DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

１．増加傾向にある飲食業の倒産数 近年、飲食業の倒産件数は増加傾向にあります。それを後押ししていると考えられているのが「人手不足」「賃金の増加」「原材料の高騰」です。 2021年度は減少傾向にあるように見えますが、コロナ対策の一環で助成金が支給されたことによる一時的な効果であると考えられており、依然過去最多の前年に次ぐ件数がやむを得ず倒産しています。 2022年8月1日段階では東京都の最低賃金が1,041円からは31円UPの1,072円とすることが検討されています。 人手不足の状況が加速する中で、確保した人材を離さないためにも企業側はさらに賃金を上げるなどの工夫が強いられています。 さらにロシア-ウクライナ間情勢もあり、様々な原材料価格が急激なスピードで高騰しています。つまり、飲食業では「原価」が上限なく急激なスピードで高騰しているのです。 これは、飲食業に限った話ではなく、製造業にも置き換えることができる内容です。 ２．３Kから脱却＆原価を抑えるための“AIロボット活用” 製造業の労働環境について、よく「３K（きつい、汚い、危険）」という表現が用いられます。これは、飲食業界にとっても同じです。 そこで現在、食品製造業にとどまらず外食産業業でもAIロボット技術への関心が高まっています。 例えば、Flippyというシステムは高温の油で揚げるような厨房での危険な仕事を人間のスタッフの代わりに行うことができます。 このとき、FlippyはAIを用いて食品を区別してフライヤーに入れることができ、油で揚げてから別の容器に移す最終工程までを完了させることができます。 ここでポイントなのは「AI」を活用しているという点です。机上で設定したものを量産するのが従来のロボットの概念でしたが、AIを用いることでその場の温度や湿度、分類されていない原材料の分別なども加味することができます。 さらに最近では、ファミリーマート経済産業省店にAIシステムを導入したロボット『TX SCARA』が導入されました。 これは、独自のAIシステム『Gordon』の自動制御により、バックヤードなどの狭いスペースで稼働可能となる水平多関節型のロボットです。 このAIロボットの導入で一日約1,000本行われている飲料陳列業務を、ロボットが人に代わって24時間担うことができます。 重いペットボトルなどの陳列は３Kの一つとしてカウントできると考えられますが、この「きつい」業務をロボットに置き換えることができるため従業員の負担が減り、従業員は売り場を離れることなく接客業務などのより付加価値の高い業務に取り組むことができます。 今回は飲食業で普及が進むAIロボットについてご紹介しました。特に製造業の皆様においては、飲食業界は他人事ではないかと思います。 加速する原価高騰への対策として、導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】工場のAI化・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html?txt=%E3%80%90%E4%B8%AD%E5%A0%85%E3%83%BB%E4%B8%AD%E5%B0%8F%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD%20%E7%B5%8C%E5%96%B6%E8%80%85%E6%A7%98%E5%90%91%E3%81%91%E3%80%91%22%E5%B7%A5%E5%A0%B4%E3%81%AEAI%E3%83%BB%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%8C%96%22%20%E6%9C%80%E6%96%B0%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 【メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー】～取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!!～ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 商品企画や設計開発部門でノウハウが標準化されずに人材育成が遅れていると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   １．増加傾向にある飲食業の倒産数 近年、飲食業の倒産件数は増加傾向にあります。それを後押ししていると考えられているのが「人手不足」「賃金の増加」「原材料の高騰」です。 2021年度は減少傾向にあるように見えますが、コロナ対策の一環で助成金が支給されたことによる一時的な効果であると考えられており、依然過去最多の前年に次ぐ件数がやむを得ず倒産しています。 2022年8月1日段階では東京都の最低賃金が1,041円からは31円UPの1,072円とすることが検討されています。 人手不足の状況が加速する中で、確保した人材を離さないためにも企業側はさらに賃金を上げるなどの工夫が強いられています。 さらにロシア-ウクライナ間情勢もあり、様々な原材料価格が急激なスピードで高騰しています。つまり、飲食業では「原価」が上限なく急激なスピードで高騰しているのです。 これは、飲食業に限った話ではなく、製造業にも置き換えることができる内容です。 ２．３Kから脱却＆原価を抑えるための“AIロボット活用” 製造業の労働環境について、よく「３K（きつい、汚い、危険）」という表現が用いられます。これは、飲食業界にとっても同じです。 そこで現在、食品製造業にとどまらず外食産業業でもAIロボット技術への関心が高まっています。 例えば、Flippyというシステムは高温の油で揚げるような厨房での危険な仕事を人間のスタッフの代わりに行うことができます。 このとき、FlippyはAIを用いて食品を区別してフライヤーに入れることができ、油で揚げてから別の容器に移す最終工程までを完了させることができます。 ここでポイントなのは「AI」を活用しているという点です。机上で設定したものを量産するのが従来のロボットの概念でしたが、AIを用いることでその場の温度や湿度、分類されていない原材料の分別なども加味することができます。 さらに最近では、ファミリーマート経済産業省店にAIシステムを導入したロボット『TX SCARA』が導入されました。 これは、独自のAIシステム『Gordon』の自動制御により、バックヤードなどの狭いスペースで稼働可能となる水平多関節型のロボットです。 このAIロボットの導入で一日約1,000本行われている飲料陳列業務を、ロボットが人に代わって24時間担うことができます。 重いペットボトルなどの陳列は３Kの一つとしてカウントできると考えられますが、この「きつい」業務をロボットに置き換えることができるため従業員の負担が減り、従業員は売り場を離れることなく接客業務などのより付加価値の高い業務に取り組むことができます。 今回は飲食業で普及が進むAIロボットについてご紹介しました。特に製造業の皆様においては、飲食業界は他人事ではないかと思います。 加速する原価高騰への対策として、導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】工場のAI化・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html?txt=%E3%80%90%E4%B8%AD%E5%A0%85%E3%83%BB%E4%B8%AD%E5%B0%8F%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD%20%E7%B5%8C%E5%96%B6%E8%80%85%E6%A7%98%E5%90%91%E3%81%91%E3%80%91%22%E5%B7%A5%E5%A0%B4%E3%81%AEAI%E3%83%BB%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%8C%96%22%20%E6%9C%80%E6%96%B0%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 【メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー】～取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!!～ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 商品企画や設計開発部門でノウハウが標準化されずに人材育成が遅れていると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304  

１．中小製造業におけるロボット活用の現状 まず、結論から言うと製造業における就業者数は年々減少傾向、製造業の作業工数は ロボットに置き換えていかざるを得ないと言えるでしょう。 政府統計の主な産業別就業者数を見ると、製造業の就業者数は年々減少傾向にあります。 今後、人材の争奪戦になることは必至であり、中小製造業におけるロボット活用によるリソースの確保は最重要課題です。 厚生労働省雇用動向調査によると「新規学卒入職者数の製造業への入職割合」は2000年時点の17.3％から2016年には11.1％へと減少しています。 また、「中小企業における産業別従業員数過不足DIの推移」は2009年以降減少傾向にあり、2018年の第1四半期にはマイナス23.1％に落ち込みました。 人材確保の問題は、熟練技能者からの技術継承の受け手となる人材がいない、という問題につながっています。ロボットの積極的な活用により製造業が若手にとって魅力のある職種になる必要があります。 熟練の職人には価値のある熟練作業を、そして若手にはロボットを活用した職人技術の継承を、そのような形が理想となります。 ２．中小製造業の工場へのロボット導入における課題 中小製造業の工場へのロボット導入の大きな課題として多品種少量生産であることがあげられます。 大量生産のロボット化・自動化とは異なり多品種少量生産のロボット化・自動化には様々な課題があります。 多品種少量生産ゆえの自動化量産効果の見えづらさ、段取り替え頻度の高さとそれに必要な時間と手間、多品種少量生産に対応するための要件定義の難しさとシステムコストの増大、このように中小製造業、特に多品種少量生産を行う中小製造業の工場へのロボット導入は一筋縄ではいきません。 では、どのようにして中小製造業の多品種少量生産現場へロボットを導入するのでしょうか？ 答えは 作業分析 製品分析 です。 作業分析と製品分析を行い対象とする作業及び対象とするワークを選定します。 対象とする作業とワークから必要な要件、技術を調査検討しロボット化構想を練り上げていきます。 この「分析」と「要件、技術調査からの構想」が重要です。分析により投資金額の上限が見えます。 見えた投資金額からロボットシステム投資をどの程度にするべきか、ある程度の見込みをつけます。 その上で、構想したロボットシステムがどの程度の投資対効果があるかを検証します。 多品種少量生産におけるロボット化・自動化はロボットを導入するユーザー自体がそれなりの知識と経験を持っていることが必要となります。 多品種少量生産のロボット化・自動化においては、いかにロボット稼働率を上げ（段取り替えロスを少なくし）、いかに投資対効果を捻出し（低投資で最大の効果を出し）、いかに生産性を向上させるか（浮いた工数をどう活用するか）、が重要でSIer任せの構想設計ではなくユーザーの技量が大きく関わってきます。 ３．工場へのロボット導入を支援するロボット導入コンサルティングとは 本サイトを運営している船井総合研究所には現場を熟知した専門のロボット導入支援 コンサルタントが在籍しています。 2項に挙げた「分析」、「構想」を専門コンサルタントが代行します。 大まかな流れは以下です。 ①簡易現状ヒアリング→ロボット化の可否判断 ②詳細現状ヒアリング・現場診断・工程分析 ③ロボット化構想提案 ④要件定義（構想図作成） ⑤導入後効果算定・簡易投資シミュレーション ⑥投資の可否判断 （⑦詳細設計・製作・設置） ⑧設置後調整・活用 ※（）はロボットシステムメーカーにて実施 上記を専門コンサルタントが代行することで中小製造業の多品種少量生産工場でもロボット導入を成功させることが可能です。 全国各地の様々なロボット導入事例を日々研究しているコンサルタントだからこそ、多種多様な現場に合わせた分析と構想が可能です。 ４．ロボット導入支援コンサルタントを依頼する方法 ロボット導入支援コンサルタントを希望の方は以下のお問い合わせフォームより お申し込み下さい。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 また、船井総合研究所ではロボット、AIの導入に役立つ無料ダウンロードレポートを ご用意しております。 下記のページからお申し込み下さい。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/   ■製造業経営者様限定！工場のロボット活用事例レポート ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ■講座内容 ・第1講座　多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 ・社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ ・社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ ・段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ ・社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ ・社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！ ・第2講座　多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ・ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ・ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ・ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 下記いずれかの日程よりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．中小製造業におけるロボット活用の現状 まず、結論から言うと製造業における就業者数は年々減少傾向、製造業の作業工数は ロボットに置き換えていかざるを得ないと言えるでしょう。 政府統計の主な産業別就業者数を見ると、製造業の就業者数は年々減少傾向にあります。 今後、人材の争奪戦になることは必至であり、中小製造業におけるロボット活用によるリソースの確保は最重要課題です。 厚生労働省雇用動向調査によると「新規学卒入職者数の製造業への入職割合」は2000年時点の17.3％から2016年には11.1％へと減少しています。 また、「中小企業における産業別従業員数過不足DIの推移」は2009年以降減少傾向にあり、2018年の第1四半期にはマイナス23.1％に落ち込みました。 人材確保の問題は、熟練技能者からの技術継承の受け手となる人材がいない、という問題につながっています。ロボットの積極的な活用により製造業が若手にとって魅力のある職種になる必要があります。 熟練の職人には価値のある熟練作業を、そして若手にはロボットを活用した職人技術の継承を、そのような形が理想となります。 ２．中小製造業の工場へのロボット導入における課題 中小製造業の工場へのロボット導入の大きな課題として多品種少量生産であることがあげられます。 大量生産のロボット化・自動化とは異なり多品種少量生産のロボット化・自動化には様々な課題があります。 多品種少量生産ゆえの自動化量産効果の見えづらさ、段取り替え頻度の高さとそれに必要な時間と手間、多品種少量生産に対応するための要件定義の難しさとシステムコストの増大、このように中小製造業、特に多品種少量生産を行う中小製造業の工場へのロボット導入は一筋縄ではいきません。 では、どのようにして中小製造業の多品種少量生産現場へロボットを導入するのでしょうか？ 答えは 作業分析 製品分析 です。 作業分析と製品分析を行い対象とする作業及び対象とするワークを選定します。 対象とする作業とワークから必要な要件、技術を調査検討しロボット化構想を練り上げていきます。 この「分析」と「要件、技術調査からの構想」が重要です。分析により投資金額の上限が見えます。 見えた投資金額からロボットシステム投資をどの程度にするべきか、ある程度の見込みをつけます。 その上で、構想したロボットシステムがどの程度の投資対効果があるかを検証します。 多品種少量生産におけるロボット化・自動化はロボットを導入するユーザー自体がそれなりの知識と経験を持っていることが必要となります。 多品種少量生産のロボット化・自動化においては、いかにロボット稼働率を上げ（段取り替えロスを少なくし）、いかに投資対効果を捻出し（低投資で最大の効果を出し）、いかに生産性を向上させるか（浮いた工数をどう活用するか）、が重要でSIer任せの構想設計ではなくユーザーの技量が大きく関わってきます。 ３．工場へのロボット導入を支援するロボット導入コンサルティングとは 本サイトを運営している船井総合研究所には現場を熟知した専門のロボット導入支援 コンサルタントが在籍しています。 2項に挙げた「分析」、「構想」を専門コンサルタントが代行します。 大まかな流れは以下です。 ①簡易現状ヒアリング→ロボット化の可否判断 ②詳細現状ヒアリング・現場診断・工程分析 ③ロボット化構想提案 ④要件定義（構想図作成） ⑤導入後効果算定・簡易投資シミュレーション ⑥投資の可否判断 （⑦詳細設計・製作・設置） ⑧設置後調整・活用 ※（）はロボットシステムメーカーにて実施 上記を専門コンサルタントが代行することで中小製造業の多品種少量生産工場でもロボット導入を成功させることが可能です。 全国各地の様々なロボット導入事例を日々研究しているコンサルタントだからこそ、多種多様な現場に合わせた分析と構想が可能です。 ４．ロボット導入支援コンサルタントを依頼する方法 ロボット導入支援コンサルタントを希望の方は以下のお問い合わせフォームより お申し込み下さい。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 また、船井総合研究所ではロボット、AIの導入に役立つ無料ダウンロードレポートを ご用意しております。 下記のページからお申し込み下さい。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/   ■製造業経営者様限定！工場のロボット活用事例レポート ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ■講座内容 ・第1講座　多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 ・社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ ・社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ ・段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ ・社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ ・社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！ ・第2講座　多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ・ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ・ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ・ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 下記いずれかの日程よりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

機械加工の自動化を提案することは多々ありますが、その時に旋盤やマシニングなどにロボットを付けましょう！という話が出たときに必ず精度の話が出ます。 また、旋盤を対象にしましょう！と話していると「平面研削を自動化したい！」「円筒研削を自動化したい！」という話になります。これは、特定の熟練技術者に依存しているからだと思います。長い間働いている方にしかできない、その人が辞めたらどうなるのだろう？という危機感から自動化をしたい！という話になります。 私は正直その話になると「困ったな…」と思います。理由は精度以外の何かが結局重要で、しかもそれを実現するためにかなりの費用が掛かるイメージがあるからです。 ですが、まずは基本に立ち直り自動化する要件を事細かに見れば何とか出来るかな？という感じになります。その時の気づきを今回は書きます。 １．作業分析 何回も書かせていただいているのですが、結局作業分析が一番重要です。 ロボットができることはまだまだ限られているのでボトルネックは技術の壁になります。 まず、今熟練技術者がやっている作業を分解し、理解することが重要です。「～さんがやっていてよくわからない」というのがスタートです。 これではその人がいなくなると技術が途切れてしまう、ということになります。 作業を分析し見える化する、つまりマニュアル化して伝承していくことに近いです。 自動化を考えることと共にマニュアル化もしていきましょう。 ２．作業分析から見えること 作業分析をしてみると、平面研削や円筒研削は以下の傾向があるかと思います。 設置することに手の感覚、目の感覚が関わってくる 何に対してどれを使うか、複雑である 位置調整に手の感覚、目の感覚が関わってくる 手の感覚、目の感覚をそのままロボットに反映することが非常に難しく、センサーを駆使すると高価になることが多いです。 色々と実験をしないといけないし、実験時点で金額感が合わず投資を躊躇してしまいます。 まずは、感覚を徹底的に言語化、数値化しましょう。例えば平面研削となると きっちり土台に引っ付ける⇒盤面とワークの面をぴったりつける などになります。 ワークの面と面合わせをしっかりするのにどうしたらよいか？それがテーマになります。 まずは熟練技術者の感覚を“言語化”“数値化”し、SIerに伝えることをしましょう。 ちなみに、この作業はマニュアル化にもつながります。 感覚を新人に伝えても分かりません。何を基準に作業をすべきか？徹底的に伝える努力をしましょう。 ３．実をいうと5Sが重要 平面研削、円筒研削はワークに対して精度を要求するために使われます。また、「ワークにキズ無き事」が絶対の条件になりがちです。 「面と面を合わせる」時によくよく聞いてみると、熟練作業者はペタペタ手で触って面を合わせている感じがしますが、この場合指の感覚でワークと面のゴミを探している場合が多いです。 これは切粉などでいわゆる「ハサミキズがないか？」を確認しています。これはロボット化することは非常に難しいです。 工作機械でワークをチャックする時、ハサミキズが必ずテーマになります。それは精度に関わらず、です。 切粉は機械加工業をしていると必ずついてくるテーマです。熟練作業者は結構基本に忠実な人が多いです。 普段から清掃をしっかりしている 仕事に誇りをもっている 一つ一つの作業が丁寧 これをつぶさに観察すると、5Sを意識していることになります。 切粉をきれいに取り除く 　⇒清掃をしっかりしている、自分自身のしつけがしっかりしている イメージです。 普段から5Sを作業員に意識させる。これは非常に難しいことです。 自動化することも大事ですが、まず基本に立ち直り、そもそもキズが発生しにくい環境を実現してから自動化をしていくことが重要です。   ■製造業経営者様限定！工場のロボット活用事例レポート ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ■講座内容 ・第1講座　多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 ・社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ ・社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ ・段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ ・社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ ・社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！ ・第2講座　多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ・ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ・ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ・ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 下記いずれかの日程よりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   機械加工の自動化を提案することは多々ありますが、その時に旋盤やマシニングなどにロボットを付けましょう！という話が出たときに必ず精度の話が出ます。 また、旋盤を対象にしましょう！と話していると「平面研削を自動化したい！」「円筒研削を自動化したい！」という話になります。これは、特定の熟練技術者に依存しているからだと思います。長い間働いている方にしかできない、その人が辞めたらどうなるのだろう？という危機感から自動化をしたい！という話になります。 私は正直その話になると「困ったな…」と思います。理由は精度以外の何かが結局重要で、しかもそれを実現するためにかなりの費用が掛かるイメージがあるからです。 ですが、まずは基本に立ち直り自動化する要件を事細かに見れば何とか出来るかな？という感じになります。その時の気づきを今回は書きます。 １．作業分析 何回も書かせていただいているのですが、結局作業分析が一番重要です。 ロボットができることはまだまだ限られているのでボトルネックは技術の壁になります。 まず、今熟練技術者がやっている作業を分解し、理解することが重要です。「～さんがやっていてよくわからない」というのがスタートです。 これではその人がいなくなると技術が途切れてしまう、ということになります。 作業を分析し見える化する、つまりマニュアル化して伝承していくことに近いです。 自動化を考えることと共にマニュアル化もしていきましょう。 ２．作業分析から見えること 作業分析をしてみると、平面研削や円筒研削は以下の傾向があるかと思います。 設置することに手の感覚、目の感覚が関わってくる 何に対してどれを使うか、複雑である 位置調整に手の感覚、目の感覚が関わってくる 手の感覚、目の感覚をそのままロボットに反映することが非常に難しく、センサーを駆使すると高価になることが多いです。 色々と実験をしないといけないし、実験時点で金額感が合わず投資を躊躇してしまいます。 まずは、感覚を徹底的に言語化、数値化しましょう。例えば平面研削となると きっちり土台に引っ付ける⇒盤面とワークの面をぴったりつける などになります。 ワークの面と面合わせをしっかりするのにどうしたらよいか？それがテーマになります。 まずは熟練技術者の感覚を“言語化”“数値化”し、SIerに伝えることをしましょう。 ちなみに、この作業はマニュアル化にもつながります。 感覚を新人に伝えても分かりません。何を基準に作業をすべきか？徹底的に伝える努力をしましょう。 ３．実をいうと5Sが重要 平面研削、円筒研削はワークに対して精度を要求するために使われます。また、「ワークにキズ無き事」が絶対の条件になりがちです。 