DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

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/  

１．コロナとデジタル 2020年の年初から続く新型コロナウイルスの影響を受けて、企業のDX化・デジタル化は大きく進展しています。この背景には、新型コロナによって在宅勤務・リモートワークなど、ウィズコロナ・アフターコロナ的な働き方が求められ始めたということに加え、政府からの補助金が関係していると考えられます。今回は政府による補助金の中でもデジタル化の施策を補助する目的で設けられている「IT導入補助金」についての記事になります。ＡＩやＥＲＰなどのソフトウェア導入を検討されている経営者様はぜひご活用をご検討くださいませ。 ２．IT導入補助金とは 中堅・中小企業が自社の課題に合うITツール導入の際に費用の一部を補填することが出来る補助金です。補助金活用によって、売上増加や生産性向上等を目指していくことが目的となっております。IT導入補助金の代表的な枠組みには通常枠（Ａ・Ｂ類型）とデジタル化基盤導入枠の2種類があります。 今回は以下２枠について解説させていただきます。 通常枠 デジタル化基盤導入枠 ３．通常枠 通常枠とは「A類型」と「B類型」という2種類の分類があり、どちらも生産性の向上に資するITツールの導入が補助対象になります。A類型とB類型の違いとしては、補助金金額・申請方法の違いが挙げられます。B類型では、事業計画の作成等が必要となります。 補助の対象となるのは、ITツール導入の際でのソフトウェア費用や、クラウドの利用料（最大1年分）・導入関連費用などです。採択された場合、補助率1/2までで最大450万円が補助金額として配布されます。 ４．デジタル化基盤導入枠 通常枠に加えて、ハードウェアの補填も可能な枠がデジタル化基盤導入枠となっております。申請の際に、生産性向上にかかわる要件を求めていないことや、クラウドシステムの期間を２年まとめて補助対象となっていることがポイントです。補助対象は先述の通り、ソフトウェアに加えハードウェアも補助対象になっています。補助金額は、ソフトウェアは補助額5万円以上・50万円以下の場合は補助率が3/4以内、補助額50万円超・350万円以下の場合は補助率が2/3以内となっております。また、ハードウェアはPC・タブレット等：補助額10万円まで（補助率1/2以内）・レジ・券売機等：補助額20万円まで（補助率1/2以内）となっております。 ５．通常枠とデジタル化基盤導入枠の違い 最後に、今回ご紹介した通常枠とデジタル化基盤導入枠の違いをまとめさせていただきます。デジタル化基盤導入枠では、通常枠では対象外となっているハードウェア導入も補助対象となっていることが一番の違いとなっております。また、クラウドシステムの利用料を2年分まとめて補助される制度があり、近年の潮流であるクラウドシステムへの移行・活用を目指している経営者様に向いています。 製造業の経営者様は今後デジタル化基盤導入枠も検討すると良いでしょう。例えば、現場でのタブレット端末の活用を行い紙帳票の運用から、デジタル運用にし、生産管理の実績管理へとつなげていくこと迄行っていくことを考えてみてはいかがでしょうか。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼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_00856 ◇目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント③：システム導入を前提とはしない   ◇レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械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/   ◆このような方にオススメ 従業員200名以下の機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様   ◆講座内容 第1講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第2講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第3講座　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　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．コロナとデジタル 2020年の年初から続く新型コロナウイルスの影響を受けて、企業のDX化・デジタル化は大きく進展しています。この背景には、新型コロナによって在宅勤務・リモートワークなど、ウィズコロナ・アフターコロナ的な働き方が求められ始めたということに加え、政府からの補助金が関係していると考えられます。今回は政府による補助金の中でもデジタル化の施策を補助する目的で設けられている「IT導入補助金」についての記事になります。ＡＩやＥＲＰなどのソフトウェア導入を検討されている経営者様はぜひご活用をご検討くださいませ。 ２．