2024年8月21日に船井総合研究所 五反田オフィスでスマートファクトリー経営部会分科会（以下例会）を開催いたしました。 当例会では、現場に着目したデータ活用戦略講座や最新技術を取り上げました。 １．スマートファクトリー経営部会について AIコンサルティング部が主催するスマートファクトリー経営部会は、多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、「製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）」に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 また、当研究会の会員様には、 現場業務”アナログ改善現場無料診断 工数データ“IoT取得”現場無料診断 “生産管理”システム刷新システム無料診断 “見積自動化”AI活用現場無料診断 “外観検査”AI活用現場お試しサービス など、数多くの特典がございます。 ご興味のある方はぜひ下記リンクよりご覧ください。 URL： https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/ ２．8月例会の概要 当例会は 第一講座：多品種少量生産従業員47名の現場に寄り添ったDX～現場主導の業務改革で付加価値額20％向上した事例～ 第二講座：工場DXを実現する3Dプリンティング/AM技術およびスマートファクトリーについて まとめ講座 の3部構成で開催いたしました。 第一講座では株式会社有本電器製作所の有本社長、管理担当砂山様にご登壇いただき、中小製造業がDX化を推進する際の現場の巻き込み方・付加価値額20%工場の極意についてご講話いただきました。 第二講座ではElectro Optical Systems Japan 株式会社のRegional Manager橋爪様にご登壇いただき、3Dプリンターを活用した次世代スマートファクトリーについてご講話いただきました。 第一講座は規模感が会員企業と近しいこともあり、身近な課題感を斬新な解決方法でアプローチしていたことや、DX化の取り組みに対する心構えのご講話をいただき大変満足度の高い講座となりました。 第二講座では3Dプリンターによる製造とまさに最新技術であり、中小企業にとっては「脅威」ともいえる内容でした。 ただし、3Dプリンターの強み・弱みを知ることで棲み分けがはっきりとしたことでこちらも満足度の高い講座となりました。 ※本研究会にご入会いただくと過去講座がすべて閲覧いただけます。 ３．シェアタイムについて 例会では第二講座とまとめ講座の間に「シェアタイム」の時間を設けております。 シェアタイムはテーマに沿って会員様同士で情報交換会を行う場です。 ここでは普段気になってもあまり聞けない「他社のDX取り組みや成功談や失敗談・社長が考えていること」のリアルを知ることができます。 今回はシェアタイムの時間を拡大したことで満足度も大きく向上いたしました。 2024年8月21日に船井総合研究所 五反田オフィスでスマートファクトリー経営部会分科会（以下例会）を開催いたしました。 当例会では、現場に着目したデータ活用戦略講座や最新技術を取り上げました。 １．スマートファクトリー経営部会について AIコンサルティング部が主催するスマートファクトリー経営部会は、多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、「製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）」に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 また、当研究会の会員様には、 現場業務”アナログ改善現場無料診断 工数データ“IoT取得”現場無料診断 “生産管理”システム刷新システム無料診断 “見積自動化”AI活用現場無料診断 “外観検査”AI活用現場お試しサービス など、数多くの特典がございます。 ご興味のある方はぜひ下記リンクよりご覧ください。 URL： https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/ ２．8月例会の概要 当例会は 第一講座：多品種少量生産従業員47名の現場に寄り添ったDX～現場主導の業務改革で付加価値額20％向上した事例～ 第二講座：工場DXを実現する3Dプリンティング/AM技術およびスマートファクトリーについて まとめ講座 の3部構成で開催いたしました。 第一講座では株式会社有本電器製作所の有本社長、管理担当砂山様にご登壇いただき、中小製造業がDX化を推進する際の現場の巻き込み方・付加価値額20%工場の極意についてご講話いただきました。 第二講座ではElectro Optical Systems Japan 株式会社のRegional Manager橋爪様にご登壇いただき、3Dプリンターを活用した次世代スマートファクトリーについてご講話いただきました。 