「面と面を合わせる」時によくよく聞いてみると、熟練作業者はペタペタ手で触って面を合わせている感じがしますが、この場合指の感覚でワークと面のゴミを探している場合が多いです。 これは切粉などでいわゆる「ハサミキズがないか？」を確認しています。これはロボット化することは非常に難しいです。 工作機械でワークをチャックする時、ハサミキズが必ずテーマになります。それは精度に関わらず、です。 切粉は機械加工業をしていると必ずついてくるテーマです。熟練作業者は結構基本に忠実な人が多いです。 普段から清掃をしっかりしている 仕事に誇りをもっている 一つ一つの作業が丁寧 これをつぶさに観察すると、5Sを意識していることになります。 切粉をきれいに取り除く 　⇒清掃をしっかりしている、自分自身のしつけがしっかりしている イメージです。 普段から5Sを作業員に意識させる。これは非常に難しいことです。 自動化することも大事ですが、まず基本に立ち直り、そもそもキズが発生しにくい環境を実現してから自動化をしていくことが重要です。   ■製造業経営者様限定！工場のロボット活用事例レポート ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ■講座内容 ・第1講座　多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 ・社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ ・社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ ・段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ ・社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ ・社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！ ・第2講座　多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ・ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ・ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ・ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 下記いずれかの日程よりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

１．今後の溶接業界の自動化はどうなるか？ 2022年7月東京ビッグサイトで開催された国際ウェルディングショーに行ってきました。 ロボットメーカーや老舗Sier様やスタートアッ等様々な企業様が溶接に関連するソリューションや機器・部品を展示しており見どころ沢山な展示会でした。 中でも特に目を引いたのは、協働ロボットを活用した溶接システムでした。 FUNAC・安川・PANASONIC・ダイヘン等各社ロボットメーカーは自社の協働ロボットにMIGやTIGの溶接電源を組み込んだソリューションを展示していました。 ロボットメーカー以外でも多くのSier様が協働ロボットのソリューションを展示しており、溶接業界への協働ロボット活用が期待されている事を肌感覚で感じる事が出来ました。 従来の産業用ロボットの溶接への活用については、技術的にかなり成熟されてきておりますが、現場での活用に対しては未だに課題が多く、ロボットユーザも多くの場合低い稼働率とエラー修正（ティーチング修正）等に頭を悩ませています。 対して協働ロボットを溶接に活用する事で得られるメリットは非常に多く、これまでの生産現場での活用とは一線画した活用が見込める為、メーカーやSierはもちろん、エンドユーザの注目度も非常に高まっています。 今後10年の溶接業界は協働ロボット活用が主流になりそうな予感がしますね。 それでは展示されていたソリューションを例に協働ロボットを活用するメリットを解説していこうと思います。 ２．溶接の自動化における協働ロボット活用のメリット まずは、協働ロボットを活用するメリットとして 初心者でもティーチングが簡単 省スペースでの設置が可能 低価格で導入しやすい があります。 協働ロボットは、ダイレクトティーチングという手でロボットハンドを動かして教示させる方法が用いられており、初心者でも簡単にティーチングが可能です。 タッチパネルでの直観的な操作でロボット動作フローを作成する事も出来ますし、溶接電源とリンクさせて溶接電流やパルス等の設定もすべてタッチパネル内で調整する事が可能です。 次に協働ロボットは軽量で場所を取らないため、生産設備内のレイアウトを変更することなくさまざまな用途に応じて配置できます。 展示会でもほとんどのソリューションにはキャスタ付の作業台とロボットがアッセンブリされており、キャスターにてどこにでも移動できる様になっておりました。 短時間で簡単に段替えを行えるため、多品種少量生産の生産ラインでも大いに活躍できます。 そして、協働ロボットは人と同じ環境で作業ができることを目的としたロボットのため、安全柵がなくても使用できます。 産業用ロボットと協働ロボット単体で価格を比較すると協働ロボットの方が価格は高い事が多いですが、安全策や周辺機器が不要なので、システム全体の価格を抑制する事が可能です 最近では性能が良く価格が安い台湾製の協働ロボットも人気でこれまでの産業用ロボットと変わらない金額で購入する事も可能になってきております。 次に溶接加工を協働ロボットにさせるメリットを述べていきたいと思います。 小物かつ個数を要する部品（リピート性があり、細かな溶接が多く手間が掛かるが沢山作る） 試作品（リピート性が無く専用の治具製作が出来ない） 1品1様な製品の製作（リピート性が無く専用の治具製作が出来ない） まず上記の様な場合での活用が期待出来ます。 多くの現場では子部品を製作する場合、ほとんど人手で単純作業を繰り返して製作している事がほとんどです。 しかし、子部品の多くは溶接も点付けやピッチ溶接等簡単なものが多く、ほとんど付加価値を生んでいない加工に対して、貴重な溶接職人さんの工数を大幅に掛けてしまっていますので、協働ロボットで溶接する事で職人さんをもっと価値の高い業務に集中してもらう事が出来ます。 そして試作や1個単位での受注品などの場合、従来のロボットでは、治具作成やロボットティーチングに掛かる工数や費用を考えるととても採算が合わず、手作業で対応している事と思います。 協働ロボットの長所であるティーチングの簡易さを最大限に発揮し、試作や一品物の現物合わせでティーチングを行い溶接してしまえば良いですし、何より溶接技能や資格を持っていない人でも協働ロボットを扱えれば製作が出来てしまう事でしょう。 このように、多品種少量生産が当たり前の溶接加工業にはとてもマッチしており、活用の幅は今後もどんどん広がっていく事が予想されます。 また従来のロボット溶接から常にある課題として、治具や現物の位置ずれ・歪みによる溶接の狙い位置ずれによる溶接不良やロボットエラーがありますが、これは協働ロボットでも同じ事が言えます。 しかし、今回の展示会では、３Dスキャナーによる現物確認と自動補正や、レーザーセンサーによるリアルタイムトラッキング機能（溶接しながら溶接線へのトーチの位置を修正していく）機能を協働ロボットに組み合わせて活用している事例もありました。 協働ロボットとこのようなロボット補正する機器やソフトウェアと連動して活用する事が出来れば、だれでも使えるほど簡単で品質が良い溶説を実現する事が可能です。 高度な技能が必要な溶接は淑人さんが実施し、簡単な溶接は協働ロボットでさせる。 こんな時代はそう遠く無いでしょうね。 もちろん溶接だけでなく、研磨や塗装・組み立てにも活用する事が出来ますので、極端な話協働ロボット1台あれば、ハンドツールを交換して、今日は研磨、明日は溶接みたいな使い方も可能ですね。 今回の記事で記載した内容はほんのごく一部でまだまだ協働ロボットを活用するメリットはあります。 そしてどんどんと新しい機器やソフトウェアが生まれつつあり、今後の成長が楽しみな分野でもありますので今後も注視して協働ロボット業界をチェックしていきたいと思います。   ■製造業経営者様限定！工場のロボット活用事例レポート ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ■講座内容 ・第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 ・社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ ・社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ ・段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ ・社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ ・社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！ ・第2講座 多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ・ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ・ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ・ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 下記いずれかの日程よりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．今後の溶接業界の自動化はどうなるか？ 2022年7月東京ビッグサイトで開催された国際ウェルディングショーに行ってきました。 ロボットメーカーや老舗Sier様やスタートアッ等様々な企業様が溶接に関連するソリューションや機器・部品を展示しており見どころ沢山な展示会でした。 中でも特に目を引いたのは、協働ロボットを活用した溶接システムでした。 FUNAC・安川・PANASONIC・ダイヘン等各社ロボットメーカーは自社の協働ロボットにMIGやTIGの溶接電源を組み込んだソリューションを展示していました。 ロボットメーカー以外でも多くのSier様が協働ロボットのソリューションを展示しており、溶接業界への協働ロボット活用が期待されている事を肌感覚で感じる事が出来ました。 従来の産業用ロボットの溶接への活用については、技術的にかなり成熟されてきておりますが、現場での活用に対しては未だに課題が多く、ロボットユーザも多くの場合低い稼働率とエラー修正（ティーチング修正）等に頭を悩ませています。 対して協働ロボットを溶接に活用する事で得られるメリットは非常に多く、これまでの生産現場での活用とは一線画した活用が見込める為、メーカーやSierはもちろん、エンドユーザの注目度も非常に高まっています。 今後10年の溶接業界は協働ロボット活用が主流になりそうな予感がしますね。 それでは展示されていたソリューションを例に協働ロボットを活用するメリットを解説していこうと思います。 ２．溶接の自動化における協働ロボット活用のメリット まずは、協働ロボットを活用するメリットとして 初心者でもティーチングが簡単 省スペースでの設置が可能 低価格で導入しやすい があります。 協働ロボットは、ダイレクトティーチングという手でロボットハンドを動かして教示させる方法が用いられており、初心者でも簡単にティーチングが可能です。 タッチパネルでの直観的な操作でロボット動作フローを作成する事も出来ますし、溶接電源とリンクさせて溶接電流やパルス等の設定もすべてタッチパネル内で調整する事が可能です。 次に協働ロボットは軽量で場所を取らないため、生産設備内のレイアウトを変更することなくさまざまな用途に応じて配置できます。 展示会でもほとんどのソリューションにはキャスタ付の作業台とロボットがアッセンブリされており、キャスターにてどこにでも移動できる様になっておりました。 短時間で簡単に段替えを行えるため、多品種少量生産の生産ラインでも大いに活躍できます。 そして、協働ロボットは人と同じ環境で作業ができることを目的としたロボットのため、安全柵がなくても使用できます。 産業用ロボットと協働ロボット単体で価格を比較すると協働ロボットの方が価格は高い事が多いですが、安全策や周辺機器が不要なので、システム全体の価格を抑制する事が可能です 最近では性能が良く価格が安い台湾製の協働ロボットも人気でこれまでの産業用ロボットと変わらない金額で購入する事も可能になってきております。 次に溶接加工を協働ロボットにさせるメリットを述べていきたいと思います。 小物かつ個数を要する部品（リピート性があり、細かな溶接が多く手間が掛かるが沢山作る） 試作品（リピート性が無く専用の治具製作が出来ない） 1品1様な製品の製作（リピート性が無く専用の治具製作が出来ない） まず上記の様な場合での活用が期待出来ます。 多くの現場では子部品を製作する場合、ほとんど人手で単純作業を繰り返して製作している事がほとんどです。 しかし、子部品の多くは溶接も点付けやピッチ溶接等簡単なものが多く、ほとんど付加価値を生んでいない加工に対して、貴重な溶接職人さんの工数を大幅に掛けてしまっていますので、協働ロボットで溶接する事で職人さんをもっと価値の高い業務に集中してもらう事が出来ます。 そして試作や1個単位での受注品などの場合、従来のロボットでは、治具作成やロボットティーチングに掛かる工数や費用を考えるととても採算が合わず、手作業で対応している事と思います。 協働ロボットの長所であるティーチングの簡易さを最大限に発揮し、試作や一品物の現物合わせでティーチングを行い溶接してしまえば良いですし、何より溶接技能や資格を持っていない人でも協働ロボットを扱えれば製作が出来てしまう事でしょう。 このように、多品種少量生産が当たり前の溶接加工業にはとてもマッチしており、活用の幅は今後もどんどん広がっていく事が予想されます。 また従来のロボット溶接から常にある課題として、治具や現物の位置ずれ・歪みによる溶接の狙い位置ずれによる溶接不良やロボットエラーがありますが、これは協働ロボットでも同じ事が言えます。 