本セミナーはWebセミナーです

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脱炭素・省エネに向けて求められる、工場の電力使用量の「見える化」

電力コストの上昇や脱炭素への対応を背景に、製造現場ではこれまで以上に省エネへの取り組みが求められています。

効果的な省エネ施策を進めるには、工場全体の電力使用量だけでなく、「どの設備が、いつ、どれくらい電力を使用しているのか」を把握することが重要です。こうしたデータをもとに、消費電力の大きい設備や時間帯を特定し、具体的な省エネ施策の検討や実施後の効果検証につなげることができます。

設備ごとの電力を把握したい。でも、設備改造や大がかりな工事は避けたい

一方で、設備ごとの電力使用量を把握するには、計測機器の設置や配線、既存設備の改造に加え、データを収集・可視化するためのネットワークやシステムの構築が必要となるなど、導入が大がかりになりがちです。

例えば、 「まずは気になる設備だけ測りたいのに、大がかりな工事が必要」 「既存設備にはできるだけ手を加えたくない」 「計測したデータを収集・可視化する仕組みまで構築するのは難しい」 といった悩みもあるのではないでしょうか。

こうした背景から、既存設備への影響や導入コストを抑えながら、必要な設備から手軽に電力計測を始められる仕組みが求められています。

測りたい設備から始める、センサを後付けで実現する電力計測・見える化

本セミナーでは、電線にクランプするだけで消費電力量の見える化を実現する、IoTセンサーゲートウェイ「SQU-Air」を活用した「電力の見える化パッケージ」をご紹介します。

「電力の見える化パッケージ」は、IoT電力センサユニット「DDSシリーズ」とIoTセンサーゲートウェイ「SQU-Air」で構成されており、測定したい設備の電線にセンサを後付けし、取得した電力データを無線で収集。データの保存・画面表示・CSV出力まで一連の流れで行えるため、設備ごとの電力使用状況を手軽に見える化できます。

大がかりな設備改造や有線LANの配線工事を必要とせず、IoTやネットワークの専門知識がなくても、現場主体で計測したい設備から手軽に始められます。

日新システムズだからできる、工場のさまざまなデータの収集・見える化

日新システムズは、長年にわたり産業ネットワークや組込み分野で培ってきた技術をもとに、製造現場におけるデータの収集から見える化・活用までを支援してきました。

特に、製造現場のIoT化においては、センサーや無線通信を活用した電力使用量の見える化をはじめ、アナログメーターの遠隔監視、設備の稼働・状態監視、温湿度などの環境データの収集・一元管理まで、さまざまな現場データを活用するための仕組みづくりを幅広く支援しています。

こんな方におすすめ

・ 工場の省エネや電力コスト削減を推進している方 ・ 設備ごとの電力使用量を把握・見える化したい方 ・ 既存設備の改造や大がかりな配線工事を避けて電力計測を始めたい方 ・ 一部の設備からスモールスタートし、段階的に計測対象を広げたい方

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　【高まる電力コスト削減ニーズ】設備ごとの電力使用量をもっと手軽に把握するには？

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社日新システムズ（プライバシーポリシー）

協力

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。

本セミナーはアーカイブ配信です

視聴方法は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。

本画面でのセミナー開催日は「09月18日開催」と表記されていますが、9/14（月）～9/18（金）まで５日間の限定アーカイブ配信となります。

製造業のDXを現場から変革

AI活用に踏み出したいのに、肝心のデータが揃わない。生産計画も実績も原価も紙やExcel、複数システムに分散し、拠点ごとに指標の定義もバラバラ。 現場のノウハウは個人に留まったまま。本セミナーでは、製造業の生産性向上やIT推進を担うリーダーの皆様へ、実績豊富な5社が結集し、現場のデータを集める仕組みづくりから、経営判断に使える数字への整え方、属人化したノウハウを組織の資産に変える教育の仕組みまで解説します。 自社の次の一手を描くヒントをお持ち帰りいただけます。

セミナー概要

公開期間：9月14日〜9月18日　5日間限定配信
視聴方法：YouTube 限定リンク配信 参加費　：無料

プログラム

第１部　ヒューマンリソシア株式会社

AIを使いこなす会社は、なぜ生産管理のデータ基盤見直しを進めているのか？

なぜ、生産管理のデータ基盤見直しが必要なのか

製造業のデータ活用が進まない根本原因は、生産計画・実績・原価データが紙やExcel、複数システムに分散し、リアルタイムに数字が揃わないことにあります。本セミナーでは、

・データ活用が進まない本当の理由 ・生産管理システムでデータ基盤を一元化する方法 ・自然言語で伝えるだけでダッシュボードが得られるAI活用イメージ をFlozaの実例を交えてわかりやすく解説します。