第一講座は規模感が会員企業と近しいこともあり、身近な課題感を斬新な解決方法でアプローチしていたことや、DX化の取り組みに対する心構えのご講話をいただき大変満足度の高い講座となりました。 第二講座では3Dプリンターによる製造とまさに最新技術であり、中小企業にとっては「脅威」ともいえる内容でした。 ただし、3Dプリンターの強み・弱みを知ることで棲み分けがはっきりとしたことでこちらも満足度の高い講座となりました。 ※本研究会にご入会いただくと過去講座がすべて閲覧いただけます。 ３．シェアタイムについて 例会では第二講座とまとめ講座の間に「シェアタイム」の時間を設けております。 シェアタイムはテーマに沿って会員様同士で情報交換会を行う場です。 ここでは普段気になってもあまり聞けない「他社のDX取り組みや成功談や失敗談・社長が考えていること」のリアルを知ることができます。 今回はシェアタイムの時間を拡大したことで満足度も大きく向上いたしました。

製造を行っている企業は生産管理システムを導入し、受注・部品発注・作業指示書発行・出荷など 製造業務の管理を行っていると思います。 生産管理システムには製造を行う企業の様々なデータが蓄積されています。 しかし、そのデータを日々の製造業務以外に有効活用出来ている企業は少ないと思います。 今回は、その生産管理システムが持っている、蓄積されているデータが有効活用されない要因を 課題として6つあげ、それぞれの課題の背景、解決策を説明いたします。 DX推進の手始めとして生産管理システムのデータを有効活用する環境を整えてみては如何でしょう？ １．課題の背景と解決策 課題1：データ入力の精度不足 [背景] 生産管理システムに正確なデータを入力することが不可欠ですが、現場では手作業によるデータ入力や、入力の省略が発生することがあります。また、入力者の理解不足や、システムの使い勝手が悪い場合、データの誤りが多発します。これにより、システムが提供する情報の信頼性が低下し、経営判断に悪影響を与えることになります。 [解決策] ①トレーニング: 入力担当者に対する定期的なトレーニングを実施し、正しい入力方法を周知徹底します。 ②UI/UXの改善: システムのユーザーインターフェースを改善し、入力ミスが発生しにくいデザインを採用します。 ③自動化: 入力作業をできるだけ自動化することで、人為的なミスを減少させます。 例えば、バーコードやRFIDタグを利用した自動データ収集システム、加工機器からの自動データ取得システムの導入が考えられます。 課題2：標準工数の精度が低い [背景] 標準工数の精度が低いと、見積もりが不正確になり、顧客との信頼関係が損なわれる可能性があります。 また、実際のコストとのギャップが生じるため、利益率の低下や不適切なリソース配分が発生します。 最悪、認識ない状態で赤字受注しているケースも発生してしまいます。 [解決策] ①実績データの活用： 実際の作業時間を正確に計測し、それに基づいて標準工数を見直すことが必要です。これにより、実際の工程に即した標準工数を確立し、見積もり精度を向上させます。 ②リアルタイムモニタリングの導入： IoTデバイスやセンサーを活用して、各工程の作業時間をリアルタイムでモニタリングし、データを自動的に収集します。これにより、データの精度とタイムリーな分析が可能になります。 ③定期的な見直しと改善： 標準工数は一度決めたら終わりではなく、定期的に見直し、改善を図ることが重要です。市場の変化や技術革新に対応できるよう、柔軟に対応する仕組みを整えます。 課題3：経営層の理解と関与不足 [背景] 経営者が生産管理システムの導入やデータ活用の重要性を十分に理解していないと、改善活動が進みにくくなります。これが、システムの導入効果を十分に引き出せない原因にもなります。 また、経営者が全社員に対し取り組みの目的や目指す効果をきちんと説明し理解してもらうことも非常に重要です。 [解決策] ①経営層への啓発活動： セミナーやワークショップを通じて、生産管理システムの効果的な活用が経営に与える影響を経営層に理解してもらう取り組みを行います。 ②データドリブン経営の推進： データを活用した意思決定の重要性を強調し、経営層が積極的にデータを活用できる環境を整えることが必要です。 簡単でわかりやすいダッシュボードの提供や定期的なデータ報告が重要となります。 ③成功事例の共有： 同業他社や業界内での成功事例を共有し、自社での活用イメージを具体的に持ってもらうことで、経営層の関心と協力を得やすくします。 課題4：データのサイロ化 [背景] 生産管理システム内のデータが他のシステムと連携していない場合、情報がサイロ化され、全体像を把握することが難しくなります。これにより、経営判断やプロセス改善が遅れることがあります。 [解決策] ①システム間の連携： ERPや会計システム、品質管理システムなどと生産管理システムを統合し、データの一元管理を実現します。 ②データ統合プラットフォームの導入： データ統合を支援するプラットフォームを導入し、異なるシステム間でデータを自動的に連携させます。 