本セミナーはWebセミナーです

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AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。

引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf

実際に、AIによる異常予兆検知システムを導入すると、

・製造ラインの緊急停止が避けられる ・交換部品や消耗品などのメンテナンス時期を予測できる ・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる ・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化）

など、数々のメリットがあります。

これにより、設備のダウンタイムを短縮し、稼働時間を最大限伸ばすことができます。 また、不良が減ることで、製品品質の担保、改善に繋がり、生産計画の遵守につながります。 さらに熟練技術者の経験や知識を機械化できるため、保全に関する負担を軽減し、世代交代や人手不足の問題も解消できます。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

しかしながら、AIによる異常予兆検知のシステムは、「単にシステムを導入する」だけで実現することはできません。 対象である設備の「異常状態のデータ」を用意して、AIに正常時と異常時のふるまいの違いを学習させる必要があるため、装置の異常状態のデータを蓄積しなければなりません。 また、もしデータが蓄積できていたとしても、装置の異常は、磨耗、汚れ、腐食、部品寿命など、さまざまな要因が関係することから、膨大なデータの中から関連する要因の特徴を抽出し全ての組み合わせを学習させる必要があります。

さらに、AIへ学習が出来たとしても、装置の経年劣化、消耗品の影響などによる長期の状態変化も考慮させないといけません。 装置の状況に応じてAIの学習状態や閾値を適切にメンテナンスしないと、時間の経過とともに精度が安定しなくなってしまいます。 結果として、せっかく苦労してシステムを導入しても、誤検知の件数が増えてしまい、保全に関する負担の軽減が出来ず、最悪のケースでは「現場で使われない」という事態になってしまいます。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

本セミナーでは、前述の課題を解決するAI検知システムの構築サービス「SAILESS」をご紹介します。 「SAILESS」は装置の「正常データ」をベースとした手法を採用し、異常検知のシステム構築を行うため「異常データのビッグデータ」をお持ちで無いお客様でも、AIによる異常検知のシステムの導入が可能となります。 また、検知精度の低下を防ぐための再学習をお客さま自ら容易に行える仕組みも備えており、導入後の効率的な運用を実現します。 実際の装置や工程の状況をヒヤリングさせて頂き、検知したい異常の分析から活用、運用のサポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

今回のセミナーでは、実用シーンがイメージできるよう、以下のデモも行います。

・SAILESS管理画面、モデル更新画面のデモ ・実例に近い異常シナリオと検知結果のデモ

AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、ビックデータが揃っておらずに困っていた方やビックデータはあるけど、どう活用していいか迷われて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　未経験の設備トラブルを、早期に検知する　～異常データが不要な、AIによる異常予兆検知～

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）

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維持管理コストが膨れあがるばかりの古い生産管理システム。メンテナンスが限界に

生産管理システムは、多くの企業で独自の生産工程に応じてスクラッチ開発されていますが、古くなるとメンテナンスにかかる費用が膨らみ、運用の限界が近づいてきます。 また10年後を見据え、経営戦略の実現とDXを推進できる新たな生産管理システムへのリプレースが求められています。

要件定義の失敗、脱スクラッチ、生産管理システムのリプレースにおける注意点

最近では生産管理システムは、スクラッチ開発ではなくパッケージを活用することがスタンダードになっています。 しかし、スクラッチ開発された現行の生産管理システムにありがちな企業独自のシステム構造は、パッケージへの移行において大きな問題となります。 例えば、要件定義後に想定外のカスタマイズ費用を請求される、といった失敗事例は数多く報告されています。 また、長い運用期間の間に増え続けた周辺システムとのインターフェースの洗い出しや、新システムへの移行なども、リプレース時の課題となります。

日本のものづくりに最適な生産管理システムmcframeによる、システム導入の成功ポイントを解説

日本のものづくりは、他の国々にはない細やかな工程管理があり、海外の生産管理システムでは適用が難しいポイントが多くあります。 さらに企業独自の強みや工夫などもあります。 このような課題を解決しつつ、パッケージを活用するためにはどうすればよいのでしょうか。 日本のものづくりに最適な、日本製の生産管理システムmcframeをベースとした、生産管理システムのリプレース成功事例を解説します。

事例から解説！システム導入の失敗をなくす、基本構想策定フェーズの重要性

システムの導入において最も重要な工程が要件定義フェーズ。 しかし生産管理システムにおいては、パッケージやベンダーの選定後に要件定義を行う必要があるため、要件定義後に「見積が倍になった」「思っていた内容と違う」というトラブルが多発しています。 そこで本セミナーでは、パッケージやベンダーの選定前に、解決するべき現状の課題と、プロジェクトのゴールを明確にするための工程である、基本構想策定フェーズの重要性についても解説します。

