DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

１．AI（ディープラーニング）画像検査のポイント 製造業の社長が知っておくべきAI（ディープラーニング）画像検査のポイントとは以下の事です。 サンプルデータの準備: AIモデルを訓練するためには、多くのサンプルデータが必要です。正しいラベル付けがされた多様な製品の画像データを収集し、特に不良品の画像に重点をおくことが重要です。 ラベル付けとアノテーション: サンプルデータに正しいラベルを付けることで、AIモデルが正確に学習することができます。不良品の位置や種類など、必要な情報をアノテーションしてデータセットを準備します。 アルゴリズムとモデルの選択: 画像検査には様々なアルゴリズムとモデルがあります。ディープラーニングの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や検査によく用いられます。適切なアルゴリズムとモデルを選択し、利用可能なリソースと要件に合わせた開発を行います。 モデルの訓練と評価:　データセットを使用してAIモデルを訓練し、その精度や性能を評価します。適切なトレーニング手法やハイパーパラメータの選択を行い、モデルの性能を最大化します。クロスバリデーションやテストデータを使用してモデルの評価を行い、適切な精度を確認します。 リアルタイムの運用性: AI（ディープラーニング）画像検査はリアルタイムの運用も求められます。モデルを実際の製品ラインに統合し、高速で画像処理を行いながら検査結果を返す能力が必要です。リアルタイム性、スケーラビリティ、可用性などを考慮したシステムの開発が必要です。 継続的なモデルの改善と監視: AIモデルはトレーニング後も継続的な改善と監視が必要です。新たなデータの収集や追加学習などによりモデルを改善し、実際の運用データをベースにモデルのパフォーマンスを監視します。 これらのポイントを考慮し、製造業の社長がAI（ディープラーニング）画像検査の導入や開発を行うことが重要です。それにより、効率的な不良品検出や品質管理の向上を実現することができます。 上記の6つの列挙項目から分かる様に製造業の社長が知っておくべくAI（ディープラーニング）画像検査のポイントは主に6つの事象がある事が分かります。本コラムでは6つ事象の事例を交えて説明させて頂きます。 ２．成功事例 製造業の社長が知っておくべきAI（ディープラーニング）画像検査のポイントを導入事例と共に解説します。 2.1 サンプルデータの準備 AIモデルを訓練するためには、多くのサンプルデータが必要です。正しいラベル付けがされた多様な製品の画像データを収集し、特に不良品の画像に重点をおくことが重要です。 導入事例：樹脂成型品のAI検査 樹脂成型品の良品サンプルと不良品サンプルを各約100個、つまり合計　約200個をお客様にご用意頂きました。 次に１つのサンプル品につき、上下左右前後の６方向から撮影し、合計約1,200枚の画像を撮影しました。 次に約1,200枚の画像から不良個所のある画像が約300枚をAIに学習させる事が出来ました。また、残り約900枚は正常品画像としてAIに学習させる事が出来ました。 2.2 ラベル付けとアノテーション サンプルデータに正しいラベルを付けることで、AIモデルが正確に学習することができます。不良品の位置や種類など、必要な情報をアノテーションしてデータセットを準備します。 導入事例：ゼリー容器の側面フィルムのAI検査 側面フィルムの不良個所を指定して、AIに不良部を教える方法「教示有り」という設定で学習させました。 フィルムの皺やめくれ、破れ、位置ズレなどを不良個所として登録する事で、正しく良品と不良品を判別する事が出来ました。 2.3 アルゴリズムとモデルの選択 画像検査には様々なアルゴリズムとモデルがあります。ディープラーニングの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や検査によく用いられます。適切なアルゴリズムとモデルを選択し、利用可能なリソースと要件に合わせた開発を行います。 導入事例：刻印文字のAI検査 金属コネクタに刻印された製品名（型式）をAI画像検査で判定を行う。 プレス刻印機で刻印される為、刻印された文字にばらつきがありました。 同じ文字でもばらつきが発生するため、ディープラーニングの畳み込みを使用し、ばらつきがあっても判別できる様に学習させることで、文字を認識し、認識できない場合を不良と判定する。 2.4 モデルの訓練と評価 データセットを使用してAIモデルを訓練し、その精度や性能を評価します。適切なトレーニング手法やハイパーパラメータの選択を行い、モデルの性能を最大化します。クロスバリデーションやテストデータを使用してモデルの評価を行い、適切な精度を確認します。 導入事例：冷却シートのAI検査 学習データを正常品画像と不良品画像を使って作成したのち、実際に製造ラインに導入する前に検査精度の評価を行いました。 異物や気泡、ズレなどの新たな不良品画像を数百枚用意し、漏れなく検出できるかを評価したうえで、実際の生産ラインへ導入しました。 2.5 リアルタイムの運用性 AI（ディープラーニング）画像検査はリアルタイムの運用も求められます。モデルを実際の製品ラインに統合し、高速で画像処理を行いながら検査結果を返す能力が必要です。リアルタイム性、スケーラビリティ、可用性などを考慮したシステムの開発が必要です。 導入事例：高速で巻き取る金属ワイヤのAI検査 高速で巻き取る金属ワイヤが正しく巻き取れない時を検出します。 例えば、ほつれ、浮き、ズレなどを素早く検出し、巻き取り装置を止めて、やり直しを行うためのAI検査装置です。 金属ワイヤが何重にも巻かれるため、一般的なルールベースの画像処理では困難でした。 また、検出速度も5msec以内に判定する為、不具合検出して直ぐに停止出来る為、まき直しが楽になりました。 2.6 継続的なモデルの改善と監視 AIモデルはトレーニング後も継続的な改善と監視が必要です。新たなデータの収集や追加学習などによりモデルを改善し、実際の運用データをベースにモデルのパフォーマンスを監視します。 導入事例：樹脂成型品のAI画像検査 成型後、一旦、Ｋ社製のルールベース画像検査（昔ながらの画像処理）を行い、ＮＧ判定した画像をＡＩで再検査しています。 導入当初の学習データではなかった不良が出だしたので、学習データを作り直し、以前からの不良に新しい不良を学習させたデータにする事にしました。 それにより以前からの不良と新しい不良も上手く検出出来る様になりました。 ３．各項目の重要性 3.1 サンプルデータの準備 AIモデルを訓練するためには、多くのサンプルデータが必要です。正しいラベル付けがされた多様な製品の画像データを収集し、特に不良品の画像に重点をおくことが重要です。 AIモデルとは簡単に言うとお手本という事です。 つまり、お手本となる良品と不良品を複数用意し、それらをAIに学習させる事が重要です。 例えば、目視検査員に良品サンプルだけ渡しても、目視検査員は不良品を判断する事は難しいのと同じです。不良品のサンプルも渡して、どういった不良が出やすい製品なのか？ どの部分をどの様な不良が発生していて、目視検査員に不良を見つけて欲しいのか皆様は説明して、目視検査員に目視検査を行って頂いていると思います。 その目視検査員をAI画像検査に置き換えてみてください。そして、目視検査員と同じようにAI画像検査においても教えてあげるのです。 3.2 ラベル付けとアノテーション サンプルデータに正しいラベルを付けることで、AIモデルが正確に学習することができます。不良品の位置や種類など、必要な情報をアノテーションしてデータセットを準備します。 ラベル付けとは良品画像には良品であるというラベルをつけます。また、不良品画像には不良品であるというラベルをつけます。また、不良品画像を更に細かく分類したい場合は、それぞれの不良種別毎にラベルとつける事が出来ます。 アノテーションとはAIが学習するために、テキストや音声や画像などあらゆる形態のデータにタグを付けて、「意味」をもたせる作業のことです。 アノテーションを行う時に重要なのは、例えば、「傷」という不良に対し、傷が明らかに分かる不良品画像を用意する事、また傷の不良においても「大きさ」「方向性」「深さ」など不良と判別するための不良品画像を用意する必要があります。明らかな小さな傷で良品と判断して欲しい傷の画像を不良品画像に含めて学習させてしまうとAIはそれらを不良品と判断してしまいますが、それらを良品としてAIに学習させる事で意図した判定を行える学習データを作る事が出来ます。 3.3 アルゴリズムとモデルの選択 画像検査には様々なアルゴリズムとモデルがあります。ディープラーニングの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や検査によく用いられます。適切なアルゴリズムとモデルを選択し、利用可能なリソースと要件に合わせた開発を行います。 アルゴリズムとは「欠陥検出アルゴリズム（教示無し）」、「欠陥検出アルゴリズム（教示有り）」、「分類アルゴリズム」、「カウントアルゴリズム」、「文字認識アルゴリズム」などがあります。 主に製造業で使用するのは「欠陥検出アルゴリズム」です。これは良品と傷や汚れ、打痕などの不良を判別するのに使用されます。その中でも教示有り、無しというのは、意図して不良個所を指示して学習させるか、そうでないかの違いです。例えば、傷の箇所はココだと教えるか、教えずに学習させるかの違いです。例えば特に特定箇所に傷が出やすい場合や背景画像との違いが少なく分かりにくい場合に教示有り学習すると有効です。 「分類アルゴリズム」は例えば、不良の種別を分けて検出したい場合なので使用します。「傷」、「汚れ」、「打痕」、「凸」など分ける場合などです。また、複数の種類が写る画像からそれぞれの物を仕分ける場合にも有効です。「カウントアルゴリズム」はカウントするのに便利なアルゴリズムです。例えば、トレー中の沢山のボルトをカウントしたい場合に　全体が見えているボルトばかりでなく、一部だけ見えているボルトをカウントさせるなどに有効です。「文字認識アルゴリズム」は文字を読み取るのに有効なアルゴリズムです。文字のフォントが変わっていても、学習する事でフォント違いでも読み取る事が出来ます。 モデルとは、上記アルゴリズムを活用する為に必要なモデル、お手本となる画像の事です。正しいアルゴリズムと正しいモデルを用意する事が非常に大切になります。 3.4 モデルの訓練と評価 データセットを使用してAIモデルを訓練し、その精度や性能を評価します。適切なトレーニング手法やハイパーパラメータの選択を行い、モデルの性能を最大化します。クロスバリデーションやテストデータを使用してモデルの評価を行い、適切な精度を確認します。 モデルの訓練とは、AIに１度の学習モデルを構築させただけで完璧に検査などが出来るという事はまずありません。よって、何度も繰り返し、やり直して、納得の行く検査が出来る学習データを作る事が必要です。そのためには、実際に作成した学習データ：AIモデルで実際に撮影した画像を判定させて、正しく判定出来ているか？欲しい精度が検出出来るか？意図する処理時間内で判定出来ているか？などテストしその結果を評価する事が必要です。 3.5 リアルタイムの運用性 AI（ディープラーニング）画像検査はリアルタイムの運用も求められます。モデルを実際の製品ラインに統合し、高速で画像処理を行いながら検査結果を返す能力が必要です。リアルタイム性、スケーラビリティ、可用性などを考慮したシステムの開発が必要です。 一般的なPCでもAI画像検査ソフトは動作します。しかし、AI画像検査における処理は、処理するPCに多大な負荷をかけます。よって、AI画像処理で良く用いられるのは、GPUボード（グラフィックボード）の高速CPUを用いる事です。特に良く使用されているのはNVIDIA製GPUがあります。 3.6 継続的なモデルの改善と監視 AIモデルはトレーニング後も継続的な改善と監視が必要です。新たなデータの収集や追加学習などによりモデルを改善し、実際の運用データをベースにモデルのパフォーマンスを監視します。 先ほど、導入事例においてもご説明した通り、AI画像検査は新たに発生した不良品などに対応させる必要に対応する事が導入後に発生するでしょう。よって、導入した後も絶えず、AI学習データ：モデルの改善が必要ではないか？を監視し続ける必要があります。 ４．まとめ 今回のコラムでは、コラムでは、中堅・中小製造業の企業様にご活用頂きたい社長が知っておくべきAI（ディープラーニング）画像検査のポイントについて、分かりやすく説明をさせて頂きました。今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での自動検品の導入検討や、過去に断念された自動検品の導入を再度進めていただければ幸いです。また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。   中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 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モデルの訓練と評価:　データセットを使用してAIモデルを訓練し、その精度や性能を評価します。適切なトレーニング手法やハイパーパラメータの選択を行い、モデルの性能を最大化します。クロスバリデーションやテストデータを使用してモデルの評価を行い、適切な精度を確認します。 リアルタイムの運用性: AI（ディープラーニング）画像検査はリアルタイムの運用も求められます。モデルを実際の製品ラインに統合し、高速で画像処理を行いながら検査結果を返す能力が必要です。リアルタイム性、スケーラビリティ、可用性などを考慮したシステムの開発が必要です。 継続的なモデルの改善と監視: AIモデルはトレーニング後も継続的な改善と監視が必要です。新たなデータの収集や追加学習などによりモデルを改善し、実際の運用データをベースにモデルのパフォーマンスを監視します。 これらのポイントを考慮し、製造業の社長がAI（ディープラーニング）画像検査の導入や開発を行うことが重要です。それにより、効率的な不良品検出や品質管理の向上を実現することができます。 上記の6つの列挙項目から分かる様に製造業の社長が知っておくべくAI（ディープラーニング）画像検査のポイントは主に6つの事象がある事が分かります。本コラムでは6つ事象の事例を交えて説明させて頂きます。 ２．成功事例 製造業の社長が知っておくべきAI（ディープラーニング）画像検査のポイントを導入事例と共に解説します。 2.1 サンプルデータの準備 AIモデルを訓練するためには、多くのサンプルデータが必要です。正しいラベル付けがされた多様な製品の画像データを収集し、特に不良品の画像に重点をおくことが重要です。 導入事例：樹脂成型品のAI検査 樹脂成型品の良品サンプルと不良品サンプルを各約100個、つまり合計　約200個をお客様にご用意頂きました。 次に１つのサンプル品につき、上下左右前後の６方向から撮影し、合計約1,200枚の画像を撮影しました。 次に約1,200枚の画像から不良個所のある画像が約300枚をAIに学習させる事が出来ました。また、残り約900枚は正常品画像としてAIに学習させる事が出来ました。 2.2 ラベル付けとアノテーション サンプルデータに正しいラベルを付けることで、AIモデルが正確に学習することができます。不良品の位置や種類など、必要な情報をアノテーションしてデータセットを準備します。 導入事例：ゼリー容器の側面フィルムのAI検査 側面フィルムの不良個所を指定して、AIに不良部を教える方法「教示有り」という設定で学習させました。 フィルムの皺やめくれ、破れ、位置ズレなどを不良個所として登録する事で、正しく良品と不良品を判別する事が出来ました。 2.3 アルゴリズムとモデルの選択 画像検査には様々なアルゴリズムとモデルがあります。ディープラーニングの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や検査によく用いられます。適切なアルゴリズムとモデルを選択し、利用可能なリソースと要件に合わせた開発を行います。 導入事例：刻印文字のAI検査 金属コネクタに刻印された製品名（型式）をAI画像検査で判定を行う。 プレス刻印機で刻印される為、刻印された文字にばらつきがありました。 同じ文字でもばらつきが発生するため、ディープラーニングの畳み込みを使用し、ばらつきがあっても判別できる様に学習させることで、文字を認識し、認識できない場合を不良と判定する。 2.4 モデルの訓練と評価 データセットを使用してAIモデルを訓練し、その精度や性能を評価します。適切なトレーニング手法やハイパーパラメータの選択を行い、モデルの性能を最大化します。クロスバリデーションやテストデータを使用してモデルの評価を行い、適切な精度を確認します。 導入事例：冷却シートのAI検査 学習データを正常品画像と不良品画像を使って作成したのち、実際に製造ラインに導入する前に検査精度の評価を行いました。 異物や気泡、ズレなどの新たな不良品画像を数百枚用意し、漏れなく検出できるかを評価したうえで、実際の生産ラインへ導入しました。 2.5 リアルタイムの運用性 AI（ディープラーニング）画像検査はリアルタイムの運用も求められます。モデルを実際の製品ラインに統合し、高速で画像処理を行いながら検査結果を返す能力が必要です。リアルタイム性、スケーラビリティ、可用性などを考慮したシステムの開発が必要です。 導入事例：高速で巻き取る金属ワイヤのAI検査 高速で巻き取る金属ワイヤが正しく巻き取れない時を検出します。 例えば、ほつれ、浮き、ズレなどを素早く検出し、巻き取り装置を止めて、やり直しを行うためのAI検査装置です。 金属ワイヤが何重にも巻かれるため、一般的なルールベースの画像処理では困難でした。 また、検出速度も5msec以内に判定する為、不具合検出して直ぐに停止出来る為、まき直しが楽になりました。 2.6 継続的なモデルの改善と監視 AIモデルはトレーニング後も継続的な改善と監視が必要です。新たなデータの収集や追加学習などによりモデルを改善し、実際の運用データをベースにモデルのパフォーマンスを監視します。 導入事例：樹脂成型品のAI画像検査 成型後、一旦、Ｋ社製のルールベース画像検査（昔ながらの画像処理）を行い、ＮＧ判定した画像をＡＩで再検査しています。 導入当初の学習データではなかった不良が出だしたので、学習データを作り直し、以前からの不良に新しい不良を学習させたデータにする事にしました。 それにより以前からの不良と新しい不良も上手く検出出来る様になりました。 ３．各項目の重要性 3.1 サンプルデータの準備 AIモデルを訓練するためには、多くのサンプルデータが必要です。正しいラベル付けがされた多様な製品の画像データを収集し、特に不良品の画像に重点をおくことが重要です。 AIモデルとは簡単に言うとお手本という事です。 つまり、お手本となる良品と不良品を複数用意し、それらをAIに学習させる事が重要です。 例えば、目視検査員に良品サンプルだけ渡しても、目視検査員は不良品を判断する事は難しいのと同じです。不良品のサンプルも渡して、どういった不良が出やすい製品なのか？ どの部分をどの様な不良が発生していて、目視検査員に不良を見つけて欲しいのか皆様は説明して、目視検査員に目視検査を行って頂いていると思います。 その目視検査員をAI画像検査に置き換えてみてください。そして、目視検査員と同じようにAI画像検査においても教えてあげるのです。 3.2 ラベル付けとアノテーション サンプルデータに正しいラベルを付けることで、AIモデルが正確に学習することができます。不良品の位置や種類など、必要な情報をアノテーションしてデータセットを準備します。 ラベル付けとは良品画像には良品であるというラベルをつけます。また、不良品画像には不良品であるというラベルをつけます。また、不良品画像を更に細かく分類したい場合は、それぞれの不良種別毎にラベルとつける事が出来ます。 アノテーションとはAIが学習するために、テキストや音声や画像などあらゆる形態のデータにタグを付けて、「意味」をもたせる作業のことです。 アノテーションを行う時に重要なのは、例えば、「傷」という不良に対し、傷が明らかに分かる不良品画像を用意する事、また傷の不良においても「大きさ」「方向性」「深さ」など不良と判別するための不良品画像を用意する必要があります。明らかな小さな傷で良品と判断して欲しい傷の画像を不良品画像に含めて学習させてしまうとAIはそれらを不良品と判断してしまいますが、それらを良品としてAIに学習させる事で意図した判定を行える学習データを作る事が出来ます。 3.3 アルゴリズムとモデルの選択 画像検査には様々なアルゴリズムとモデルがあります。ディープラーニングの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や検査によく用いられます。適切なアルゴリズムとモデルを選択し、利用可能なリソースと要件に合わせた開発を行います。 アルゴリズムとは「欠陥検出アルゴリズム（教示無し）」、「欠陥検出アルゴリズム（教示有り）」、「分類アルゴリズム」、「カウントアルゴリズム」、「文字認識アルゴリズム」などがあります。 主に製造業で使用するのは「欠陥検出アルゴリズム」です。これは良品と傷や汚れ、打痕などの不良を判別するのに使用されます。その中でも教示有り、無しというのは、意図して不良個所を指示して学習させるか、そうでないかの違いです。例えば、傷の箇所はココだと教えるか、教えずに学習させるかの違いです。例えば特に特定箇所に傷が出やすい場合や背景画像との違いが少なく分かりにくい場合に教示有り学習すると有効です。 「分類アルゴリズム」は例えば、不良の種別を分けて検出したい場合なので使用します。「傷」、「汚れ」、「打痕」、「凸」など分ける場合などです。また、複数の種類が写る画像からそれぞれの物を仕分ける場合にも有効です。「カウントアルゴリズム」はカウントするのに便利なアルゴリズムです。例えば、トレー中の沢山のボルトをカウントしたい場合に　全体が見えているボルトばかりでなく、一部だけ見えているボルトをカウントさせるなどに有効です。