IT導入補助金とは 中堅・中小企業が自社の課題に合うITツール導入の際に費用の一部を補填することが出来る補助金です。補助金活用によって、売上増加や生産性向上等を目指していくことが目的となっております。IT導入補助金の代表的な枠組みには通常枠（Ａ・Ｂ類型）とデジタル化基盤導入枠の2種類があります。 今回は以下２枠について解説させていただきます。 通常枠 デジタル化基盤導入枠 ３．通常枠 通常枠とは「A類型」と「B類型」という2種類の分類があり、どちらも生産性の向上に資するITツールの導入が補助対象になります。A類型とB類型の違いとしては、補助金金額・申請方法の違いが挙げられます。B類型では、事業計画の作成等が必要となります。 補助の対象となるのは、ITツール導入の際でのソフトウェア費用や、クラウドの利用料（最大1年分）・導入関連費用などです。採択された場合、補助率1/2までで最大450万円が補助金額として配布されます。 ４．デジタル化基盤導入枠 通常枠に加えて、ハードウェアの補填も可能な枠がデジタル化基盤導入枠となっております。申請の際に、生産性向上にかかわる要件を求めていないことや、クラウドシステムの期間を２年まとめて補助対象となっていることがポイントです。補助対象は先述の通り、ソフトウェアに加えハードウェアも補助対象になっています。補助金額は、ソフトウェアは補助額5万円以上・50万円以下の場合は補助率が3/4以内、補助額50万円超・350万円以下の場合は補助率が2/3以内となっております。また、ハードウェアはPC・タブレット等：補助額10万円まで（補助率1/2以内）・レジ・券売機等：補助額20万円まで（補助率1/2以内）となっております。 ５．通常枠とデジタル化基盤導入枠の違い 最後に、今回ご紹介した通常枠とデジタル化基盤導入枠の違いをまとめさせていただきます。デジタル化基盤導入枠では、通常枠では対象外となっているハードウェア導入も補助対象となっていることが一番の違いとなっております。また、クラウドシステムの利用料を2年分まとめて補助される制度があり、近年の潮流であるクラウドシステムへの移行・活用を目指している経営者様に向いています。 製造業の経営者様は今後デジタル化基盤導入枠も検討すると良いでしょう。例えば、現場でのタブレット端末の活用を行い紙帳票の運用から、デジタル運用にし、生産管理の実績管理へとつなげていくこと迄行っていくことを考えてみてはいかがでしょうか。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼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_00856 ◇目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント③：システム導入を前提とはしない   ◇レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械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/   ◆このような方にオススメ 従業員200名以下の機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様   ◆講座内容 第1講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第2講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第3講座　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　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．はじめに 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。特に溶接作業は３Kと呼ばれており、技術者も減ってきているため、自動化・効率化ができないかと色々検討されている企業様も多いかと思います。しかしながら、検討はしてはいるものの「多品種少量生産の為、投資効果がないのではないか」、「産業用ロボットを導入するスペースがない」など懸念点が多く実際に導入に踏み切れない企業様も多いのではないでしょうか。 今回はそんな企業様におすすめの協働用ロボットに溶接トーチを持たせたシステムをご紹介いたします。 ２．協働用ロボットとは 皆さまも協働用ロボットについてはすでにご存じの方もおおいかと思いますが、その名の通り人と一緒に作業ができるロボットの事です。 特徴としては下記のような特徴があります。 ①非常にコンパクトで軽量な為、安全柵の設置が必要なし 広いスペースや安全柵を必要とせず、人の隣で人と一緒に作業を行うことができます。 ②必要に応じてロボットを移動して別の場所で使う事が可能 協働ロボットの架台にキャスターを付けることで、臨機応変に必要な場所に移動させて使うことが可能です。 ③ダイレクトティーチングが可能で、ティーチング作業が容易 普通のロボットであればティーチングペンダントというコントローラーを使ってロボットの動作を記録していきますが、ダイレクトティーチングは人の手でロボットハンドを指定したい場所に動かしてポイントを登録するだけでティーチング出来るという教示法となるので感覚的な操作で簡単かつ素早い教示が可能です。 