課題5：リアルタイムデータの欠如 [背景] リアルタイムでデータが収集されない場合、経営者や管理者は状況の変化に迅速に対応できません。 これにより、問題が発生してから解決に至るまでに時間がかかり、生産効率低下を招いてしまいます。 [解決策] ①IoT技術の導入： センサーやIoTデバイスを導入し、リアルタイムでのデータ収集を実現します。これにより、迅速な意思決定が可能になります。 ②リアルタイム監視システム： リアルタイムで生産状況を監視できるシステムを導入し、問題発生時に即座に対応できる体制を整えます。 課題6：データ分析能力の欠如 [背景] 蓄積されたデータが活用されない原因の一つは、データ分析能力が不足していることです。データの読み取りや分析ができないと、データに基づく改善策を講じることができません。 [解決策] ①データ分析の教育： 社内でデータ分析に関する教育を実施し、担当者のスキルを向上させます。 ②BIツールの導入： Business Intelligence (BI) ツールを導入し、誰でも簡単にデータ分析が行える環境を整えます。 これにより、経営層も含めた広範な人々がデータを活用できるようになります。 製造現場でのデータ活用にも利用できる様になります。 ２．まとめ 中堅・中小製造業の企業におけるDX推進の手始めとして生産管理システムのデータを有効活用する環境を整えるための課題と解決策を解説しました。 これら生産管理システムのデータ活用に関する課題とその解決策を、それぞれの企業で具体的にどのように実現していくのか？については船井総研が主催するセミナーにてより詳細にお話しさせていただいておりますのでご参加をお願いいたします。 ■関連するセミナーのご案内 多品種少量板金・プレス・溶接製造業のためのデータ活用経営 ～なぜ、生産管理システムが上手く機能しないのだろうか？～ 特別ゲスト講座： 既存の生産管理システムを活用して作業内容・工程進捗・工数・製品原価を見える化 生産管理システムのデータをリアルタイムで可視化したことによる現場社員の変化 経営者としてのデータ可視化の重要性 多品種少量生産の製造業”だからこそ”取り組むべきデータ可視化とは スエナミ工業 株式会社　代表取締役　末次 明 氏 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119384 製造を行っている企業は生産管理システムを導入し、受注・部品発注・作業指示書発行・出荷など 製造業務の管理を行っていると思います。 生産管理システムには製造を行う企業の様々なデータが蓄積されています。 しかし、そのデータを日々の製造業務以外に有効活用出来ている企業は少ないと思います。 今回は、その生産管理システムが持っている、蓄積されているデータが有効活用されない要因を 課題として6つあげ、それぞれの課題の背景、解決策を説明いたします。 DX推進の手始めとして生産管理システムのデータを有効活用する環境を整えてみては如何でしょう？ １．課題の背景と解決策 課題1：データ入力の精度不足 [背景] 生産管理システムに正確なデータを入力することが不可欠ですが、現場では手作業によるデータ入力や、入力の省略が発生することがあります。また、入力者の理解不足や、システムの使い勝手が悪い場合、データの誤りが多発します。これにより、システムが提供する情報の信頼性が低下し、経営判断に悪影響を与えることになります。 [解決策] ①トレーニング: 入力担当者に対する定期的なトレーニングを実施し、正しい入力方法を周知徹底します。 ②UI/UXの改善: システムのユーザーインターフェースを改善し、入力ミスが発生しにくいデザインを採用します。 ③自動化: 入力作業をできるだけ自動化することで、人為的なミスを減少させます。 例えば、バーコードやRFIDタグを利用した自動データ収集システム、加工機器からの自動データ取得システムの導入が考えられます。 課題2：標準工数の精度が低い [背景] 標準工数の精度が低いと、見積もりが不正確になり、顧客との信頼関係が損なわれる可能性があります。 また、実際のコストとのギャップが生じるため、利益率の低下や不適切なリソース配分が発生します。 最悪、認識ない状態で赤字受注しているケースも発生してしまいます。 [解決策] ①実績データの活用： 実際の作業時間を正確に計測し、それに基づいて標準工数を見直すことが必要です。これにより、実際の工程に即した標準工数を確立し、見積もり精度を向上させます。 ②リアルタイムモニタリングの導入： IoTデバイスやセンサーを活用して、各工程の作業時間をリアルタイムでモニタリングし、データを自動的に収集します。これにより、データの精度とタイムリーな分析が可能になります。 ③定期的な見直しと改善： 標準工数は一度決めたら終わりではなく、定期的に見直し、改善を図ることが重要です。市場の変化や技術革新に対応できるよう、柔軟に対応する仕組みを整えます。 課題3：経営層の理解と関与不足 [背景] 経営者が生産管理システムの導入やデータ活用の重要性を十分に理解していないと、改善活動が進みにくくなります。