「文字認識アルゴリズム」は文字を読み取るのに有効なアルゴリズムです。文字のフォントが変わっていても、学習する事でフォント違いでも読み取る事が出来ます。 モデルとは、上記アルゴリズムを活用する為に必要なモデル、お手本となる画像の事です。正しいアルゴリズムと正しいモデルを用意する事が非常に大切になります。 3.4 モデルの訓練と評価 データセットを使用してAIモデルを訓練し、その精度や性能を評価します。適切なトレーニング手法やハイパーパラメータの選択を行い、モデルの性能を最大化します。クロスバリデーションやテストデータを使用してモデルの評価を行い、適切な精度を確認します。 モデルの訓練とは、AIに１度の学習モデルを構築させただけで完璧に検査などが出来るという事はまずありません。よって、何度も繰り返し、やり直して、納得の行く検査が出来る学習データを作る事が必要です。そのためには、実際に作成した学習データ：AIモデルで実際に撮影した画像を判定させて、正しく判定出来ているか？欲しい精度が検出出来るか？意図する処理時間内で判定出来ているか？などテストしその結果を評価する事が必要です。 3.5 リアルタイムの運用性 AI（ディープラーニング）画像検査はリアルタイムの運用も求められます。モデルを実際の製品ラインに統合し、高速で画像処理を行いながら検査結果を返す能力が必要です。リアルタイム性、スケーラビリティ、可用性などを考慮したシステムの開発が必要です。 一般的なPCでもAI画像検査ソフトは動作します。しかし、AI画像検査における処理は、処理するPCに多大な負荷をかけます。よって、AI画像処理で良く用いられるのは、GPUボード（グラフィックボード）の高速CPUを用いる事です。特に良く使用されているのはNVIDIA製GPUがあります。 3.6 継続的なモデルの改善と監視 AIモデルはトレーニング後も継続的な改善と監視が必要です。新たなデータの収集や追加学習などによりモデルを改善し、実際の運用データをベースにモデルのパフォーマンスを監視します。 先ほど、導入事例においてもご説明した通り、AI画像検査は新たに発生した不良品などに対応させる必要に対応する事が導入後に発生するでしょう。よって、導入した後も絶えず、AI学習データ：モデルの改善が必要ではないか？を監視し続ける必要があります。 ４．まとめ 今回のコラムでは、コラムでは、中堅・中小製造業の企業様にご活用頂きたい社長が知っておくべきAI（ディープラーニング）画像検査のポイントについて、分かりやすく説明をさせて頂きました。今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での自動検品の導入検討や、過去に断念された自動検品の導入を再度進めていただければ幸いです。また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。   中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400 「成功事例ゲスト講座」中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！社長特別講演！ 低コストだから出来る！40台以上のロボットを導入して生産性を向上した事例を基に具体的な導入手法を解説！ 低コストでロボットを導入するための具体的な手法！ 経営者目線で語る協働ロボットのメリットと導入の手法！ ■開催日程 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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 １．成功事例の概要 本社：山梨県 従業員数規模：100名台 主な業種：ダイカスト製品の製造等 業務改革＆基幹システム導入を通じて、生産性アップ＆年間約1,400万円相当のコストダウンを実現 ２．基幹システム導入のBefore/After 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 社内にムダな業務やアナログな工程が多く残っており、非効率な現場となっていた。 ExcelやAccessが散在しており、二重三重入力が常態化していた。 アナログ中心の生産管理体制であるがゆえに、業務自体が職人化・属人化していた。 IT担当者（DX人材）が不在で社内のDXが思うように進んでいなかった。 【After（システム導入後の主な効果）】 業務改革＆基幹システム導入のコンサルティングを通じて、以下のような効果を出すことに成功した。 製造指示書の作成について、リードタイム等を「熟練担当者の勘と経験」に頼って手書きで作成していたが、システム導入によりほぼ自動で作成することができるようになった。加えて、属人化の排除に繋がった。 製造指示書を作成するのに、「1件あたり約1時間」かかっていたが、「1件あたり約10分」で作成できるようになった。結果として、作業時間・コストの大幅な削減に繋がった。 紙の手書き日報の内容を集めた後に、事務所にて逐一データ化していたが、直接現場でタブレット入力できるようになった。結果として、「二度手間・二重三重入力」の排除に繋がった。　　 鋳造・加工・営業部門にて、月次報告資料を都度Excel作成していたが、導入したシステムのExcel連携機能により、ボタン1つで資料作成ができるようになった。 元々は在庫を確認するのに1品目ごとしか確認できなかったが、システム導入後は「Excel連携機能」により、1品目ずつだけではなく、品目一覧をボタン1つで確認できるようになった。 全体を通じて、結果的に年間約1,400万円相当のコストダウンに成功した。 次に基幹システム導入成功のポイントを解説します。 ３．基幹システム導入 成功のポイントとは？ ポイント①：システムベンダーや社内担当者に丸投げせず、経営者自身がシステム導入を理解することに努めた。 ポイント②：自社全体を俯瞰し、自社の身の丈にあった計画を作った。 ポイント③：目的・目標・コンセプト・範囲を明確にし、PJメンバーとベクトルを合わせた。 ポイント④：既存業務をそのまますべてシステム化するのではなく、導入するシステムに合わせて既存業務のあり方を根本的に見直した。 ポイント⑤：システム導入をきっかけに、導入するシステムに合わせて、余計な工程や業務ルールを削減し、新しい業務フローを描いた。 ポイント⑥：パイロット運用（試験的な運用）ですぐに新業務のイメージを浸透させることに努めた。 ポイント⑦：現場担当者をプロジェクトの初期段階で巻き込み、現場担当者も納得するシステム導入の進め方を実践した。 以上、「業務改革＆コストダウンの成功事例とは？」というテーマで お伝えさせていただきました。 「本コラムの内容について、個別に詳しく話を聞きたい」 「システム導入に関して、自社の現状を相談したい」 「属人的なアナログ業務を減らし、自社工場の自動化・効率化を更に進めていきたい」 「既存の社内システムの見直しや入れ替えを検討したい」 「自社の現状を診てもらった上で、自社の生産性向上に向けた提案をしてほしい」 という方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。 ▼無料オンライン相談（お問い合わせはこちら） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産製造業の為の原価改善！」　経営セミナー 紙運用の廃止！生産管理＆原価管理を徹底見直し！DX経営による儲け改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/27 (火)　13:00~15:00 2024/02/29 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045   基幹システム導入+業務改革事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 旧システムを刷新し、業務改革を実行したい経営者様 数々の業務効率化を図り、費用対効果の高いシステム導入を行いたい経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02221_S045 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 １．成功事例の概要 本社：山梨県 従業員数規模：100名台 主な業種：ダイカスト製品の製造等 業務改革＆基幹システム導入を通じて、生産性アップ＆年間約1,400万円相当のコストダウンを実現 ２．基幹システム導入のBefore/After 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 社内にムダな業務やアナログな工程が多く残っており、非効率な現場となっていた。 ExcelやAccessが散在しており、二重三重入力が常態化していた。 アナログ中心の生産管理体制であるがゆえに、業務自体が職人化・属人化していた。 IT担当者（DX人材）が不在で社内のDXが思うように進んでいなかった。 【After（システム導入後の主な効果）】 業務改革＆基幹システム導入のコンサルティングを通じて、以下のような効果を出すことに成功した。 製造指示書の作成について、リードタイム等を「熟練担当者の勘と経験」に頼って手書きで作成していたが、システム導入によりほぼ自動で作成することができるようになった。加えて、属人化の排除に繋がった。 製造指示書を作成するのに、「1件あたり約1時間」かかっていたが、「1件あたり約10分」で作成できるようになった。結果として、作業時間・コストの大幅な削減に繋がった。 紙の手書き日報の内容を集めた後に、事務所にて逐一データ化していたが、直接現場でタブレット入力できるようになった。結果として、「二度手間・二重三重入力」の排除に繋がった。　　 鋳造・加工・営業部門にて、月次報告資料を都度Excel作成していたが、導入したシステムのExcel連携機能により、ボタン1つで資料作成ができるようになった。 元々は在庫を確認するのに1品目ごとしか確認できなかったが、システム導入後は「Excel連携機能」により、1品目ずつだけではなく、品目一覧をボタン1つで確認できるようになった。 全体を通じて、結果的に年間約1,400万円相当のコストダウンに成功した。 次に基幹システム導入成功のポイントを解説します。 ３．基幹システム導入 成功のポイントとは？ ポイント①：システムベンダーや社内担当者に丸投げせず、経営者自身がシステム導入を理解することに努めた。 ポイント②：自社全体を俯瞰し、自社の身の丈にあった計画を作った。 ポイント③：目的・目標・コンセプト・範囲を明確にし、PJメンバーとベクトルを合わせた。 ポイント④：既存業務をそのまますべてシステム化するのではなく、導入するシステムに合わせて既存業務のあり方を根本的に見直した。 ポイント⑤：システム導入をきっかけに、導入するシステムに合わせて、余計な工程や業務ルールを削減し、新しい業務フローを描いた。 ポイント⑥：パイロット運用（試験的な運用）ですぐに新業務のイメージを浸透させることに努めた。 ポイント⑦：現場担当者をプロジェクトの初期段階で巻き込み、現場担当者も納得するシステム導入の進め方を実践した。 以上、「業務改革＆コストダウンの成功事例とは？」というテーマで お伝えさせていただきました。 「本コラムの内容について、個別に詳しく話を聞きたい」 「システム導入に関して、自社の現状を相談したい」 「属人的なアナログ業務を減らし、自社工場の自動化・効率化を更に進めていきたい」 「既存の社内システムの見直しや入れ替えを検討したい」 「自社の現状を診てもらった上で、自社の生産性向上に向けた提案をしてほしい」 という方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。 ▼無料オンライン相談（お問い合わせはこちら） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産製造業の為の原価改善！」　経営セミナー 紙運用の廃止！生産管理＆原価管理を徹底見直し！DX経営による儲け改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/27 (火)　13:00~15:00 2024/02/29 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045   基幹システム導入+業務改革事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 旧システムを刷新し、業務改革を実行したい経営者様 数々の業務効率化を図り、費用対効果の高いシステム導入を行いたい経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02221_S045

このコラムでは、納期回答とサプライヤー評価の重要性について説明します。 製造業において、適時かつ正確な納期回答は信頼性と顧客満足度を高める要素です。 サプライヤー評価は、ビジネスパートナーの選択や継続的なパフォーマンス評価において欠かせないツールとして利用されています。 １．納期回答の重要性 納期回答の遅れや不確定な情報は、製造業において大きな問題を引き起こす可能性があります。 信頼性は顧客との関係を築く上で重要な要素であり、納期回答はそれを示す指標となります。 適切な納期回答は、顧客満足度を高め、会社への信頼性を向上させます。 まず、自社の生産管理や調達部門が各仕入先から納期回答をもらっているかどうかを調べることをするべきでしょう。 そもそも注文通りに部品や材料が入庫されているかどうかの管理を行えていない/属人化しているケースが往々にしてあると存じます。 納期回答のもらい方についても、メールや電話・FAX等バラバラになっていたり、担当者の中でとどめており、社内での情報共有がうまくいっていないケース等が考えられます。 このような状態であると、在庫量のUP DOWNが読めない為、不要な安全在庫を持つことになります。 また、在庫が無い場合には、自社が得意先に対し納期遅延や納品予定の変更が生じることがあるかもしれません。 不正確な情報は顧客にストレスを与え、信頼関係を揺らがせる可能性があります。 同様に得意先に対しても、適切な納期回答をすることで、顧客満足度を高めることができます。 正確な情報と適切なタイミングでの納期回答は、顧客に信頼感を与え、協力関係を強化する要素となります。 顧客は、予測可能なスケジュールを立てることや他のプロセスを円滑に進めることができるため、ビジネスパートナーとしての価値を感じるでしょう。 また、適切な納期回答はビジネスの信頼性を向上させます。 顧客から信頼されるビジネスは他の企業やパートナーからも信頼されやすくなります。 信頼性はビジネスパートナーや取引先を選ぶ際の重要な要素であり、信頼されるビジネスは市場での競争力を高めることができます。 特に、中堅・中小の製造業では特定の得意先に依存しているケースが多いかと存じます。 その得意先への関係性の強化は今後会社を継続的に運営していく中で重要になってくるはずです。 ２．サプライヤー評価の意義 サプライヤー評価は、ビジネスパートナーの選択や継続的なパフォーマンス評価において重要な役割を果たしています。 ビジネスにとって信頼性の高いサプライヤーとの協力関係を築くことは、成功に欠かせない要素です。 以下に、サプライヤー評価の意義について詳しく説明します。 サプライヤーの信頼性を評価 サプライヤー評価は、ビジネスパートナーの信頼性を把握するための重要なツールです。 納期回答の正確性や納期通りの納品、品質管理の徹底度など、さまざまな評価基準を設けることができます。 これにより、サプライヤーの信頼性を客観的に評価し、信頼できるビジネスパートナーを特定することができます。 リスク管理と問題の早期発見 サプライヤー評価は、リスク管理の重要な手段となります。 リスクを適切に評価し、早期に発見することで、リスクに対する備えや対策を講じることができます。 例えば、サプライヤーの品質管理が不十分な場合、商品に欠陥があったり、顧客からの苦情が発生したりする可能性があります。 サプライヤー評価によって、問題の早期発見と解決に向けたアクションを取ることができます。 コスト削減と効率改善 優れたサプライヤー評価は、効率改善とコスト削減にも繋がります。 例えば、遅延や不正確な納期回答をするサプライヤーとの取引を避けることで、生産プロセスのスムーズさと適時性を確保することができます。 また、品質管理の徹底度が高いサプライヤーとの取引を積極的に行うことで、商品の品質を向上させることができます。 これにより、取引における不良品や返品のリスクを減らし、生産効率を向上させることができます。 長期的なパートナーシップの構築：サプライヤー評価は、長期的なパートナーシップの構築にも役立ちます。 信頼性の高いサプライヤーとの協力関係は、安定的な供給や効率的なプロセスを実現するために重要です。 サプライヤー評価によって、信頼できるパートナーを特定し、共通の目標達成に向けた持続的な協力を促進することができます。 以上のように、サプライヤー評価はビジネスにおいて重要な役割を果たしています。 信頼性の高いサプライヤーとの協力関係を築くためには、適切な評価基準を設け、評価を定期的に実施することが求められます。 サプライヤー評価はビジネスの成果を向上させ、競争力を高めるための有益なツールと言えます。 ３．まとめ 納期回答とサプライヤー評価の改善に取り組むことは、製造業にとって不可欠です。 適時かつ正確な納期回答は信頼性と顧客満足度を高め、適切なサプライヤー評価はビジネスパートナーの選択とパフォーマンス評価に役立ちます。 ぜひ御社でも取り組んでみてはいかがでしょうか   基幹システム導入+業務改革事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 旧システムを刷新し、業務改革を実行したい経営者様 数々の業務効率化を図り、費用対効果の高いシステム導入を行いたい経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02221_S045   製造業経営者向けIoTを活用した原価データ取得事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ IoTを活用して生産性を向上させたいと思っている経営者様 IoTを活用して原価の見える化をしたいと思っている経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 レポートの内容 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02162_S045 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。 このコラムでは、納期回答とサプライヤー評価の重要性について説明します。 製造業において、適時かつ正確な納期回答は信頼性と顧客満足度を高める要素です。 サプライヤー評価は、ビジネスパートナーの選択や継続的なパフォーマンス評価において欠かせないツールとして利用されています。 １．納期回答の重要性 納期回答の遅れや不確定な情報は、製造業において大きな問題を引き起こす可能性があります。 信頼性は顧客との関係を築く上で重要な要素であり、納期回答はそれを示す指標となります。 適切な納期回答は、顧客満足度を高め、会社への信頼性を向上させます。 まず、自社の生産管理や調達部門が各仕入先から納期回答をもらっているかどうかを調べることをするべきでしょう。 そもそも注文通りに部品や材料が入庫されているかどうかの管理を行えていない/属人化しているケースが往々にしてあると存じます。 納期回答のもらい方についても、メールや電話・FAX等バラバラになっていたり、担当者の中でとどめており、社内での情報共有がうまくいっていないケース等が考えられます。 このような状態であると、在庫量のUP DOWNが読めない為、不要な安全在庫を持つことになります。 また、在庫が無い場合には、自社が得意先に対し納期遅延や納品予定の変更が生じることがあるかもしれません。 不正確な情報は顧客にストレスを与え、信頼関係を揺らがせる可能性があります。 同様に得意先に対しても、適切な納期回答をすることで、顧客満足度を高めることができます。 正確な情報と適切なタイミングでの納期回答は、顧客に信頼感を与え、協力関係を強化する要素となります。 顧客は、予測可能なスケジュールを立てることや他のプロセスを円滑に進めることができるため、ビジネスパートナーとしての価値を感じるでしょう。 また、適切な納期回答はビジネスの信頼性を向上させます。 顧客から信頼されるビジネスは他の企業やパートナーからも信頼されやすくなります。 信頼性はビジネスパートナーや取引先を選ぶ際の重要な要素であり、信頼されるビジネスは市場での競争力を高めることができます。 特に、中堅・中小の製造業では特定の得意先に依存しているケースが多いかと存じます。 その得意先への関係性の強化は今後会社を継続的に運営していく中で重要になってくるはずです。 ２．サプライヤー評価の意義 サプライヤー評価は、ビジネスパートナーの選択や継続的なパフォーマンス評価において重要な役割を果たしています。 ビジネスにとって信頼性の高いサプライヤーとの協力関係を築くことは、成功に欠かせない要素です。 以下に、サプライヤー評価の意義について詳しく説明します。 サプライヤーの信頼性を評価 サプライヤー評価は、ビジネスパートナーの信頼性を把握するための重要なツールです。 納期回答の正確性や納期通りの納品、品質管理の徹底度など、さまざまな評価基準を設けることができます。 これにより、サプライヤーの信頼性を客観的に評価し、信頼できるビジネスパートナーを特定することができます。 リスク管理と問題の早期発見 サプライヤー評価は、リスク管理の重要な手段となります。 リスクを適切に評価し、早期に発見することで、リスクに対する備えや対策を講じることができます。 例えば、サプライヤーの品質管理が不十分な場合、商品に欠陥があったり、顧客からの苦情が発生したりする可能性があります。 サプライヤー評価によって、問題の早期発見と解決に向けたアクションを取ることができます。 コスト削減と効率改善 優れたサプライヤー評価は、効率改善とコスト削減にも繋がります。 例えば、遅延や不正確な納期回答をするサプライヤーとの取引を避けることで、生産プロセスのスムーズさと適時性を確保することができます。 また、品質管理の徹底度が高いサプライヤーとの取引を積極的に行うことで、商品の品質を向上させることができます。 これにより、取引における不良品や返品のリスクを減らし、生産効率を向上させることができます。 長期的なパートナーシップの構築：サプライヤー評価は、長期的なパートナーシップの構築にも役立ちます。 信頼性の高いサプライヤーとの協力関係は、安定的な供給や効率的なプロセスを実現するために重要です。 サプライヤー評価によって、信頼できるパートナーを特定し、共通の目標達成に向けた持続的な協力を促進することができます。 以上のように、サプライヤー評価はビジネスにおいて重要な役割を果たしています。 信頼性の高いサプライヤーとの協力関係を築くためには、適切な評価基準を設け、評価を定期的に実施することが求められます。 サプライヤー評価はビジネスの成果を向上させ、競争力を高めるための有益なツールと言えます。 ３．まとめ 納期回答とサプライヤー評価の改善に取り組むことは、製造業にとって不可欠です。 適時かつ正確な納期回答は信頼性と顧客満足度を高め、適切なサプライヤー評価はビジネスパートナーの選択とパフォーマンス評価に役立ちます。 ぜひ御社でも取り組んでみてはいかがでしょうか   基幹システム導入+業務改革事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 旧システムを刷新し、業務改革を実行したい経営者様 数々の業務効率化を図り、費用対効果の高いシステム導入を行いたい経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02221_S045   製造業経営者向けIoTを活用した原価データ取得事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ IoTを活用して生産性を向上させたいと思っている経営者様 IoTを活用して原価の見える化をしたいと思っている経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 レポートの内容 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02162_S045