しかし、今回の展示会では、３Dスキャナーによる現物確認と自動補正や、レーザーセンサーによるリアルタイムトラッキング機能（溶接しながら溶接線へのトーチの位置を修正していく）機能を協働ロボットに組み合わせて活用している事例もありました。 協働ロボットとこのようなロボット補正する機器やソフトウェアと連動して活用する事が出来れば、だれでも使えるほど簡単で品質が良い溶説を実現する事が可能です。 高度な技能が必要な溶接は淑人さんが実施し、簡単な溶接は協働ロボットでさせる。 こんな時代はそう遠く無いでしょうね。 もちろん溶接だけでなく、研磨や塗装・組み立てにも活用する事が出来ますので、極端な話協働ロボット1台あれば、ハンドツールを交換して、今日は研磨、明日は溶接みたいな使い方も可能ですね。 今回の記事で記載した内容はほんのごく一部でまだまだ協働ロボットを活用するメリットはあります。 そしてどんどんと新しい機器やソフトウェアが生まれつつあり、今後の成長が楽しみな分野でもありますので今後も注視して協働ロボット業界をチェックしていきたいと思います。   ■製造業経営者様限定！工場のロボット活用事例レポート ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ■講座内容 ・第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 ・社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ ・社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ ・段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ ・社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ ・社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！ ・第2講座 多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ・ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ・ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ・ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！ ■開催日程 全てオンライン開催となります 下記いずれかの日程よりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 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１．リスキングとは リスキリングについて、経済産業省は「新しい職業に就くために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、必要なスキルを獲得する/させること」と定義しています。 これは「働く→学ぶ→働く」のサイクルを繰り返すリカレント教育とは「職を離れるか否か」という点で異なり、リスキリングは仕事をしながら学び続けていく前提の言葉と言えます。 また、リスキリングは「これからも職業で価値創出し続けるために必要なスキル」である前提を重視しており、単なる学び直しでもありません。 リスキリングはDX時代の人材戦略において欠かせない存在となり、このリスキリングによってデジタル技術の力を使いながら価値を創造できるように多くの従業員の能力やスキルが再開発されることが期待されています。 ２．世界の動き 世界経済会議では、2018年から3年連続で「リスキル革命」と銘打ったセッションが実施されています。 また、2020年年次総会（ダボス会議）では、「2030年までに全世界で10億人をリスキリングする」という宣言をしています。 同会議では、第4次産業革命により、数年で8000万件の仕事が消失する一方で9700万件の新たな仕事が生まれると予想されており、それに備えて「リスキル革命プラットフォーム」の構築も宣言されています。 次に日本における動きを見ていきます。 ３．日本の動き 日本においては、先月2022年6月16日に「日本リスキリングコンソーシアム」が発足しました。 これは、国や地方自治体、民間企業などが一体となって、日本全国あらゆる人のスキルをアップデートする「リスキリング」に取り組む新たな試みです。 様々な企業によるトレーニングプログラムの提供や、就職支援、副業・フリーランス・アルバイトなどの幅広いジョブマッチングの機会の提供など、パートナーシップの輪を広げることで、全国の人々が学び続ける機会を設ける予定です。 また、8割を無料で受講できる当サイトは、今後4年間で50万人の受講を目指して220程度の講座を提供することを発表しています。 「日本リスキリングコンソーシアム」：https://japan-reskilling-consortium.jp/ 今回はリスキリングの概要をご紹介しました。所属企業やそれに伴う規模、現職のポジションに関わらず、働く人全員が必須の取り組みと言えます。 今後活発になっていく同分野について、学び始めてみるのはいかがでしょうか。   ■無料ダウンロードAIを活用した類似案件検索システム導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積作成時はベテラン担当者が過去の経験をフル活用して作成している→特定の担当者依存を解消したい 見積情報の共有範囲が不明確→情報共有を明確化したい 加工時間を参考にする場合は過去のファイルを参照→過去ファイルを探す時間を減らしたい 過去ファイルの存在は勘と経験頼り→勘と経験に依存した業務を無くしたい 目次 1、類似案件検索システムとは 2、類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ■講座内容 ・第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化：営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化：営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化：AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化：AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化：営業時の顧客対応をAIがサポート ・第2講座　AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程（全てオンライン開催） 2022/09/13 (火)　13:00~15:00 2022/09/15 (木)　13:00~15:00 2022/09/21 (水)　13:00~15:00 2022/09/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   １．リスキングとは リスキリングについて、経済産業省は「新しい職業に就くために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、必要なスキルを獲得する/させること」と定義しています。 これは「働く→学ぶ→働く」のサイクルを繰り返すリカレント教育とは「職を離れるか否か」という点で異なり、リスキリングは仕事をしながら学び続けていく前提の言葉と言えます。 また、リスキリングは「これからも職業で価値創出し続けるために必要なスキル」である前提を重視しており、単なる学び直しでもありません。 リスキリングはDX時代の人材戦略において欠かせない存在となり、このリスキリングによってデジタル技術の力を使いながら価値を創造できるように多くの従業員の能力やスキルが再開発されることが期待されています。 ２．世界の動き 世界経済会議では、2018年から3年連続で「リスキル革命」と銘打ったセッションが実施されています。 また、2020年年次総会（ダボス会議）では、「2030年までに全世界で10億人をリスキリングする」という宣言をしています。 同会議では、第4次産業革命により、数年で8000万件の仕事が消失する一方で9700万件の新たな仕事が生まれると予想されており、それに備えて「リスキル革命プラットフォーム」の構築も宣言されています。 次に日本における動きを見ていきます。 ３．日本の動き 日本においては、先月2022年6月16日に「日本リスキリングコンソーシアム」が発足しました。 これは、国や地方自治体、民間企業などが一体となって、日本全国あらゆる人のスキルをアップデートする「リスキリング」に取り組む新たな試みです。 様々な企業によるトレーニングプログラムの提供や、就職支援、副業・フリーランス・アルバイトなどの幅広いジョブマッチングの機会の提供など、パートナーシップの輪を広げることで、全国の人々が学び続ける機会を設ける予定です。 また、8割を無料で受講できる当サイトは、今後4年間で50万人の受講を目指して220程度の講座を提供することを発表しています。 「日本リスキリングコンソーシアム」：https://japan-reskilling-consortium.jp/ 今回はリスキリングの概要をご紹介しました。所属企業やそれに伴う規模、現職のポジションに関わらず、働く人全員が必須の取り組みと言えます。 今後活発になっていく同分野について、学び始めてみるのはいかがでしょうか。   ■無料ダウンロードAIを活用した類似案件検索システム導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積作成時はベテラン担当者が過去の経験をフル活用して作成している→特定の担当者依存を解消したい 見積情報の共有範囲が不明確→情報共有を明確化したい 加工時間を参考にする場合は過去のファイルを参照→過去ファイルを探す時間を減らしたい 過去ファイルの存在は勘と経験頼り→勘と経験に依存した業務を無くしたい 目次 1、類似案件検索システムとは 2、類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ■講座内容 ・第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化：営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化：営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化：AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化：AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化：営業時の顧客対応をAIがサポート ・第2講座　AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程（全てオンライン開催） 2022/09/13 (火)　13:00~15:00 2022/09/15 (木)　13:00~15:00 2022/09/21 (水)　13:00~15:00 2022/09/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304  

日々製造業の企業様とコミュニケーションをとる中で、ここ最近毎日のように話題に上がるのが「原材料の高騰」というキーワードです。 原材料費が高騰する中で、企業が自社だけで出来ることは適切な原価管理を通じた原価低減しかありません。 弊社のコラムでも何度も取り上げておりますが、今回は製造業が取り組むべき原価管理について、6つのステップで解説いたします。 ステップ0：原価管理の目的を明確にする 原価管理を進めるにあたって、最も重要なことは「何のために原価管理を行うのか」という目的を明確にすることです。 目的が不明確なままプロジェクトを開始しても、どんな情報を収集する必要があるかがぶれてしまい、原価管理を達成できなくなります。 よくある原価管理の目的としては、下記のような事項が挙げられます。 損益分岐点を明らかにして、現在の利益を把握するため 製品別個別原価を把握して注力商品を見つけやすくするため 直接原価計算といった原価分析を実施し、社内改善箇所を明確にするため 工程別設備別分析を行い、損失が出ている工程や設備を見つけて改善活動をするため ステップ1：標準単価の設定 原価管理の目的を明確化したら、次は標準原価の設定を行います。 製造業の場合、3つの切り口で標準単価（＝製造原価）を設定する必要があります。 ①材料費：製造に必要となる部品の単価など ②労務費：製造に関連する従業員の賃金（チャージ）など ③経費：①・②以外で工場維持に必要な賃料、電気代など 標準単価を設定したら、実際のデータを取得するフェーズに移行します。 次に具体的な取得方法を解説します。 ステップ2：データの取得 先に示した通り、標準単価を設定したら、実際のデータを入力・取得するフェーズに移行します。 具体的には、ステップ1で設定した標準原価に対応する形で実績のデータを取得します。 それぞれの費用に対して必要になるデータ・情報としては下記が挙げられます。 ①材料費：BOM（部品構成表）、材料の購買単価リスト ②労務費：時間チャージ、工程別製造実績時間 ③経費：工場全体の賃料、機械毎稼働時間（機械単位で費用を按分するため） 製造業の場合に特に重要なのは、②労務費に関して「改善したい単位に工程を分けて実績を取得する」ということです。 段取りも含めてピッキング・抜き・曲げ・溶接・組立など工程ごとに実績を取得するのか、それとも工程をある程度まとめてしまって実績をとるかなど、自社の考え方に合わせてデータ取得をすると良いでしょう。 製造業という業種では、特に労務費の実際データ取得に苦労される企業が多いです。 各工程において、どのような実績データを取得するのが良いのか？どのように取得することが現場の負担にならないか？を議論して方法を決定する必要があります。 また、取得したデータを活用するためには、生産管理システムなどの他のシステムへデータ連携することが重要です。