これが、システムの導入効果を十分に引き出せない原因にもなります。 また、経営者が全社員に対し取り組みの目的や目指す効果をきちんと説明し理解してもらうことも非常に重要です。 [解決策] ①経営層への啓発活動： セミナーやワークショップを通じて、生産管理システムの効果的な活用が経営に与える影響を経営層に理解してもらう取り組みを行います。 ②データドリブン経営の推進： データを活用した意思決定の重要性を強調し、経営層が積極的にデータを活用できる環境を整えることが必要です。 簡単でわかりやすいダッシュボードの提供や定期的なデータ報告が重要となります。 ③成功事例の共有： 同業他社や業界内での成功事例を共有し、自社での活用イメージを具体的に持ってもらうことで、経営層の関心と協力を得やすくします。 課題4：データのサイロ化 [背景] 生産管理システム内のデータが他のシステムと連携していない場合、情報がサイロ化され、全体像を把握することが難しくなります。これにより、経営判断やプロセス改善が遅れることがあります。 [解決策] ①システム間の連携： ERPや会計システム、品質管理システムなどと生産管理システムを統合し、データの一元管理を実現します。 ②データ統合プラットフォームの導入： データ統合を支援するプラットフォームを導入し、異なるシステム間でデータを自動的に連携させます。 課題5：リアルタイムデータの欠如 [背景] リアルタイムでデータが収集されない場合、経営者や管理者は状況の変化に迅速に対応できません。 これにより、問題が発生してから解決に至るまでに時間がかかり、生産効率低下を招いてしまいます。 [解決策] ①IoT技術の導入： センサーやIoTデバイスを導入し、リアルタイムでのデータ収集を実現します。これにより、迅速な意思決定が可能になります。 ②リアルタイム監視システム： リアルタイムで生産状況を監視できるシステムを導入し、問題発生時に即座に対応できる体制を整えます。 課題6：データ分析能力の欠如 [背景] 蓄積されたデータが活用されない原因の一つは、データ分析能力が不足していることです。データの読み取りや分析ができないと、データに基づく改善策を講じることができません。 [解決策] ①データ分析の教育： 社内でデータ分析に関する教育を実施し、担当者のスキルを向上させます。 ②BIツールの導入： Business Intelligence (BI) ツールを導入し、誰でも簡単にデータ分析が行える環境を整えます。 これにより、経営層も含めた広範な人々がデータを活用できるようになります。 製造現場でのデータ活用にも利用できる様になります。 ２．まとめ 中堅・中小製造業の企業におけるDX推進の手始めとして生産管理システムのデータを有効活用する環境を整えるための課題と解決策を解説しました。 これら生産管理システムのデータ活用に関する課題とその解決策を、それぞれの企業で具体的にどのように実現していくのか？については船井総研が主催するセミナーにてより詳細にお話しさせていただいておりますのでご参加をお願いいたします。 ■関連するセミナーのご案内 多品種少量板金・プレス・溶接製造業のためのデータ活用経営 ～なぜ、生産管理システムが上手く機能しないのだろうか？～ 特別ゲスト講座： 既存の生産管理システムを活用して作業内容・工程進捗・工数・製品原価を見える化 生産管理システムのデータをリアルタイムで可視化したことによる現場社員の変化 経営者としてのデータ可視化の重要性 多品種少量生産の製造業”だからこそ”取り組むべきデータ可視化とは スエナミ工業 株式会社　代表取締役　末次 明 氏 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119384

1.経営戦略セミナー　経営研究会全国大会とは 経営戦略セミナーは、創業者である舩井幸雄がスタートし、今回97回目を迎える、船井総合研究所を代表する伝統的なイベントです。 100を超える経営研究会、5,000人を超える会員企業の経営者が、一堂に会する「研究会全国大会」として開催しています。中堅・中小企業、特に地域で活躍する経営者に主眼を置いて、「時流」と「未来予測」から、向こう3～5年を見越して、中長期の課題解決やテーマをお伝えし、高いモチベーションを抱いていただきます。 2.工場DXコンサルティングの事業内容について 工場DXコンサルティングでは、主に製造業・商社向けのDX化に取り組んでいます。 現場密着したコンサルティングを強みとして、 ロボット導入 AI活用による工程最適化 IoT機器を活用した実際原価管理 基幹システムの刷新・再構築 など幅広い範囲を専門コンサルタントが担当しており、常時300社を超える企業様とご契約させていただいております。 工場DXコンサルティングメニュー 3.当日のブースの様子 当日は製造業・商社の方はもちろん、多業種の会員様も大勢ご来場いただきました。 展示会では、本サイトにも掲載されている工場DXレポートを配布しました。 