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 製造業界における競争は激化しており、生産性の向上が企業の成功に不可欠です。 製造周りのシステムを導入し、業務においてシステムの存在が重要になっている現在において、多くの企業がそのシステムに蓄積されたデータの価値を理解し、その活用を模索しています。 しかし、多くの企業がデータ集計・分析に時間を費やす一方で、その後のデータ活用・現場改善が行われていない現状があります。こうした課題を解決するために、Power BIという集計・分析支援ソフトが登場し、分析に必要な時間を短縮し、生じた余剰時間をデータ活用に充てることが可能になりました。 今回はデータ分析の効率化、データ活用における生産性向上について説明していきます。 １．多くの企業が抱える課題 本項では、データ分析・活用を進める際に発生し得る状況について説明していきます。 製造業におけるデータ活用の課題は、データ集計・分析に時間を費やしすぎ、その後の実用化に取り組めていないことです。 また、データ集計・分析を効率化しようとExcelマクロを作成することもよく見受けられますが、それにより業務が属人化してしまうことも見受けられます。 一度Excelマクロを作成すると、どうしても様々な要望が社内で挙がってきます。 中には実現に時間がかかるものや、1から勉強しなければならないものも出てきますので、本来の自分の業務に加えてExcelマクロを修正する業務が追加として発生してしまいます。 Excelマクロを作ることができるデジタルスキルを持っている方への負荷が一方的に高まってしまうことは会社にとってとてももったいないことです。 上記のように、データ集計・分析に時間がかかりすぎるため、出てきた結果に対しての議論に時間をかけることができていないのが実態です。 ２．データ集計・分析を効率化し、データ活用・現場改善へ時間を使う では、1項の課題はどのようにして解決することが出来るのか？ データ集計・分析を効率化するためには、BIソフトなどのローコードソフトを活用することが鍵となります。 今回はPower BIというソフトを例として説明していきます。 Power BIは、生産管理システムなどのオンプレミスの既存システムと直接接続することができ、データをリアルタイムで抽出することができます。 さらに、取得したデータをクリック操作することによってプログラミングと同じ程度のデータ加工ができ、Excelと同じ感覚で可視化を行うことができます。 作成したレポートはクラウド上にアップロードすることでいつでもだれでもどこでも閲覧ができます。 このように、Power BIは、データ分析に必要な時間を大幅に削減し、その余剰時間をデータ活用に充てることができるツールです。このソフトウェアを使用することで、データの可視化や分析を迅速に行い、重要な洞察を得ることが可能です。 あくまでデータ分析、集計は生産性向上の手段であり、できるだけ効率化して早い結果を得られるような体制にすることが大切です。 ３．まとめ いかがでしょうか？データ活用は製造業において極めて重要です。 Power BIのようなツールを利用することで、データから得られる価値を最大限に引き出し、生産性の向上や効率化を実現することが可能です。我々は、データ活用の重要性を認識し、製造業界全体の成長を支援するために積極的な取り組みを行っています。データ活用を通じて、製造業の未来を共に切り拓いていくことが重要です。 また、船井総研では、製造業におけるデータ活用を支援するため、Power BI等のソフトを用いたデータの可視化支援やデータ活用のサポートを提供しています。また、データが不足している場合には、その取得に向けたサポートも行っています。 データ活用がなかなか進まない、そもそもどのようにデータを使うのか等、お気軽にお問合せいただけますと幸いです。   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産製造業の為の原価改善！」　経営セミナー 紙運用の廃止！生産管理＆原価管理を徹底見直し！DX経営による儲け改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/27 (火)　13:00~15:00 2024/02/29 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045 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 製造業界における競争は激化しており、生産性の向上が企業の成功に不可欠です。 製造周りのシステムを導入し、業務においてシステムの存在が重要になっている現在において、多くの企業がそのシステムに蓄積されたデータの価値を理解し、その活用を模索しています。 しかし、多くの企業がデータ集計・分析に時間を費やす一方で、その後のデータ活用・現場改善が行われていない現状があります。こうした課題を解決するために、Power BIという集計・分析支援ソフトが登場し、分析に必要な時間を短縮し、生じた余剰時間をデータ活用に充てることが可能になりました。 今回はデータ分析の効率化、データ活用における生産性向上について説明していきます。 １．多くの企業が抱える課題 本項では、データ分析・活用を進める際に発生し得る状況について説明していきます。 製造業におけるデータ活用の課題は、データ集計・分析に時間を費やしすぎ、その後の実用化に取り組めていないことです。 また、データ集計・分析を効率化しようとExcelマクロを作成することもよく見受けられますが、それにより業務が属人化してしまうことも見受けられます。 一度Excelマクロを作成すると、どうしても様々な要望が社内で挙がってきます。 中には実現に時間がかかるものや、1から勉強しなければならないものも出てきますので、本来の自分の業務に加えてExcelマクロを修正する業務が追加として発生してしまいます。 Excelマクロを作ることができるデジタルスキルを持っている方への負荷が一方的に高まってしまうことは会社にとってとてももったいないことです。 上記のように、データ集計・分析に時間がかかりすぎるため、出てきた結果に対しての議論に時間をかけることができていないのが実態です。 ２．データ集計・分析を効率化し、データ活用・現場改善へ時間を使う では、1項の課題はどのようにして解決することが出来るのか？ データ集計・分析を効率化するためには、BIソフトなどのローコードソフトを活用することが鍵となります。 今回はPower BIというソフトを例として説明していきます。 Power BIは、生産管理システムなどのオンプレミスの既存システムと直接接続することができ、データをリアルタイムで抽出することができます。 さらに、取得したデータをクリック操作することによってプログラミングと同じ程度のデータ加工ができ、Excelと同じ感覚で可視化を行うことができます。 作成したレポートはクラウド上にアップロードすることでいつでもだれでもどこでも閲覧ができます。 このように、Power BIは、データ分析に必要な時間を大幅に削減し、その余剰時間をデータ活用に充てることができるツールです。このソフトウェアを使用することで、データの可視化や分析を迅速に行い、重要な洞察を得ることが可能です。 あくまでデータ分析、集計は生産性向上の手段であり、できるだけ効率化して早い結果を得られるような体制にすることが大切です。 ３．まとめ いかがでしょうか？データ活用は製造業において極めて重要です。 Power BIのようなツールを利用することで、データから得られる価値を最大限に引き出し、生産性の向上や効率化を実現することが可能です。我々は、データ活用の重要性を認識し、製造業界全体の成長を支援するために積極的な取り組みを行っています。データ活用を通じて、製造業の未来を共に切り拓いていくことが重要です。 また、船井総研では、製造業におけるデータ活用を支援するため、Power BI等のソフトを用いたデータの可視化支援やデータ活用のサポートを提供しています。また、データが不足している場合には、その取得に向けたサポートも行っています。 データ活用がなかなか進まない、そもそもどのようにデータを使うのか等、お気軽にお問合せいただけますと幸いです。   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産製造業の為の原価改善！」　経営セミナー 紙運用の廃止！生産管理＆原価管理を徹底見直し！DX経営による儲け改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/27 (火)　13:00~15:00 2024/02/29 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108045   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045

※本記事は、株式会社船井総合研究所のグループ企業「成長戦略株式会社」からの情報提供です。レポートをダウンロードする際は、成長戦略株式会社のウェブサイトに移動してダウンロードしていただきます。 "人手不足"に対応する新たな補助金を政府が検討中！補助金制度の内容を大胆予測！ 中小企業の人手不足に対応するため、政府が「省人化・省力化補助金（仮称）」制度を検討中という情報があります。 報道の内容を簡単に整理します。 ◆何のための補助金？ →人手不足に対応し、企業の生産性向上を通じて賃上げの拡大を図るための補助金 ◆いつ頃実施予定？ →2023年度中の実施を目指す ◆どんな業種が利用できる？ →介護、飲食、宿泊といったサービス業や製造業など、幅広い業種を対象とする ◆どんな事例が想定されている？ ・旅館での清掃 ・飲食店での配膳 ・製造工場での加工・検査に用いるロボットの導入 などへの補助金の支給を想定 ◆申請手続きは煩雑？ →補助金を活用できる事項を政府側がカタログ形式で示し、申請手続きを簡素にする予定 ここまでが報道内容の整理です。 補助上限金額や補助率など、気になる部分は公開されていません。 当社では今まで多数の補助金に対応してきた実績から、この補助金制度の内容について大胆に予測し、皆さまにご紹介いたします。 詳細はこちらからご覧いただけます。 https://ss.funaisoken.co.jp/page-1025/ ※本記事は、株式会社船井総合研究所のグループ企業「成長戦略株式会社」からの情報提供です。レポートをダウンロードする際は、成長戦略株式会社のウェブサイトに移動してダウンロードしていただきます。 こちらのレポートでは、 ・補助上限金額 ・補助率 ・申請枠 ・過去の似たテーマの補助事業における事例 などについて予測・記載しています。 是非ご一読いただき、申請に向けたスタートダッシュのヒントにしてください。 ※本レポートは予想を基にした情報提供であり、正式な制度内容とは異なる場合があります。最新情報は、政府や関係機関による公式発表をご参照ください。 ※現時点では、まだこの補助金の具体的な詳細や要件は未定となっている点をご留意ください。 「人手不足」と回答した企業割合が過去最大に 日本商工会議所が2023年９月に公開した調査によれば、７割近くが、人手が「不足している」と回答し、2015年の調査実施以降、最大とのこと。 また、そのうちの６割以上が「非常に深刻」または「深刻」と回答しています。 「人手不足を解消したい」という事業者様は多いと思いますので、この補助金にアンテナを立て、注視していただければと思います。 当社は、全国の中小企業が、日々進化・変化する社会に対応するために、今後も継続的に各補助金制度に関する最新情報をお届けし、皆さまのビジネスにお役立てしてまいります。 人手不足の課題を解決するためにロボットなどの設備導入をしたいという事業者様は、まずは下記のレポートをご覧ください。 ※本記事は、株式会社船井総合研究所のグループ企業「成長戦略株式会社」からの情報提供です。レポートをダウンロードする際は、成長戦略株式会社のウェブサイトに移動してダウンロードしていただきます。   【予測レポート】省人化・省力化補助金（仮称） ▼レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://ss.funaisoken.co.jp/page-1025/   【共催】最大1.5億円！補助金活用で新規設備投資＆新事業開発 ▼レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/106918 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。 ※本記事は、株式会社船井総合研究所のグループ企業「成長戦略株式会社」からの情報提供です。レポートをダウンロードする際は、成長戦略株式会社のウェブサイトに移動してダウンロードしていただきます。 "人手不足"に対応する新たな補助金を政府が検討中！補助金制度の内容を大胆予測！ 中小企業の人手不足に対応するため、政府が「省人化・省力化補助金（仮称）」制度を検討中という情報があります。 報道の内容を簡単に整理します。 ◆何のための補助金？ →人手不足に対応し、企業の生産性向上を通じて賃上げの拡大を図るための補助金 ◆いつ頃実施予定？ →2023年度中の実施を目指す ◆どんな業種が利用できる？ →介護、飲食、宿泊といったサービス業や製造業など、幅広い業種を対象とする ◆どんな事例が想定されている？ ・旅館での清掃 ・飲食店での配膳 ・製造工場での加工・検査に用いるロボットの導入 などへの補助金の支給を想定 ◆申請手続きは煩雑？ →補助金を活用できる事項を政府側がカタログ形式で示し、申請手続きを簡素にする予定 ここまでが報道内容の整理です。 補助上限金額や補助率など、気になる部分は公開されていません。 当社では今まで多数の補助金に対応してきた実績から、この補助金制度の内容について大胆に予測し、皆さまにご紹介いたします。 詳細はこちらからご覧いただけます。 https://ss.funaisoken.co.jp/page-1025/ ※本記事は、株式会社船井総合研究所のグループ企業「成長戦略株式会社」からの情報提供です。レポートをダウンロードする際は、成長戦略株式会社のウェブサイトに移動してダウンロードしていただきます。 こちらのレポートでは、 ・補助上限金額 ・補助率 ・申請枠 ・過去の似たテーマの補助事業における事例 などについて予測・記載しています。 是非ご一読いただき、申請に向けたスタートダッシュのヒントにしてください。 ※本レポートは予想を基にした情報提供であり、正式な制度内容とは異なる場合があります。最新情報は、政府や関係機関による公式発表をご参照ください。 ※現時点では、まだこの補助金の具体的な詳細や要件は未定となっている点をご留意ください。 「人手不足」と回答した企業割合が過去最大に 日本商工会議所が2023年９月に公開した調査によれば、７割近くが、人手が「不足している」と回答し、2015年の調査実施以降、最大とのこと。 また、そのうちの６割以上が「非常に深刻」または「深刻」と回答しています。 「人手不足を解消したい」という事業者様は多いと思いますので、この補助金にアンテナを立て、注視していただければと思います。 当社は、全国の中小企業が、日々進化・変化する社会に対応するために、今後も継続的に各補助金制度に関する最新情報をお届けし、皆さまのビジネスにお役立てしてまいります。 人手不足の課題を解決するためにロボットなどの設備導入をしたいという事業者様は、まずは下記のレポートをご覧ください。 ※本記事は、株式会社船井総合研究所のグループ企業「成長戦略株式会社」からの情報提供です。レポートをダウンロードする際は、成長戦略株式会社のウェブサイトに移動してダウンロードしていただきます。   【予測レポート】省人化・省力化補助金（仮称） ▼レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://ss.funaisoken.co.jp/page-1025/   【共催】最大1.5億円！補助金活用で新規設備投資＆新事業開発 ▼レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/106918