以上が協働用ロボットの特徴で、多品種少量生産の企業様向きのロボットと言えるかと思います。 協働用ロボットというとハンドリングで使用するイメージをお持ちの方も多いかと思いますが、近年では協働用ロボットに溶接トーチを持たせて溶接を自動化する会社様も増えてきており、非常に幅広い用途に使われるようになってきました。 次に溶接に用いられる協働ロボットについて解説します。 ３．溶接協働用ロボットの特徴 協働用ロボットも様々ございますが、今回はテックマンの協働用ロボットにTIGトーチを持たせたシステムをご紹介いたします。 テックマンのロボットの機能を活用することで多品種少量生産の溶接を比較的簡単に自動化することが可能で、主な特徴としては下記の通りです。 ①協働用ロボット ダイレクトティーチングが可能なので、人が実際にロボットのアームを動かすことでティーチングが可能です。溶接したい箇所までロボットのアームを持って行って、ポイント登録していくだけで、TIGフィラ溶接も簡単にロボット化できます。安定的な運棒を要求されるような薄板部分のうろこビード等、熟練工の技をお手軽にダイレクトティーチングで実現することが可能です。 ②タッチパネルで簡単ティーチング ダイレクトティーチングに合わせて、モニターを見ながらタッチパネルでロボットの作業を編集することが可能です。システムに関する専門知識がなくてもフローチャートにて直感的に作業の指示を行うことができます。 また、溶接条件についてもタッチパネル上で設定することが可能です。 ③スマートビジョンカメラが内蔵 基本的に他の協働用ロボットにカメラは内蔵されておりませんので、ワークの位置決めを自動で行いたい場合など必要な場合は別途取り付けと設定が必要になります。今回ご紹介しているテックマンのロボットはカメラ内蔵となっております。 スマートカメラには、テンプレート比較、部品位置決め、画像強調、バーコード認識、色彩分類等の機能を含んでいるため、内蔵のカメラで様々な用途に活用可能です。 ④ローコスト カメラ内蔵ということで非常に高額と思われるかと思いますが、一般的な協働用ロボットに比べ非常に安価というのも特徴の一つになります。 ⑤ランドマークアライメント機能により製品が限定される位置決めの機構が不要 協働用ロボットの特徴としては上記で、必要に応じて必要な場所に移動させて使うことができると説明させていただきましたが、一般的にはロボットは決められた動きしかできないため、すでにティーチングが完了しているワークであっても場所を移動させた場合は多少のずれが生じるため、再設定が必要になります。 ですが、テックマンロボットについてはこのランドマークアライメント機能があるため、 TMランドマークを移動先の機器の近くに張り付けておき、これをロボットのカメラで読み取るだけでロボットアームと製品間の相対的な関係を認識し、ポイントが再生成してくれます。（移動による位置ズレを補正） そうすることで、ロボットを移動させても簡単に再設置・稼働させることができます。 ４．まとめ ただいまご紹介させていただきましたように協働用ロボットは非常に汎用性があり、比較的低コストでの導入が可能です。 可搬重量が大きいものがない・リーチが短い、稼働速度が遅いなどのデメリットもありますが、多品種少量生産の溶接を自動化する場合には協働用ロボットを活用したほうが、投資効果が良いことも実際に多くあります。 今回ご紹介させていただいたのはテックマンロボットにTIGトーチを持たせたシステムですが、もちろんその他の協働用ロボットにTIGトーチを持たせたシステムもあれば、 半自動のトーチを持たせたシステムもあります。もっと言えば、溶接以外にも様々な用途で協働用ロボットが活用されておりますので、ぜひ一度協働用ロボットの活用を検討されてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】多品種少量生産のロボット導入成功事例解説レポート 属人化していた熟練技術をロボットで実現！ 多品種少量生産のロボット導入を成功させる方法を解説！！ ▼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_00904 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 多品種少量生産のロボット導入成功事例を知りたい！ 多品種少量生産のロボット導入を成功させる方法を知りたい！ 未経験でもロボット導入を成功させる方法を知りたい！ 属人化している技術をロボット化したい！ 多品種少量生産におけるロボット導入の具体的な方法がこの1冊で分かります！！   [sc name="cobot"][/sc] １．はじめに 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。特に溶接作業は３Kと呼ばれており、技術者も減ってきているため、自動化・効率化ができないかと色々検討されている企業様も多いかと思います。しかしながら、検討はしてはいるものの「多品種少量生産の為、投資効果がないのではないか」、「産業用ロボットを導入するスペースがない」など懸念点が多く実際に導入に踏み切れない企業様も多いのではないでしょうか。 