適切な製造工程の管理を実現する為の機能を標準で搭載されており、プロセス製造業と組立加工業の両方の業務管理を実現できるパッケージ製品です。原価・在庫・品質管理・生産実績の一元管理や、品目マスタ・作業手順などの共通化に伴う部門間のデータ連携や業務プロセスの標準化を可能にし、複数事業を横断した収益管理を支援します。組立系では製番・ロット別の原価把握、プロセス系では副産物や歩留まりを考慮した原価管理を両立し、ROIC経営を支える実行基盤を構築します。

こんな人におすすめ

・現場と経営をつなぐ原価情報の“仕組み化”を支援したいIT部門の方 ・原価管理の精度とスピードを高めたい経営企画・経理・製造部門の責任者の方 ・ROIC経営を本格的に推進したい経営層の方 ・組立加工業やプロセス製造業といった異なる事業形態を横断的に管理したい方 ・mcframeの導入を検討されたい方

　

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　複数事業の生産・原価管理システムの統合でお困りではありませんか？ ～mcframeで実現するFit to Standardとデータ基盤によるROIC経営の実現～

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）

※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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間接材の定義や種類、直接材との違い

間接材とは、製品の製造に直接関与しないものの、製造や業務のプロセスを支えるために必要な資材のことを指します。 例えば、設備の部品、工具、洗浄剤や潤滑油、安全具などが挙げられます。 一方、直接材は製品の製造に直接使用される資材であり、完成品に含まれるものです。 例えば、自動車の製造におけるエンジン部品やボディーパネル、電化製品だと基板や電子部品などが直接材です。 直接材は製品の一部となるため、その使用量やコストは製品の品質や価格に直接影響します。 一方、間接材は製造プロセスを支えるために使用されるため、そのコストは製品の品質には間接的にしか影響しませんが、現場での生産効率や安全性に重要な役割を果たします。

間接材の購買業務の課題

そのような間接材を購入する場合、多くの企業では購買部門や調達部門にて対応するケースが多くみられます。 そうした間接材の購買業務にはいくつかの課題があり、その一つが購買部門の業務負荷が挙げられます。 間接材は多岐にわたる種類と用途があり、各部門での管理や在庫の把握を行うのは非常に困難です。 そうした中で、各部門からの購入依頼を精査し対応していくため、コア業務である直接材の選定や購買業務の時間が圧迫されるケースが散見されます。 また、間接材の価格比較がうまくできず、これまで購入していたサプライヤーから購入し続けていることで、本来よりもコストがかかりすぎているといったことも課題の一つとして考えられます。

間接材の業務効率化を実現する購買管理プラットフォーム

本セミナーでは、こうした課題を解決するための購買管理プラットフォームをご紹介します。 その特長として、調達・購買を一元化できるため、物品の選定や購入先の検討・請求書処理などの工程を大幅に業務効率化することで、コア業務にかける時間を増やせる点が挙げられます。 また、同一商品であっても複数のサプライヤーを横串で比較し、最安値の商品をワンクリックで購入することができるため、購買コストの削減につなげることができます。 プラットフォーム自体は標準機能なら無料で利用できる点も導入コストや運用コストが抑えられるため、改善を行いたいが予算をかけづらいといったケースにも対応可能です。 セミナーの中では、請求書処理の一元化や既存取引先の登録が行える機能なども解説いたします。 間接材の業務負荷を削減したいとお考えの方や、購買業務の一元化によるガバナンスの強化を実現したいとお考えの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　【大企業の購買担当者様向け】間接材購買における業務負荷の削減手法とは ～製造大手企業での業務効率化の事例と、無料で使える購買管理プラットフォームの解説～

11:45～12:00　質疑応答

　

主催

ビズネット株式会社（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。

　

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激動の時代に問われる、中堅中小製造業の“変化力”

関税リスク、原材料高騰、サプライチェーンの分断など、現在の製造業を取り巻く事業環境は、急速に変化し、不確実性と複雑さを増しています。

このように外部環境が激変する中で、特に組立加工を主とする製造業では、従来の人依存の体制から脱却し、業務プロセスの標準化を進め、変化への柔軟な対応力を高めることが、今後の持続的な成長に向けて極めて重要となっています。

ノウハウを見える化し、“全体最適”な仕組みへ

それでは、「現場のベテランにしか分からない」「工程や原価の管理がExcelに依存している」──こうした属人化や部分最適の課題に対し、どのように全体最適へと転換し、変化に強い経営基盤を築いていくべきなのでしょうか。