データ連携することにより、リアルタイムで実績データを取得することができるので後述する原価計算やデータ分析において即時対応できるといったメリットがあります。 ステップ3：原価計算 データの取得ができたら、標準原価と実績原価を計算します。 標準原価に関しては、ステップ1で設定した標準単価に対して実際に使用した数量や時間数を掛け合わせます。 一方で実績原価は、実際にかかった単価に対して実績数量や時間数を掛け合わせることで算出します。 ここでは、初めからすべてを細かく複雑に計算しようとするのではなく、まずは全製品分計算できる粒度で計算することが今後のステップに向けて重要となります。 ステップ4：差異分析 原価計算の結果を受けて標準原価と実績原価の比較、つまり「差異分析」を行います。 標準原価に対して実績原価が高い場合、なぜその差が生じたのかを分析します。 例えば材料費に関して実績原価が標準原価よりも高かった場合、その原因は標準で想定していたより数量が多かったからなのか、それとも仕入単価が高かったのか等、要素を細かく分けて分析を行います。 差異分析の際には、さまざまな軸で分析結果を出すことでより正確な議論ができるようになります。 しかし、差異分析は後述の改善活動のための手段であるため、できるだけ効率したい作業です。 さまざまな軸で分析することを得意とした分析ソフトや分析ツールを選定し、改善活動の為の工数を確保することが大切です。 ステップ5：改善活動 原価管理の最後のステップとしては、改善活動があります。 ステップ4で標準原価と実績原価になぜ差異が生じているかを分析した後は、その原因を解決するための改善活動を行います。 ステップ4の例で考えると、製造工程での加工ミスにより使用数量が標準より増えたことで実績原価が高くなっていたとします。 その場合、加工ミスを減らし歩留まり率を上げる必要があるため、治具の導入などにより歩留まり率を高めるための施策に取り組むなどの改善活動が考えられます。 以上のように、原価管理は大きく6つのステップで取り組むことが一般的です。 ただ、この工程の中でも特に難しいのは「ステップ2：データの取得」だと考えます。 日々の受注をこなすことで精一杯なのに実績取得のためのオペレーションを増やすことはできない、という企業様は非常に多いです。 弊社ではそのような企業様に対して、工数取得プログラムによる実績取得の効率化や原価計算・BIツールを用いたデータ分析自動化などの事例がございます。 ご興味のある方は下記レポートなどを参考にしていただけますと幸いです。 コラム｜製造業必見！原価管理をエクセルで行う方法とそのメリット・デメリット コラム｜中小製造業こそ取り組むべき！個別原価管理のススメ コラム｜製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介   ■無料ダウンロード【製造業向け】補助金×原価管理システムの成功事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045 目次 1、事例概要 2、当時の課題 3、取組内容 4、効果 5、補助金申請のポイント レポートの内容 補助金を駆使した原価管理システム導入により、業務効率を向上させた製造業の事例です。 手書き日報や手動転記を排除し、リアルタイムなデータ分析を実現した今回の取組は、業務の革新と効率化を実現しました。 どのような原価管理が良いのか？ リアルタイムに把握するためにはどのような方法があるのか？ 補助金はどのように活用するのが良いのか？ といった悩み事に対しての事例を一冊にまとめています。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   本セミナーで学べるポイント 従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ 原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ 職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ 基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ 開催は残り2回！オンライン開催となります。 2022/07/26 (火)　13:00~15:00 2022/07/28 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   日々製造業の企業様とコミュニケーションをとる中で、ここ最近毎日のように話題に上がるのが「原材料の高騰」というキーワードです。 原材料費が高騰する中で、企業が自社だけで出来ることは適切な原価管理を通じた原価低減しかありません。 弊社のコラムでも何度も取り上げておりますが、今回は製造業が取り組むべき原価管理について、6つのステップで解説いたします。 ステップ0：原価管理の目的を明確にする 原価管理を進めるにあたって、最も重要なことは「何のために原価管理を行うのか」という目的を明確にすることです。 目的が不明確なままプロジェクトを開始しても、どんな情報を収集する必要があるかがぶれてしまい、原価管理を達成できなくなります。 よくある原価管理の目的としては、下記のような事項が挙げられます。 損益分岐点を明らかにして、現在の利益を把握するため 製品別個別原価を把握して注力商品を見つけやすくするため 直接原価計算といった原価分析を実施し、社内改善箇所を明確にするため 工程別設備別分析を行い、損失が出ている工程や設備を見つけて改善活動をするため ステップ1：標準単価の設定 原価管理の目的を明確化したら、次は標準原価の設定を行います。 製造業の場合、3つの切り口で標準単価（＝製造原価）を設定する必要があります。 ①材料費：製造に必要となる部品の単価など ②労務費：製造に関連する従業員の賃金（チャージ）など ③経費：①・②以外で工場維持に必要な賃料、電気代など 標準単価を設定したら、実際のデータを取得するフェーズに移行します。 次に具体的な取得方法を解説します。 ステップ2：データの取得 先に示した通り、標準単価を設定したら、実際のデータを入力・取得するフェーズに移行します。 具体的には、ステップ1で設定した標準原価に対応する形で実績のデータを取得します。 それぞれの費用に対して必要になるデータ・情報としては下記が挙げられます。 ①材料費：BOM（部品構成表）、材料の購買単価リスト ②労務費：時間チャージ、工程別製造実績時間 ③経費：工場全体の賃料、機械毎稼働時間（機械単位で費用を按分するため） 製造業の場合に特に重要なのは、②労務費に関して「改善したい単位に工程を分けて実績を取得する」ということです。 段取りも含めてピッキング・抜き・曲げ・溶接・組立など工程ごとに実績を取得するのか、それとも工程をある程度まとめてしまって実績をとるかなど、自社の考え方に合わせてデータ取得をすると良いでしょう。 製造業という業種では、特に労務費の実際データ取得に苦労される企業が多いです。 各工程において、どのような実績データを取得するのが良いのか？どのように取得することが現場の負担にならないか？を議論して方法を決定する必要があります。 また、取得したデータを活用するためには、生産管理システムなどの他のシステムへデータ連携することが重要です。データ連携することにより、リアルタイムで実績データを取得することができるので後述する原価計算やデータ分析において即時対応できるといったメリットがあります。 ステップ3：原価計算 データの取得ができたら、標準原価と実績原価を計算します。 標準原価に関しては、ステップ1で設定した標準単価に対して実際に使用した数量や時間数を掛け合わせます。 一方で実績原価は、実際にかかった単価に対して実績数量や時間数を掛け合わせることで算出します。 ここでは、初めからすべてを細かく複雑に計算しようとするのではなく、まずは全製品分計算できる粒度で計算することが今後のステップに向けて重要となります。 ステップ4：差異分析 原価計算の結果を受けて標準原価と実績原価の比較、つまり「差異分析」を行います。 標準原価に対して実績原価が高い場合、なぜその差が生じたのかを分析します。 例えば材料費に関して実績原価が標準原価よりも高かった場合、その原因は標準で想定していたより数量が多かったからなのか、それとも仕入単価が高かったのか等、要素を細かく分けて分析を行います。 差異分析の際には、さまざまな軸で分析結果を出すことでより正確な議論ができるようになります。 しかし、差異分析は後述の改善活動のための手段であるため、できるだけ効率したい作業です。 さまざまな軸で分析することを得意とした分析ソフトや分析ツールを選定し、改善活動の為の工数を確保することが大切です。 ステップ5：改善活動 原価管理の最後のステップとしては、改善活動があります。 ステップ4で標準原価と実績原価になぜ差異が生じているかを分析した後は、その原因を解決するための改善活動を行います。 ステップ4の例で考えると、製造工程での加工ミスにより使用数量が標準より増えたことで実績原価が高くなっていたとします。 その場合、加工ミスを減らし歩留まり率を上げる必要があるため、治具の導入などにより歩留まり率を高めるための施策に取り組むなどの改善活動が考えられます。 以上のように、原価管理は大きく6つのステップで取り組むことが一般的です。 ただ、この工程の中でも特に難しいのは「ステップ2：データの取得」だと考えます。 日々の受注をこなすことで精一杯なのに実績取得のためのオペレーションを増やすことはできない、という企業様は非常に多いです。 弊社ではそのような企業様に対して、工数取得プログラムによる実績取得の効率化や原価計算・BIツールを用いたデータ分析自動化などの事例がございます。 ご興味のある方は下記レポートなどを参考にしていただけますと幸いです。 コラム｜製造業必見！原価管理をエクセルで行う方法とそのメリット・デメリット コラム｜中小製造業こそ取り組むべき！個別原価管理のススメ コラム｜製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介   ■無料ダウンロード【製造業向け】補助金×原価管理システムの成功事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045 目次 1、事例概要 2、当時の課題 3、取組内容 4、効果 5、補助金申請のポイント レポートの内容 補助金を駆使した原価管理システム導入により、業務効率を向上させた製造業の事例です。 手書き日報や手動転記を排除し、リアルタイムなデータ分析を実現した今回の取組は、業務の革新と効率化を実現しました。 どのような原価管理が良いのか？ リアルタイムに把握するためにはどのような方法があるのか？ 補助金はどのように活用するのが良いのか？ といった悩み事に対しての事例を一冊にまとめています。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   本セミナーで学べるポイント 従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ 原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ 職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ 基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ 開催は残り2回！オンライン開催となります。 2022/07/26 (火)　13:00~15:00 2022/07/28 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．はじめに 昨今、日本でも急速にロボット導入が進み、大手・中堅企業はもちろんのこと中小製造業でもロボットが導入されていることが珍しくなくなりました。 しかしながら多くの企業に導入されているものの、実際活用できている企業はほんの一握りなのが現状です。活用できていない原因はいくつかありますが、主な原因の一つが「ティーチング」です。ロボットを動かすためにはロボットに動作を教え込む必要がありそのために必要な作業がティーチングになります。 ティーチング作業は非常に複雑、かつ専門知識を要する作業であり、専門のロボットプログラマーが行うのが一般的です。ロボットを動かすにはペンダント（操作パネル）を使います。 このペンダントでティーチングの修正や動作確認を行っていくのですが、一般的に使用されているペンダントの画面はプログラムが羅列された文字だらけの画面であり非常に複雑です。 また、例えば金属加工品において、全ての加工品が完全に同じ形状なことはまずありえません。ロボットは決められた動きを繰りかえす為、そういったワークごとのズレには対応できません。 上記のような課題により特に多品種少量生産の企業においてロボットを使いこなすのは至難の業といえるでしょう。ただ、近年ではこうした課題に対するソリューションが多く登場してきておりますので、本コラムではティーチングレスを実現させるための方法を紹介いたします。 ２．オフラインティーチングソフト オフラインティーチングとは、実機を用いずにPCの操作にてロボットティーチングを実践する方法です。 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のPRGを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。 高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 更に干渉確認や特異点回避（ロボットがエラーを起こしやすい場所）の機能もあり、実機を動かさずにほとんどのティーチング作業を完了させる事が出来ます。 ただし、あくまでもCADモデル上でのシュミレーションになりますので、実機での調整は必須です。 ８割程度はオフラインティーチングで作成し、作ったPRGを実機に書き込んだのちに、ペンダントで微調整していく事で大幅にティーチングに掛かる時間を削減する事が出来ます。 非常に便利なソフトウェアですが、上述したとおり３D-CADが必須です。 自社での３D設計→自社生産であればこのようなソフトは絶大な効果を発揮出来ますが、外部から受注している仕事の場合難易度が高いのは事実です。 