本コラムでは、中堅・中小製造業の企業におけるDX・IoT活用について、まずはどこからどの様にDX・IoTを導入していくべきか、わかりやすく説明させていただきます。 １．はじめに 前回までのコラムで、“具体的にDXやIoT、AIを活用した業務の革新や改善を実施したいと考えたとき、まず『製造現場』へ導入すべき”と提案し、製造現場(工程)のIoT化手順に関し説明してきました。 今回からは、製造現場(工程)をIoT化して取得したデータの活用に関して説明して行きたいと思います。 ここ数年、“デジタルツイン”と言う言葉をよく耳にする様になりました。 工程や機器のIoT化によりセンサーや機器からの実際のデータ(情報)をIoT経由で取得できる様になってくると、実機のふるまいを大量のデジタルデータで表現できる様になります。 これは、実際の物理的な対象やプロセスの「ふるまい」(実機の動作や状態)をデジタルの世界で再現したものです。 具体的に説明すると、デジタルツインは、ある製品・設備・プロセス、またはシステムが現実世界でどのように動作し、機能するかを、デジタルモデルとして再現したものです。このデジタルモデルは、現実世界で収集したセンサーデータやリアルタイムデータを持ち、実機の動作状況を反映しています。 これにより、実機のふるまいをデジタル的に表現・モニタリングすることが可能となります。 例えば、工場の生産ラインのデジタルツインでは、実際の製品がどのように製造され、運搬され、検査されるかをデジタルモデルとして再現できます。 センサーが製品の進行状況や品質を監視し、この情報はデジタルツインに実機の情報として統合されます。 これにより、製品の製造過程がリアルタイムで可視化され、問題が発生した場合には、デジタルツインが警告を発し、生産プロセスに介入する様な事も可能になります。 デジタルツインは、シミュレーションや予測モデルの開発にも役立ちます。 デジタルツインを使用して、異なる設定や条件での製品やプロセスの挙動をシミュレートし、最適な設定を見つけ出すことが出来る様になります。 その結果、今までは、実際に製造工程を作りそれを動かして製造時間や製造時の問題点を抽出し改善、再度検証、これを数回繰り返すことで量産可能な状態まで作り上げていましたが、デジタルツインを用いるとシミュレーション上で想定できる条件全てを再現し、問題点抽出・改善までを行う事ができ、現実世界では最初から最適条件で製造工程を作り上げる事が出来、量産開始までの設備調整期間が大幅に短縮することが可能になります。 デジタルツインは、製造業の競争力向上と持続可能な成長に向けて非常に重要な役割を果たすテクノロジーとコンセプトとなりえます。 以下、デジタルツインの概念と中堅・中小製造業の経営者が考慮すべきポイントについて説明します。 ２．デジタルツインとは何か？ デジタルツインは、前述の様に物理的な製品やプロセスをデジタルモデルとして再現する概念です。 つまり、製品やプロセスのデジタルなコピーを作成し、そのデジタルコピーを使用してリアルタイムでモニタリング、分析、シミュレーションを行うことができます。デジタルツインは、次のような要素で構成されます。 1.デジタルツインモデル: 物理的な対応物に対応するデジタルなモデルで、設計、機能、および動作を再現します。 2.データ連携: デジタルツインモデルは、センサー、アクチュエータ、IoTデバイスなどからのデータと連携し、リアルタイムデータを収集します。 3.データ分析: 収集されたデータを分析し、洞察を得て、製品やプロセスの改善を支援します。 4.シミュレーション: デジタルツインは、将来の状況やシナリオをシミュレートし、機器の導入や構成変更、工程変更などに対する意思決定をサポートします。 ３．中堅・中小製造業におけるデジタルツインの必要性 IoT化が進んだ中堅・中小製造業が次のStepでデジタルツインを導入する必要性に関して説明します。 1.効率と生産性の向上: デジタルツインを使用することで、製品設計や製造プロセスの効率を向上させることができます。リアルタイムデータモニタリングとシミュレーションにより、無駄な作業の削減とプロセスの最適化が実現可能です。 2.品質管理の強化: デジタルツインは、製品のデジタルコピーを提供し、品質管理を向上させます。欠陥の早期発見や品質問題の修正が容易になります。 3.生産停止の最小化: デジタルツインは、設備や機器の予防保守を支援し、生産中断を最小限に抑えます。計画的な保守により、生産ラインの停止を回避できます。 4.市場適応性: 変化する市場に適応する能力が強化されます。デジタルツインを活用して製品設計やプロセスを素早く調整でき、新たな市場機会に迅速に対応できます。 5.持続可能な製造: デジタルツインは、持続可能な製造プラクティスの推進に貢献します。製品のライフサイクルを管理し、環境への影響を最小限に抑えるための情報を提供します。 ４．中堅・中小企業がデジタルツインを導入する際生ずると思われる問題点 中小・中堅企業がデジタルツインを導入する際には、いくつかの潜在的な問題点に直面する可能性があります。以下は、考えられる主な問題点とそれに対処するための一般的な戦略です。 1.導入コストとリソース不足: (対処策): デジタルツインの導入にはコストがかかり、スキルやリソースが必要です。 中小・中堅企業は、導入プロジェクトの予算を慎重に計画し、必要なリソースを確保する必要があります。船井総研等の外部の専門家やコンサルタントを活用しても良いと思います。 2.データの品質とセキュリティ: (対処策): デジタルツインはデータに依存するため、データ品質とセキュリティが重要です。データ品質の向上に取り組み、データの収集から保存までのセキュリティ対策を強化します。 3.既存システムとの統合: (対処策): 既存の製造システムやプロセスとデジタルツインを統合することは課題となることがあります。APIやプロトコルを使用して、異なるシステム間でデータの双方向の連携を確立します。 4.スキル不足: (対処策): デジタルツインの導入には新たなスキルが必要です。従業員のトレーニングや外部のスペシャリストの雇用を検討し、必要なスキルを獲得します。 5.デジタルツインの戦略的活用: (対処策): デジタルツインを単なる技術の導入とせず、戦略的な活用を検討しましょう。ビジネス目標とデジタルツインの目的を結びつけ、ROI(Return On Investment)を追求します。 6.データの過剰化: (対処策): 適切なデータ収集戦略を採用し、必要なデータを収集することに焦点を当てましょう。過度なデータの収集はコストを増やし、データの分析を複雑にすることがあります。 7.変化への抵抗: (対処策): 従業員への変更に対する抵抗があるかもしれません。変更管理戦略を確立し、従業員へのコミュニケーションと教育を重視しましょう。 8.セキュリティリスク: (対処策): デジタルツインのセキュリティ対策を重視し、セキュリティポリシーとプロセスを確立し、データへの不正アクセスやサイバーセキュリティリスクに対処しましょう。 これらの課題に対処するための適切な戦略を採用することで、効果的にデジタルツインを活用し、競争力を高めることができます。 デジタルツインの利点を最大限に引き出すためには、段階的・計画的な導入が重要です。 ３．まとめ 今回のコラムでは、“中堅・中小製造業のDX・IoT活用のコツ～デジタルツイン～”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での製造工程のIoT化導入や取得したデータの活用方法の検討、過去に断念されたIoT化を再度進めていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   製造業経営者向けIoTを活用した原価データ取得事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02162_S045 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。 本コラムでは、中堅・中小製造業の企業におけるDX・IoT活用について、まずはどこからどの様にDX・IoTを導入していくべきか、わかりやすく説明させていただきます。 １．はじめに 前回までのコラムで、“具体的にDXやIoT、AIを活用した業務の革新や改善を実施したいと考えたとき、まず『製造現場』へ導入すべき”と提案し、製造現場(工程)のIoT化手順に関し説明してきました。 今回からは、製造現場(工程)をIoT化して取得したデータの活用に関して説明して行きたいと思います。 ここ数年、“デジタルツイン”と言う言葉をよく耳にする様になりました。 工程や機器のIoT化によりセンサーや機器からの実際のデータ(情報)をIoT経由で取得できる様になってくると、実機のふるまいを大量のデジタルデータで表現できる様になります。 これは、実際の物理的な対象やプロセスの「ふるまい」(実機の動作や状態)をデジタルの世界で再現したものです。 具体的に説明すると、デジタルツインは、ある製品・設備・プロセス、またはシステムが現実世界でどのように動作し、機能するかを、デジタルモデルとして再現したものです。このデジタルモデルは、現実世界で収集したセンサーデータやリアルタイムデータを持ち、実機の動作状況を反映しています。 これにより、実機のふるまいをデジタル的に表現・モニタリングすることが可能となります。 例えば、工場の生産ラインのデジタルツインでは、実際の製品がどのように製造され、運搬され、検査されるかをデジタルモデルとして再現できます。 センサーが製品の進行状況や品質を監視し、この情報はデジタルツインに実機の情報として統合されます。 これにより、製品の製造過程がリアルタイムで可視化され、問題が発生した場合には、デジタルツインが警告を発し、生産プロセスに介入する様な事も可能になります。 デジタルツインは、シミュレーションや予測モデルの開発にも役立ちます。 デジタルツインを使用して、異なる設定や条件での製品やプロセスの挙動をシミュレートし、最適な設定を見つけ出すことが出来る様になります。 その結果、今までは、実際に製造工程を作りそれを動かして製造時間や製造時の問題点を抽出し改善、再度検証、これを数回繰り返すことで量産可能な状態まで作り上げていましたが、デジタルツインを用いるとシミュレーション上で想定できる条件全てを再現し、問題点抽出・改善までを行う事ができ、現実世界では最初から最適条件で製造工程を作り上げる事が出来、量産開始までの設備調整期間が大幅に短縮することが可能になります。 デジタルツインは、製造業の競争力向上と持続可能な成長に向けて非常に重要な役割を果たすテクノロジーとコンセプトとなりえます。 以下、デジタルツインの概念と中堅・中小製造業の経営者が考慮すべきポイントについて説明します。 ２．デジタルツインとは何か？ デジタルツインは、前述の様に物理的な製品やプロセスをデジタルモデルとして再現する概念です。 つまり、製品やプロセスのデジタルなコピーを作成し、そのデジタルコピーを使用してリアルタイムでモニタリング、分析、シミュレーションを行うことができます。デジタルツインは、次のような要素で構成されます。 1.デジタルツインモデル: 物理的な対応物に対応するデジタルなモデルで、設計、機能、および動作を再現します。 2.データ連携: デジタルツインモデルは、センサー、アクチュエータ、IoTデバイスなどからのデータと連携し、リアルタイムデータを収集します。 3.データ分析: 収集されたデータを分析し、洞察を得て、製品やプロセスの改善を支援します。 4.シミュレーション: デジタルツインは、将来の状況やシナリオをシミュレートし、機器の導入や構成変更、工程変更などに対する意思決定をサポートします。 ３．中堅・中小製造業におけるデジタルツインの必要性 IoT化が進んだ中堅・中小製造業が次のStepでデジタルツインを導入する必要性に関して説明します。 1.効率と生産性の向上: デジタルツインを使用することで、製品設計や製造プロセスの効率を向上させることができます。リアルタイムデータモニタリングとシミュレーションにより、無駄な作業の削減とプロセスの最適化が実現可能です。 2.品質管理の強化: デジタルツインは、製品のデジタルコピーを提供し、品質管理を向上させます。欠陥の早期発見や品質問題の修正が容易になります。 3.生産停止の最小化: デジタルツインは、設備や機器の予防保守を支援し、生産中断を最小限に抑えます。計画的な保守により、生産ラインの停止を回避できます。 4.市場適応性: 変化する市場に適応する能力が強化されます。デジタルツインを活用して製品設計やプロセスを素早く調整でき、新たな市場機会に迅速に対応できます。 5.持続可能な製造: デジタルツインは、持続可能な製造プラクティスの推進に貢献します。製品のライフサイクルを管理し、環境への影響を最小限に抑えるための情報を提供します。 ４．中堅・中小企業がデジタルツインを導入する際生ずると思われる問題点 中小・中堅企業がデジタルツインを導入する際には、いくつかの潜在的な問題点に直面する可能性があります。以下は、考えられる主な問題点とそれに対処するための一般的な戦略です。 1.導入コストとリソース不足: (対処策): デジタルツインの導入にはコストがかかり、スキルやリソースが必要です。 中小・中堅企業は、導入プロジェクトの予算を慎重に計画し、必要なリソースを確保する必要があります。船井総研等の外部の専門家やコンサルタントを活用しても良いと思います。 2.データの品質とセキュリティ: (対処策): デジタルツインはデータに依存するため、データ品質とセキュリティが重要です。データ品質の向上に取り組み、データの収集から保存までのセキュリティ対策を強化します。 3.既存システムとの統合: (対処策): 既存の製造システムやプロセスとデジタルツインを統合することは課題となることがあります。APIやプロトコルを使用して、異なるシステム間でデータの双方向の連携を確立します。 4.スキル不足: (対処策): デジタルツインの導入には新たなスキルが必要です。従業員のトレーニングや外部のスペシャリストの雇用を検討し、必要なスキルを獲得します。 5.デジタルツインの戦略的活用: (対処策): デジタルツインを単なる技術の導入とせず、戦略的な活用を検討しましょう。ビジネス目標とデジタルツインの目的を結びつけ、ROI(Return On Investment)を追求します。 6.データの過剰化: (対処策): 適切なデータ収集戦略を採用し、必要なデータを収集することに焦点を当てましょう。過度なデータの収集はコストを増やし、データの分析を複雑にすることがあります。 7.変化への抵抗: (対処策): 従業員への変更に対する抵抗があるかもしれません。変更管理戦略を確立し、従業員へのコミュニケーションと教育を重視しましょう。 8.セキュリティリスク: (対処策): デジタルツインのセキュリティ対策を重視し、セキュリティポリシーとプロセスを確立し、データへの不正アクセスやサイバーセキュリティリスクに対処しましょう。 これらの課題に対処するための適切な戦略を採用することで、効果的にデジタルツインを活用し、競争力を高めることができます。 デジタルツインの利点を最大限に引き出すためには、段階的・計画的な導入が重要です。 ３．まとめ 今回のコラムでは、“中堅・中小製造業のDX・IoT活用のコツ～デジタルツイン～”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での製造工程のIoT化導入や取得したデータの活用方法の検討、過去に断念されたIoT化を再度進めていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   製造業経営者向けIoTを活用した原価データ取得事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02162_S045

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 "生産性向上が叫ばれる昨今、製造業界では基幹システムを含む様々なシステムの入れ替えを通して生産性向上を目指す企業が増えてきています。 このコラムでは、製造業におけるシステム入れ替えの方針について、効果的な移行のためのポイントをご紹介したいと思います。 まず、システム入れ替え、あるいは導入をする際には、企業の生産性、効率性、競争力の向上を目的としなければいけません。 信じられないことかもしれませんが、多くの企業で数千万、あるいは億単位のIT投資をしたにもかかわらずシステム活用の効果を実感できていないのはこの部分が原因のことが多いです。 大切なことなので、ご理解いただきたいのは、ある程度の規模を誇る企業であってもシステムを入れるだけ入れて活用することに失敗する事例が多々あるということです。 システム入れ替えには適切な方針と計画が不可欠です。以下に、効果的な移行、活用の効果を得るために必要なポイントをいくつかご紹介します。 １．ビジネス戦略とのマッチング "システム入れ替えの方針を決定する前に、企業のビジネス戦略や目標とのマッチングを行うことが重要です。システムは、ビジネスプロセスの自動化や生産性向上をサポートするためのツールです。したがって、システムの選択と導入は、ビジネスの方向性と一致している必要があります。 貴社には中長期の経営計画はおありでしょうか？あるいはその青写真はお持ちでしょうか。その計画の中で効力を発揮するシステムを選定する必要があるということです。 ２．ユーザーの関与とトレーニング システム入れ替えは、企業全体の変革をもたらすことがあります。 例えば基幹システムを導入することによって現場の作業内容が変化する、業務フローが変化するなどといった具合です。 従業員の自主的な関与と相応のトレーニングは、成功への重要な要素です。変更に対する意識啓発やシステムの使い方のトレーニングを通じて、従業員の理解と受け入れを促進しましょう。 ３．リスク管理とフェーズ別の移行 システムの入れ替えにはリスクが伴います。将来の問題や障害を最小限に抑えるために、全体スケジュールに合わせてリスク管理計画を策定しましょう。段階的に進めることで、トラブルの修正や課題の対処がしやすくなります。 プロジェクト管理の基本はタスクとスケジュールです。これにタスク担当者（責任者）と全体責任者（プロジェクトマネージャー）の積極的な関与、管理がない場合、たいていプロジェクトは失敗します。 当たり前のように聞こえるかもしれませんが、こういったポイントを抑えることは必須と言えます。 ４．ベンダーの評価と選定 システム入れ替えには、信頼性や専門知識を持つ適切なベンダーが必要です。 ベンダーの経験と実績、サポート体制、将来のシステムの拡張性などを慎重に評価しましょう。 大規模なシステムかどうかにかかわらず、ベンダーを選定する際には、RFP（提案依頼書）が必須となります。これは、皆様の思いや狙いを正確に把握したうえで協力的な提案をしてくれる企業を選定するためには必須の工程です。 RFPは機能要件だけがまとめられていればいいというものではありません。適切なRFPの作成には工数が必要ですが、省略することは失敗の原因となります。 ５．データの移行とテスト システムの入れ替えに伴い、データの移行は重要なプロセスです。失われたデータや情報漏洩のリスクを最小限に抑えるために、データ移行とテストに十分な時間とリソースを割きましょう。   以上、製造業のシステム入れ替えは、生産性と競争力の向上に向けた重要な一歩です。適切な方針と計画を持って効果的な移行を進めることが、成功への鍵となります。ビジネスの戦略とマッチングさせ、ユーザーの関与やトレーニング、リスク管理、ベンダーの評価、データの移行とテストなどを考慮しながら、システムの入れ替えを進めることをお勧めします。 船井総研では、スムーズなシステム入れ替えのお手伝いの経験が豊富なコンサルタントが多く存在します。もしシステム入れ替えにお悩みがあるようでしたらお声がけいただければと思います。   ■関連するセミナーのご案内 「食品加工業の為の原価改善！」　経営セミナー 産管理＆原価管理を徹底的に見直す為のシステム利用方法が分かる！" セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107707 ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/01/25 (木)　13:00~15:00 東京会場 2024/01/30 (火)　13:00~15:00 大阪会場 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107707   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045 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 "生産性向上が叫ばれる昨今、製造業界では基幹システムを含む様々なシステムの入れ替えを通して生産性向上を目指す企業が増えてきています。 このコラムでは、製造業におけるシステム入れ替えの方針について、効果的な移行のためのポイントをご紹介したいと思います。 まず、システム入れ替え、あるいは導入をする際には、企業の生産性、効率性、競争力の向上を目的としなければいけません。 信じられないことかもしれませんが、多くの企業で数千万、あるいは億単位のIT投資をしたにもかかわらずシステム活用の効果を実感できていないのはこの部分が原因のことが多いです。 大切なことなので、ご理解いただきたいのは、ある程度の規模を誇る企業であってもシステムを入れるだけ入れて活用することに失敗する事例が多々あるということです。 システム入れ替えには適切な方針と計画が不可欠です。以下に、効果的な移行、活用の効果を得るために必要なポイントをいくつかご紹介します。 １．ビジネス戦略とのマッチング "システム入れ替えの方針を決定する前に、企業のビジネス戦略や目標とのマッチングを行うことが重要です。システムは、ビジネスプロセスの自動化や生産性向上をサポートするためのツールです。したがって、システムの選択と導入は、ビジネスの方向性と一致している必要があります。 貴社には中長期の経営計画はおありでしょうか？あるいはその青写真はお持ちでしょうか。その計画の中で効力を発揮するシステムを選定する必要があるということです。 ２．ユーザーの関与とトレーニング システム入れ替えは、企業全体の変革をもたらすことがあります。 例えば基幹システムを導入することによって現場の作業内容が変化する、業務フローが変化するなどといった具合です。 従業員の自主的な関与と相応のトレーニングは、成功への重要な要素です。変更に対する意識啓発やシステムの使い方のトレーニングを通じて、従業員の理解と受け入れを促進しましょう。 ３．リスク管理とフェーズ別の移行 システムの入れ替えにはリスクが伴います。将来の問題や障害を最小限に抑えるために、全体スケジュールに合わせてリスク管理計画を策定しましょう。段階的に進めることで、トラブルの修正や課題の対処がしやすくなります。 プロジェクト管理の基本はタスクとスケジュールです。これにタスク担当者（責任者）と全体責任者（プロジェクトマネージャー）の積極的な関与、管理がない場合、たいていプロジェクトは失敗します。 当たり前のように聞こえるかもしれませんが、こういったポイントを抑えることは必須と言えます。 ４．ベンダーの評価と選定 システム入れ替えには、信頼性や専門知識を持つ適切なベンダーが必要です。 ベンダーの経験と実績、サポート体制、将来のシステムの拡張性などを慎重に評価しましょう。 大規模なシステムかどうかにかかわらず、ベンダーを選定する際には、RFP（提案依頼書）が必須となります。これは、皆様の思いや狙いを正確に把握したうえで協力的な提案をしてくれる企業を選定するためには必須の工程です。 RFPは機能要件だけがまとめられていればいいというものではありません。適切なRFPの作成には工数が必要ですが、省略することは失敗の原因となります。 ５．データの移行とテスト システムの入れ替えに伴い、データの移行は重要なプロセスです。失われたデータや情報漏洩のリスクを最小限に抑えるために、データ移行とテストに十分な時間とリソースを割きましょう。   以上、製造業のシステム入れ替えは、生産性と競争力の向上に向けた重要な一歩です。適切な方針と計画を持って効果的な移行を進めることが、成功への鍵となります。ビジネスの戦略とマッチングさせ、ユーザーの関与やトレーニング、リスク管理、ベンダーの評価、データの移行とテストなどを考慮しながら、システムの入れ替えを進めることをお勧めします。 船井総研では、スムーズなシステム入れ替えのお手伝いの経験が豊富なコンサルタントが多く存在します。もしシステム入れ替えにお悩みがあるようでしたらお声がけいただければと思います。   ■関連するセミナーのご案内 「食品加工業の為の原価改善！」　経営セミナー 産管理＆原価管理を徹底的に見直す為のシステム利用方法が分かる！" セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107707 ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/01/25 (木)　13:00~15:00 東京会場 2024/01/30 (火)　13:00~15:00 大阪会場 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107707   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045