多くの製造現場では従来から、成果物（完成品や実績）の管理が中心とされてきました。 しかしながら、このような成果物重視の管理手法では、なぜそのような結果に至ったのかというプロセスや意思決定の履歴が十分に残らず、再現性や改善の視点が得られにくいという課題があります。

例えば、作業効率を上げるために工程の変更を検討したとしても、どのような理由や判断基準でその工程が選ばれたのか、またどのような現場の状況や関係者の判断があったのかが可視化されていなければ、改善の効果を検証したり、同様の成果を他拠点で再現したりすることが難しくなります。

このため、属人的なノウハウを“組織の資産”として蓄積・活用できる環境づくりが求められます。

次世代生産管理システムmcframeで変化に強い経営基盤を築く

本セミナーでは、組立加工業をはじめとする中堅中小製造業の皆さま向けに、次世代生産管理システム「mcframe 7」を通じて、変化に対応できる経営基盤を構築する方法について詳しく解説します。

「mcframe」は、製造業に特化し、日本のものづくりの強みを最大限に引き出すために開発された生産管理システムです。見込生産や受注生産など、多様な計画モデルに対応し、供給計画シミュレーションを通じて、需給バランスの最適化と柔軟な生産計画立案を可能にします。また、正式リリース間近のSaaS型生産管理システム「mcframe X」や、設計・開発部門の効率化を支援する「mcframe PLM」、経営ダッシュボードとして意思決定を支える「mcframe COCKPIT」など、製造業の“変化対応力”を支えるmcframeシリーズの全体像と導入効果についてもご紹介します。

こんな人におすすめ

・属人化から脱却し、業務の見える化と標準化を進めたい製造現場の責任者 ・コスト構造を正しく把握し、原価の精度向上を図りたい経営企画・原価管理部門の方 ・急な計画変更や需給変動にも柔軟に対応できる生産体制を構築したい工場長・生産管理担当者 ・将来の変化にも強い、持続可能な経営基盤を築きたい経営層・DX推進リーダー

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　【激動の中堅中小製造業】企業が生き残るための“変化対応力”とは

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）

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製品の小型化・高密度化により、微細な欠陥の検知が重要となります

半導体技術や精密加工技術の革新により、製品の小型化・高密度化が急速に進んでいます。これに伴い、製造プロセス中に生じる微細なキズや欠陥が、製品の性能や信頼性に大きく影響するようになっています。

そのため、最終工程の外観検査では、これまで以上に高い精度と感度が求められています。

1桁μmレベルのキズ・凹凸を捉える難しさ

しかしながら、従来の画像検査や目視検査では、1桁μmレベルのわずかな凹凸やキズを捉えることが難しく、通常のカメラの解像度や照明条件では検出が困難な場合も少なくありません。

さらに1桁μmレベルのわずかな凹凸やキズは、微細な高低差を可視化するため、光の調整やカメラの撮影角度設定が必要となり、検査条件の最適化には多大な手間と時間がかかります。AI技術による検査の自動化も普及しつつありますが、元となる画像の品質が不十分な場合、正確な判定は難しくなります。

このため、生産効率が求められる製造ラインに適用できる、高速かつ高精度な欠陥検出技術が強く求められています。

1桁μmレベルの微細欠陥を“色”で捉える、ワンショット光学検査技術とは

本セミナーでは、観測困難な1桁μmレベルの微細な欠陥を、色分離によって可視化し、高速かつ高精度に検知する最新の光学検査技術『OneShotBRDF®』について詳しくご紹介します。

『OneShotBRDF®』は、光の反射角度を選択できる「多波長同軸開口フィルター」を組み合わせた独自手法により、微細な欠陥や表面凹凸によって生じるわずかな散乱光を色分離し、ワンショットで撮像可能にする技術です。これにより、複雑な照明設定や撮影条件の最適化を行わずに、微細な欠陥情報を高精度に取得できるため、検査工程の大幅な高速化と安定した検出精度を実現します。

こんな方におすすめ

• 外観検査装置の開発にかかわる方
• 自社工場の検査装置に課題を感じている方

　

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　【検査装置をより高性能に】1桁μmレベルの微細欠陥を“色”で捉える、ワンショット光学検査技術とは ～画像処理不要、半導体や医療機器など精密さを求められる光沢面の欠陥を高速・高精度に撮像～

15:45～16:00　質疑応答

　