中小製造業では、今も２Dや手書きの図面がFAXでやり取りされる事がまだまだ多く、受注段階で３D-CADを貰える事はあまり無いという実態があります。 本来であれば受注直後にCADモデルが客先から支給され、それをもとにオフラインティーチングを実施し、現場の微調整をかけてロボットで着工という流れでものづくりをしていければ良いですが、現状ではそういう環境になっていない場合も多く、自社で３Dモデルの作成が必須となります。 ３．センサー活用 ３Dのレーザーセンサーやレーザースキャナーを活用することで、現物合わせて位置補正を行うことができます。そのため、ワークごとの形状差や溶接によるひずみがあってもワークの変化に対して自動補正をかけることができます。都度都度ティーチングの修正を行う必要がないため、位置ズレやワークの加工誤差・形状の変化が大きいものをロボットで取り扱っている場合は特に力を発揮します。 センサーにも多くの種類が存在しており、接触式で安価なタッチセンサーから、３Dスキャナーと高性能なソフトウェアを使った補正システムまで、幅広く存在しています。 センサーによっては、2次元のものや3次元的に補正をかけられるセンサーがあったり、対象の工程（溶接やハンドリングなど）に合ったセンサーなど多種多様なものがあるので、どの工程のどのワークを対象にするのが投資対効果の良いかをよく分析したうえで、それに合ったセンサーを検討されるのが良いでしょう。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック ▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．はじめに 昨今、日本でも急速にロボット導入が進み、大手・中堅企業はもちろんのこと中小製造業でもロボットが導入されていることが珍しくなくなりました。 しかしながら多くの企業に導入されているものの、実際活用できている企業はほんの一握りなのが現状です。活用できていない原因はいくつかありますが、主な原因の一つが「ティーチング」です。ロボットを動かすためにはロボットに動作を教え込む必要がありそのために必要な作業がティーチングになります。 ティーチング作業は非常に複雑、かつ専門知識を要する作業であり、専門のロボットプログラマーが行うのが一般的です。ロボットを動かすにはペンダント（操作パネル）を使います。 このペンダントでティーチングの修正や動作確認を行っていくのですが、一般的に使用されているペンダントの画面はプログラムが羅列された文字だらけの画面であり非常に複雑です。 また、例えば金属加工品において、全ての加工品が完全に同じ形状なことはまずありえません。ロボットは決められた動きを繰りかえす為、そういったワークごとのズレには対応できません。 上記のような課題により特に多品種少量生産の企業においてロボットを使いこなすのは至難の業といえるでしょう。ただ、近年ではこうした課題に対するソリューションが多く登場してきておりますので、本コラムではティーチングレスを実現させるための方法を紹介いたします。 ２．オフラインティーチングソフト オフラインティーチングとは、実機を用いずにPCの操作にてロボットティーチングを実践する方法です。 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のPRGを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。 高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 更に干渉確認や特異点回避（ロボットがエラーを起こしやすい場所）の機能もあり、実機を動かさずにほとんどのティーチング作業を完了させる事が出来ます。 ただし、あくまでもCADモデル上でのシュミレーションになりますので、実機での調整は必須です。 ８割程度はオフラインティーチングで作成し、作ったPRGを実機に書き込んだのちに、ペンダントで微調整していく事で大幅にティーチングに掛かる時間を削減する事が出来ます。 非常に便利なソフトウェアですが、上述したとおり３D-CADが必須です。 自社での３D設計→自社生産であればこのようなソフトは絶大な効果を発揮出来ますが、外部から受注している仕事の場合難易度が高いのは事実です。 中小製造業では、今も２Dや手書きの図面がFAXでやり取りされる事がまだまだ多く、受注段階で３D-CADを貰える事はあまり無いという実態があります。 本来であれば受注直後にCADモデルが客先から支給され、それをもとにオフラインティーチングを実施し、現場の微調整をかけてロボットで着工という流れでものづくりをしていければ良いですが、現状ではそういう環境になっていない場合も多く、自社で３Dモデルの作成が必須となります。 ３．センサー活用 ３Dのレーザーセンサーやレーザースキャナーを活用することで、現物合わせて位置補正を行うことができます。そのため、ワークごとの形状差や溶接によるひずみがあってもワークの変化に対して自動補正をかけることができます。都度都度ティーチングの修正を行う必要がないため、位置ズレやワークの加工誤差・形状の変化が大きいものをロボットで取り扱っている場合は特に力を発揮します。 センサーにも多くの種類が存在しており、接触式で安価なタッチセンサーから、３Dスキャナーと高性能なソフトウェアを使った補正システムまで、幅広く存在しています。 センサーによっては、2次元のものや3次元的に補正をかけられるセンサーがあったり、対象の工程（溶接やハンドリングなど）に合ったセンサーなど多種多様なものがあるので、どの工程のどのワークを対象にするのが投資対効果の良いかをよく分析したうえで、それに合ったセンサーを検討されるのが良いでしょう。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック

AIシステムの市場規模が急成長する一方で、そのプロジェクトの多くが消滅しています。その背景の１つに、従来のITインフラと、AIを実装するためのITインフラの違いがあると考えられています。 １．ITインフラがAIプロジェクトの成功を左右する 新型コロナウイルスの影響でDXへの取り組みは大きく加速しました。AIシステムへの投資意欲や投資金額も増加し、すでにAIは多くの業界において競争に勝ち抜く上での必須要素だと考え始められています。 AIプロジェクトの多くはPoC（概念検証）を実施し、そこで実現可否を判断します。しかしその段階で躓き、本番稼働に行きつけずに消滅してしまっているプロジェクトも多く存在します。米調査会社ガートナーによると、その割合は47％であり、約半数が本番稼働前に頓挫している現状となっています。また、同調査からは、全回答者の30％が「従来型のITインフラにAIソリューションを統合する際の複雑さがAIプロジェクト最大の障壁」だと考えていることも公表されています。つまり、ITインフラがAIプロジェクトの成功を左右する重要な要素となっているのです。 ２．従来のITインフラとAIに対応できるインフラの違い 従来のITインフラとAIに対応できるインフラの最大の違いは「AI技術が発展途中であること」です。具体的には従来のITインフラにはない、「保守」と「拡張」の難しさの観点からご紹介します。 ・保守の難しさ AI分野は現在、世界中の大学・企業などが取り組む研究対象であり、その成果として日々さまざまなソフトウェアが公表されています。それらの多くはOSS（オープンソースソフトウェア）を組み合わせて構築されており、要は、ノウハウが整理されていないままの公開情報を組み合わせているため、その分不具合が生じる可能性も高いのです。企業がAIを導入する際も、この無償のOSSを使用することが多いのですが、セキュリティ面では企業のIT部門が求めるレベルの保守が無償のOSSでは提供されないのが一般的です。この点においてIT部門としては保守が受けられないことが大きなリスクとして捉え、保守ができないものは導入できないと考える企業も多くあります。 ・拡張の難しさ 従来のITインフラはAIプロジェクトによって拡張できることを想定しておらず、そもそも拡張できない状態である企業は多い現状です。それにより機会損失が発生する可能性もあります。 AIプロジェクトを始動する前に社内のITインフラをどのような基準で整備しているかを一度確認いただき、いざAIプロジェクトを始める際に上記のポイントについて問題がないかを確認してみてはいかがでしょうか。   ■無料ダウンロードAIを活用した類似案件検索システム導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積作成時はベテラン担当者が過去の経験をフル活用して作成している→特定の担当者依存を解消したい 見積情報の共有範囲が不明確→情報共有を明確化したい 加工時間を参考にする場合は過去のファイルを参照→過去ファイルを探す時間を減らしたい 過去ファイルの存在は勘と経験頼り→勘と経験に依存した業務を無くしたい 目次 1、類似案件検索システムとは 2、類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ■講座内容 ・第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化：営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化：営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化：AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化：AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化：営業時の顧客対応をAIがサポート ・第2講座　AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程（全てオンライン開催） 2022/09/13 (火)　13:00~15:00 2022/09/15 (木)　13:00~15:00 2022/09/21 (水)　13:00~15:00 2022/09/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   AIシステムの市場規模が急成長する一方で、そのプロジェクトの多くが消滅しています。その背景の１つに、従来のITインフラと、AIを実装するためのITインフラの違いがあると考えられています。 １．ITインフラがAIプロジェクトの成功を左右する 新型コロナウイルスの影響でDXへの取り組みは大きく加速しました。AIシステムへの投資意欲や投資金額も増加し、すでにAIは多くの業界において競争に勝ち抜く上での必須要素だと考え始められています。 AIプロジェクトの多くはPoC（概念検証）を実施し、そこで実現可否を判断します。しかしその段階で躓き、本番稼働に行きつけずに消滅してしまっているプロジェクトも多く存在します。米調査会社ガートナーによると、その割合は47％であり、約半数が本番稼働前に頓挫している現状となっています。また、同調査からは、全回答者の30％が「従来型のITインフラにAIソリューションを統合する際の複雑さがAIプロジェクト最大の障壁」だと考えていることも公表されています。つまり、ITインフラがAIプロジェクトの成功を左右する重要な要素となっているのです。 ２．従来のITインフラとAIに対応できるインフラの違い 従来のITインフラとAIに対応できるインフラの最大の違いは「AI技術が発展途中であること」です。具体的には従来のITインフラにはない、「保守」と「拡張」の難しさの観点からご紹介します。 ・保守の難しさ AI分野は現在、世界中の大学・企業などが取り組む研究対象であり、その成果として日々さまざまなソフトウェアが公表されています。それらの多くはOSS（オープンソースソフトウェア）を組み合わせて構築されており、要は、ノウハウが整理されていないままの公開情報を組み合わせているため、その分不具合が生じる可能性も高いのです。企業がAIを導入する際も、この無償のOSSを使用することが多いのですが、セキュリティ面では企業のIT部門が求めるレベルの保守が無償のOSSでは提供されないのが一般的です。この点においてIT部門としては保守が受けられないことが大きなリスクとして捉え、保守ができないものは導入できないと考える企業も多くあります。 ・拡張の難しさ 従来のITインフラはAIプロジェクトによって拡張できることを想定しておらず、そもそも拡張できない状態である企業は多い現状です。それにより機会損失が発生する可能性もあります。 AIプロジェクトを始動する前に社内のITインフラをどのような基準で整備しているかを一度確認いただき、いざAIプロジェクトを始める際に上記のポイントについて問題がないかを確認してみてはいかがでしょうか。   ■無料ダウンロードAIを活用した類似案件検索システム導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積作成時はベテラン担当者が過去の経験をフル活用して作成している→特定の担当者依存を解消したい 見積情報の共有範囲が不明確→情報共有を明確化したい 加工時間を参考にする場合は過去のファイルを参照→過去ファイルを探す時間を減らしたい 過去ファイルの存在は勘と経験頼り→勘と経験に依存した業務を無くしたい 目次 1、類似案件検索システムとは 2、類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ■講座内容 ・第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化：営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化：営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化：AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化：AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化：営業時の顧客対応をAIがサポート ・第2講座　AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程（全てオンライン開催） 2022/09/13 (火)　13:00~15:00 2022/09/15 (木)　13:00~15:00 2022/09/21 (水)　13:00~15:00 2022/09/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304  