工場DXレポート 4.スマートファクトリー経営部会について AIコンサルティング部が主催するスマートファクトリー経営部会は、多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、「製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）」に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 また、当研究会の会員様には、 現場業務”アナログ改善現場無料診断 工数データ“IoT取得”現場無料診断 “生産管理”システム刷新システム無料診断 “見積自動化”AI活用現場無料診断 “外観検査”AI活用現場お試しサービス など、数多くの特典がございます。 ご興味のある方はぜひ下記リンクよりご覧ください。 https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/ 1.経営戦略セミナー　経営研究会全国大会とは 経営戦略セミナーは、創業者である舩井幸雄がスタートし、今回97回目を迎える、船井総合研究所を代表する伝統的なイベントです。 100を超える経営研究会、5,000人を超える会員企業の経営者が、一堂に会する「研究会全国大会」として開催しています。中堅・中小企業、特に地域で活躍する経営者に主眼を置いて、「時流」と「未来予測」から、向こう3～5年を見越して、中長期の課題解決やテーマをお伝えし、高いモチベーションを抱いていただきます。 2.工場DXコンサルティングの事業内容について 工場DXコンサルティングでは、主に製造業・商社向けのDX化に取り組んでいます。 現場密着したコンサルティングを強みとして、 ロボット導入 AI活用による工程最適化 IoT機器を活用した実際原価管理 基幹システムの刷新・再構築 など幅広い範囲を専門コンサルタントが担当しており、常時300社を超える企業様とご契約させていただいております。 工場DXコンサルティングメニュー 3.当日のブースの様子 当日は製造業・商社の方はもちろん、多業種の会員様も大勢ご来場いただきました。 展示会では、本サイトにも掲載されている工場DXレポートを配布しました。 工場DXレポート 4.スマートファクトリー経営部会について AIコンサルティング部が主催するスマートファクトリー経営部会は、多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、「製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）」に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 また、当研究会の会員様には、 現場業務”アナログ改善現場無料診断 工数データ“IoT取得”現場無料診断 “生産管理”システム刷新システム無料診断 “見積自動化”AI活用現場無料診断 “外観検査”AI活用現場お試しサービス など、数多くの特典がございます。 ご興味のある方はぜひ下記リンクよりご覧ください。 https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/

人手不足が叫ばれている昨今においては、溶接業界においても“自動化”は重要なテーマです。溶接ロボット導入のメリットとしては、作業効率の向上や品質の安定化、作業者負担の減少など挙げられ、有用な自動化手段の一つとなっています。 しかし、従来のロボット溶接はコスト効果が合わず、中堅・中小企業の方にとっては手を出しづらいという課題がありました。 本コラムで紹介するFAIR INNOVATION社製ロボットは、「100万円で導入できる協働ロボット」として注目を浴びています。他媒体にもほとんど出ていない情報となりますので、貴社の情報収集の一助になれば幸いでございます。 1. 100万円で導入できる協働ロボット「FAIR INNOVATION社製“FRシリーズ”」のご紹介 中国の協働ロボットメーカー・FAIR INNOVATION社が開発した“FRシリーズ”は、なんと100万円で導入可能な協働ロボットです。(他社の協働ロボットでは、通常200万円～600万円程度費用がかかります。) その価格・スペックは非常に市場に支持されており、中国国内ではすでに数千台ものロボットを売り上げています。 実際にロボットが稼働している動画がこちらです。 [video width="967" height="544" mp4="https://smart-factory.funaisoken.co.jp/wp-content/uploads/111.mp4"][/video] [video width="540" height="960" mp4="https://smart-factory.funaisoken.co.jp/wp-content/uploads/112.mp4"][/video] 動画を見てお気づきの方もいらっしゃるかと存じますが、本ロボットは比較的難易度の低い溶接において、自動化効果を発揮します。 