１．搬送ロボットの基本とは - 搬送ロボットの機能と特徴を解説 搬送ロボットは、物品や材料の移動や運搬を自動化するためのロボットです。 産業の現場や倉庫、物流センターなどで広く利用されています。 搬送ロボットは、様々な種類と機能を持っており、効率的な物流運営や作業負荷の軽減を実現するために欠かせない存在となっています。 搬送ロボットの主な特徴の一つは、自律性です。 自律走行システムを搭載しており、指定された経路や作業場所への移動を自ら判断して行います。 これにより、人間の監視や操作が必要なく、24 時間連続稼働が可能となります。 また、搬送ロボットはさまざまな形状やサイズがあります。 例えば、AGV（自動誘導車）は、小型から大型まで幅広い荷物を運搬するために使用されます。 また、コンベヤータイプの搬送ロボットは、自動的に物品を搬送するだけでなく、仕分けやピッキングなどの作業も行うことができます。 さらに、搬送ロボットはセンサーやカメラなどの機能を搭載しており、周囲の状況や物体を検知することができます。 これにより、衝突や障害物を回避する能力を持ち、安全性を確保します。 搬送ロボットの利点は、作業効率の向上や人的ミスの軽減、人手不足の解消など、さまざまな面で生産性の向上につながります。 しかし、デメリットとしては、導入コストの高さや運用・保守の面での課題があります。 これらの点を考慮しながら、搬送ロボットを導入する際には綿密な計画と適切な選択が求められます。 搬送ロボットの基本的な機能や特徴を理解することは、効果的な導入や運用のための基礎知識となります。 次に、搬送ロボットの種類と用途について詳しく紹介していきたいと思います。 ２．搬送ロボットの種類と用途 - 様々な種類の搬送ロボットとそれぞれの搬送ロボットは、その目的や用途に応じてさまざまな種類が存在します。 それぞれの搬送ロボットは、異なる作業環境や物品の特性に適した設計や機能を備えています。 AGV と AMR は、物品を運搬するために広く利用されています。 AGV と AMR は、自律性を持ち、埋め込まれたソフトウェアやセンサーによって経路を判断しながら、倉庫や生産ライン内で物品をピッキング、運搬、仕分けすることができます。 AGV と AMR は、製造業で効率的な物流作業を実現するために広く活用されています。 AGVとは AGV（Automated Guided Vehicle）は、無人搬送車のことであり、製造業において物流倉庫や生産ラインで広く利用されています。 AGV は予め設定されたルートを自動的に走行し、物品の運搬や搬送を行います。 センサーやナビゲーションシステムによって移動を制御し、作業者の負担軽減や生産効率の向上を実現します。 AGV は無人で操作されるため、自動化された作業環境で利用されることが一般的です。 事前に設定されたマップやルートに基づいて移動するため、高い精度での運搬や物品の正確な配置が可能です。 AGV は様々な形状やサイズのものが存在し、荷物や製品の大きさや重量に応じて選択できます。 AMRとは AMR（Autonomous Mobile Robot）は、自律型搬送ロボットのことであり、製造業でも活用されています。 AMR はセンサーやカメラ、自己位置推定技術などを駆使し、環境を認識して自律的に移動します。 大きな自由度を持つため、変則的な作業空間でも柔軟に活動することができます。 AMR は AGV と比べてさらに高い柔軟性を持つことが特徴です。 例えば、狭い通路や複雑な作業スペースにおいても自律的に移動し、正確な位置決めや運搬を行うことができます。 センサーによって周囲の状況をリアルタイムに把握し、障害物の回避や危険な状況からの避難も行えます。 搬送ロボットはさまざまな業界や状況で利用されています。 自動倉庫や自動化された生産ライン、空港や倉庫などの物流施設、商業施設内の運搬業務など、様々な場面で活躍しています。 各種類の搬送ロボットは、さまざまな用途に合わせて設計され、物品の形状や重量、作業環境などに応じた機能や特性を備えています。 正確な運搬や効率化を実現するためには、適切な搬送ロボットの選択が重要です。 次に、搬送ロボットのメリットとデメリットについて詳しく解説していきます。 ３．搬送ロボットのメリットとデメリット - 搬送ロボットを利用すること搬送ロボットを導入することには、さまざまな利点があります。 まず第一に、作業効率の向上が挙げられます。 搬送ロボットは、自律的に作業を行うため、人間の手作業に比べて高速かつ正確な運搬が可能です。 これにより、生産性を向上させると同時に、作業負荷を軽減し、労働者の作業環境を改善することができます。 さらに、搬送ロボットは運搬作業における人的ミスの削減にもつながります。 人間のミスによる品質低下や物品の破損などが減少し、生産ラインや物流業務の信頼性と品質が向上します。 また、搬送ロボットは 24 時間連続での稼働が可能であり、現場の作業時間を最大限活用することができます。 作業環境や業務の需要に応じて、柔軟に運用することができるため、効率的な生産計画や物流運営を実現することができます。 しかし、搬送ロボットにはいくつかのデメリットもあります。 導入コストが高いことが課題の一つです。 搬送ロボットの購入費用や導入に伴うシステム構築には、大きな費用が発生する場合があります。 また、保守や修理費用も必要となるため、総合的なコスト面を慎重に考慮する必要があります。 そのためには緻密な現場分析とコストメリット試算が必要です。 さらに、搬送ロボットの運用には専門知識や技術が必要とされます。 特に、自動誘導車や自律型ロボットのプログラミングや経路設定などの運用管理が求められます。 十分なトレーニングやスキルを備えたスタッフの配置が必要となります。 また、作業環境や物品の特性によっては、搬送ロボットの適用範囲が限定される場合もあります。 例えば、特殊な形状や重量の物品、狭い作業スペースなどには、適切な搬送ロボットの選択と設計が必要です。 搬送ロボットの導入にはメリットとデメリットがありますが、効率化や生産性の向上、作業環境の改善など、多くの企業や施設で利用されています。 次に、搬送ロボットのメーカー10選を紹介し、各社の特徴や製品について詳しく解説していきたいと思います。 ４．搬送ロボットのメーカー10 選 - 搬送ロボットの優れたメーカーを紹介、各社の特徴や製品について細かく解説 以下に、搬送ロボットの優れたメーカーを 10 社紹介します。 各社の特徴や製品には独自の技術や革新的な機能があります。 Dematic（デマティック） 幅広い産業向けの AGV システムを提供しており、高い自動化レ ベルと柔軟性が特徴です。 複数の AGV タイプを展開しており、自動化倉庫や物流センター に適したソリューションを提供します。 Swisslog（スイスログ） AGV と AMR の製品ラインナップがあり、物流業界での自動化に 力を入れています。 AGV では高度なパレット移動やピッキング機能を備えた製品を提供し、 AMR では柔軟な移動とコラボレーションが可能な製品を提供しています。 Seegrid（シーグリッド） 複数の業界で利用されている AMR に特化したメーカーです。 ビジョンガイド技術を使用して自己学習を行い、物流センターや製造工場での運搬業務を自 律的に行います。 Fetch Robotics（フェッチロボティクス） AMR の開発と導入で知られており、物品取り扱いや物流業務向けの製品を提供しています。 さまざまなセンサーとコラボレーションの機能を組み合わせた製品が特徴です。 Daifuku（ダイフク） 自動倉庫と物流センター向けの AGV システムを提供しています。 柔軟な制御技術と高い品質管理で知られており、自動運搬装置を幅広く展開しています。 Oceaneering（オーシャニアリング） 海洋探査や産業用途向けの AGV システムを提供しています。 高耐久性と安全性を重視した製品を展開し、過酷な環境での運搬業務に対応しています。 Omron（オムロン） AGV と AMR の幅広い製品ラインナップを展開しており、自動化倉庫や物流センターへの導入が可能です。 センサーや AI 技術を活用し、高度な自律性と安全性を実現しています。 Aethon（エイソン） 医療施設やホスピタリティ業界向けの AMR を提供しています。 病院内やホテルでの物品運搬や部屋清掃などに使用され、効率的な業務フローをサポートします。 Vecna Robotics（ベクナロボティクス） 製造業や倉庫業界での AMR を中心に提供しています。 自己学習能力やコラボレーションの機能を備えた製品があり、効率的な物流作業を実現します。 MiR（ミル） 幅広い用途に適した AMR を提供するデンマークのメーカーです。 柔軟な自己走行システムとカスタマイズ可能なソリューションで知られており、物流セターや製造現場での多様な作業に対応します。 これらのメーカーは、各社ごとに独自の強みや技術を持ちながら、搬送ロボット市場でリーダーシップを発揮しています。 事前に製品の性能や用途について調査し、自社の要件に最適なメーカーを選ぶことが重要です。 次に、搬送ロボットの導入事例を紹介し、実際の利用状況を具体的に見ていきます。 ５．搬送ロボットの導入事例 - 実際に企業や施設で搬送ロボットが導入されている事例を紹介 搬送ロボットは、製造業の工場においても幅広い導入事例が存在しています。 以下に、製造業の工場で搬送ロボットが導入されている事例を紹介します。 自動車産業 自動車メーカーの工場では、搬送ロボットが製造ラインでの物品や部品の運搬を担当しています。 搬送ロボットが自動的に組み立て部品を運搬し、生産効率を向上させることで、生産ラインの効率化や生産コストの削減を実現しています。 電子製造業 電子製品の組み立て工程では、搬送ロボットが部品の供給や組み立て済み製品の輸送を行っています。 搬送ロボットの正確かつスピーディな作業により、精度の高い製品の生産や労働負荷の軽減が実現されています。 医薬品製造業 医薬品メーカーの工場では、搬送ロボットが薬品や原材料の搬送を行っています。 搬送ロボットが密閉容器内の物品を取り扱い、作業環境のクリーンルームでの衛生管 理を確保しています。 金属加工業 金属部品の製造工場では、搬送ロボットが重い金属製品の運搬や製品の仕分け作業を効率的に行っています。 これにより、人間の負担軽減と作業時間の短縮が実現され、生産性が向上しています。 食品加工業 食品メーカーや加工業者では、搬送ロボットが食品の袋詰めやトレーの運搬を行っています。 搬送ロボットは食品衛生基準に適合した設計であり、効率的な食品製造と品質管理を支援しています。 これらの導入事例から分かるように、製造業の工場では搬送ロボットが様々な作業領域で活躍しています。 搬送ロボットの導入により、作業効率の向上、作業環境の改善、品質管理の向上など、多くのメリットが得られます。 次に、搬送ロボットの進化や今後の展望について考察してみましょう。 ６．搬送ロボットの進化と今後の展望 - 最新の技術動向や将来的な搬送ロボットの発展について考察 搬送ロボットの技術は急速に進化しており、将来的な展望も非常に期待されています。 最新の技術動向を見ると、以下のような進化が見られます。 人工知能（AI）の統合 搬送ロボットには AI 技術が組み込まれ、状況判断や学習能力が向上しています。 これにより、自己学習や環境の変化への即座の適応が可能になり、より柔軟な運用が期待されます。 センシング能力の向上 搬送ロボットにはより高度なセンサーやカメラが装備され、周囲の状況をより正確に把握することが可能になっています。 衝突回避や障害物検知がより精度高く行えるため、安全性が向上します。 将来的な展望を考えると、搬送ロボットの発展はさらに進むと予想されます。 以下はいくつかの展望です。 スマートファクトリー 搬送ロボットはスマートファクトリーの一環として統合され、自律的かつ柔軟な生産ラインを実現します。 生産計画の最適化やリアルタイムなデータの活用により、生産性と効率性の向上が期待されます。 ロボットの連携と協調 高度なロボット間の連携と協調作業が進み、より複雑なタスクや大規模な物流操作が可能になります。 複数の搬送ロボットや他の種類のロボットが協力して作業を行うことで、生産能力や作業効率が向上します。 人間との融合 搬送ロボットは人間の補完となり、人間とロボットが効率的に共同作業できる環境が構築されます。 人間の専門的なスキルとロボットの高度な作業能力を組み合わせることで、生産性を向上させながら人間の役割も重視されるでしょう。 これらの進化と展望により、搬送ロボットはさらなる自動化と効率化を実現し、製造業や物流業界の生産性向上をサポートしていくことが期待されます。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■関連するセミナーのご案内 従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化 AGV・AMR・自動搬送システム・パレタイズロボット・ハンドリングロボットの活用 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/13 (火)　13:00~15:00 2024/02/15 (木)　13:00~15:00 2024/02/19 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 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。 １．搬送ロボットの基本とは - 搬送ロボットの機能と特徴を解説 搬送ロボットは、物品や材料の移動や運搬を自動化するためのロボットです。 産業の現場や倉庫、物流センターなどで広く利用されています。 搬送ロボットは、様々な種類と機能を持っており、効率的な物流運営や作業負荷の軽減を実現するために欠かせない存在となっています。 搬送ロボットの主な特徴の一つは、自律性です。 自律走行システムを搭載しており、指定された経路や作業場所への移動を自ら判断して行います。 これにより、人間の監視や操作が必要なく、24 時間連続稼働が可能となります。 また、搬送ロボットはさまざまな形状やサイズがあります。 例えば、AGV（自動誘導車）は、小型から大型まで幅広い荷物を運搬するために使用されます。 また、コンベヤータイプの搬送ロボットは、自動的に物品を搬送するだけでなく、仕分けやピッキングなどの作業も行うことができます。 さらに、搬送ロボットはセンサーやカメラなどの機能を搭載しており、周囲の状況や物体を検知することができます。 これにより、衝突や障害物を回避する能力を持ち、安全性を確保します。 搬送ロボットの利点は、作業効率の向上や人的ミスの軽減、人手不足の解消など、さまざまな面で生産性の向上につながります。 しかし、デメリットとしては、導入コストの高さや運用・保守の面での課題があります。 これらの点を考慮しながら、搬送ロボットを導入する際には綿密な計画と適切な選択が求められます。 搬送ロボットの基本的な機能や特徴を理解することは、効果的な導入や運用のための基礎知識となります。 次に、搬送ロボットの種類と用途について詳しく紹介していきたいと思います。 ２．搬送ロボットの種類と用途 - 様々な種類の搬送ロボットとそれぞれの搬送ロボットは、その目的や用途に応じてさまざまな種類が存在します。 それぞれの搬送ロボットは、異なる作業環境や物品の特性に適した設計や機能を備えています。 AGV と AMR は、物品を運搬するために広く利用されています。 AGV と AMR は、自律性を持ち、埋め込まれたソフトウェアやセンサーによって経路を判断しながら、倉庫や生産ライン内で物品をピッキング、運搬、仕分けすることができます。 AGV と AMR は、製造業で効率的な物流作業を実現するために広く活用されています。 AGVとは AGV（Automated Guided Vehicle）は、無人搬送車のことであり、製造業において物流倉庫や生産ラインで広く利用されています。 AGV は予め設定されたルートを自動的に走行し、物品の運搬や搬送を行います。 センサーやナビゲーションシステムによって移動を制御し、作業者の負担軽減や生産効率の向上を実現します。 AGV は無人で操作されるため、自動化された作業環境で利用されることが一般的です。 事前に設定されたマップやルートに基づいて移動するため、高い精度での運搬や物品の正確な配置が可能です。 AGV は様々な形状やサイズのものが存在し、荷物や製品の大きさや重量に応じて選択できます。 AMRとは AMR（Autonomous Mobile Robot）は、自律型搬送ロボットのことであり、製造業でも活用されています。 AMR はセンサーやカメラ、自己位置推定技術などを駆使し、環境を認識して自律的に移動します。 大きな自由度を持つため、変則的な作業空間でも柔軟に活動することができます。 AMR は AGV と比べてさらに高い柔軟性を持つことが特徴です。 例えば、狭い通路や複雑な作業スペースにおいても自律的に移動し、正確な位置決めや運搬を行うことができます。 センサーによって周囲の状況をリアルタイムに把握し、障害物の回避や危険な状況からの避難も行えます。 搬送ロボットはさまざまな業界や状況で利用されています。 自動倉庫や自動化された生産ライン、空港や倉庫などの物流施設、商業施設内の運搬業務など、様々な場面で活躍しています。 各種類の搬送ロボットは、さまざまな用途に合わせて設計され、物品の形状や重量、作業環境などに応じた機能や特性を備えています。 正確な運搬や効率化を実現するためには、適切な搬送ロボットの選択が重要です。 次に、搬送ロボットのメリットとデメリットについて詳しく解説していきます。 ３．搬送ロボットのメリットとデメリット - 搬送ロボットを利用すること搬送ロボットを導入することには、さまざまな利点があります。 まず第一に、作業効率の向上が挙げられます。 搬送ロボットは、自律的に作業を行うため、人間の手作業に比べて高速かつ正確な運搬が可能です。 これにより、生産性を向上させると同時に、作業負荷を軽減し、労働者の作業環境を改善することができます。 さらに、搬送ロボットは運搬作業における人的ミスの削減にもつながります。 人間のミスによる品質低下や物品の破損などが減少し、生産ラインや物流業務の信頼性と品質が向上します。 また、搬送ロボットは 24 時間連続での稼働が可能であり、現場の作業時間を最大限活用することができます。 作業環境や業務の需要に応じて、柔軟に運用することができるため、効率的な生産計画や物流運営を実現することができます。 しかし、搬送ロボットにはいくつかのデメリットもあります。 導入コストが高いことが課題の一つです。 搬送ロボットの購入費用や導入に伴うシステム構築には、大きな費用が発生する場合があります。 また、保守や修理費用も必要となるため、総合的なコスト面を慎重に考慮する必要があります。 そのためには緻密な現場分析とコストメリット試算が必要です。 さらに、搬送ロボットの運用には専門知識や技術が必要とされます。 特に、自動誘導車や自律型ロボットのプログラミングや経路設定などの運用管理が求められます。 十分なトレーニングやスキルを備えたスタッフの配置が必要となります。 また、作業環境や物品の特性によっては、搬送ロボットの適用範囲が限定される場合もあります。 例えば、特殊な形状や重量の物品、狭い作業スペースなどには、適切な搬送ロボットの選択と設計が必要です。 搬送ロボットの導入にはメリットとデメリットがありますが、効率化や生産性の向上、作業環境の改善など、多くの企業や施設で利用されています。 次に、搬送ロボットのメーカー10選を紹介し、各社の特徴や製品について詳しく解説していきたいと思います。 ４．搬送ロボットのメーカー10 選 - 搬送ロボットの優れたメーカーを紹介、各社の特徴や製品について細かく解説 以下に、搬送ロボットの優れたメーカーを 10 社紹介します。 各社の特徴や製品には独自の技術や革新的な機能があります。 Dematic（デマティック） 幅広い産業向けの AGV システムを提供しており、高い自動化レ ベルと柔軟性が特徴です。 複数の AGV タイプを展開しており、自動化倉庫や物流センター に適したソリューションを提供します。 Swisslog（スイスログ） AGV と AMR の製品ラインナップがあり、物流業界での自動化に 力を入れています。 AGV では高度なパレット移動やピッキング機能を備えた製品を提供し、 AMR では柔軟な移動とコラボレーションが可能な製品を提供しています。 Seegrid（シーグリッド） 複数の業界で利用されている AMR に特化したメーカーです。 ビジョンガイド技術を使用して自己学習を行い、物流センターや製造工場での運搬業務を自 律的に行います。 Fetch Robotics（フェッチロボティクス） AMR の開発と導入で知られており、物品取り扱いや物流業務向けの製品を提供しています。 さまざまなセンサーとコラボレーションの機能を組み合わせた製品が特徴です。 Daifuku（ダイフク） 自動倉庫と物流センター向けの AGV システムを提供しています。 柔軟な制御技術と高い品質管理で知られており、自動運搬装置を幅広く展開しています。 Oceaneering（オーシャニアリング） 海洋探査や産業用途向けの AGV システムを提供しています。 高耐久性と安全性を重視した製品を展開し、過酷な環境での運搬業務に対応しています。 Omron（オムロン） AGV と AMR の幅広い製品ラインナップを展開しており、自動化倉庫や物流センターへの導入が可能です。 センサーや AI 技術を活用し、高度な自律性と安全性を実現しています。 Aethon（エイソン） 医療施設やホスピタリティ業界向けの AMR を提供しています。 