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拡大するASEAN市場と、インドネシア工場の保全DXの重要性

ASEAN市場の拡大に伴い、インドネシアは多くの日本企業にとって生産・供給戦略の中核を担う存在となっています。コスト競争力だけでなく、現地市場向け製品の供給拠点としても、その重要性は年々高まっています。

一方で、生産設備の安定稼働や品質維持を支える「工場保全」の高度化は、グローバル競争を勝ち抜くうえで欠かせないテーマです。その中で、日本国内で成果を上げた保全の仕組みやシステムを海外拠点へ横展開し、グローバルで標準化を図りたい――そうした動きが加速しています。

形骸化する保全システム、なぜインドネシア工場では定着しないのか

しかし、日本本社主導で導入した保全システムをそのままインドネシア工場に展開しても、必ずしも定着するとは限りません。

キックオフを行い、説明会も実施。マニュアルも日本語・英語で整備した。

それでも――数か月後には、入力は滞り、データは抜け落ち、 現場からは「とりあえずExcelで管理します」という声が上がる。 気づけば、システムは“報告用”になり、日常業務では使われなくなっている。

こうした状況は、インドネシア工場に限らず、本社主導で海外展開を進めた際に少なからず見られる現実です。

重要なのは、教育回数やマニュアルの質ではありません。現地スタッフの行動特性や文化、IT活用リテラシーを前提に、運用の仕組みそのものを再設計できているかどうかです。

インドネシアの工場保全DXを失敗させない方法

本セミナーでは、インドネシア拠点で保全DXの定着に課題を抱える企業様に向けて、製造・保全現場向けパッケージ「mcframe SIGNAL CHAIN」を活用し、「システム選定」と「導入・定着」を分けて考える5つの実装ポイントを解説します。

文字入力を極力排除したUI設計、スマホ完結のワークフロー、現地語対応の重要性から、スタッフの心理的ハードルを下げるマネジメント術まで、明日から使える具体策を伝授します。DXの第一歩を「現場の成功体験」に変え、組織全体の保全レベルを底上げするための実践的ノウハウが詰まった、ここでしか聞くことのできないセミナー内容です。

こんな方におすすめ

・インドネシア工場の保全部長・マネージャー・拠点長 ・日本本社の生産技術部・海外事業部のDX推進担当者 ・インドネシア現地ライン長・管理者 ・インドネシア拠点を持つ製造業の経営層

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　【入力されない、使われないを防ぐ】インドネシアの工場保全DXを失敗させない方法

15:45～16:00　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）

PT. Toyo Business Engineering Indonesia（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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工場を取り巻く環境の変化

近年、工場を取り巻く環境は大きく変化しています。エネルギー価格の高騰やカーボンニュートラルへの対応に加え、2026年からGX-ETS（排出量取引制度）が本格稼働することで、企業にはこれまで以上に「排出量そのものをコントロールする経営」が求められるようになります。

こうした中、安定操業や生産性を維持しながら、エネルギーをいかに無駄なく使い切るかが、工場経営における重要なテーマとなっています。

なぜ省エネ対策をしても、思ったほど削減できないのか

エネルギー削減の取り組みとして、高効率機器への更新や運転条件の見直しに加え、制御の高度化を検討する工場も増えてきました。しかし、従来広く使われているPID制御は、外乱や負荷変動が大きい環境では、品質・安定操業・エネルギー削減といった多目的・多制約を同時に最適化することが難しいという特性があります。

その結果、省エネを意識して制御を改善しても、制御に起因するムダが表面化せず、十分な削減効果につながらないケースが少なくありません。

そのため、例えば、 ・省エネ対策をしたはずなのに、エネルギー原単位が思ったほど下がらない ・制御は問題ないと言われるが、電力量だけを見ると高止まりしている ・改善の余地はありそうだが、どこを触ればいいのか分からない ――といった状況に陥ってはいないでしょうか。

PID制御では取り切れない制御ムダを解消する

本セミナーでは、工場空調をはじめとするエネルギー多消費設備を題材に、高度制御技術「Smart MPC」を活用し、PID制御では抑えきれなかった制御ムラを低減し、エネルギー消費を削減する具体的な方法を解説します。

「Smart MPC」は、将来の挙動を予測しながら最適な操作を自動で導き出す、次世代の予測制御技術です。過去の運転データを活用し、機械学習と最適化技術を組み合わせることで、専門的なチューニングに頼らず、高精度な制御を実現します。