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）

10:05～10:25　mcframeの導入事例ご紹介 ～mcframeが選ばれる理由～

株式会社日立ソリューションズ

10:25～10:45　生産管理システム導入を成功させる極意！　～基本構想策定フェーズの巻～

株式会社日立ソリューションズ・クリエイト

10:45～11:00　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）

共催

日立ソリューションズ（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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製造業における作業の効率化・データ活用。点検作業の帳票のデジタル化もその手段の1つ。

作業を効率化したい、データを活用して品質改善等に取り組みたいと考えている製造業は多数存在します。製品の点検作業で利用する帳票デジタル化もその手段の1つで、帳票は点検という定型的な作業とセットになった成果物であることから、効率化に着手しやすいイメージを持ちます。市場にも関連ツールが徐々に広まっていますが、いざ現場で帳票のデジタル化を進めようとすると色々と問題が生じ、どのように解決すべきか等の悩みを抱える企業も多数存在します。

帳票のデジタル化実現にあたり生じる問題とは？

点検業務といっても、その企業により点検対象や点検する環境は様々で、帳票をデジタル化にするあたり生じる問題も現場毎に異なります。例えば、市場に出ている既存ツールを活用する場合、現場作業に適していないインターフェースになっていて利便性が落ちたり、それを追加機能で改善しようとして個別開発が必要になり追加コストがかかってしまう等の問題があげられます。現場毎の点検作業に適した帳票デジタル化を実現するには、どのような手段があるのでしょうか？

点検作業の帳票デジタル化をどう進めるか？具体的な手段もご提案

本セミナーでは、製造業における点検作業の帳票デジタル化の実現ステップ、課題解決方法について解説致します。また、課題の具体的な解決策として”音声認識”等を具備するソリューションで解決する方法をご紹介致します。点検作業の帳票デジタル化をどのように進めてよいかわからない、どのように課題を解決すればよいかわからないといったお悩みをお持ちの方は是非本セミナーへご参加ください。

講演プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　製造業の「点検作業の帳票デジタル化」をどう進めるか？　～現場に適した効率化・データ活用を”音声認識”等で実現する方法～

14:45～14:55　質疑応答

主催

テクノ・マインド株式会社（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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世界で加速するカーボンニュートラルの潮流　～2030年に向かって～

2017年6月に温暖化対策の新しい枠組みである「パリ協定」の合意と発効がされ、2020年以降の気候変動問題に関する国際的な枠組みが決められました。 日本は2030年度に、温室効果ガスの排出量2013年度比46%削減の高みを目指すと宣言しています。 このカーボンニュートラルは、SDGsとも密接に関係しており、企業がカーボンニュートラルに取り組むことが求めらています。

取引先・下請け先企業に対しても、CO2排出量の開示などが求められている

製造業をはじめ、さまざまな企業活動において脱炭素の動きが加速しつづけています。 大手企業の多くが、サプライチェーン全体を通して、取引先、下請け企業に至るまで、CO2排出量の開示を求めています。 カーボンニュートラルは、製造業においてもはや避けて通れない状況となりつつあります。

『脱炭素』どう進めていけばいい？　その最初のステップとは

しかし、「どのように進めればよいかわからない」「何から手をつけてよいかわからない」といった課題を抱える企業が多いのも実情です。 また、エネルギー計測投資をして『見える化』を進めるだけでは十分とはいえません。

「見える化／分かる化／最適化（省エネ・創エネ）／見せる化」という脱炭素のステップを解説

本セミナーでは、富士電機ITソリューションが提案する、「見える化／分かる化／最適化／見せる化」という脱炭素の４ステップについて解説するとともに、どこから始めればよいのかについて解説します。

富士電機ITソリューション（株）は、富士電機のエネルギー制御計測技術、富士通の情報マネジメント技術をベースに、多くのお客様に、実効値の高い省エネのキーデバイスとシステム、そしてIoTシステムやエンジニアリング・サービスをご提案、ご提供してきました。 本セミナーでは、この強みを生かし、かつ、お客様の業界、規模、用途によって最適な、CO2排出可視化ソリューションをご紹介します。

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　製造業の「脱炭素」はどこから始めればよいのか？

15:45～15:55　質疑応答

主催

富士電機ITソリューション株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

富士電機株式会社（プライバシー・ポリシー） ウイングアーク１ｓｔ株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社ゼロボード（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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製造業の人材不足、技術継承が進まない問題は年々深刻化