病院内やホテルでの物品運搬や部屋清掃などに使用され、効率的な業務フローをサポートします。 Vecna Robotics（ベクナロボティクス） 製造業や倉庫業界での AMR を中心に提供しています。 自己学習能力やコラボレーションの機能を備えた製品があり、効率的な物流作業を実現します。 MiR（ミル） 幅広い用途に適した AMR を提供するデンマークのメーカーです。 柔軟な自己走行システムとカスタマイズ可能なソリューションで知られており、物流セターや製造現場での多様な作業に対応します。 これらのメーカーは、各社ごとに独自の強みや技術を持ちながら、搬送ロボット市場でリーダーシップを発揮しています。 事前に製品の性能や用途について調査し、自社の要件に最適なメーカーを選ぶことが重要です。 次に、搬送ロボットの導入事例を紹介し、実際の利用状況を具体的に見ていきます。 ５．搬送ロボットの導入事例 - 実際に企業や施設で搬送ロボットが導入されている事例を紹介 搬送ロボットは、製造業の工場においても幅広い導入事例が存在しています。 以下に、製造業の工場で搬送ロボットが導入されている事例を紹介します。 自動車産業 自動車メーカーの工場では、搬送ロボットが製造ラインでの物品や部品の運搬を担当しています。 搬送ロボットが自動的に組み立て部品を運搬し、生産効率を向上させることで、生産ラインの効率化や生産コストの削減を実現しています。 電子製造業 電子製品の組み立て工程では、搬送ロボットが部品の供給や組み立て済み製品の輸送を行っています。 搬送ロボットの正確かつスピーディな作業により、精度の高い製品の生産や労働負荷の軽減が実現されています。 医薬品製造業 医薬品メーカーの工場では、搬送ロボットが薬品や原材料の搬送を行っています。 搬送ロボットが密閉容器内の物品を取り扱い、作業環境のクリーンルームでの衛生管 理を確保しています。 金属加工業 金属部品の製造工場では、搬送ロボットが重い金属製品の運搬や製品の仕分け作業を効率的に行っています。 これにより、人間の負担軽減と作業時間の短縮が実現され、生産性が向上しています。 食品加工業 食品メーカーや加工業者では、搬送ロボットが食品の袋詰めやトレーの運搬を行っています。 搬送ロボットは食品衛生基準に適合した設計であり、効率的な食品製造と品質管理を支援しています。 これらの導入事例から分かるように、製造業の工場では搬送ロボットが様々な作業領域で活躍しています。 搬送ロボットの導入により、作業効率の向上、作業環境の改善、品質管理の向上など、多くのメリットが得られます。 次に、搬送ロボットの進化や今後の展望について考察してみましょう。 ６．搬送ロボットの進化と今後の展望 - 最新の技術動向や将来的な搬送ロボットの発展について考察 搬送ロボットの技術は急速に進化しており、将来的な展望も非常に期待されています。 最新の技術動向を見ると、以下のような進化が見られます。 人工知能（AI）の統合 搬送ロボットには AI 技術が組み込まれ、状況判断や学習能力が向上しています。 これにより、自己学習や環境の変化への即座の適応が可能になり、より柔軟な運用が期待されます。 センシング能力の向上 搬送ロボットにはより高度なセンサーやカメラが装備され、周囲の状況をより正確に把握することが可能になっています。 衝突回避や障害物検知がより精度高く行えるため、安全性が向上します。 将来的な展望を考えると、搬送ロボットの発展はさらに進むと予想されます。 以下はいくつかの展望です。 スマートファクトリー 搬送ロボットはスマートファクトリーの一環として統合され、自律的かつ柔軟な生産ラインを実現します。 生産計画の最適化やリアルタイムなデータの活用により、生産性と効率性の向上が期待されます。 ロボットの連携と協調 高度なロボット間の連携と協調作業が進み、より複雑なタスクや大規模な物流操作が可能になります。 複数の搬送ロボットや他の種類のロボットが協力して作業を行うことで、生産能力や作業効率が向上します。 人間との融合 搬送ロボットは人間の補完となり、人間とロボットが効率的に共同作業できる環境が構築されます。 人間の専門的なスキルとロボットの高度な作業能力を組み合わせることで、生産性を向上させながら人間の役割も重視されるでしょう。 これらの進化と展望により、搬送ロボットはさらなる自動化と効率化を実現し、製造業や物流業界の生産性向上をサポートしていくことが期待されます。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■関連するセミナーのご案内 従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化 AGV・AMR・自動搬送システム・パレタイズロボット・ハンドリングロボットの活用 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/13 (火)　13:00~15:00 2024/02/15 (木)　13:00~15:00 2024/02/19 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174

製造業のロボット導入にかかる費用をご存知でしょうか？ 数百万円から数千万円まで、場合により様々です。 しかし、低コストで導入するための手法を知っているのと知らないのでは、導入コストに大きな差が発生します。 知らない会社は数百万円の損をしている可能性も！？ ロボット導入におけるコストと低コストで導入するためのポイントを解説します！ １．産業用ロボットの価格 産業用ロボットの導入には高額な投資が必要となることが一般的です。 機種や機能によってシステム全体の価格は異なり、数百万円から数千万円に及ぶこともあります。 高精度や大きな作業範囲を必要とする場合は、それに応じた高価な機器を選ばざるを得ません。 また、ロボット自体の価格に加えて、周辺装置やシステムなどの追加費用が掛かります。 産業用ロボットを使った自動化システムの価格はその高額さから、中小製造業にとっては導入のハードルとなっています。 しかし、協働ロボットなどの特定の用途に適した低コストのロボットも存在します。 適用するワークや自動化したい作業を絞り込み、活用条件を決定し、一定の範囲内でコストを抑えながらロボットを導入することも可能です。 導入においてはロボットの価格だけでなく、将来の運用コストや効果を考慮し、経済的な判断を行うことが重要です。 ２．協働ロボットの価格 協働ロボットを使ったシステムの価格は産業用ロボットを使ったシステムに比べて相対的に安価です。 さらに、協働ロボットの特徴的な点として、安全柵などの周辺装置や高額は周辺装置のシステムが不要であることが挙げられます。 産業用ロボットを導入する際には、ロボット本体に加えて安全柵などの安全対策に関わる周辺機器や、場合によってはカメラなどの周辺装置の導入が必要となります。 これらの装置やシステムは追加費用がかかるだけでなく、設置や運用にも手間がかかる場合があります。 一方、協働ロボットはそもそも人間と安全に共同作業を行うために設計されており、安全柵が不要です。そのため、特別な防護装置やセンサーシステムの導入が不要であり、これらの追加費用を抑えることができます。さらに、安全柵が不要なため設置やも比較的容易です。 産業用ロボットと比べると圧倒的に設置スペースが小さく済みます。 また、カメラなどの周辺装置を標準で搭載しているモデルもあります。 このような特徴により、協働ロボットの導入コストは産業用ロボットに比べて抑えられると言えます。中小製造業の経営者の皆様は、周辺装置の不要性や低コストな導入によるメリットを考慮に入れ、効果的な協働ロボットの導入を検討してみてください。生産性向上や労働力不足の解消につながる協働ロボットの活用は、中小製造業の持続的な発展に貢献することでしょう。 ３．ロボット本体以外にかかる周辺装置の費用と導入における総額コスト ロボットの導入には、ただ単にロボット本体の価格だけでなく、周辺装置やシステムにも費用がかかります。以下に具体的な例を挙げながら、ロボットシステムの総額について考えましょう。 例えば、垂直多関節ロボットを用いた塗装ロボットシステムを導入する場合を考えてみましょう。単体のロボットの価格は約5,000,000円ですが、付帯設備やロボット架台、制御装置、設置工事費、設計費などが必要となります。これらの費用を合算すると、総額は約23,500,000円となります。 同様に、画像認識システムを用いた重量ワークのハンドリングロボットシステムも考えてみましょう。こちらの場合、多関節ロボットの価格や画像認識システムの導入費用が増えることに加え、付帯設備や制御装置、設置工事費、設計費なども発生します。これらの費用を合計すると、総額は約40,000,000円となります。 産業用ロボットの導入には専門的な知識と経験が必要であり、ロボットシステムを構築するSIer（システムインテグレーター）との協力が求められます。SIerは、企業のニーズに合わせて適切なロボットシステムを設計製作し、導入コストを見積もる役割を果たします。 しかし、ユーザー側が自社のニーズを的確に把握しそのニーズをSIerに適切に伝えることができなければロボット導入は失敗します。 緻密な製品分析と作業分析から活用条件を絞り込み、コストメリットを算出し、効果の出るロボット導入を成功さえる必要があります。 以上の例から分かるように、単にロボット本体の価格だけでなく、周辺装置やシステムの費用も含めてロボットシステムの総額を考慮する必要があります。それぞれの現場やニーズによって総額は大きく異なるため、中小製造業の経営者はしっかりと予算やニーズを考慮し、経済的な判断を行うことが重要です。 ４．低コストでロボットを導入する方法と事例 協働ロボットを活用して、SIerに頼らずに自社でロボットシステムを立ち上げることで、低コストでの導入が可能です。 内部の技術・知識の活用 自社内の技術者や従業員がロボットシステムに関する知識や技術を習得し、設計や導入を担当することができます。これにより、外部のSIerへの依存度を抑えることができます。 ロボットメーカーからのサポート 協働ロボットメーカーは導入支援やトレーニングプログラムを提供しています。自社の技術者や従業員をロボットメーカーの指導のもとに派遣し、ロボットシステムの設計・構築・運用に関する専門知識を蓄積することができます。 プラグアンドプレイの活 協働ロボットは一般的にプラグアンドプレイの形態を取っており、様々なアプリケーションとの連携が容易です。自社の生産ラインや作業環境にあわせて、既存のシステムやツールとの連携を行うことで、自社のニーズに合ったロボットシステムを構築することができます。 ロボットベンダーとの協力関係の構築 ロボットベンダーやサプライヤーと強力なパートナーシップを築くことで、低コストでの導入が可能となります。協力関係を構築し、コスト面や技術面でのサポートを受けることで、自社でのロボットシステムの立ち上げや運用を成功させることができます。 これらの方法を組み合わせることで、中小製造業は自社でロボットシステムを構築し、低コストでの導入を実現することができます。自社の技術・知識の活用や協力関係の構築、ロボットメーカーからのサポートを活かすことで、外部のSIerへの依存度を減らし、コストの削減につなげることができます。 【事例①】 投資金額1200万円！ロボドリルなどの機械加工機へのワークセット取り出しを低コストで実現するポイントと成功事例 機械加工機へのワークセット取り出しを効率的に行うために、こちらの企業は協働ロボットの導入に成功しました。投資金額は約1200万円で、ロボドリルなどの機械加工機におけるワークセット取り出し作業を低コストで実現しました。 ポイント1: タスクの自動化と人手不足の解消 ロボドリルなどの機械加工機でのワークセット取り出し作業は、繰り返しの単純作業であり、人手を必要とします。協働ロボットを導入することで、この作業を自動化し、従業員の負荷を軽減することができます。人手不足の解消にも大いに貢献します。 ポイント2: 機械への柔軟な対応と高い作業精度 協働ロボットは人間と共同作業を行うため、狭い作業スペースでも柔軟に動作できます。また、特定の仕様に合わせてカスタマイズが可能です。ワークセット取り出しの精度と作業時間を一定に保つことができ、生産性向上に貢献します。 この事例では、投資金額を1200万円程度に抑えながらも、従業員の負荷軽減や生産性の向上を実現しました。さらに、短期間での導入と運用開始が可能であり、大きな成果を上げました。 【事例②】 投資金額1000万円！自動溶接のロボット化！知識ゼロでも協働ロボット溶接を導入するためのポイントとは こちらの企業は、投資金額約1000万円で協働ロボットを導入し、溶接の自動化を実現しました。この事例では、ロボットの知識や経験を持たない従業員でもロボット溶接を効果的に導入するためのポイントがあります。 ポイント1: シンプルで使いやすいロボットシステムの選定 知識ゼロの従業員でも操作が簡単で使いやすいロボットシステムを選ぶことが重要です。インターフェースが直感的であり、プログラム作成や操作性がシンプルなロボットを選択しましょう。これにより、独自の専門知識やスキルがない人々でもロボットの操作やティーチングが可能となります。 この事例では、中小企業がわずかな投資金額でロボット溶接を導入し、効果的な自動化を実現しました。技術的なノウハウや経験が限られている状況でも、適切なロボットシステムの選定を通じて、成功を収めました。 最終的な成果を上げるためには、ロボットシステムの立ち上げや運用に関する知識やノウハウを持つセミナーに参加することがおすすめです。セミナーでは、実際の経験や成功事例が共有され、自社でのロボットシステムの導入を支援する情報を提供します。ぜひ、協働ロボットの導入に興味をお持ちの経営者の皆様は、ロボット導入セミナーに参加して、自社での低コストな導入方法を学んでみてください。   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400 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さらに、協働ロボットの特徴的な点として、安全柵などの周辺装置や高額は周辺装置のシステムが不要であることが挙げられます。 産業用ロボットを導入する際には、ロボット本体に加えて安全柵などの安全対策に関わる周辺機器や、場合によってはカメラなどの周辺装置の導入が必要となります。 これらの装置やシステムは追加費用がかかるだけでなく、設置や運用にも手間がかかる場合があります。 一方、協働ロボットはそもそも人間と安全に共同作業を行うために設計されており、安全柵が不要です。そのため、特別な防護装置やセンサーシステムの導入が不要であり、これらの追加費用を抑えることができます。さらに、安全柵が不要なため設置やも比較的容易です。 産業用ロボットと比べると圧倒的に設置スペースが小さく済みます。 また、カメラなどの周辺装置を標準で搭載しているモデルもあります。 このような特徴により、協働ロボットの導入コストは産業用ロボットに比べて抑えられると言えます。中小製造業の経営者の皆様は、周辺装置の不要性や低コストな導入によるメリットを考慮に入れ、効果的な協働ロボットの導入を検討してみてください。生産性向上や労働力不足の解消につながる協働ロボットの活用は、中小製造業の持続的な発展に貢献することでしょう。 ３．ロボット本体以外にかかる周辺装置の費用と導入における総額コスト ロボットの導入には、ただ単にロボット本体の価格だけでなく、周辺装置やシステムにも費用がかかります。以下に具体的な例を挙げながら、ロボットシステムの総額について考えましょう。 例えば、垂直多関節ロボットを用いた塗装ロボットシステムを導入する場合を考えてみましょう。単体のロボットの価格は約5,000,000円ですが、付帯設備やロボット架台、制御装置、設置工事費、設計費などが必要となります。これらの費用を合算すると、総額は約23,500,000円となります。 同様に、画像認識システムを用いた重量ワークのハンドリングロボットシステムも考えてみましょう。こちらの場合、多関節ロボットの価格や画像認識システムの導入費用が増えることに加え、付帯設備や制御装置、設置工事費、設計費なども発生します。これらの費用を合計すると、総額は約40,000,000円となります。 産業用ロボットの導入には専門的な知識と経験が必要であり、ロボットシステムを構築するSIer（システムインテグレーター）との協力が求められます。SIerは、企業のニーズに合わせて適切なロボットシステムを設計製作し、導入コストを見積もる役割を果たします。 しかし、ユーザー側が自社のニーズを的確に把握しそのニーズをSIerに適切に伝えることができなければロボット導入は失敗します。 緻密な製品分析と作業分析から活用条件を絞り込み、コストメリットを算出し、効果の出るロボット導入を成功さえる必要があります。 以上の例から分かるように、単にロボット本体の価格だけでなく、周辺装置やシステムの費用も含めてロボットシステムの総額を考慮する必要があります。それぞれの現場やニーズによって総額は大きく異なるため、中小製造業の経営者はしっかりと予算やニーズを考慮し、経済的な判断を行うことが重要です。 ４．低コストでロボットを導入する方法と事例 協働ロボットを活用して、SIerに頼らずに自社でロボットシステムを立ち上げることで、低コストでの導入が可能です。 内部の技術・知識の活用 自社内の技術者や従業員がロボットシステムに関する知識や技術を習得し、設計や導入を担当することができます。これにより、外部のSIerへの依存度を抑えることができます。 ロボットメーカーからのサポート 協働ロボットメーカーは導入支援やトレーニングプログラムを提供しています。自社の技術者や従業員をロボットメーカーの指導のもとに派遣し、ロボットシステムの設計・構築・運用に関する専門知識を蓄積することができます。 プラグアンドプレイの活 協働ロボットは一般的にプラグアンドプレイの形態を取っており、様々なアプリケーションとの連携が容易です。自社の生産ラインや作業環境にあわせて、既存のシステムやツールとの連携を行うことで、自社のニーズに合ったロボットシステムを構築することができます。 ロボットベンダーとの協力関係の構築 ロボットベンダーやサプライヤーと強力なパートナーシップを築くことで、低コストでの導入が可能となります。協力関係を構築し、コスト面や技術面でのサポートを受けることで、自社でのロボットシステムの立ち上げや運用を成功させることができます。 これらの方法を組み合わせることで、中小製造業は自社でロボットシステムを構築し、低コストでの導入を実現することができます。自社の技術・知識の活用や協力関係の構築、ロボットメーカーからのサポートを活かすことで、外部のSIerへの依存度を減らし、コストの削減につなげることができます。 【事例①】 投資金額1200万円！ロボドリルなどの機械加工機へのワークセット取り出しを低コストで実現するポイントと成功事例 機械加工機へのワークセット取り出しを効率的に行うために、こちらの企業は協働ロボットの導入に成功しました。投資金額は約1200万円で、ロボドリルなどの機械加工機におけるワークセット取り出し作業を低コストで実現しました。 ポイント1: タスクの自動化と人手不足の解消 ロボドリルなどの機械加工機でのワークセット取り出し作業は、繰り返しの単純作業であり、人手を必要とします。協働ロボットを導入することで、この作業を自動化し、従業員の負荷を軽減することができます。人手不足の解消にも大いに貢献します。 ポイント2: 機械への柔軟な対応と高い作業精度 協働ロボットは人間と共同作業を行うため、狭い作業スペースでも柔軟に動作できます。また、特定の仕様に合わせてカスタマイズが可能です。ワークセット取り出しの精度と作業時間を一定に保つことができ、生産性向上に貢献します。 この事例では、投資金額を1200万円程度に抑えながらも、従業員の負荷軽減や生産性の向上を実現しました。さらに、短期間での導入と運用開始が可能であり、大きな成果を上げました。 【事例②】 投資金額1000万円！自動溶接のロボット化！知識ゼロでも協働ロボット溶接を導入するためのポイントとは こちらの企業は、投資金額約1000万円で協働ロボットを導入し、溶接の自動化を実現しました。この事例では、ロボットの知識や経験を持たない従業員でもロボット溶接を効果的に導入するためのポイントがあります。 ポイント1: シンプルで使いやすいロボットシステムの選定 知識ゼロの従業員でも操作が簡単で使いやすいロボットシステムを選ぶことが重要です。インターフェースが直感的であり、プログラム作成や操作性がシンプルなロボットを選択しましょう。これにより、独自の専門知識やスキルがない人々でもロボットの操作やティーチングが可能となります。 この事例では、中小企業がわずかな投資金額でロボット溶接を導入し、効果的な自動化を実現しました。技術的なノウハウや経験が限られている状況でも、適切なロボットシステムの選定を通じて、成功を収めました。 最終的な成果を上げるためには、ロボットシステムの立ち上げや運用に関する知識やノウハウを持つセミナーに参加することがおすすめです。セミナーでは、実際の経験や成功事例が共有され、自社でのロボットシステムの導入を支援する情報を提供します。ぜひ、協働ロボットの導入に興味をお持ちの経営者の皆様は、ロボット導入セミナーに参加して、自社での低コストな導入方法を学んでみてください。   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400 「成功事例ゲスト講座」中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！社長特別講演！ 低コストだから出来る！40台以上のロボットを導入して生産性を向上した事例を基に具体的な導入手法を解説！ 低コストでロボットを導入するための具体的な手法！ 経営者目線で語る協働ロボットのメリットと導入の手法！ ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 東京会場　2024/01/23 (火)　13:00~16:00 大阪会場　2024/01/29 (月)　13:00~16:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400