さらに、組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC（Embedded Smart MPC）」を用いることで、制御盤にそのまま搭載でき、GUI操作や自動調整機能により、高度制御を現場へスムーズに導入できます。これにより、エネルギー削減だけでなく、品質の安定や安定操業といった多目的・多制約な要求を同時に満たしながら、工場全体の制御ムダを抑えることが可能になります。

こんな方におすすめ

・工場のエネルギーコスト削減やGX・カーボンニュートラル対応を任されている方 ・PID制御の限界を感じつつも、設備更新なしで改善したいと考えている方 ・エネルギー削減と品質の安定・ばらつき低減を両立させたい方 ・空調やユーティリティなど、制御ムラが生産や原単位に影響していると感じている方

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　【工場の大量エネルギー消費】「制御を改善するだけで」どれだけ削減できますか？

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。

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プロセス製造業における品質データ信頼性の重要性

グローバル競争の激化やサプライチェーンの高度化により、製造業における品質管理の重要性はかつてないほど高まっています。

特に、ロット・バッチ単位での厳格な品質保証が求められるプロセス製造業では、原材料の受入から製造、検査、出荷まで一貫したロットトレーサビリティの確立が不可欠です。こうした環境下では、品質データの真正性・完全性を担保する内部統制の確立が企業の存続を左右する重要課題となっています。

量産現場が抱える品質データ管理の課題

しかしながら、多くの現場では依然として手作業や属人的な運用に依存したデータ管理が行われています。紙やExcelによる記録、後追い入力、形骸化した承認フローなど、内部統制が機能不全に陥るケースも少なくありません。

例えば、検査データの後入力が常態化している、承認履歴が誰でも書き換えられる状態になっている、装置データとロット実績が紐づいていない、といった状況です。「忙しいから」「今までも問題なかったから」という現場の空気が、いつの間にかリスクを内包している――こうした運用上の課題を感じておられる方も多いのではないでしょうか。

重要なのは「不正をなくす」ことではなく、「不正が成立しにくい構造」に変えることです。統制が機能しない状態のままでは、誤出荷や回収、ブランド毀損といった経営リスクを招きます。だからこそ、特定の担当者に依存しない統制設計と、データの信頼性を担保できる仕組みづくりが求められています。

品質不正を抑制する統制設計と信頼性の高いトレーサビリティの実装

本セミナーでは、品質不正がなくならない構造的要因を整理したうえで、品質管理システム『QC-One』を活用し、改ざんが成立しにくい統制設計と、信頼性の高いロットトレーサビリティの実装方法を解説します。

承認ワークフローの設計方法、操作ログ・変更履歴の適切な管理、検査装置との連携によるヒューマンエラー排除など、実践的なアプローチを体系的にご紹介します。さらに、監査対応力の向上にどのようにつながるのか、品質データの信頼性確保が経営リスクの低減にどのように直結するのかについても解説します。

“改ざんを防止する”品質管理を支える『QC-One』

『QC-One』は、宇部情報システムが提供する製造業向け品質管理システムです。多様な検査装置からの品質データ自動取込、帳票作成、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します。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』はユーザー数無制限のサーバライセンス形態を採用しており、同一サーバ環境内であれば全拠点を一元管理する場合でも追加費用は不要です。これにより、経営層から設計、営業、製造現場に至るまで部門を横断したリアルタイムな品質情報共有を実現します。品質リスクの未然防止と、全社標準に基づく品質管理体制の確立を力強く支援します。

こんな方におすすめ

・品質管理部門でデータ信頼性向上や監査対応強化を担う方 ・製造現場のデジタル化やシステム導入を推進している方 ・誤出荷や品質不正リスクを未然に防ぐ仕組みを構築したい方 ・承認・ログ管理・トレーサビリティの見直しを検討している方

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　【なぜ品質不正はなくならないのか】“改ざんを抑制する”統制とトレーサビリティの作り方

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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なぜ開発遅延は繰り返されるのか

設計部門では管理できているはずのデータも、製造・調達・品質などの部門と分断されていることで、BOMの不整合や変更情報の伝達漏れが発生します。

部門ごとに異なる管理方法やツールを使い続けていると、確認作業や手戻りが増え、その結果として開発全体のスケジュールが後ろ倒しになります。こうした構造が、慢性的な開発遅延を引き起こしています。