今回はそんな企業様におすすめの協働用ロボットに溶接トーチを持たせたシステムをご紹介いたします。 ２．協働用ロボットとは 皆さまも協働用ロボットについてはすでにご存じの方もおおいかと思いますが、その名の通り人と一緒に作業ができるロボットの事です。 特徴としては下記のような特徴があります。 ①非常にコンパクトで軽量な為、安全柵の設置が必要なし 広いスペースや安全柵を必要とせず、人の隣で人と一緒に作業を行うことができます。 ②必要に応じてロボットを移動して別の場所で使う事が可能 協働ロボットの架台にキャスターを付けることで、臨機応変に必要な場所に移動させて使うことが可能です。 ③ダイレクトティーチングが可能で、ティーチング作業が容易 普通のロボットであればティーチングペンダントというコントローラーを使ってロボットの動作を記録していきますが、ダイレクトティーチングは人の手でロボットハンドを指定したい場所に動かしてポイントを登録するだけでティーチング出来るという教示法となるので感覚的な操作で簡単かつ素早い教示が可能です。 以上が協働用ロボットの特徴で、多品種少量生産の企業様向きのロボットと言えるかと思います。 協働用ロボットというとハンドリングで使用するイメージをお持ちの方も多いかと思いますが、近年では協働用ロボットに溶接トーチを持たせて溶接を自動化する会社様も増えてきており、非常に幅広い用途に使われるようになってきました。 次に溶接に用いられる協働ロボットについて解説します。 ３．溶接協働用ロボットの特徴 協働用ロボットも様々ございますが、今回はテックマンの協働用ロボットにTIGトーチを持たせたシステムをご紹介いたします。 テックマンのロボットの機能を活用することで多品種少量生産の溶接を比較的簡単に自動化することが可能で、主な特徴としては下記の通りです。 ①協働用ロボット ダイレクトティーチングが可能なので、人が実際にロボットのアームを動かすことでティーチングが可能です。溶接したい箇所までロボットのアームを持って行って、ポイント登録していくだけで、TIGフィラ溶接も簡単にロボット化できます。安定的な運棒を要求されるような薄板部分のうろこビード等、熟練工の技をお手軽にダイレクトティーチングで実現することが可能です。 ②タッチパネルで簡単ティーチング ダイレクトティーチングに合わせて、モニターを見ながらタッチパネルでロボットの作業を編集することが可能です。システムに関する専門知識がなくてもフローチャートにて直感的に作業の指示を行うことができます。 また、溶接条件についてもタッチパネル上で設定することが可能です。 ③スマートビジョンカメラが内蔵 基本的に他の協働用ロボットにカメラは内蔵されておりませんので、ワークの位置決めを自動で行いたい場合など必要な場合は別途取り付けと設定が必要になります。今回ご紹介しているテックマンのロボットはカメラ内蔵となっております。 スマートカメラには、テンプレート比較、部品位置決め、画像強調、バーコード認識、色彩分類等の機能を含んでいるため、内蔵のカメラで様々な用途に活用可能です。 ④ローコスト カメラ内蔵ということで非常に高額と思われるかと思いますが、一般的な協働用ロボットに比べ非常に安価というのも特徴の一つになります。 ⑤ランドマークアライメント機能により製品が限定される位置決めの機構が不要 協働用ロボットの特徴としては上記で、必要に応じて必要な場所に移動させて使うことができると説明させていただきましたが、一般的にはロボットは決められた動きしかできないため、すでにティーチングが完了しているワークであっても場所を移動させた場合は多少のずれが生じるため、再設定が必要になります。 ですが、テックマンロボットについてはこのランドマークアライメント機能があるため、 TMランドマークを移動先の機器の近くに張り付けておき、これをロボットのカメラで読み取るだけでロボットアームと製品間の相対的な関係を認識し、ポイントが再生成してくれます。（移動による位置ズレを補正） そうすることで、ロボットを移動させても簡単に再設置・稼働させることができます。 ４．まとめ ただいまご紹介させていただきましたように協働用ロボットは非常に汎用性があり、比較的低コストでの導入が可能です。 可搬重量が大きいものがない・リーチが短い、稼働速度が遅いなどのデメリットもありますが、多品種少量生産の溶接を自動化する場合には協働用ロボットを活用したほうが、投資効果が良いことも実際に多くあります。 今回ご紹介させていただいたのはテックマンロボットにTIGトーチを持たせたシステムですが、もちろんその他の協働用ロボットにTIGトーチを持たせたシステムもあれば、 半自動のトーチを持たせたシステムもあります。もっと言えば、溶接以外にも様々な用途で協働用ロボットが活用されておりますので、ぜひ一度協働用ロボットの活用を検討されてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】多品種少量生産のロボット導入成功事例解説レポート 属人化していた熟練技術をロボットで実現！ 多品種少量生産のロボット導入を成功させる方法を解説！！ ▼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_00904 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 多品種少量生産のロボット導入成功事例を知りたい！ 多品種少量生産のロボット導入を成功させる方法を知りたい！ 未経験でもロボット導入を成功させる方法を知りたい！ 属人化している技術をロボット化したい！ 多品種少量生産におけるロボット導入の具体的な方法がこの1冊で分かります！！   [sc name="cobot"][/sc]