主催

東芝情報システム株式会社（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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人手不足が深刻化する製造現場の現状

少子高齢化の影響を受け、製造業では慢性的な人手不足が続いています。熟練工の退職や若年層の業界離れも加わり、現場の運営維持が難しくなるケースが増加。省人化の必要性が叫ばれる中、効率的な運用体制の構築が急務となっています。

ロボットや自動化設備などを使っても、人間の介在は必要

人手不足解決のため、ロボットや自動化設備を導入されている、または検討されている企業も多いと思いますが、すべての作業を自動化できるわけではありません。異常時の対応、設定変更、工程管理など、人の判断力や柔軟な対応が求められる場面は多く、完全無人化には限界があるのが現実です。

遠隔操作を行う際の、コスト面、操作性や、担当者の人的リソースなどの課題

これを解決するため、遠隔操作システムの導入が選択肢となりますが、様々な課題が存在します。高額な初期投資やシステムの複雑さに加え、それを導入・運用・管理できる人材の確保も課題です。

ノーコードで手軽に実現する遠隔操作ソリューションの紹介

本セミナーでは、「ノーコード」ツールを活用し、誰でも簡単に遠隔操作を実現できる仕組みや、様々なタスクを代行するサービスについて紹介します。コストや人手の負担を抑えながら、製造現場の効率化を実現できる具体的な方法を、事例を交えて解説します。

GUGENが提供するFALCONNECTとは

ITの専門知識不要、ハード、携帯回線、クラウドなど必要なものがALL IN ONE 10分で立上げ可能なFAに特化した遠隔監視ツールです １．現場に行かずにPLCのラダーモニタ、プログラム変更が可能 ２．各社PLCの通信プロトコル搭載、遠隔でのデータ収集、変更が可能

リモートロボティクスが提供する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 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

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）

13:05～13:15　ロボットの遠隔操作業務用クラウドサービス「Remolink」とは

13:15～13:30　10分で立ち上げ可能な遠隔監視ツール「FALCONNECT」とは

13:30～13:45　FALCONNECT×Remolinkで実現する遠隔ソリューションをデモと共に解説

13:45～14:00　質疑応答

スピーカー

リモートロボティクス株式会社　マーケティングセールス部長　平山 慎

略歴：2011年新卒で川崎重工に入社し、約10年間にわたり国内外の産業用機械の営業・マーケティングに従事。リモートロボティクスには創業からジョインし、営業・マーケティング・企画・渉外など幅広く担当。

株式会社GUGEN　代表取締役社長　杉村 和晃

1994年FAメーカ入社。主にPLCなどの制御機器のマーケティング、商品企画、事業企画に携わる。2018年退職し、BtoB企業のコンサルティング事業を経てGUGEN設立、現在に至る。

株式会社フレアオリジナル　ロボットクリエイター　塚田 朋央

2009年新卒でマテハン設備メーカーに入社し、15年間にわたり電気・制御設計に従事。2025年よりフレアオリジナルへ転職し、SIerとして構想提案から設計、製造まで幅広く担当。

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）

株式会社GUGEN（プライバシーポリシー）

株式会社フレアオリジナル（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）

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製造業を取り巻く品質管理の現状と、データ信頼性確保の重要性

近年、製造業では品質不正問題が社会的な注目を集め、企業の信頼性に直結する重要課題となっています。特に量産体制においては、サプライチェーン全体で厳格な品質管理要求が高まる中、製品の均一な品質を確保するためには、正確かつ一貫した品質データの管理がこれまで以上に重要となっています。

こうした背景から、企業の持続的な成長と社会的信用を守るためには、品質データの正確性・信頼性を組織的に担保するための内部統制の強化が求められています。

量産現場が抱える品質データ管理の課題

一方、量産現場では、装置や工程ごとに品質データの管理方法が異なるのが実情です。品質検査結果を目視で確認し、「紙に記録する」あるいは「Excelに入力する」といった運用では、修正履歴の追跡が困難となり、品質不正のリスクを招きかねません。また、現場ごとに独自運用が進むと、フォーマットが統一されず、属人化による管理レベルのばらつきも問題となります。

こうした課題を解決するためには、人手による作業を排除し、改ざんやミスを防ぐ仕組みを整備するとともに、現場ごとに異なる品質管理運用とデータ管理方法を統一し、全社標準の品質管理体制を確立することが不可欠です。