第２部　株式会社デンソーウェーブ

デンソーウェーブが提供する製造現場のカイゼンソリューション

製造現場のカイゼンに注力し自社工場、Gr会社工場で培った製造ソリューションを3つの切り口でご紹介。 1.デンソーのIoTデータ基盤と現場業務改善ソリューションで製造DX 2.現場に強く、即使える多機能携帯端末「Xnavis」のご紹介 3.Xnavisを活用するためのアプリのご紹介

第３部　グローウィン・パートナーズ株式会社

工場のデータが、経営の数字にならない 〜AI活用の前に知るべき、データが揃わない理由と直す順番〜

「AI活用を進めたいが、データが揃っておらず判断に使えない」——多くの製造現場でDXが足踏みする原因は、データの量ではなく“整合性のなさ”にあります。 同じ「不良率」でも拠点ごとに計算基準が違う、締め日の違いで予実がズレるなど、現場のデータが経営数字に繋がらない理由は明確です。 本講演では、現場で生じる「データの不一致」を具体例で紐解き、数字が判断に使えない構造的要因を解説します。 さらに、指標の責任者決めや締め処理のルール化など、運用設計のポイントを整理。 情シス・経理・経営企画が連携し、デジタル投資を確実な経営判断へ繋げるためのステップをお届けします。

第４部　株式会社カミナシ

「作って終わり」のつもりはないのに、気づけば形骸化してしまうマニュアル運用 ― 教育データで築く、現場が回り続ける仕組み

現場のトラブル対応や作業手順が、特定の人にしか任せられない――決して手を抜いているわけではないのに、継続的な運用や改善が気づかぬうちに形骸化してしまう。そんな現場は少なくありません。 ベテランの勘やコツが個人の中に留まったままでは、技能継承も生産性向上も進みません。

本セッションでは、「つくる・教育する・習慣化する・改善する」の4ステップと、誰がどこまで理解し何ができるかを可視化する「教育データの活用」を軸に、 属人化したノウハウを組織の資産に変え、現場が回り続ける仕組みづくりを、実際の事例とともにご紹介します。

第５部　ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

「蓄積されたデータ」をどう意思決定に変えるか？ ～需要予測から始める現場のAI活用～

デジタル化により蓄積されたデータを、現場の意思決定にどう活かすか。「データを集めるだけ」で止まりがちな製造現場に向け、未来を予測し業務改革へつなげるデータ活用術を解説します。 本パートでは、データ分析初心者でも課題設定から予測・結果の活用までを対話形式で進められる「Prediction One エージェント版」を用いた需要予測デモを披露。 生産・在庫計画といった実業務への落とし込み方を具体的にお見せします。 さらに、需要予測にとどまらない他テーマへの展開例や、AI活用を組織全体へ定着させるためのノウハウをお届けします。

登壇者

ヒューマンリソシア株式会社

ワークイノベーション事業本部 Floza営業課　課長 川田　哲也（かわだ　てつや）

RPA業界からキャリアをスタートし、前職にてプロセス/タスクマイニングを用いた業務可視化事業の立ち上げに従事。 これまで50社以上のDXプロジェクトに参画し、現場に卸した実務改善とシステム導入支援を行ってきた。 現在は生産管理システム「Floza」の営業責任者を務める。 これまでの多角的な経験に基づき、実務性を追求した設計や提案、顧客目線を第一に考えた現場で真に活用されるデジタル変革の実現を心がけている。

株式会社デンソーウェーブ

名波　知之(ななみ　ともゆき) 宮崎　学(みやざき　まなぶ) 宮崎　龍太郎(みやざき　りゅうたろう)

株式会社デンソーウェーブは、デンソーの生産現場の「自動化」を、 QRコードやバーコードの自動認識事業と産業用ロボット等の自動化技術によって支えていた部門が2001年に独立し誕生しました。 本セミナーでは、ミドルウェア「ORiN」を核とした製造実績収集基盤「IoT Data Share」や業務用端末「Xnavis」により、 工場のITとOTをつなぐ現場業務改善ソリューションを提供する技術部門よりご説明させていただきます。

グローウィン・パートナーズ株式会社

Technology & Process Design事業部 Technology & Process Design 2部　部長 篠 浩志

2001年大手SIer入社。その後、総合商社、グローバル小売、D2Cスタートアップにて経営企画や部門統括を歴任し、組織の成長フェーズに応じた変革のリードと多角的な視点を養う。 デロイト トーマツ コンサルティングでは、大手製造業における大規模ERP導入をはじめとする、業務基盤の再構築プロジェクトに従事。 戦略から実行までを一貫して支援する「変革」のプロフェッショナルとして実績を積む。