１．デジタルツインとは何か デジタルツインとは、現実社会の状況をサイバー空間に写し取ったデータ群と、そのデータ群から導き出した最適解を現実世界に戻すための仕組みのことです。 現実世界とそっくりな世界が仮想空間に生まれることからtwin（双子）という呼称になっています。また、昨今話題の「メタバース」もデジタルツインの一種です。 米Deloitte社の調査によると、デジタルツインの世界市場は実際に年率38%で成長しており、2023年には160億ドルに達すると予測されています。 例えば、2018 FIFAワールドカップロシア大会では、選手の動きをリアルタイムで取り込み、そこから最善の采配を導き出す試みが行われました。 取得したデータをもとにバーチャル空間で試合を再現することによって、リアルでの試合に反映することが可能となります。 また、シンガポールでは「バーチャル・シンガポール」という、都市そのものをデジタル化する取り組みが行われており、仮想空間で３Dモデルを構築し、それをベースにインフラや渋滞緩和などの検討がされ始めています。 この後紹介する「PLATEAU」はその日本版ということができ、デジタルツインが普及し始めていることが分かります。 ２．デジタルツインの環境は誰もが利用できるように整備され始めている 国土交通省によって2020年度からスタートした「Project PLATEAU」は、日本全国の３D都市モデルを整備・活用・オープンデータ化するプロジェクトです。モデルをオープン化し、誰もが無料で使えるようにすることで、「Society 5.0」や「デジタルツイン」実現のためのデジタル・インフラとなる役割を果たすことが期待されています。 （参考）Project PLATEAU ：　https://www.mlit.go.jp/plateau/ また、米AWS（Amazon Web Service）は、実世界を仮想空間に再現するデジタルツインを構築し、それを使ったアプリケーションを開発/実行するためのクラウドサービス「AWS IoT TwinMaker」を展開しています。また、この「AWS IoT TwinMaker」は、2022 年 4 月 21 日（米国時間）、AWS Summit San Francisco で一般提供が開始されました。2022年6月上旬現在、AWS IoT TwinMaker自体の利用料金はかかりませんが、それに伴うアプリケーションが利用するAWSサービス料金は必要です。 （参考）AWS IoT TwinMaker　： https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-iot-twinmaker-is-now-generally-available/ ３．さらに加速していくDX デジタルツインを用いた機械学習などによる分析によって、実際に運用しているシステムの状況を把握したり、機器の異常を予見し保守作業を要望的に実施することが可能となります。 一見、単なる「シミュレーション」や「IoT」などの分野と同じような印象を受けますが、複数のソースからの既存データを使用してデジタルツインを構築し、あらゆる物理環境の仮想表現を作成し、その環境と実世界のデータを組み合わせることができる点が大きく異なります。 リアルタイム性が向上するため、想定シナリオよりも現実的なシミュレーションを行うことが可能となり、それに応じて連携したシステムを動かすことが可能となるのです。 つまり、デジタルツインの普及はIoTを前提とした仕組みであり、この普及はDX化が恐ろしいスピードで進んでいることを意味しています。   ■“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 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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．デジタルツインとは何か デジタルツインとは、現実社会の状況をサイバー空間に写し取ったデータ群と、そのデータ群から導き出した最適解を現実世界に戻すための仕組みのことです。 現実世界とそっくりな世界が仮想空間に生まれることからtwin（双子）という呼称になっています。また、昨今話題の「メタバース」もデジタルツインの一種です。 米Deloitte社の調査によると、デジタルツインの世界市場は実際に年率38%で成長しており、2023年には160億ドルに達すると予測されています。 例えば、2018 FIFAワールドカップロシア大会では、選手の動きをリアルタイムで取り込み、そこから最善の采配を導き出す試みが行われました。 取得したデータをもとにバーチャル空間で試合を再現することによって、リアルでの試合に反映することが可能となります。 また、シンガポールでは「バーチャル・シンガポール」という、都市そのものをデジタル化する取り組みが行われており、仮想空間で３Dモデルを構築し、それをベースにインフラや渋滞緩和などの検討がされ始めています。 