１．導入の背景 今回ご紹介する事例の企業では課題として加工機への単純なワークセット作業を 、熟練の加工職人が行っており、本来であれば高付加価値業務を担う必要のある、熟練職人が単純なワークセット作業という低付加価値業務を常態的に行っていました。 ワークセット作業に時間が取られてしまうことで、新規品のプログラム作成や、その他改善業務に手が回らず、結果として生産性が下がっている状態となっていました。 さらに、時代と共に大量生産品が減り多品種少量生産の傾向が強まったことにより、通常の産業用ロボットでは自社の運用に合わずにロボット導入が進められない状況となっていました。 ２．多品種少量生産対応のための協働ロボット導入 協働ロボットの特徴は何と言っても安全柵が不要で省スペースであることです。 省スペース性と、この企業独自のアイディアを活用して多品種少量生産に対応できる協働ロボットの導入に取り組みました。 独自のアイディアとは、 カラクリ機構を採用し導入コストを大幅削減（ストッカー、治具、押しボタン） 加工機とのインタフェースを取らずにワークセットから加工、取り出しまで行うシステム インタフェース（電気配線）が無いため使わないときは移動できる 使わないときは移動できるため人手での加工にも対応可能 上記のような独自のアイディアで協働ロボットの導入を成功させました。 ３．熟練作業者との付き合い方 熟練作業者の中にはロボットの導入に否定的な人も多くいます。 自分の仕事が無くなってしまうのでは？、、 ロボットでやるより自分でやったほうが早い 等の意見を聞くことがあります。 熟練作業者にはワークをセットするだけの単純作業は価値が低い、熟練作業者には価値ある作業をやってもらいたい、ということを伝え、理解してもらう必要があるでしょう。 これは、経営者自らが作業者に対して根気よく説明することが重要になります。 熟練作業者自らが、自身の業務において価値のある作業が何なのか、を理解することで会社全体としての生産性を向上させることが可能です。   ■”無料ダウンロード”最短半年でロボット導入を成功させる方法 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．導入の背景 今回ご紹介する事例の企業では課題として加工機への単純なワークセット作業を 、熟練の加工職人が行っており、本来であれば高付加価値業務を担う必要のある、熟練職人が単純なワークセット作業という低付加価値業務を常態的に行っていました。 ワークセット作業に時間が取られてしまうことで、新規品のプログラム作成や、その他改善業務に手が回らず、結果として生産性が下がっている状態となっていました。 さらに、時代と共に大量生産品が減り多品種少量生産の傾向が強まったことにより、通常の産業用ロボットでは自社の運用に合わずにロボット導入が進められない状況となっていました。 ２．多品種少量生産対応のための協働ロボット導入 協働ロボットの特徴は何と言っても安全柵が不要で省スペースであることです。 省スペース性と、この企業独自のアイディアを活用して多品種少量生産に対応できる協働ロボットの導入に取り組みました。 独自のアイディアとは、 カラクリ機構を採用し導入コストを大幅削減（ストッカー、治具、押しボタン） 加工機とのインタフェースを取らずにワークセットから加工、取り出しまで行うシステム インタフェース（電気配線）が無いため使わないときは移動できる 使わないときは移動できるため人手での加工にも対応可能 上記のような独自のアイディアで協働ロボットの導入を成功させました。 ３．熟練作業者との付き合い方 熟練作業者の中にはロボットの導入に否定的な人も多くいます。 自分の仕事が無くなってしまうのでは？、、 ロボットでやるより自分でやったほうが早い 等の意見を聞くことがあります。 熟練作業者にはワークをセットするだけの単純作業は価値が低い、熟練作業者には価値ある作業をやってもらいたい、ということを伝え、理解してもらう必要があるでしょう。 これは、経営者自らが作業者に対して根気よく説明することが重要になります。 熟練作業者自らが、自身の業務において価値のある作業が何なのか、を理解することで会社全体としての生産性を向上させることが可能です。   ■”無料ダウンロード”最短半年でロボット導入を成功させる方法 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 2022/08/16 (火)　13:00~15:00 2022/08/18 (木)　13:00~15:00 2022/08/23 (火)　13:00~15:00 2022/08/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 検査を自動化したい！という要望は非常に多いです。 ただ、検査の自動化はなかなかうまくいくものでもありません。 それは光の当たり方で変わることが多く、なかなか安定しないからです。 また、パターン登録をきっちりとしないといけない従来の検査カメラとかだと、多品種小ロット生産の中小企業ではなかなか導入できないというケースが多いです。 私は自動化のコンサルタントですが、「これは自動化しない方が良いな」という検査工程の相談を受ける場合も多いです。その時に何を提案するか？今回はそれをお伝えします。 １．作業分析による動作改善 組立の時にもお話に上げさせていただきましたが、動作分析を行うことは非常に大きな収穫があります。 ここでお伝えしたいことは「熟練者」と「未熟練者」の比較です。熟練者の作業を分析することで、どうやったらよいか？ということをしっかりとマニュアル化して教育に生かすことができます。 ２．不良基準の見直し 熟練者の話が上がっていましたが、熟練者の検査が適切なのか？これも確認することは重要です。検査の担当者は「クレームを受ける立場の人」でもあります。不良品がお客様に納品されると、社外からも社内からもつつかれて痛い目に合うのが検査の担当です。 最も、お客さんに不良品を納めないことは大前提ではありますが、過剰なまでの検査を実施している可能性はあります。先ほど述べたように、お客様からのクレームが正義となり、 長く積み重ねた結果、かなり検査に関して工数をかけている、 社内での不良の発生率が高い という状態をたまに見かけます。 お客さんとの交渉は骨が折れますが、お客さんと改めて不良の基準を話し合ってもよいかと思います。その時のポイントは下記になります。 どの箇所の不良は完全にNGなのかはっきりさせる 　⇒搬送系のメーカーさんに納品する場合は必須です 許容してほしい不良の成り立ちを説明し、影響がないことを証明する 　⇒加工機の特性上仕方のないものは必ずあります お客さんとの交渉は長期にわたり骨が折れますが、過剰検査による工数の増大と、社内不良の発生は意外にあるので着目してはいかがでしょうか。 ３．照明の設置 上記で上げましたが、工程内検査は意外にテコ入れがされていないことが多いです。出荷前検査はとても重要です。それなりに工数をかけて検査品質を保つ必要があります。ただ、その不良が起こったところはどこか？というものを分析していくと、工程内での不良です。早期発見に越したことはありません。 抜き取り検査などをする際、当たり前のように検査台に行き、そこにある測定器具を使用しますが、不思議と照明が設置されていることは少ないです。寸法が出ているか？納品基準を検査することに意識がいきがちですが、不思議と外観検査はしっかりと対策されているイメージはありません。外観検査の場合、金型や刃物の不良などによるものが工程内ではよく起こります。それが素通りするとかなりの数の製品に影響が出るケースが多いです。 人間の目は不思議なもので、照明があるだけで不良を見分けられます。作業者の環境を改善するためにも最も低コストで実施できる内容かもしれません。   ■AI画像検査導入事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext06-01-dl.html 収録内容 「人手に頼った目視検査で工数がかかっているので検査を自動化して工数を削減したい！」 「画像検査装置を導入したことが無いがやってみたい！」 「小さな不良なので画像検査が可能なのか分からないからテストしてみたい！」 「人による目視検査で不良品が流出しているので検査精度を上げて不良流出を防ぎたい！」 「検査業務が属人化しているので標準化して誰でも検査が行えるようにしたい！」 本レポートでは、「AI画像検査」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 【①】AI画像検査導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】AI画像検査導入の具体的手法 ～透明な樹脂成型品の傷、異物を画像検査装置で検出～ 導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した画像検査装置導入成功事例 ●自動車用部品の最終検査工程に検査装置を導入 　カメラ・力覚・レーザー変位センサーをロボットハンドに取り付け、検査の自動化を実現 ●ボールペン部品射出成形の検査及び箱詰め工程に検査装置を導入 　目視での外観検査工程を、カメラで撮影した画像から検査を行うことで、判定を行う ●AI技術とロボットを用いた多品種油圧機器外観検査の自動化 　ロボットで画像センサと照明を操作し、取得した画像をAI技術で判別し、外観検査を自動化 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 検査を自動化したい！という要望は非常に多いです。 ただ、検査の自動化はなかなかうまくいくものでもありません。 それは光の当たり方で変わることが多く、なかなか安定しないからです。 また、パターン登録をきっちりとしないといけない従来の検査カメラとかだと、多品種小ロット生産の中小企業ではなかなか導入できないというケースが多いです。 私は自動化のコンサルタントですが、「これは自動化しない方が良いな」という検査工程の相談を受ける場合も多いです。その時に何を提案するか？今回はそれをお伝えします。 １．作業分析による動作改善 組立の時にもお話に上げさせていただきましたが、動作分析を行うことは非常に大きな収穫があります。 ここでお伝えしたいことは「熟練者」と「未熟練者」の比較です。熟練者の作業を分析することで、どうやったらよいか？ということをしっかりとマニュアル化して教育に生かすことができます。 ２．不良基準の見直し 熟練者の話が上がっていましたが、熟練者の検査が適切なのか？これも確認することは重要です。検査の担当者は「クレームを受ける立場の人」でもあります。不良品がお客様に納品されると、社外からも社内からもつつかれて痛い目に合うのが検査の担当です。 最も、お客さんに不良品を納めないことは大前提ではありますが、過剰なまでの検査を実施している可能性はあります。先ほど述べたように、お客様からのクレームが正義となり、 長く積み重ねた結果、かなり検査に関して工数をかけている、 社内での不良の発生率が高い という状態をたまに見かけます。 お客さんとの交渉は骨が折れますが、お客さんと改めて不良の基準を話し合ってもよいかと思います。その時のポイントは下記になります。 どの箇所の不良は完全にNGなのかはっきりさせる 　⇒搬送系のメーカーさんに納品する場合は必須です 許容してほしい不良の成り立ちを説明し、影響がないことを証明する 　⇒加工機の特性上仕方のないものは必ずあります お客さんとの交渉は長期にわたり骨が折れますが、過剰検査による工数の増大と、社内不良の発生は意外にあるので着目してはいかがでしょうか。 ３．照明の設置 上記で上げましたが、工程内検査は意外にテコ入れがされていないことが多いです。出荷前検査はとても重要です。それなりに工数をかけて検査品質を保つ必要があります。ただ、その不良が起こったところはどこか？というものを分析していくと、工程内での不良です。早期発見に越したことはありません。 抜き取り検査などをする際、当たり前のように検査台に行き、そこにある測定器具を使用しますが、不思議と照明が設置されていることは少ないです。寸法が出ているか？納品基準を検査することに意識がいきがちですが、不思議と外観検査はしっかりと対策されているイメージはありません。外観検査の場合、金型や刃物の不良などによるものが工程内ではよく起こります。それが素通りするとかなりの数の製品に影響が出るケースが多いです。 人間の目は不思議なもので、照明があるだけで不良を見分けられます。作業者の環境を改善するためにも最も低コストで実施できる内容かもしれません。   ■AI画像検査導入事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext06-01-dl.html 収録内容 「人手に頼った目視検査で工数がかかっているので検査を自動化して工数を削減したい！」 「画像検査装置を導入したことが無いがやってみたい！」 「小さな不良なので画像検査が可能なのか分からないからテストしてみたい！」 「人による目視検査で不良品が流出しているので検査精度を上げて不良流出を防ぎたい！」 「検査業務が属人化しているので標準化して誰でも検査が行えるようにしたい！」 本レポートでは、「AI画像検査」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 【①】AI画像検査導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】AI画像検査導入の具体的手法 ～透明な樹脂成型品の傷、異物を画像検査装置で検出～ 導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した画像検査装置導入成功事例 ●自動車用部品の最終検査工程に検査装置を導入 　カメラ・力覚・レーザー変位センサーをロボットハンドに取り付け、検査の自動化を実現 ●ボールペン部品射出成形の検査及び箱詰め工程に検査装置を導入 　目視での外観検査工程を、カメラで撮影した画像から検査を行うことで、判定を行う ●AI技術とロボットを用いた多品種油圧機器外観検査の自動化 　ロボットで画像センサと照明を操作し、取得した画像をAI技術で判別し、外観検査を自動化