企業規模に関わらず、人手不足や技術継承の問題が顕在化している製造業は多くなっており、年々深刻化しています。 その対策として、製造の各工程で自動化を検討されている企業も多く、検査業務の自動化もその対象の1つです。

製造業検査現場の問題点とは？

製造業等の企業で検査業務自動化に取り組むにあたっては、下記のような課題に直面することがあります。 ・職人の勘・コツに頼る検査が多く自動化が進まない ・検査箇所、項目ごとに治具、検具が必要となりコストが掛かる ・検査に対する要求は高まるが、人手はますます不足していく 検査現場毎に問題が異なり、どのように対策を進めればよいのかお困りの方もいらっしゃるのではないでしょうか？

製造業における検査業務自動化の課題と具体的な対策方法をご提案

本セミナーでは、主に外観検査、寸法測定など製造業における検査業務自動化における課題と解決策を解説します。具体的な解決策として三次元形状処理技術を使い各種非接触検査を可能にしたロボット検査システム「L-QUALIFY」をご紹介。L-QUALIFYで取得した検査データを活用した品質改善DX実現の道のりについてご紹介いたします。

講演プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　現場毎に異なる検査業務自動化のハードルを「ロボット」で解決　～3Dロボット検査システムで職人技の継承、DXを実現～

14:45～14:55　質疑応答

主催

リンクウィズ株式会社（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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設備トラブルが起きてからでは遅い、予知保全の必要性

予知保全とは、日々稼働し続ける設備の劣化状態を把握し、故障を予知して事前にメンテナンスを行う考え方を指します。

製造現場での設備や機器のトラブルは、企業にとって甚大な経済的・社会的損失になるリスクがあります。 保全業務の人材不足や技術継承の問題もあり、メンテナンスに多くのマンパワーをかけられないのが現実ではないでしょうか。

予知保全はこれらのリスクを最小化するだけでなく、人件費コストの削減、ダウンタイムの短縮などのメリットがあります。

予知保全CBMとは？TBMとの違い

CBM（Condition Based Maintenance）では、工場内の機械・設備を日々監視・点検し、状態に応じてメンテナンスを行います。

TBM（Time Based Maintenance）では、設備の状態の如何に関わらず、あらかじめ設定したタイミングで定期的にメンテナンスをします。 これにより無駄な人件費や設備交換費のコストが発生してしまいます。

CBMによる予知保全は、AIやデータマネジメントを活用することで、大幅なリソースとコスト削減に寄与してくれます。

ここでしか聞けない、富士電機が提供する運転・保全データによる予知高度解析と保全業務DXの解説

具体的にどのようにして予知保全、予防保守のDXを進めていけばよいのでしょうか？予知保全により、どのような定量・定性効果がもたらされるのでしょうか？ 本セミナーでは富士電機の自社工場における取り組み、他社導入事例を交えながら、製造業における予知保全の最前線ソリューションを解説いたします。

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）

14:05～14:40　人材不足・技術継承に悩む製造現場に、予知保全・予防保守DXがなぜ必要なのか？〜予知保全CBMの富士電機の取り組み、運転データと保全データを組み合わせた予知高度解析を解説〜

１）予知保全・予防保守DXとは？ ２）富士電機プラットフォームご紹介 ３）適応事例 　　　①富士電機山梨工場　「受変電」 　　　②某社異常兆候監視（予知保全事例）「製造ライン」 ４）今後の取り組みと展開

14:40～14:55　質疑応答

主催

富士電機ITソリューション株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

富士電機株式会社（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）

本セミナーはWebセミナーです。

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加速する工場のIoT化。実現には設備とクラウドの連携が必要

工場設備の遠隔監視による業務効率化や、設備の持つデータ活用による生産性向上などを目的として、工場のIoT化が進んでいます。 そのIoT化実現にあたっては、工場設備とクラウドとの連携が必要となりますが、そこで課題に直面するケースがあります。

工場設備とクラウド連携時のハードルとは？

設備とクラウドを連携させるためには、ゲートウェイと呼ばれる機器を用いて、設備とクラウド間のデータ転送を行う必要があります。こういったケースでは、ITエンジニア、FA(factory automation)エンジニアそれぞれの分野でのスキルが必要となり、スキル面でのハードルに直面します。 また、ゲートウェイ装置として、一般的なPCを想定しているものの、劣悪な環境の製造現場に適した設計になっていないため不安を抱えているケースや、連携するクラウドサービスとの相性の観点でどういった機器を導入するべきか等、クラウド連携に必要な機器の選定にハードルを感じる方もいらっしゃいます。