この後紹介する「PLATEAU」はその日本版ということができ、デジタルツインが普及し始めていることが分かります。 ２．デジタルツインの環境は誰もが利用できるように整備され始めている 国土交通省によって2020年度からスタートした「Project PLATEAU」は、日本全国の３D都市モデルを整備・活用・オープンデータ化するプロジェクトです。モデルをオープン化し、誰もが無料で使えるようにすることで、「Society 5.0」や「デジタルツイン」実現のためのデジタル・インフラとなる役割を果たすことが期待されています。 （参考）Project PLATEAU ：　https://www.mlit.go.jp/plateau/ また、米AWS（Amazon Web Service）は、実世界を仮想空間に再現するデジタルツインを構築し、それを使ったアプリケーションを開発/実行するためのクラウドサービス「AWS IoT TwinMaker」を展開しています。また、この「AWS IoT TwinMaker」は、2022 年 4 月 21 日（米国時間）、AWS Summit San Francisco で一般提供が開始されました。2022年6月上旬現在、AWS IoT TwinMaker自体の利用料金はかかりませんが、それに伴うアプリケーションが利用するAWSサービス料金は必要です。 （参考）AWS IoT TwinMaker　： https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-iot-twinmaker-is-now-generally-available/ ３．さらに加速していくDX デジタルツインを用いた機械学習などによる分析によって、実際に運用しているシステムの状況を把握したり、機器の異常を予見し保守作業を要望的に実施することが可能となります。 一見、単なる「シミュレーション」や「IoT」などの分野と同じような印象を受けますが、複数のソースからの既存データを使用してデジタルツインを構築し、あらゆる物理環境の仮想表現を作成し、その環境と実世界のデータを組み合わせることができる点が大きく異なります。 リアルタイム性が向上するため、想定シナリオよりも現実的なシミュレーションを行うことが可能となり、それに応じて連携したシステムを動かすことが可能となるのです。 つまり、デジタルツインの普及はIoTを前提とした仕組みであり、この普及はDX化が恐ろしいスピードで進んでいることを意味しています。   ■“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 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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/  

製造業DX事例研究会の紹介動画をコラムをご覧の方へ限定公開中！！ 4月の製造業DX事例研究会では以下の内容で講座を実施しました！ ・第一講座 初めてのロボット導入でも多品種少量生産の溶接ロボット活用に成功した事例講座 ◆属人化していた熟練技術の溶接作業をロボットで実現！ ◆多品種対応を実現した、初めてでも使いこなせるロボット制御システム ◆対象製品の生産性が大幅向上！ロボットを軸にした売上UPの方法とは？ ◆板金溶接×DX目指すべき板金溶接加工業の姿とは？ ・第二講座 稼働状況の可視化を通じて生産性向上を実現！ 従業員24名の製造業のAI活用最新事例講座 ◆これまで稼働監視が難しかった工程にAIカメラを導入！ ◆「稼働の見える化」で社員の意識が変化！ ◆データの分析でボトルネック工程を特定し、生産性向上を実現！ ・第三講座 【2022年最新版】補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 ◆初公開！2021年度補助金申請“9万件越”を分析！ ◆最新！2022年度狙いどころ補助金はこれ！ 各講座のポイントは下記をチェック！ ・第一講座のポイント ①職人依存からの脱却と自動化推進の足掛かりを作るため経営者自ら行動した ②ロボット化と並行した製品品質の見直し ③最新技術の活用多品種少量生産の場合はロボット化しやすい類似形状製品を対象とする ④作業分析を行いネックとなっている工程のみをロボット化する ⑤経営者が稼働を見える仕組みと改善のPDCA ⑥若手自ら育つ仕組み作り ⑦経営者自らが果敢にチャレンジしていく姿勢を見せる ・第二講座のポイント ①世の中の便利ツールはアイディア次第（手法（AI）が重要ではない） ②デジタル化（可視化）の過程を通じて従業員のモチベーションUP⇒意識が変わる⇒生産性の向上 ③多様な人材を活かして＆集めて事業⇒収益へ 2022年 年間スケジュールのご案内 4月19日（火）13:00～15:30（開催済み） 6月16日（木）WEB開催　経営戦略セミナー研究会全国大会 8月25日（木）13:00～15:30　　WEB開催 9月開催予定　時間未定 工場視察クリニック 10月20日（木）13:00～15:30　WEB開催 11月18日（金）時間未定 工場視察クリニック このような企業にお勧め 受託型の多品種少量生産で、自動化を上手く進めることができていない企業様 ベテラン依存から脱却できず、若手も採用できていない製造業経営者様 人手不足が深刻化する中で、生産性を高めていきたい製造業経営者様 初めてAI化・デジタル化・ロボット化・自動化等に取り組む製造業経営者様 今後AI化・デジタル化・ロボット化・自動化等を進めていきたい製造業経営者様 工場の視察や最新事例の収集を通じて、最適な自動化の形を模索していきたい企業様 【限定公開中】製造業DX事例研究会紹介動画！！ 