今回は、「生産計画のAI活用を成功させるポイントとは」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．生産計画に関する現場の課題 日々全国各地の製造業の企業様とやり取りをさせていただく中で、近年特に現場からのニーズとして顕在化しているのが、「生産計画のAI活用」に関するテーマです。 生産計画に関する主なお悩みとして、 生産計画の作成・修正業務が熟練者に依存している。 熟練者の生産計画関連ノウハウが暗黙知化している。 近い将来、熟練者の引退が控えているが、このままでは熟練者特有のノウハウが会社に残っていかない。 業務自体が属人化しているため、若手社員が生産計画関連業務に従事できない。 業務習得のためには経験とスキルが求められるため、人材育成に時間がかかる。 等の事柄が挙げられます。 ２．AIを活用した生産計画とは 上記のような生産計画関連のお悩みを解決するために、AIを活用し、熟練者のノウハウを形式知化・ルール化することで 生産計画の自動立案（※立案結果の微調整・最終チェックはヒトが担当） 生産計画立案業務の標準化・脱属人化 生産計画内容の平準化 等を目指していくというのが、「生産計画のAI活用」の趣旨となります。 「生産計画のAI活用」については、ニーズとしては確かに顕在化している一方で、実際にAIシステムの開発・導入を進めるにあたっては思うように開発・導入が進んでいかないケースも。 そのような中で、開発・導入に関する失敗を極力回避しながら進めていくためにはどうすればよいのか。 次に生産計画のAI活用を成功させるポイントを解説します。 ３．生産計画のAI活用を成功させるポイント 結論としては、「1度のAIシステム開発に多くの機能・条件を求めすぎない」ことが非常に重要となります。 よくある例としては、 既存の生産計画立案フローや立案の考え方をすべてシステム化しようとする。 生産計画の立案以外にも、生産管理関連の機能をすべて1つのシステムに組み込もうとする。 その他にも自社特有の機能を1つのシステムに「あれもこれも」と追加してしまう。 結果としてシステム開発費用が膨れ上がる。 システム開発費用と比例して、システム開発工数も延びてしまう。 より多くの機能・条件を1つのシステム内でカバーする必要があるため、システム開発が難航してしまう。 システムの出来自体も、かなり複雑なものになってしまう。 等の事柄が挙げられます。 上記のような発想のまま、1度で完璧なものを完成させる前提で生産計画のAI活用（システム化）を進めてしまうと、失敗する可能性が高まってしまいます。 失敗回避のための進め方の一例としては、 まずは「生産計画の自動立案の機能のみ」に特化したAIシステムを作る どうしても追加したい機能や条件がある場合は、開発フェーズを分けて導入を進める 等の進め方がおすすめです。 また、既存の生産計画立案フローや立案の考え方をすべてシステム化しようとするのではなく、システム導入を契機として、既存の業務の在り方を見直し、余計な業務工程や考え方・ルール等を削ぎ落とすこともまた、「生産計画のAI活用」を進める上で重要なポイントとなります。 以上、「生産計画のAI活用 失敗回避のポイントとは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   ■講座内容 第1講座　AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座　AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   ■開催日程（全てオンラインでの開催となります） 以下いずかれよりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/07/05 (火)　13:00~15:00 2022/07/07 (木)　13:00~15:00 2022/07/12 (火)　13:00~15:00 2022/07/14 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、「生産計画のAI活用を成功させるポイントとは」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．生産計画に関する現場の課題 日々全国各地の製造業の企業様とやり取りをさせていただく中で、近年特に現場からのニーズとして顕在化しているのが、「生産計画のAI活用」に関するテーマです。 生産計画に関する主なお悩みとして、 生産計画の作成・修正業務が熟練者に依存している。 熟練者の生産計画関連ノウハウが暗黙知化している。 近い将来、熟練者の引退が控えているが、このままでは熟練者特有のノウハウが会社に残っていかない。 業務自体が属人化しているため、若手社員が生産計画関連業務に従事できない。 業務習得のためには経験とスキルが求められるため、人材育成に時間がかかる。 等の事柄が挙げられます。 ２．AIを活用した生産計画とは 上記のような生産計画関連のお悩みを解決するために、AIを活用し、熟練者のノウハウを形式知化・ルール化することで 生産計画の自動立案（※立案結果の微調整・最終チェックはヒトが担当） 生産計画立案業務の標準化・脱属人化 生産計画内容の平準化 等を目指していくというのが、「生産計画のAI活用」の趣旨となります。 「生産計画のAI活用」については、ニーズとしては確かに顕在化している一方で、実際にAIシステムの開発・導入を進めるにあたっては思うように開発・導入が進んでいかないケースも。 そのような中で、開発・導入に関する失敗を極力回避しながら進めていくためにはどうすればよいのか。 次に生産計画のAI活用を成功させるポイントを解説します。 ３．生産計画のAI活用を成功させるポイント 結論としては、「1度のAIシステム開発に多くの機能・条件を求めすぎない」ことが非常に重要となります。 よくある例としては、 既存の生産計画立案フローや立案の考え方をすべてシステム化しようとする。 生産計画の立案以外にも、生産管理関連の機能をすべて1つのシステムに組み込もうとする。 その他にも自社特有の機能を1つのシステムに「あれもこれも」と追加してしまう。 結果としてシステム開発費用が膨れ上がる。 システム開発費用と比例して、システム開発工数も延びてしまう。 より多くの機能・条件を1つのシステム内でカバーする必要があるため、システム開発が難航してしまう。 システムの出来自体も、かなり複雑なものになってしまう。 等の事柄が挙げられます。 上記のような発想のまま、1度で完璧なものを完成させる前提で生産計画のAI活用（システム化）を進めてしまうと、失敗する可能性が高まってしまいます。 失敗回避のための進め方の一例としては、 まずは「生産計画の自動立案の機能のみ」に特化したAIシステムを作る どうしても追加したい機能や条件がある場合は、開発フェーズを分けて導入を進める 等の進め方がおすすめです。 また、既存の生産計画立案フローや立案の考え方をすべてシステム化しようとするのではなく、システム導入を契機として、既存の業務の在り方を見直し、余計な業務工程や考え方・ルール等を削ぎ落とすこともまた、「生産計画のAI活用」を進める上で重要なポイントとなります。 以上、「生産計画のAI活用 失敗回避のポイントとは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   ■講座内容 第1講座　AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座　AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   ■開催日程（全てオンラインでの開催となります） 以下いずかれよりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/07/05 (火)　13:00~15:00 2022/07/07 (木)　13:00~15:00 2022/07/12 (火)　13:00~15:00 2022/07/14 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

１．AI（人工知能）とBI（ビジネスインテリジェンス）について BI（ビジネスインテリジェンス）は、組織がよりデータに基づいた意思決定を行えるように支援することを指し、これにはデータ分析やビジネス分析が含まれています。BIによって出力される分析結果から、パターンや特徴・相関性を見つけて可視化することができますが、あくまでも人間が意思決定をするために必要な情報を提供する立場となります。 一方、AI（人工知能）は、人間の知的ふるまいの一部についてソフトウェアを用いて人工的に再現することを指します。BIで算出される結果に対し＋αの高度な情報処理が可能です。AIを用いることで情報提供にとどまらず、人が行う「意思決定」までを実行することが可能なります。 ２．拡張アナリティクスとは 最近話題となっている「拡張アナリティクス」は、機械学習・AIを組み込んだ分析のことを言います。「BI」によるデータを可視化する技術と「AI」による＋αの高度な情報処理のハイブリット型ともいうことができ、さらに機械学習や自然言語処理分野の発展により技術的障壁は低くなってきているため、現在多くの注目を浴びています。 従来、このハイブリットな考え方をするためにはデータサイエンティストやデータアナリストなどのスキルを持ち合わせた人に依頼する必要がありました。特に、近年のアナリティクスやBIでは、分析データの前処理（データの整理、品質確保など）に莫大な手間とコストがかかっています。この点において拡張アナリティクスを用いることができれば、そのアルゴリズムによって手間の軽減・削減が可能となります。 ビジネスニーズや技術に応じて、DX分野は恐ろしいスピードで進化し続けています。今回のように、AIやBIを大前提とした言葉も昨今急激に増えてきました。業界の最先端で分析を進めるデータサイエンティストでさえ、拡張アナリティクスに仕事を奪われる日が来るかもしれないと考える専門家も複数います。そのため、自社の課題の本質を捉えて、どこまでの範囲でDXを行うのか（できるのか）を常に検討しておく必要があります。   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   ■講座内容 第1講座　AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座　AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   ■開催日程（全てオンラインでの開催となります） 以下いずかれよりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/07/05 (火)　13:00~15:00 2022/07/07 (木)　13:00~15:00 2022/07/12 (火)　13:00~15:00 2022/07/14 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．AI（人工知能）とBI（ビジネスインテリジェンス）について BI（ビジネスインテリジェンス）は、組織がよりデータに基づいた意思決定を行えるように支援することを指し、これにはデータ分析やビジネス分析が含まれています。BIによって出力される分析結果から、パターンや特徴・相関性を見つけて可視化することができますが、あくまでも人間が意思決定をするために必要な情報を提供する立場となります。 一方、AI（人工知能）は、人間の知的ふるまいの一部についてソフトウェアを用いて人工的に再現することを指します。BIで算出される結果に対し＋αの高度な情報処理が可能です。AIを用いることで情報提供にとどまらず、人が行う「意思決定」までを実行することが可能なります。 ２．拡張アナリティクスとは 最近話題となっている「拡張アナリティクス」は、機械学習・AIを組み込んだ分析のことを言います。「BI」によるデータを可視化する技術と「AI」による＋αの高度な情報処理のハイブリット型ともいうことができ、さらに機械学習や自然言語処理分野の発展により技術的障壁は低くなってきているため、現在多くの注目を浴びています。 従来、このハイブリットな考え方をするためにはデータサイエンティストやデータアナリストなどのスキルを持ち合わせた人に依頼する必要がありました。特に、近年のアナリティクスやBIでは、分析データの前処理（データの整理、品質確保など）に莫大な手間とコストがかかっています。この点において拡張アナリティクスを用いることができれば、そのアルゴリズムによって手間の軽減・削減が可能となります。 ビジネスニーズや技術に応じて、DX分野は恐ろしいスピードで進化し続けています。今回のように、AIやBIを大前提とした言葉も昨今急激に増えてきました。業界の最先端で分析を進めるデータサイエンティストでさえ、拡張アナリティクスに仕事を奪われる日が来るかもしれないと考える専門家も複数います。そのため、自社の課題の本質を捉えて、どこまでの範囲でDXを行うのか（できるのか）を常に検討しておく必要があります。   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   このような方にオススメ AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   ■講座内容 第1講座　AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座　AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   ■開催日程（全てオンラインでの開催となります） 以下いずかれよりご都合の良い日程をお選び下さい 2022/07/05 (火)　13:00~15:00 2022/07/07 (木)　13:00~15:00 2022/07/12 (火)　13:00~15:00 2022/07/14 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/