PDMで十分なのか、それともPLMが必要なのか

データ管理を強化しようとすると、多くの企業がこの判断で迷います。

設計部門内の効率化が目的であればPDMで十分な場合もありますが、製造や他部門まで含めた変更管理やBOM統合を実現したいのであれば、PLMの検討が必要になります。

目的や将来像を整理しないまま選定すると、導入後も部門間の分断が解消されず、開発遅延の根本原因が残る可能性があります。

自社に合った選定基準を明確にする

本セミナーでは、SOLIDWORKSユーザーを対象に、PDMとPLMの違いを整理しながら、自社の体制や課題に応じた選定基準を具体的に解説します。

部門間で分断されたデータをどのように統合管理すればよいのか、どの段階でPLMを検討すべきなのかを明確にし、開発遅延を引き起こす構造的な課題を解消するための考え方をお伝えします。

属人的な調整に頼らない開発基盤を構築するために、今何を選ぶべきかを判断できる内容です。

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　【SOLIDWORKSユーザー向け】部門間データ分断が招く開発遅延〜PDMで十分？それともPLMが必要？最適な選定基準を解説〜

11:45～12:00　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）

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バリエーション対応が、生産準備業務を圧迫している

顧客ごとの仕様変更に対応するため、BOM（部品表）やBOP（工程表）を都度修正する運用が常態化し、生産準備業務を圧迫しています。 さらに近年は、SAP S/4HANA Cloud等の導入に伴い、アドオン開発を極小化する「Clean Core（標準化）」戦略が求められています。 「システムの標準化」と「現場の柔軟な個別対応」という板挟みは、製造業DXの大きな壁となっています。

従来型BOM管理の限界とは？

品番ごとに構成を事前登録する従来の手法では、組み合わせの爆発に対応できず、マスタメンテナンスが破綻します。 ERPのコアをクリーンに保ちつつ、複雑な個別仕様に柔軟に対応するには、品番管理から脱却したルールベースの管理手法（ナレッジのデータベース化）への転換が不可欠です。

バリエーション対応を仕組み化する

本セミナーでは、日本の大手製造業がいかにして長年の課題を克服したか、その成功ノウハウをお伝えします。 「SPBOM Suite」を用いた、品目群×ルールでBOM/BOPを動的生成する仕組みにより、個別要求への対応と業務効率化を両立させた「エンジニアリングチェーン変革」の具体例を解説します。

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　【製造業向け】仕様ごとのBOM/BOP修正が止まらない コスト超過と納期遅延の構造問題～動的BOM生成による生産準備業務の自動化と大手製造業の実践事例を解説〜

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社エクサ（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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3Dデータ連携を前提にした検討が増えている現場

製造業の設備保全領域では、老朽化設備の維持管理や生産性向上を背景に、現場の状態を正確に把握し、設計・製造・保全までを一気通貫でつなぐ「3Dデータ連携」を前提とした検討が進んでいます。特にデジタルツインや3Dシミュレーションは、事前検証や改善検討を仮想空間で行える手段として注目されており、将来的な高度活用を見据えてOmniverse™などの基盤を意識したデータ整備を検討する企業も増えています。一方で、構想段階では価値を理解していても、実際の立ち上げフェーズで想定以上の工数が発生し、十分に活用しきれないケースも少なくありません。

シミュレーション前の3D準備がボトルネックに

3Dシミュレーションの導入において多くの現場が直面するのが、シミュレーション以前の「準備工程」にかかる負荷です。現況把握のための測量、既存図面の整理、点群データからの3D化、さらにシミュレーションに耐えうる精度や軽量化の調整など、工程が分断されやすく、手戻りが発生しやすい状況が生まれがちです。結果として、点群データは取得したものの「重くて使えない」「ノイズ除去や切り出しに時間がかかる」といった理由で、シミュレーションに投入できない（開始時期の遅延、費用や期間がかかり過ぎ立ち上げの断念）という課題が設備保全担当者の大きな負担になっています。

効率的に点群からAIで高精度3D化、将来のOmniverse連携を想定した環境準備・構築

本セミナーでは、製造ラインの3Dシミュレーション構築を円滑に進めるために、現地測量から点群取得、AIによる高精度3D化、シミュレーション活用までを一気通貫で捉えた実践的なアプローチを解説します。点群データは取得方法や測量設計の段階で品質が大きく左右されるため、後工程で手戻りを発生させないための測量時の考え方や注意点にも触れながら、AIを活用し、精度・軽量化を満たした“シミュレーションに適した3D”へ短期間で変換するプロセスを具体的に紹介します。さらに、将来的なOmniverse連携を見据えたデータ構造や精度の考え方を整理し、PoCにとどまらず、設備保全業務に実装可能な3Dシミュレーション基盤をどのように構築すべきかを明確にします。