ネットワーク機能を持つPLC導入による解決策をご提案。Azureにも対応可能

本セミナーでは工場のIoT化にあたり、工場設備とクラウド連携時に生じやすい課題について解説すると共に、ネットワーク機能をもつPLCによる解決策をご提案いたします。ご紹介する製品はAWS IoT CoreやAzure IoT Hubとも連携可能な製品となっております。 工場のIoT化をこれから進める方、工場設備とクラウド連携でお悩みを抱えている方は是非本セミナーへご参加ください。

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　工場設備のIoT化における、クラウド連携のハードルとその解決方法　～AWS、Azureにも対応。クラウド連携機能を持つPLCの導入による解決策をご提案～

15:45～15:55　質疑応答

主催

IDEC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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DX推進に求められる、デジタルデータの有効活用

企業はDXの推進を求められており、その中でデジタルデータを活用したビジネス変革が注目を集めています。 データを有効活用することで、イノベーションの促進や新たなビジネスチャンスの創出を実現した事例も多く見られるようになりました。

3Dデータを保有しているものの、ビジネスに有効活用できていない

データ活用の必要性が高まる中、昨今注目が集まっているのが3Dデータの有効活用です。 不動産業において物件を3Dビジュアライゼーションして営業や販売に活用したり、製造業でも3D CADデータを活用して営業のプロモーションに役立てるなど、3Dデータには様々な活用の用途があります。 しかしながら、未だ設計情報としての利用に限られているケースが多く、ビジネスに有効活用できている企業は多くないように見受けられます。

3Dデータをうまく扱えるベンダーはごく少数

事実、3Dデータの活用の幅を広げるのは容易ではないため、うまく扱えるベンダーも限られています。 その要因として大きいのが、3Dデータのフォーマットが多様に存在することです。 アプリケーションによってフォーマットが様々であるため、それらをうまく取りまとめデータの可視化までもっていくには高度なスキルが求められるのです。

扱いが困難な3Dデータを容易に可視化できるソリューションと、最新の活用事例を紹介

そこで本セミナーでは、扱いが難しい3Dデータを容易に可視化できる方法と、最新のビジネス活用事例を解説します。 3Dデータの可視化に豊富な実績を持つバルテス・モバイルテクノロジー社（VMT）のVR/AR 3D開発サービスについても紹介する予定です。

・3Dデータは持っているが、ビジネスに有効活用できていない

・3Dデータをうまく扱うためのスキルやツールを持ち合わせていない

・3Dデータのビジネス活用事例について知りたい

上記のようにお考えの方は、ぜひご参加ください。

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　3Dデータのビジネス活用はどうすればよいのか？～最新のビジネス活用事例と、3Dデータを容易に可視化できるソリューション～

11:45～11:55　質疑応答

主催

バルテス・モバイルテクノロジー株式会社（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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IoTの普及に伴い、工場はよりオープンな環境に。制御システムのセキュリティ対策が必須

工場の生産・加工ラインで多く利用されている制御システム。従来の工場では制御システムがクローズドな環境で利用されてきましたが、IoT等の普及に伴い、よりオープンな環境で利用されるようになっています。便利になる一方で、ウィルス感染や不正アクセス等のサイバー攻撃のリスクが増大しており、その被害を受けると工場ストップによる経済的な損害だけでなく、社会的信用の失墜にもつながります。

制御システムのセキュリティ対策の難しさ

制御システムのセキュリティ対策は、情報システムの延長線とは異なる対策が求められます。情報システムでは”情報”を対象としてセキュリティ対策を行うのに対し、制御システムではモノ(設備や製品)を対象とするといったように、そもそもの思想に違いがあり、具体的な対策方法も異なってきます。 IPAで体系化された制御システムのセキュリティ対策を行うにしても、情報量・専門用語も多く、これに準じた対策を行うにも、制御システムの高度かつ最新のセキュリティスキルを必要とします。そして、工場の環境毎にも必要な対策は異なってきます。

制御システムのセキュリティ対策の難しさと、具体的な解決策をご提案

本セミナーでは、制御システムのセキュリティ対策の難しさ・それを踏まえた必要な対応を解説すると共に、具体的な解決策として”セキュリティリスク分析ソリューション”をご紹介致します。制御システムのセキュリティ対策について、「そもそも対策が必要なのか？」・「どのように対策してよいかわからない」等のお悩みをお持ちの方は是非本セミナーへご参加ください。

講演プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　制御システムのセキュリティ動向とリスク分析 ～実績のあるコンサルティングを活用し、体系的かつ環境毎に適切な対策を講じる～

15:45～15:55　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）