2025年当社入社。中堅企業の成長を支えるバックオフィス改革（BPR）や生産性向上プロジェクトを牽引。 単なるシステム刷新にとどまらず、テクノロジーとビジネスプロセスの融合による生産性向上の仕組み化と、次世代へつなぐ持続可能な経営基盤の構築に注力している。2026年より部長職。

株式会社カミナシ

VP of Product（Employee領域） 加古 萌（かこ もえ）

株式会社ディー・エヌ・エーに新卒入社。新卒採用に従事した後、ソーシャルゲーム・メディア・ヘルスケアなどの事業領域にて製品責任者、事業責任者などを歴任。 2022年にカミナシに入社後、製品責任者として『カミナシ 従業員』『カミナシ 教育』等の新規サービスの立ち上げに従事。

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 ソリューションサービス部 データサイエンティスト 宮本 直宗（みやもと なおとし）

データサイエンティストとして、需要予測や顧客分析、解約予測など様々なデータ分析業務に従事。 2020年よりPrediction Oneの事業立ち上げメンバーとして、製造業・流通業・サービス業をはじめとする幅広い業界のAI導入支援を担当している。 これまで多数の企業に対する分析支援やAI活用提案を行うほか、企業向け研修やセミナーの講師として、現場で活用できるAI・データ活用のノウハウを提供。 近年は生成AIやAIエージェントの活用支援にも取り組み、実務に直結するAI活用の推進を支援している。

主催・共催

グローウィン・パートナーズ株式会社（プライバシーポリシー）

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社（プライバシーポリシー）

ヒューマンリソシア株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社デンソーウェーブ（プライバシーポリシー）

株式会社カミナシ（プライバシーポリシー）

協力

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。

自社製品のIoT化が進み、膨大な稼働・点検データを収集できる時代に

製造業や機械・設備メーカーでは、自社製品のIoT化が進み、稼働状況やセンサーデータ、点検・保守履歴など、これまで取得できなかった膨大なデータを日々収集できるようになりました。

こうしたデータを活用することで、遠隔監視による迅速な対応や故障予兆の検知、保守品質の向上、さらには新たな保守サービスの創出まで、多くの可能性が広がっています。

データは集まっているのに、保守判断やサービス改善まで活かし切れていない

一方で、「とりあえずデータは集めたものの」、その先の保守業務やサービス改善へ十分につなげられていない企業も少なくありません。

例えば、「異常値は検知できても、それが故障の兆候なのか判断できない」「稼働データと保守履歴、点検記録などの関連性が見えず、現場で適切な判断ができない」といった課題を抱えているケースもあるのではないでしょうか。

さらに、保守に必要なデータが十分に取得できていないのか、それとも膨大なデータの中から必要な情報を見つけ出せていないのか、課題そのものを把握できていないケースも少なくありません。

こうした課題を解決するためには、IoTデータの収集だけでなく、データの一元管理・分析から保守業務での活用までを一貫して実現できる環境づくりが重要です。

遠隔監視の精度向上から生成AIを活用した保守支援まで、データを保守成果に変えるIoT基盤

本セミナーでは、自社製品から収集したIoTデータを一元管理・分析し、保守業務やサービス改善へつなげるIoT基盤について解説します。

遠隔監視によるリアルタイムな設備状況の把握、故障予兆につなげるAIを活用したデータ分析、AIが過去の保守履歴・マニュアル・稼働データを横断して原因候補や対応案を提示する保守支援の仕組みなど、IoTデータを価値ある情報へ変換し、保守業務の高度化とサービス品質の向上を実現する具体的な活用方法や導入のポイントを、Toamiの事例を交えながらわかりやすく解説します。

本セミナーでは次の3点を持ち帰っていただけます。 ・自社でIoTデータを保守改善へつなげるための考え方 ・保守DX実現に必要なデータ基盤の全体像 ・生成AIを活用した次世代保守の具体例

こんな方におすすめ

・自社製品のIoTデータを保守業務やサービス改善に活用したい方 ・遠隔監視や故障予兆保全の実現・高度化を検討している方 ・保守業務の効率化や技術継承に生成AIの活用を検討している方 ・IoT基盤の導入・刷新を通じて、保守サービスの付加価値向上を目指している方 ・製品ライフサイクル全体でサービス事業を強化したい方

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　【自社製品のIoT保守】収集した膨大なデータを、保守サービスの改善につなげられていますか？

10:45～11:00　質疑応答

主催

NSW株式会社（プライバシーポリシー）

協力

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。