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）

14:05～14:45　【設備保全担当者向け】製造ライン3Dシミュレーション開始前の環境構築の最適解 〜点群測量・AIを活用した3Dモデル生成・Omniverse™ 連携による工数削減の実現〜

14:45～15:00　質疑応答

主催・共催

テクノプロ・ホールディングス株式会社（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）

株式会社テクノプロ・コンストラクション（プライバシーポリシー）

bestat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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工場を取り巻く環境の変化

近年、工場を取り巻く環境は大きく変化しています。エネルギー価格の高騰やカーボンニュートラルへの対応に加え、2026年からGX-ETS（排出量取引制度）が本格稼働することで、企業にはこれまで以上に「排出量そのものをコントロールする経営」が求められるようになります。

こうした中、安定操業や生産性を維持しながら、エネルギーをいかに無駄なく使い切るかが、工場経営における重要なテーマとなっています。

なぜ省エネ対策をしても、思ったほど削減できないのか

エネルギー削減の取り組みとして、高効率機器への更新や運転条件の見直しに加え、制御の高度化を検討する工場も増えてきました。しかし、従来広く使われているPID制御は、外乱や負荷変動が大きい環境では、品質・安定操業・エネルギー削減といった多目的・多制約を同時に最適化することが難しいという特性があります。

その結果、省エネを意識して制御を改善しても、制御に起因するムダが表面化せず、十分な削減効果につながらないケースが少なくありません。

そのため、例えば、 ・省エネ対策をしたはずなのに、エネルギー原単位が思ったほど下がらない ・制御は問題ないと言われるが、電力量だけを見ると高止まりしている ・改善の余地はありそうだが、どこを触ればいいのか分からない ――といった状況に陥ってはいないでしょうか。

PID制御では取り切れない制御ムダを解消する

本セミナーでは、工場空調をはじめとするエネルギー多消費設備を題材に、高度制御技術「Smart MPC」を活用し、PID制御では抑えきれなかった制御ムラを低減し、エネルギー消費を削減する具体的な方法を解説します。

「Smart MPC」は、将来の挙動を予測しながら最適な操作を自動で導き出す、次世代の予測制御技術です。過去の運転データを活用し、機械学習と最適化技術を組み合わせることで、専門的なチューニングに頼らず、高精度な制御を実現します。

さらに、組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC（Embedded Smart MPC）」を用いることで、制御盤にそのまま搭載でき、GUI操作や自動調整機能により、高度制御を現場へスムーズに導入できます。これにより、エネルギー削減だけでなく、品質の安定や安定操業といった多目的・多制約な要求を同時に満たしながら、工場全体の制御ムダを抑えることが可能になります。

こんな方におすすめ

・工場のエネルギーコスト削減やGX・カーボンニュートラル対応を任されている方 ・PID制御の限界を感じつつも、設備更新なしで改善したいと考えている方 ・エネルギー削減と品質の安定・ばらつき低減を両立させたい方 ・空調やユーティリティなど、制御ムラが生産や原単位に影響していると感じている方

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13:05～13:45　【工場の大量エネルギー消費】「制御を改善するだけで」どれだけ削減できますか？

13:45～14:00　質疑応答

主催

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協力

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高まる省配線・分散配置（リモートI/O）のニーズ

近年、製造現場では装置の小型化・柔軟なレイアウト変更・保守性向上を目的に、省配線や分散配置（リモートI/O）への関心が急速に高まっています。

特にロボット制御や精密加工装置では、装置の高密度化や多軸化に加え、立ち上げ・改造の頻度が高まる中で、制御盤の省スペース化や配線工数の削減が重要なテーマとなっており、EtherCATをはじめとする高速フィールドネットワークを活用した構成が一般化しつつあります。

構成が過剰になり、コストが高くなりがちな高精度制御

しかしながら、高精度な同期制御や低遅延が求められる現場では、制御精度を優先するあまり、必要以上に高機能なマスタやI/Oを選定してしまい、結果として構成が過剰になってしまうケースも少なくありません。

特に、DC同期（Distributed Clocks）を正しく使いこなすための知見や検証環境が十分でない場合、「性能に余裕を持たせる」という判断が重なり、想定以上にコストが膨らんでしまうことがあります。