"今回は、「“現場が使える基幹システム”導入成功事例とは？」と題して、お伝えさせていただきます。 １．成功事例の概要 本社：静岡県 従業員数規模：100名台 主な業種：食品加工、食品用包材の成形加工・包装加工等 基幹システムの導入を通じて、「歩留まり集計の自動化・リアルタイム化」等を実現 ２．基幹システム導入のBefore/After 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 扱う食品の標準原価が曖昧だった（扱う食品の流動的な歩留まりを掴むことが難しかった） 個別原価計算を実施しておらず、製品個別の原価を把握できていなかった Excel等の手入力や二重三重入力が常態化していた アナログ中心の生産管理体制であるがゆえに、業務自体が職人化・属人化していた 在庫管理の体制も不十分なため、戦略的な値決めができていなかった 【After（システム導入後の主な効果】 煩雑かつアナログな歩留まり管理に悩まされていた中、 生産管理・原価管理システムの導入を通じて、 歩留まり集計の自動化・リアルタイム化 迅速な値決め＆適正な値決めによる収益アップ 棚卸時間50％削減（毎月実施⇒隔月実施へ半減） を実現！ その他にもシステム導入を通じて、 データの一元化により、「生産部と管理部のリモート連携」を実現！ 「生産・出荷した商品のトレース管理」も楽々実現！ 「不透明かつ不正確な在庫・原価」をすべて可視化！ システムへ蓄積したデータを分析し、販売戦略の立案・実行を推進！ 成功のポイントとは？ ３．基幹システム導入 成功のポイント ①導入するシステムに合わせて「既存のアナログ業務」の見直し・改善を実行！ ⇒「既存のアナログ業務」をそのまま残すのではなく、 システム導入をきっかけとしてあらゆるムダな業務や手間のかかる業務を削減。 また、扱う商品の「構成部品設定方法」にも改めて見直しをかけることで、より円滑にシステム導入を進めるための土台を作った。 ②受発注・原価・在庫・商品トレース等の情報をすべてシステムで一元管理！ ⇒クラウド型のシステムを導入することで、 パソコンやタブレット端末が使える環境であれば、場所を問わずにいつでもリアルタイムでシステムを使用することが可能に。 1つのシステムにあらゆる業務情報を集約することで、「現場が使えるシステム」を実現した。 ③間接業務を削減することで、「歩留まり改善・収益改善に向けた思考・分析時間」を確保！ ⇒紙とExcelを駆使した「アナログな手集計や手作業の時間」を大幅に低減することができた。 と同時に、従来は間接業務に割いていた時間を「業績アップのための思考時間」へ充てることが可能に。 導入したシステムに集約・蓄積したデータを分析することで、その後の歩留まり改善・値決めの適正化へと繋げていくことができた。   製造業経営者向けIoTを活用した原価データ取得事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02162_S045   ■関連するセミナーのご案内 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 経営セミナー 特注生産・一品一様生産における属人的な見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 ■開催日程 オンラインでの開催です 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/11/20 (月)　13:00~15:00 2023/11/24 (金)　13:00~15:00 2023/11/28 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105149 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、「“現場が使える基幹システム”導入成功事例とは？」と題して、お伝えさせていただきます。 １．成功事例の概要 本社：静岡県 従業員数規模：100名台 主な業種：食品加工、食品用包材の成形加工・包装加工等 基幹システムの導入を通じて、「歩留まり集計の自動化・リアルタイム化」等を実現 ２．基幹システム導入のBefore/After 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 扱う食品の標準原価が曖昧だった（扱う食品の流動的な歩留まりを掴むことが難しかった） 個別原価計算を実施しておらず、製品個別の原価を把握できていなかった Excel等の手入力や二重三重入力が常態化していた アナログ中心の生産管理体制であるがゆえに、業務自体が職人化・属人化していた 在庫管理の体制も不十分なため、戦略的な値決めができていなかった 【After（システム導入後の主な効果】 煩雑かつアナログな歩留まり管理に悩まされていた中、 生産管理・原価管理システムの導入を通じて、 歩留まり集計の自動化・リアルタイム化 迅速な値決め＆適正な値決めによる収益アップ 棚卸時間50％削減（毎月実施⇒隔月実施へ半減） を実現！ その他にもシステム導入を通じて、 データの一元化により、「生産部と管理部のリモート連携」を実現！ 「生産・出荷した商品のトレース管理」も楽々実現！ 「不透明かつ不正確な在庫・原価」をすべて可視化！ システムへ蓄積したデータを分析し、販売戦略の立案・実行を推進！ 成功のポイントとは？ ３．基幹システム導入 成功のポイント ①導入するシステムに合わせて「既存のアナログ業務」の見直し・改善を実行！ ⇒「既存のアナログ業務」をそのまま残すのではなく、 システム導入をきっかけとしてあらゆるムダな業務や手間のかかる業務を削減。 また、扱う商品の「構成部品設定方法」にも改めて見直しをかけることで、より円滑にシステム導入を進めるための土台を作った。 ②受発注・原価・在庫・商品トレース等の情報をすべてシステムで一元管理！ ⇒クラウド型のシステムを導入することで、 パソコンやタブレット端末が使える環境であれば、場所を問わずにいつでもリアルタイムでシステムを使用することが可能に。 1つのシステムにあらゆる業務情報を集約することで、「現場が使えるシステム」を実現した。 ③間接業務を削減することで、「歩留まり改善・収益改善に向けた思考・分析時間」を確保！ ⇒紙とExcelを駆使した「アナログな手集計や手作業の時間」を大幅に低減することができた。 と同時に、従来は間接業務に割いていた時間を「業績アップのための思考時間」へ充てることが可能に。 導入したシステムに集約・蓄積したデータを分析することで、その後の歩留まり改善・値決めの適正化へと繋げていくことができた。   製造業経営者向けIoTを活用した原価データ取得事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業が実践すべき製造工程でのIoT活用 具体的な取り組み方 IoTを活用した 工数(労務原価)データ取得事例 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02162_S045   ■関連するセミナーのご案内 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 経営セミナー 特注生産・一品一様生産における属人的な見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 ■開催日程 オンラインでの開催です 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2023/11/20 (月)　13:00~15:00 2023/11/24 (金)　13:00~15:00 2023/11/28 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105149

１．工場の生産性とは？ 工場の生産性は、工場が生産活動を行う上でどれだけ効率的に生産を行い、目標とする生産量を達成するかを指します。生産性の測定には、生産量の向上、生産コストの削減、品質の向上などが含まれます。 工場の生産性向上のためには、以下の要素が重要です。 効率的な生産プロセスの確立 生産ラインの流れや作業手順の最適化 製品の品質管理やトラブル対応の迅速化 高性能な設備・装置の導入 機械の選定や設備の最適化 機械の故障率の低減やメンテナンスの効率化 従業員のスキル向上とモチベーションの向上 適切なトレーニングプログラムの実施 労働環境の整備や労働者の満足度向上 デジタル化やIoTの導入 生産データの収集・分析・活用 自動化や省力化の実現 工場の生産性向上には、これらの要素を総合的に取り組むことが重要です。 次に、工場の生産性向上の重要性とそのメリットについて詳しく見ていきましょう。 ２．工場の生産性向上の重要性とそのメリット 工場の生産性向上は、企業の競争力を高め、持続的な成長を達成するために不可欠です。以下に、その重要性とメリットをご紹介します。 生産性向上の経済的効果 生産性の向上によって、より多くの製品を同じリソースで生産することが可能となります。これによって、生産コストの削減が実現し、企業の収益を向上させることができます。 競争力の向上と業界リーダーシップの獲得 効率的な生産方法や品質管理の徹底などによって、製品の競争力を高めることができます。その結果、顧客からの需要を確保し、業界内でのリーダーシップを獲得することができます。 従業員のモチベーション向上と生産性の継続的な向上 生産性が向上すると従業員の負担が減り、モチベーションが向上します。従業員が自身の仕事にやりがいを感じ、生産性の向上に貢献することで、生産性の継続的な向上を実現できます。 以上のように、工場の生産性向上は、企業の経済的な効果や競争力の向上、従業員のモチベーション向上など、多くのメリットをもたらします。次に、工場の生産性を向上させるためのポイントを見ていきましょう。 ３．工場の生産性を向上させるポイント 工場の生産性を向上させるためには、以下のポイントに注力する必要があります。 効率的な生産プロセスの確立 生産ラインのフローを最適化し、無駄な動きや待ち時間を削減します。また、作業手順の見直しや自動化の導入などを通じて、生産性を向上させます。 高性能な設備・装置の導入 最新の機械や設備を導入することで、生産の効率性や品質を向上させることができます。また、保守・点検の計画的な実施や故障リスクの低減にも取り組みます。 従業員のスキル向上とモチベーションの向上 従業員の教育・トレーニングプログラムを実施し、技術的なスキルや知識の向上を図ります。また、従業員の参加意識を高めるために、コミュニケーションや報酬制度の改善にも取り組みます。 デジタル化やIoTの導入 データの収集・分析に基づいた意思決定や改善活動を推進するために、デジタル化およびIoT技術の導入に取り組みます。これにより、生産プロセスの可視化や自動化が進み、生産性向上を実現します。 これらのポイントを総合的に活用することで、工場の生産性を向上させることができます。次に、具体的な工場の生産性向上事例について見ていきましょう。 ４．工場の生産性を向上させた事例 ①プロセス改善による生産性向上事例 プロセス改善は、工場の生産性向上において重要な要素です。以下に、プロセス改善によって生産性が向上した事例をご紹介します。 A社の生産ライン改善事例： A社は、生産ラインのボトルネックとなっていた工程を特定し、作業フローと設備配置を見直しました。また、作業者間のコミュニケーションを改善するため、情報共有システムの導入を行いました。これにより、生産ラインの稼働率が向上し、生産性が30％改善されました。 B工場のトラブル対応改善事例： B工場では、トラブルが発生した際の対応時間が遅く、生産に悪影響を及ぼす課題がありました。そこで、トラブル発生時のエスカレーションプロセスを見直し、関係部署間の連携を強化しました。さらに、トラブル発生の予兆を把握するためのセンサーシステムの導入を行いました。これにより、トラブルへの対応時間が40％短縮され、生産性が向上しました。 これらの事例は、プロセス改善を通じて工場の生産性が向上した実例です。プロセスの見直しや効率化、情報共有の改善などが効果的に行われたことで、生産性向上が実現されました。 次に、工場の生産性を向上させる事例の中でも、機械・設備の最適化による事例についてご紹介します。 ②機械・設備の最適化による生産性向上事例 機械や設備の最適化は、工場の生産性向上において重要な要素です。以下に、機械・設備の最適化によって生産性が向上した事例をご紹介します。 C社の設備改良事例： C社では、製品の生産性を向上させるために、古い設備を新しい高性能な機械に更新しました。また、設備の自動化とロボット技術の導入を進め、作業の効率化と作業者の負担軽減を実現しました。これにより、生産能力が50％向上し、品質の一貫性も向上しました。 D工場の省力化導入事例： D工場では、重労働の作業に従事していたスタッフの負担を軽減するために、省力化システムの導入を行いました。具体的には、物流作業において自動倉庫システムや自動搬送システムを導入し、作業者の負荷を軽減しました。この結果、作業効率が向上し、生産性が20％向上しました。 これらの事例は、機械・設備の最適化によって生産性が向上した実例です。最新の機械や設備の導入、設備の自動化、省力化システムの導入などが効果的に行われたことで、効率的な作業と生産能力の向上が実現されました。 次に、工場の生産性を向上させる事例の中でも、人材教育・トレーニングの重要性と成功事例についてご紹介します。 ③人材教育・トレーニングの重要性と成功事例 従業員のスキル向上とモチベーションの向上は、工場の生産性向上において欠かせない要素です。以下に、人材教育・トレーニングの重要性と成功事例をご紹介します。 E企業の社員教育プログラム事例： E企業では、新入社員だけでなく全従業員に対して継続的な教育プログラムを実施しました。プロセス改善の基礎やリーダーシップスキルなどのトレーニングを提供し、従業員のスキルを向上させました。これにより、従業員の自己成長意欲が高まり、生産性が向上しました。 F工場の技術者育成事例： F工場では、将来の技術者を育成するために専門的なプログラムを開発しました。新人技術者に対して研修や実践トレーニングを提供し、実際の現場での問題解決能力を養成しました。その結果、技術者の能力が向上し、生産プロセスの改善や効率化の提案が活発化しました。 これらの事例は、人材教育・トレーニングの重要性と効果を示す実例です。従業員のスキル向上や成長のサポートによって、生産性向上に貢献することができました。 次に、工場の生産性を向上させる事例の中でも、デジタル化・IoT導入による生産性向上事例についてご紹介します。 ④デジタル化・IoT導入による生産性向上事例 デジタル化とIoTの導入は、現代の工場の生産性向上において非常に重要な役割を果たしています。以下に、デジタル化・IoT導入によって生産性が向上した事例をご紹介します。 G工場のIoT活用事例： G工場では、機械や装置にIoTセンサーを取り付け、生産データをリアルタイムで収集・分析しています。これにより、生産プロセスにおける問題点やボトルネックを迅速に把握し、効率的な改善策を導入することができました。これにより、生産性が向上し、品質の向上と生産コストの削減も実現しました。 H企業のデジタルトランスフォーメーション事例： H企業では、全ての工場でデジタルトランスフォーメーションを推進しました。生産ラインのオペレーションを自動化し、リアルタイムで生産データを収集・分析しました。AI技術の導入により、生産計画の最適化や設備メンテナンスの予知保全などを実現し、生産性が大幅に向上しました。 これらの事例は、デジタル化とIoTの導入によって工場の生産性が向上した実例です。生産データの収集・分析やオペレーションの自動化によって、リアルタイムな改善策の導入や効率的な生産プロセスの最適化が可能となりました。 次に、具体的な工場の生産性を向上する取り組みについて詳しく見ていきましょう。 ５．工場の生産性を向上する具体的な取り組み 工場の生産性を向上させるためには、以下の具体的な取り組みが効果的です。 品質管理の徹底と問題解決手法の導入 品質管理体制を確立し、製品の品質を一貫して高水準に保つことが重要です。また、問題が発生した際には、効果的な問題解決手法（例：PDCAサイクル、8D手法など）を導入して迅速かつ徹底的に対応し、再発防止策を講じます。 リーン生産方式の導入と効果 リーン生産方式は、ムダの排除や作業効率の向上を通じて生産性を最大化する手法です。7つのムダ（運搬、在庫、過剰生産、他のムダ、運動、待ち、欠陥）を特定し、それらを削減する取り組みを行います。 スケジュール管理の最適化と生産性向上への影響 プロジェクト管理手法を活用し、生産スケジュールの最適化を図ります。生産プロセスを適切に予測・計画し、製品の納期遅延やリソースの浪費を最小限に抑えます。 KPIの設定と継続的なモニタリング 成果を評価するために、適切なKPI（Key Performance Indicator）を設定し、生産性の向上を定量的に評価します。定期的なモニタリングと改善活動を行い、目標に向けた進捗状況を把握します。 これらの具体的な取り組みによって、工場の生産性向上が実現されます。工場の特性や課題に合わせて、適切な取り組みを選択し、継続的な改善を図ることが重要です。   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 協働ロボットの活用事例特集！ 中小製造業の皆様、このセミナーを見逃すわけにはいきません！ ロボット活用成功事例がここに集結します！ 低コストでの導入方法、自動化生産の具体的な手法、人手不足を解消する秘策、生産性を引き上げるノウハウ...全てがここで明かされます！ 船井総合研究所と愛同工業の著名な社長が登壇し、現場目線からの貴重な情報を提供します！ 東京会場・大阪会場での開催となります！ このセミナーが御社の製造現場を変えるきっかけになるかもしれません！ 空きは限られていますので、今すぐウェブサイトからお申し込みください。 協働ロボットの力を最大限に引き出し、成果を最短3年で得るチャンスです！ ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 東京会場　2024/01/23 (火)　13:00~16:00 大阪会場　2024/01/29 (月)　13:00~16:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400 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。 １．工場の生産性とは？ 工場の生産性は、工場が生産活動を行う上でどれだけ効率的に生産を行い、目標とする生産量を達成するかを指します。生産性の測定には、生産量の向上、生産コストの削減、品質の向上などが含まれます。 工場の生産性向上のためには、以下の要素が重要です。 効率的な生産プロセスの確立 生産ラインの流れや作業手順の最適化 製品の品質管理やトラブル対応の迅速化 高性能な設備・装置の導入 機械の選定や設備の最適化 機械の故障率の低減やメンテナンスの効率化 従業員のスキル向上とモチベーションの向上 適切なトレーニングプログラムの実施 労働環境の整備や労働者の満足度向上 デジタル化やIoTの導入 生産データの収集・分析・活用 自動化や省力化の実現 工場の生産性向上には、これらの要素を総合的に取り組むことが重要です。 次に、工場の生産性向上の重要性とそのメリットについて詳しく見ていきましょう。 ２．工場の生産性向上の重要性とそのメリット 工場の生産性向上は、企業の競争力を高め、持続的な成長を達成するために不可欠です。以下に、その重要性とメリットをご紹介します。 生産性向上の経済的効果 生産性の向上によって、より多くの製品を同じリソースで生産することが可能となります。これによって、生産コストの削減が実現し、企業の収益を向上させることができます。 競争力の向上と業界リーダーシップの獲得 効率的な生産方法や品質管理の徹底などによって、製品の競争力を高めることができます。その結果、顧客からの需要を確保し、業界内でのリーダーシップを獲得することができます。 従業員のモチベーション向上と生産性の継続的な向上 生産性が向上すると従業員の負担が減り、モチベーションが向上します。従業員が自身の仕事にやりがいを感じ、生産性の向上に貢献することで、生産性の継続的な向上を実現できます。 以上のように、工場の生産性向上は、企業の経済的な効果や競争力の向上、従業員のモチベーション向上など、多くのメリットをもたらします。次に、工場の生産性を向上させるためのポイントを見ていきましょう。 ３．工場の生産性を向上させるポイント 工場の生産性を向上させるためには、以下のポイントに注力する必要があります。 効率的な生産プロセスの確立 生産ラインのフローを最適化し、無駄な動きや待ち時間を削減します。また、作業手順の見直しや自動化の導入などを通じて、生産性を向上させます。 高性能な設備・装置の導入 最新の機械や設備を導入することで、生産の効率性や品質を向上させることができます。また、保守・点検の計画的な実施や故障リスクの低減にも取り組みます。 従業員のスキル向上とモチベーションの向上 従業員の教育・トレーニングプログラムを実施し、技術的なスキルや知識の向上を図ります。また、従業員の参加意識を高めるために、コミュニケーションや報酬制度の改善にも取り組みます。 デジタル化やIoTの導入 データの収集・分析に基づいた意思決定や改善活動を推進するために、デジタル化およびIoT技術の導入に取り組みます。これにより、生産プロセスの可視化や自動化が進み、生産性向上を実現します。 これらのポイントを総合的に活用することで、工場の生産性を向上させることができます。次に、具体的な工場の生産性向上事例について見ていきましょう。 ４．