例えば、鉄鋼・鉄骨業界では、鉄骨同士を溶接する作業などを自動化することができます。単純な直線の溶接部分をロボットに担ってもらい、難易度の高い部分を作業者が補うことで、効率的に作業をおこなうことができます。 また、板金業界においては、部品の仮付け作業や、数の多いナットの溶接作業などでもロボットを活用することが可能です。 以下の表に「FR-5」(FAIR Innovation製可搬重量5kgのロボット)と、他社ロボットの主なスペックをまとめました。価格は低いですが、従来の協働ロボットと比較してもスペック自体に差は見られません。 なぜこんなにも価格が安いのでしょうか？ 販売代理店を務める株式会社ロボティクスソリューションズ 劉 代表取締役社長によると、主要部品　（減速機、モータ、ドライバー基板など）を全て自社で内製化している点が大きいとのことでした。 2. まとめ 今回は、100万円で導入できる協働ロボット「FAIR INNOVATION」をご紹介しました。今まで自動化を断念せざるを得なかった方にとっても、再検討の余地があるロボットではないでしょうか？ 詳細な情報については、船井総研が9月に開催する「多品種少量生産 溶接加工業社長セミナー」の第1講座にてお話しする予定です。ぜひご参加いただき、情報収集の一助としていただけますと幸いです。 ■関連するセミナーのご案内 多品種少量生産 溶接加工業社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/117066 人手不足が叫ばれている昨今においては、溶接業界においても“自動化”は重要なテーマです。溶接ロボット導入のメリットとしては、作業効率の向上や品質の安定化、作業者負担の減少など挙げられ、有用な自動化手段の一つとなっています。 しかし、従来のロボット溶接はコスト効果が合わず、中堅・中小企業の方にとっては手を出しづらいという課題がありました。 本コラムで紹介するFAIR INNOVATION社製ロボットは、「100万円で導入できる協働ロボット」として注目を浴びています。他媒体にもほとんど出ていない情報となりますので、貴社の情報収集の一助になれば幸いでございます。 1. 100万円で導入できる協働ロボット「FAIR INNOVATION社製“FRシリーズ”」のご紹介 中国の協働ロボットメーカー・FAIR INNOVATION社が開発した“FRシリーズ”は、なんと100万円で導入可能な協働ロボットです。(他社の協働ロボットでは、通常200万円～600万円程度費用がかかります。) その価格・スペックは非常に市場に支持されており、中国国内ではすでに数千台ものロボットを売り上げています。 実際にロボットが稼働している動画がこちらです。 [video width="967" height="544" mp4="https://smart-factory.funaisoken.co.jp/wp-content/uploads/111.mp4"][/video] [video width="540" height="960" mp4="https://smart-factory.funaisoken.co.jp/wp-content/uploads/112.mp4"][/video] 動画を見てお気づきの方もいらっしゃるかと存じますが、本ロボットは比較的難易度の低い溶接において、自動化効果を発揮します。 例えば、鉄鋼・鉄骨業界では、鉄骨同士を溶接する作業などを自動化することができます。単純な直線の溶接部分をロボットに担ってもらい、難易度の高い部分を作業者が補うことで、効率的に作業をおこなうことができます。 また、板金業界においては、部品の仮付け作業や、数の多いナットの溶接作業などでもロボットを活用することが可能です。 以下の表に「FR-5」(FAIR Innovation製可搬重量5kgのロボット)と、他社ロボットの主なスペックをまとめました。価格は低いですが、従来の協働ロボットと比較してもスペック自体に差は見られません。 なぜこんなにも価格が安いのでしょうか？ 販売代理店を務める株式会社ロボティクスソリューションズ 劉 代表取締役社長によると、主要部品　（減速機、モータ、ドライバー基板など）を全て自社で内製化している点が大きいとのことでした。 2. まとめ 今回は、100万円で導入できる協働ロボット「FAIR INNOVATION」をご紹介しました。今まで自動化を断念せざるを得なかった方にとっても、再検討の余地があるロボットではないでしょうか？ 詳細な情報については、船井総研が9月に開催する「多品種少量生産 溶接加工業社長セミナー」の第1講座にてお話しする予定です。ぜひご参加いただき、情報収集の一助としていただけますと幸いです。 ■関連するセミナーのご案内 多品種少量生産 溶接加工業社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/117066