例えば、 「DC同期を使いたいが、設定や構成が難しく手を出せていない」 「高精度制御のためにコストが想定以上に膨らんでしまった」 「リモートI/Oは遅延が不安で結局使えず、配線が複雑化」 といった“あるある”に心当たりはないでしょうか。

今、求められているのは必要な性能を、必要十分なコストと構成で実現できる「ちょうどいい」選択肢です。

ロボット・精密加工などに最適な「DC同期対応EtherCATカプラ」を解説

本セミナーでは、ロボット・精密加工など、遅延が許されない高精度制御を実現しつつ、省配線・分散配置を無理なく取り入れるための具体的な方法として、「EthetCAT対応 CONPROSYS® nanoシリーズ」を紹介します。

「EtherCAT対応 CONPROSYS® nanoシリーズ」は、DC同期に対応し、誤差1µs以内の高精度なI/O同期を実現しながら、4／8スロット構成で必要最小限のI/Oをシンプルに構成できるEtherCATリモートI/Oカプラです。

DC同期の基本と実装時のポイント、リモートI/Oでも高精度制御が可能な理由、そして過剰設計を避けてコストと性能を両立する構成の考え方を分かりやすく解説します。

こんな方におすすめ

・高精度制御が必要だが、構成やコストに悩んでいる方 ・リモートI/Oを使いたいが、遅延や同期精度に不安がある方 ・ロボット・精密加工装置の制御設計を担当されている方 ・EtherCATやDC同期をこれから本格的に活用したい方

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　【遅延が許されない高精度制御】リモートI/Oは遅延すると思ってあきらめていませんか？

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）

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セミナー概要

グローバル競争が激しさを増す中、製造企業はスマートファクトリー化・データドリブン経営へのシフトが急務となっています。 しかし、特に航空宇宙防衛、医療機器、重工、産業機械などの個別受注型ビジネスでは、 変更情報や品質記録が設計・調達・製造にまたがり、Excel、メール、紙、個別システムなどに分散しがちで、AI活用以前に「説明責任」がボトルネックとなるケースが目立ちます。

監査や不具合対応の場面では、「どの個体に、いつ、誰が、何を、なぜ適用したのか」を人力でつなぎ直す作業が発生し、調査は長期化。 集計・照合に追われるほど、本来の品質改善や手戻り削減の取り組みは後回しとなり、同じ問題が繰り返されてしまいます。

本セミナーでは、こうした課題を解決するために、

①データ統合・関連性定義・正規化 ②変更管理と品質データの一元化 ③AI時代に必要な製造システムのモダナイゼーションアプローチ

を解説します。最新テクノロジーを活用し、監査対応力と競争力を同時に高めるために企業は何をすべきか──その実践アプローチを詳しくお伝えします。

複雑系製造企業の変革を実現する製造プラットフォームとは

マーケットのニーズが多様化している中、サイバーセキュリティ対策を行い、熟練労働者が不足し、 技術革新が繰り返し行われている中で製造企業は、高品質&高効率なオペレーションの遂行を求められています。 また、設計変更が多く発生する企業では、その伝達や承認が別システムや別ドキュメントで行われていることも多くオペレーション上のミスが発生しがちです。 受注生産品やカスタマイズ品の製造に対応し、研究フェーズ～量産フェーズのトータルリードタイムを低減し、 企業全体のオペレーション品質の向上を支援するManufacturoの概要をデモを交えてご紹介します。

《スピーカー》 Manufacturo株式会社 セールスディレクター　前波　和幸（プレゼンテーション） シニアソリューション コンサルタント　南　雅晴　（デモ）

AIドリブンな製造現場の革新を実現するプラットフォーム

労働生産力の減少や顧客ニーズの多様化により、製造現場では更なる生産性向上を目指した活動が求められ、AIへの期待値も高まっています。 本セッションでは、昨今のAI技術がどのように製造現場で活用できるようになってきているのかに触れながら、 その元となるデータやセキュリティへはどのような配慮と対処が必要なのかについてお話いたします。

《スピーカー》 マイクロソフト コーポレーション 製造・モビリティ インダストリーディレクター インダストリー アドバイザー 濱口 猛智

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）

11:05～11:50　AI時代の製造モダナイゼーション 監査に耐える“説明責任”を実現する変更管理と品質データ統合とは～航空宇宙防衛・医療機器・産機・重工などの個別受注ビジネスで求められるスマートファクトリー化の新戦略～

11:50～12:00　質疑応答

主催・共催

Manufacturo株式会社（プライバシーポリシー）

マイクロソフトコーポレーション（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）

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