工場の生産性を向上させた事例 ①プロセス改善による生産性向上事例 プロセス改善は、工場の生産性向上において重要な要素です。以下に、プロセス改善によって生産性が向上した事例をご紹介します。 A社の生産ライン改善事例： A社は、生産ラインのボトルネックとなっていた工程を特定し、作業フローと設備配置を見直しました。また、作業者間のコミュニケーションを改善するため、情報共有システムの導入を行いました。これにより、生産ラインの稼働率が向上し、生産性が30％改善されました。 B工場のトラブル対応改善事例： B工場では、トラブルが発生した際の対応時間が遅く、生産に悪影響を及ぼす課題がありました。そこで、トラブル発生時のエスカレーションプロセスを見直し、関係部署間の連携を強化しました。さらに、トラブル発生の予兆を把握するためのセンサーシステムの導入を行いました。これにより、トラブルへの対応時間が40％短縮され、生産性が向上しました。 これらの事例は、プロセス改善を通じて工場の生産性が向上した実例です。プロセスの見直しや効率化、情報共有の改善などが効果的に行われたことで、生産性向上が実現されました。 次に、工場の生産性を向上させる事例の中でも、機械・設備の最適化による事例についてご紹介します。 ②機械・設備の最適化による生産性向上事例 機械や設備の最適化は、工場の生産性向上において重要な要素です。以下に、機械・設備の最適化によって生産性が向上した事例をご紹介します。 C社の設備改良事例： C社では、製品の生産性を向上させるために、古い設備を新しい高性能な機械に更新しました。また、設備の自動化とロボット技術の導入を進め、作業の効率化と作業者の負担軽減を実現しました。これにより、生産能力が50％向上し、品質の一貫性も向上しました。 D工場の省力化導入事例： D工場では、重労働の作業に従事していたスタッフの負担を軽減するために、省力化システムの導入を行いました。具体的には、物流作業において自動倉庫システムや自動搬送システムを導入し、作業者の負荷を軽減しました。この結果、作業効率が向上し、生産性が20％向上しました。 これらの事例は、機械・設備の最適化によって生産性が向上した実例です。最新の機械や設備の導入、設備の自動化、省力化システムの導入などが効果的に行われたことで、効率的な作業と生産能力の向上が実現されました。 次に、工場の生産性を向上させる事例の中でも、人材教育・トレーニングの重要性と成功事例についてご紹介します。 ③人材教育・トレーニングの重要性と成功事例 従業員のスキル向上とモチベーションの向上は、工場の生産性向上において欠かせない要素です。以下に、人材教育・トレーニングの重要性と成功事例をご紹介します。 E企業の社員教育プログラム事例： E企業では、新入社員だけでなく全従業員に対して継続的な教育プログラムを実施しました。プロセス改善の基礎やリーダーシップスキルなどのトレーニングを提供し、従業員のスキルを向上させました。これにより、従業員の自己成長意欲が高まり、生産性が向上しました。 F工場の技術者育成事例： F工場では、将来の技術者を育成するために専門的なプログラムを開発しました。新人技術者に対して研修や実践トレーニングを提供し、実際の現場での問題解決能力を養成しました。その結果、技術者の能力が向上し、生産プロセスの改善や効率化の提案が活発化しました。 これらの事例は、人材教育・トレーニングの重要性と効果を示す実例です。従業員のスキル向上や成長のサポートによって、生産性向上に貢献することができました。 次に、工場の生産性を向上させる事例の中でも、デジタル化・IoT導入による生産性向上事例についてご紹介します。 ④デジタル化・IoT導入による生産性向上事例 デジタル化とIoTの導入は、現代の工場の生産性向上において非常に重要な役割を果たしています。以下に、デジタル化・IoT導入によって生産性が向上した事例をご紹介します。 G工場のIoT活用事例： G工場では、機械や装置にIoTセンサーを取り付け、生産データをリアルタイムで収集・分析しています。これにより、生産プロセスにおける問題点やボトルネックを迅速に把握し、効率的な改善策を導入することができました。これにより、生産性が向上し、品質の向上と生産コストの削減も実現しました。 H企業のデジタルトランスフォーメーション事例： H企業では、全ての工場でデジタルトランスフォーメーションを推進しました。生産ラインのオペレーションを自動化し、リアルタイムで生産データを収集・分析しました。AI技術の導入により、生産計画の最適化や設備メンテナンスの予知保全などを実現し、生産性が大幅に向上しました。 これらの事例は、デジタル化とIoTの導入によって工場の生産性が向上した実例です。生産データの収集・分析やオペレーションの自動化によって、リアルタイムな改善策の導入や効率的な生産プロセスの最適化が可能となりました。 次に、具体的な工場の生産性を向上する取り組みについて詳しく見ていきましょう。 ５．工場の生産性を向上する具体的な取り組み 工場の生産性を向上させるためには、以下の具体的な取り組みが効果的です。 品質管理の徹底と問題解決手法の導入 品質管理体制を確立し、製品の品質を一貫して高水準に保つことが重要です。また、問題が発生した際には、効果的な問題解決手法（例：PDCAサイクル、8D手法など）を導入して迅速かつ徹底的に対応し、再発防止策を講じます。 リーン生産方式の導入と効果 リーン生産方式は、ムダの排除や作業効率の向上を通じて生産性を最大化する手法です。7つのムダ（運搬、在庫、過剰生産、他のムダ、運動、待ち、欠陥）を特定し、それらを削減する取り組みを行います。 スケジュール管理の最適化と生産性向上への影響 プロジェクト管理手法を活用し、生産スケジュールの最適化を図ります。生産プロセスを適切に予測・計画し、製品の納期遅延やリソースの浪費を最小限に抑えます。 KPIの設定と継続的なモニタリング 成果を評価するために、適切なKPI（Key Performance Indicator）を設定し、生産性の向上を定量的に評価します。定期的なモニタリングと改善活動を行い、目標に向けた進捗状況を把握します。 これらの具体的な取り組みによって、工場の生産性向上が実現されます。工場の特性や課題に合わせて、適切な取り組みを選択し、継続的な改善を図ることが重要です。   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 協働ロボットの活用事例特集！ 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今回は、製造業におけるパッケージ選定の中で、生産管理システムとＥＲＰパッケージの違いや導入ポイントというテーマについてお伝えさせていただきます。 １．ＥＲＰパッケージとは ERPパッケージ（Enterprise Resource Planning Package）は、企業のさまざまな業務を統合的に管理するためのソフトウェアシステムです。 ERPパッケージは、財務会計、資材調達、在庫管理、生産管理、販売・顧客管理、人事・給与管理など、企業の多岐にわたる業務領域を一元化し、効率化や情報の正確性を向上させることを目的としています。 ERPパッケージは、複数のモジュールから構成され、各モジュールは特定の業務領域に特化しています。 企業は自社の業務ニーズに合わせて必要なモジュールを選択し、導入することができます。ERPパッケージは、リアルタイムで情報を共有し、データの一貫性を保ちながら業務プロセスを統合し、効率的な意思決定や効果的なリソース管理を実現します。 また、ERPパッケージは、企業内での情報共有やコミュニケーションの改善、ビジネスプロセスの自動化、業務効率の向上、リソースの最適化、コスト削減など、さまざまな利点をもたらすとされています。 一般的なERPパッケージとしては、Dynamics365、SAP、Oracle ERP、NetSuiteなどがありますが、市場にはさまざまなERPパッケージが存在しています。企業は自社のニーズに合わせて最適なERPパッケージを選択し、導入することが重要です。 ２．生産管理システムとは 生産管理システムは、製造業で生産活動を計画・管理するためのソフトウェアシステムです。 生産管理システムは、生産計画の立案、生産ラインの運用管理、在庫管理、品質管理、生産実績の記録・分析などの機能があります。 生産管理システムの目的は、生産の効率化やスムーズな生産プロセスの確保、品質向上、納期遵守などです。 具体的な機能としては、以下のようなものがあります。 ①生産計画 需要予測や受注をもとにして生産計画を作成し、資源（人、材料、設備）の適切な配置や生産ラインのスケジュールを確立します。 ②生産ライン管理 生産ラインの稼働状況を監視し、生産サイクル、作業フロー、労働時間、生産能力などを管理・最適化します。 生産ラインのバランスや稼働率の向上をはかることで効率的な生産を実現します。 ③在庫管理 材料や部品の受け入れ、在庫数量の監視・調整、資材の発注・受入れなどを行います。適切な在庫管理によって、生産スケジュールの遵守や費用効率の向上を図ります。 ④品質管理 生産実績を入力することにより不良数の集計を行い品質データの収集・分析、不良品の管理、品質改善活動などに役立てることもできます。 ⑤生産実績管理 生産の進捗状況や出荷実績、生産コスト、労働生産性などを記録・分析し、生産実績の可視化と改善に役立ちます。 ⑥リアルタイムデータの追跡と分析 生産ラインや在庫、品質、生産実績などのデータをリアルタイムで追跡し、分析・可視化することで意思決定をサポートします。 生産管理システムは、生産プロセス全体を統合的に管理し、生産性向上、品質向上、リードタイム短縮などの効果 を期待できます。 ３．パッケージのデメリット ①高コスト: パッケージの導入には高額な初期投資が必要な場合があります。導入費用にはライセンス費用、カスタマイズや設定費用、ハードウェアやインフラストラクチャのアップグレード費用などが含まれます。 ②複雑な導入プロセス パッケージの導入は、企業全体の業務プロセスやデータのマイグレーションなど、多くの作業と時間を要する複雑なプロセスです。導入作業の遅延や予算超過のリスクがあることに留意する必要があります。 ③ビジネスプロセスの変更 パッケージの導入には現行のビジネスプロセスの再評価や変更が必要な場合があります。既存のプロセスへの変更への適応には時間と労力がかかる可能性があります。 ④カスタマイズの制約 一般的なパッケージは標準の機能を提供していますが、企業の特定のニーズや要件に完全に適合するためにはカスタマイズが必要な場合があります。しかし、カスタマイズには追加の開発コストや保守の複雑さが伴うことがあります。 ⑤リソースとスキルの要求 パッケージの導入と運用には、経験豊富なITスタッフやトレーニングが必要です。 また、導入後のシステムの運用・保守にもリソースが必要となります。 ⑥規模による適合性の差 一部のERPパッケージは、大規模な企業向けに設計されており、中小規模の企業には過剰な機能や複雑さを持つ場合があります。適切なパッケージの選択と導入計画の評価が重要です。 パッケージの導入前に綿密な調査と計画を行い、リスク管理策や最適なパートナーとの連携を検討することが重要です。 ４．パッケージ導入のポイント 製造業においてERPパッケージと生産管理システムはどちらを導入するべきでしょうか。 ERPと生産管理システムの比較をする際に、そもそも管理項目、業務範囲や導入の目的が異なるため、優先課題と目的によりどうシステム化を行いたいのか整理することが重要です。 一般的にERPは大規模な企業に適しており、企業内にさまざまな業務や情報が点在しており一元管理とシステム連携を実現させたい場合にはERPが適していると言えます。プライチェーンの観点においても全体最適が可能となりえます。 一方、生産管理システムは中小企業向けのシステムが多く販売されています。「ERPでは過剰な機能が多い」「製造工程の多層化や煩雑のためERPでは対応不可」といった場合は、生産管理システムの導入を検討することが適しています。 特に中小企業ではアイテム数、生産方式、外注や内職等複雑なケースなどもあるため生産管理システムが適しているケースが多いです。 以下にポイントを列記します。 ①ビジネス要件と適合性 システムを導入する前に、企業のビジネス要件とシステムの機能・機能要件が適合しているかを確認します。各部門の要件やプロセスを詳細に洗い出し、どの機能が必要かを明確にすることが重要です。 ②カスタマイズと柔軟性 システムがカスタマイズ可能かどうか、独自の要件に対応できるかを確認します。変更やカスタマイズが必要な場合、それがどれほどの費用や労力を要するかを把握しましょう。 ③ベンダの信頼性 システムを提供するベンダや導入パートナーの信頼性や実績を評価することも重要です。 ベンダや導入パートナーの実績、カスタマーサポートやメンテナンスサービスに関してリサーチを行い、信頼性の高いパートナーを選択します。 ④インフラストラクチャとIT環境 システムの導入に必要なインフラストラクチャやIT環境が整っているかを確認します。 システムのハードウェア要件、ネットワークの準備、データの移行などを検討しましょう。 ⑤トレーニングとチェンジマネジメント 導入後のトレーニングやチェンジマネジメントの計画を立てます。システムの正しい運用方法や利用者のトレーニング、ユーザーの変更管理へのサポートなどを検討し、システムの導入と運用の成功のために必要なプランを策定しましょう。 ⑥セキュリティとデータの保護 システムのセキュリティ対策やデータの保護策を確認します。アクセス制御、データバックアップ、災害復旧プランなどが適切に備わっていることを確認しましょう。 ５．まとめ 最後にまとめとして、これらのポイントは、ERPや生産管理システムの導入時に考慮するべき重要な要素です。詳細な要件定義、ベンダとのコミュニケーション、十分な準備とトレーニング、セキュリティ対策に慎重に取り組むことが成功への鍵となります。 また、パッケージ導入における業務課題まとめ、最適なパッケージ選定、補助金申請支援、システム導入サポート、運用支援等さまざまな支援が可能となっておりますので、ぜひ船井総研へお問い合わせください。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 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、製造業におけるパッケージ選定の中で、生産管理システムとＥＲＰパッケージの違いや導入ポイントというテーマについてお伝えさせていただきます。 １．ＥＲＰパッケージとは ERPパッケージ（Enterprise Resource Planning Package）は、企業のさまざまな業務を統合的に管理するためのソフトウェアシステムです。 ERPパッケージは、財務会計、資材調達、在庫管理、生産管理、販売・顧客管理、人事・給与管理など、企業の多岐にわたる業務領域を一元化し、効率化や情報の正確性を向上させることを目的としています。 ERPパッケージは、複数のモジュールから構成され、各モジュールは特定の業務領域に特化しています。 企業は自社の業務ニーズに合わせて必要なモジュールを選択し、導入することができます。ERPパッケージは、リアルタイムで情報を共有し、データの一貫性を保ちながら業務プロセスを統合し、効率的な意思決定や効果的なリソース管理を実現します。 また、ERPパッケージは、企業内での情報共有やコミュニケーションの改善、ビジネスプロセスの自動化、業務効率の向上、リソースの最適化、コスト削減など、さまざまな利点をもたらすとされています。 一般的なERPパッケージとしては、Dynamics365、SAP、Oracle ERP、NetSuiteなどがありますが、市場にはさまざまなERPパッケージが存在しています。企業は自社のニーズに合わせて最適なERPパッケージを選択し、導入することが重要です。 ２．生産管理システムとは 生産管理システムは、製造業で生産活動を計画・管理するためのソフトウェアシステムです。 生産管理システムは、生産計画の立案、生産ラインの運用管理、在庫管理、品質管理、生産実績の記録・分析などの機能があります。 生産管理システムの目的は、生産の効率化やスムーズな生産プロセスの確保、品質向上、納期遵守などです。 具体的な機能としては、以下のようなものがあります。 ①生産計画 需要予測や受注をもとにして生産計画を作成し、資源（人、材料、設備）の適切な配置や生産ラインのスケジュールを確立します。 ②生産ライン管理 生産ラインの稼働状況を監視し、生産サイクル、作業フロー、労働時間、生産能力などを管理・最適化します。 生産ラインのバランスや稼働率の向上をはかることで効率的な生産を実現します。 ③在庫管理 材料や部品の受け入れ、在庫数量の監視・調整、資材の発注・受入れなどを行います。適切な在庫管理によって、生産スケジュールの遵守や費用効率の向上を図ります。 ④品質管理 生産実績を入力することにより不良数の集計を行い品質データの収集・分析、不良品の管理、品質改善活動などに役立てることもできます。 ⑤生産実績管理 生産の進捗状況や出荷実績、生産コスト、労働生産性などを記録・分析し、生産実績の可視化と改善に役立ちます。 ⑥リアルタイムデータの追跡と分析 生産ラインや在庫、品質、生産実績などのデータをリアルタイムで追跡し、分析・可視化することで意思決定をサポートします。 生産管理システムは、生産プロセス全体を統合的に管理し、生産性向上、品質向上、リードタイム短縮などの効果 を期待できます。 ３．パッケージのデメリット ①高コスト: パッケージの導入には高額な初期投資が必要な場合があります。導入費用にはライセンス費用、カスタマイズや設定費用、ハードウェアやインフラストラクチャのアップグレード費用などが含まれます。 ②複雑な導入プロセス パッケージの導入は、企業全体の業務プロセスやデータのマイグレーションなど、多くの作業と時間を要する複雑なプロセスです。導入作業の遅延や予算超過のリスクがあることに留意する必要があります。 ③ビジネスプロセスの変更 パッケージの導入には現行のビジネスプロセスの再評価や変更が必要な場合があります。既存のプロセスへの変更への適応には時間と労力がかかる可能性があります。 ④カスタマイズの制約 一般的なパッケージは標準の機能を提供していますが、企業の特定のニーズや要件に完全に適合するためにはカスタマイズが必要な場合があります。しかし、カスタマイズには追加の開発コストや保守の複雑さが伴うことがあります。 ⑤リソースとスキルの要求 パッケージの導入と運用には、経験豊富なITスタッフやトレーニングが必要です。 また、導入後のシステムの運用・保守にもリソースが必要となります。 ⑥規模による適合性の差 一部のERPパッケージは、大規模な企業向けに設計されており、中小規模の企業には過剰な機能や複雑さを持つ場合があります。適切なパッケージの選択と導入計画の評価が重要です。 パッケージの導入前に綿密な調査と計画を行い、リスク管理策や最適なパートナーとの連携を検討することが重要です。 ４．パッケージ導入のポイント 製造業においてERPパッケージと生産管理システムはどちらを導入するべきでしょうか。 ERPと生産管理システムの比較をする際に、そもそも管理項目、業務範囲や導入の目的が異なるため、優先課題と目的によりどうシステム化を行いたいのか整理することが重要です。 一般的にERPは大規模な企業に適しており、企業内にさまざまな業務や情報が点在しており一元管理とシステム連携を実現させたい場合にはERPが適していると言えます。プライチェーンの観点においても全体最適が可能となりえます。 一方、生産管理システムは中小企業向けのシステムが多く販売されています。「ERPでは過剰な機能が多い」「製造工程の多層化や煩雑のためERPでは対応不可」といった場合は、生産管理システムの導入を検討することが適しています。 特に中小企業ではアイテム数、生産方式、外注や内職等複雑なケースなどもあるため生産管理システムが適しているケースが多いです。 以下にポイントを列記します。 ①ビジネス要件と適合性 システムを導入する前に、企業のビジネス要件とシステムの機能・機能要件が適合しているかを確認します。各部門の要件やプロセスを詳細に洗い出し、どの機能が必要かを明確にすることが重要です。 ②カスタマイズと柔軟性 システムがカスタマイズ可能かどうか、独自の要件に対応できるかを確認します。変更やカスタマイズが必要な場合、それがどれほどの費用や労力を要するかを把握しましょう。 ③ベンダの信頼性 システムを提供するベンダや導入パートナーの信頼性や実績を評価することも重要です。 ベンダや導入パートナーの実績、カスタマーサポートやメンテナンスサービスに関してリサーチを行い、信頼性の高いパートナーを選択します。 ④インフラストラクチャとIT環境 システムの導入に必要なインフラストラクチャやIT環境が整っているかを確認します。 システムのハードウェア要件、ネットワークの準備、データの移行などを検討しましょう。 ⑤トレーニングとチェンジマネジメント 導入後のトレーニングやチェンジマネジメントの計画を立てます。システムの正しい運用方法や利用者のトレーニング、ユーザーの変更管理へのサポートなどを検討し、システムの導入と運用の成功のために必要なプランを策定しましょう。 ⑥セキュリティとデータの保護 システムのセキュリティ対策やデータの保護策を確認します。アクセス制御、データバックアップ、災害復旧プランなどが適切に備わっていることを確認しましょう。 ５．まとめ 最後にまとめとして、これらのポイントは、ERPや生産管理システムの導入時に考慮するべき重要な要素です。詳細な要件定義、ベンダとのコミュニケーション、十分な準備とトレーニング、セキュリティ対策に慎重に取り組むことが成功への鍵となります。 また、パッケージ導入における業務課題まとめ、最適なパッケージ選定、補助金申請支援、システム導入サポート、運用支援等さまざまな支援が可能となっておりますので、ぜひ船井総研へお問い合わせください。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 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