『自動データ収集』と『品質データの見える化・共有』により全社標準の品質管理体制を確立する

本セミナーでは、品質管理システム『QC-One』を活用し、紙やExcelによる品質検査データ管理から脱却し、データの一元化と内部統制の強化を実現した事例をご紹介します。

『QC-One』は、多様な検査装置からの品質データ自動取込に加え、帳票作成や統計解析、承認プロセス・修正履歴管理までを一貫して支援する、製造業の量産現場向け品質管理システムです。確立された承認手続きと厳格な履歴管理により、データ改ざんリスクを抑止し、高度なトレーサビリティを実現します。

また、『QC-One』はユーザー単位課金ではなく、ユーザー数無制限で全社導入できるサーバライセンス形態を採用。全拠点で一元管理するための追加費用は必要ありません。

経営層から設計、営業、そして製造現場に至るまで、部門を横断してリアルタイムに品質情報を共有できるため、品質リスクの未然防止と、全社標準の品質管理体制の確立を力強く支援します。

こんな人におすすめ

・品質検査データの紙・Excel管理から脱却し、ミスや改ざんリスクを無くしたい方 ・量産体制における品質管理の標準化を推進し、全社で統一された運用基盤を整備したい方 ・品質検査データの収集・成績表作成業務を自動化し、工数削減とデータ精度向上を同時に実現したい方 ・品質情報のリアルタイム共有を通じて、現場から経営層までのスムーズな品質マネジメントを実現したい方

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　【品質不正・転記ミスを防ぐ】製造業の量産体制を支える確実な品質データの管理方法

11:45～12:00　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。

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深刻な製造業の人手不足、AI活用への期待が高まる

近年の製造業では、多品種少量生産や熟練技術者の高齢化などを背景に、深刻な人手不足が続いています。

特に外観検査の分野では、人手による確認作業が多く、精度やスピード、コスト面での課題が山積しています。こうした状況の中、AIを活用した自動検査への期待が急速に高まっており、現場に即応できる実用的なソリューションが求められています。

教師あり学習の課題と、求められる良品学習AIの特徴

従来のAI検査システムでは、不良品の特徴を学習するために大量かつ様々な種類の不良データを必要とする教師あり学習が一般的でした。しかし、一般的な製造現場においては不良品の発生頻度が低く、また意図的に不良を再現することも困難なため、大量かつ様々な不良データの収集に多大な時間とコストがかかり、その結果、導入の大きな障壁となっていました。

こうした背景から注目されるのが、良品のみのデータを用いて学習を行う「良品学習AI」です。良品学習AIは、少量の正常データから学習し、そのパターンから逸脱するものを異常として検出する仕組みを採用しているため、不良データの収集が不要で、学習プロセスや設定も比較的シンプルです。一方で、誤検知や見逃し等のリスクが指摘されることもありましたが、近年のアルゴリズムの進化や学習設計の改良により、これらの課題は着実に解消され、現場で即戦力として活用できるレベルにまで達しています。

最新の良品学習AIの技術動向から導入事例まで徹底解説

本セミナーでは、TDSE株式会社の革新的な外観検査AIソリューション「TDSE Eye」をベースに、最新の良品学習AIの動向と教師あり学習との比較、現場が実感するメリットや活用法について、具体的な導入事例とともに詳しくご紹介いたします。

「TDSE Eye」は、独自の良品学習AIを活用した最先端のSaaS型外観検査サービスです。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ため、不良データの収集が難しい現場でもスムーズに導入できます。正常データのみを用いるため、製品や商品のばらつきや多様な異常パターンにも柔軟に対応可能です。また、検査対象が変更された場合でも、シンプルなWebインターフェースで簡単にAIモデルを作成できるため、現場で即時に活用できる実用性の高さが特長です。

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て、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での設備の故障予知など、多様なソリューションのご提案が可能です。

こんな人におすすめ

・工場の品質検査に携わる方で、教師あり学習における不良データ収集の難しさやコスト面での課題に悩んでいる方 ・高度な専門知識が不要で現場で運用が容易な、現場で誰でも簡単に使いこなせるシステムを探している方 ・良品学習AIの最新動向や実際の導入事例に興味があり、今後の自動検査システムの展開を模索している方 ・外観検査AI以外にも様々な用途でAIの活用を検討している方

　

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　【外観検査AI】少量の正常データのみで学習し、すぐに現場で使える『良品学習AI』の活用法 ～教師あり学習との比較から見える、現場が実感するメリットを実践事例とともに解説～

14:45～15:00　質疑応答

　

主催

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。