動画はコチラから https://www.youtube.com/watch?v=ZAoxKaVOnwQ   製造業経営者限定！！《無料お試し参加受付中》 ▼経営研究会の詳細・申込はこちらから▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   製造業DX事例研究会の紹介動画をコラムをご覧の方へ限定公開中！！ 4月の製造業DX事例研究会では以下の内容で講座を実施しました！ ・第一講座 初めてのロボット導入でも多品種少量生産の溶接ロボット活用に成功した事例講座 ◆属人化していた熟練技術の溶接作業をロボットで実現！ ◆多品種対応を実現した、初めてでも使いこなせるロボット制御システム ◆対象製品の生産性が大幅向上！ロボットを軸にした売上UPの方法とは？ ◆板金溶接×DX目指すべき板金溶接加工業の姿とは？ ・第二講座 稼働状況の可視化を通じて生産性向上を実現！ 従業員24名の製造業のAI活用最新事例講座 ◆これまで稼働監視が難しかった工程にAIカメラを導入！ ◆「稼働の見える化」で社員の意識が変化！ ◆データの分析でボトルネック工程を特定し、生産性向上を実現！ ・第三講座 【2022年最新版】補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 ◆初公開！2021年度補助金申請“9万件越”を分析！ ◆最新！2022年度狙いどころ補助金はこれ！ 各講座のポイントは下記をチェック！ ・第一講座のポイント ①職人依存からの脱却と自動化推進の足掛かりを作るため経営者自ら行動した ②ロボット化と並行した製品品質の見直し ③最新技術の活用多品種少量生産の場合はロボット化しやすい類似形状製品を対象とする ④作業分析を行いネックとなっている工程のみをロボット化する ⑤経営者が稼働を見える仕組みと改善のPDCA ⑥若手自ら育つ仕組み作り ⑦経営者自らが果敢にチャレンジしていく姿勢を見せる ・第二講座のポイント ①世の中の便利ツールはアイディア次第（手法（AI）が重要ではない） ②デジタル化（可視化）の過程を通じて従業員のモチベーションUP⇒意識が変わる⇒生産性の向上 ③多様な人材を活かして＆集めて事業⇒収益へ 2022年 年間スケジュールのご案内 4月19日（火）13:00～15:30（開催済み） 6月16日（木）WEB開催　経営戦略セミナー研究会全国大会 8月25日（木）13:00～15:30　　WEB開催 9月開催予定　時間未定 工場視察クリニック 10月20日（木）13:00～15:30　WEB開催 11月18日（金）時間未定 工場視察クリニック このような企業にお勧め 受託型の多品種少量生産で、自動化を上手く進めることができていない企業様 ベテラン依存から脱却できず、若手も採用できていない製造業経営者様 人手不足が深刻化する中で、生産性を高めていきたい製造業経営者様 初めてAI化・デジタル化・ロボット化・自動化等に取り組む製造業経営者様 今後AI化・デジタル化・ロボット化・自動化等を進めていきたい製造業経営者様 工場の視察や最新事例の収集を通じて、最適な自動化の形を模索していきたい企業様 【限定公開中】製造業DX事例研究会紹介動画！！ 動画はコチラから https://www.youtube.com/watch?v=ZAoxKaVOnwQ   製造業経営者限定！！《無料お試し参加受付中》 ▼経営研究会の詳細・申込はこちらから▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html  

１． 製造業における人手不足の現状 国内の製造業就業者数は、2002年の1,202万人から2019年には1,063万人と、20年間で11.6％減少しており、全産業に占める製造就業者の割合も2002年の19.0％から2019年の15.8％に減少しています。 若年就業者数についても、減少が続いていおり、製造業における若年就業者（34歳以下）の数は2000年の423万人から2019年には264万人に減少しています。 以上のデータからも分かるように、製造業全体としての人手不足は勿論のこと、若手を採用することが非常に困難となってきているという現状が浮き彫りになっています。 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と言えるでしょう。 では、このような人手不足・若手不足の中で中小製造業が生き残っていくためにはどのようにロボットを活用していく必要があるでしょうか？ ２．多品種少量生産対応で「儲かるロボット」を導入し最大限活用する！！ 日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、ロボット化、自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 「儲かるロボット」を導入するポイントは以下の４つです。 ①教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ②リアルタイム補正によるロボット加工品質の向上 ③段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮 ④品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築 では、実際にロボット活用を始める際に取り組むべきことは想像がつきますでしょうか？ 絶対に失敗しないために必ず必要となる項目を次に説明します。 ３．ロボット活用を始める際に取り組むべき２つのこと 絶対に失敗しないために必ず必要となる項目は以下の２つです。 ①ワーク分析 ②作業分析 ワーク分析は分かりやすく言うと、「多品種少量生産の中でもどの製品をロボット活用の対象とするか」を決め込んでいく分析作業です。 多品種少量生産と言えど、その製品群には形状、サイズ、生産数量、生産ロット、等様々な特徴があります。 その中から、よりロボット活用の効果が高いと判断されるワークを選定することが重要です。 次に、作業分析です。 作業分析は今ある現状の作業をどの範囲までロボットに置き換えるか、を決めていく分析作業です。 中小製造業の多品種少量生産において職人の技術力は世界に誇れる技術であると言えます。 その「職人の技術」をロボットに置き換えることができるか、置き換えた時にどの程度の投資対効果が得られるか、技術的に可能かどうか、を検証していきます。 上記のように「ワーク分析」と「作業分析」を実施することで失敗しないロボット活用が実現できます。 ４．実際の中小製造業におけるロボット活用事例 ①職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 従業員100名　板金溶接加工業 ロボット活用の概要 手作業による大物ワークの溶接、グラインダー作業をロボットで代替え。 作業工数比率を分析し工数比率の高い本溶接とグラインダー仕上工程にロボットを活用。 半自動溶接とTIG溶接はロボットMIG溶接に統一、自動倣い機能付研削装置を用いたロボットグラインダー仕上を活用。 仮溶接は現状のまま作業者が行うことでロボットシステムの導入コストを抑えたまま高い投資対効果を実現した事例。 ②従業員10名の会社が10台の溶接ロボットを活用している事例 従業員10名　板金溶接加工業 ロボット活用の概要 人口の少ない地方においてロボット活用を推進し従業員全員がロボットを扱える教育を推進。 治具設計を工夫しすることで共通化した治具によるロボット活用の汎用性を確保、さらに高度なロボット技術で職人以上の溶接品質を実現し競合他社を圧倒。 従来は、顧客に提供できるような溶接品質を確保するために若手は5年～10年の修行が必要であったが、ロボットを積極的に導入し若手をロボットオペレーターとして育成することで、ロボットによる高品質な溶接を実現し若手でも2，3年で顧客の要望を満足する品質の製品を提供することが可能となった。 ③単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した事例 従業員100名　板金プレス加工業 ロボット活用の概要 単純作業であるプレス機へのワーク連続投入作業をロボットで実現。 プレス機は多品種対応のため対象としたワーク以外も生産するため人との共同作業が求められる。 そこで移動可能が協働ロボットを導入。 安全柵不要の協働ロボットを導入し必要な時だけ設置して使用できるロボットシステムを構築。 導入対象設備はIoTによるデータ蓄積から導き出したネック工程を対象とし導入効果を最大化。 ロボット導入を機にIoTにも取り組み、自社の製品原価を見える化して赤字製品を特定。 会社全体の利益を向上させた好事例。 ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート ▼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__00794 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。 １． 製造業における人手不足の現状 国内の製造業就業者数は、2002年の1,202万人から2019年には1,063万人と、20年間で11.6％減少しており、全産業に占める製造就業者の割合も2002年の19.0％から2019年の15.8％に減少しています。 若年就業者数についても、減少が続いていおり、製造業における若年就業者（34歳以下）の数は2000年の423万人から2019年には264万人に減少しています。 以上のデータからも分かるように、製造業全体としての人手不足は勿論のこと、若手を採用することが非常に困難となってきているという現状が浮き彫りになっています。 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と言えるでしょう。 では、このような人手不足・若手不足の中で中小製造業が生き残っていくためにはどのようにロボットを活用していく必要があるでしょうか？ ２．多品種少量生産対応で「儲かるロボット」を導入し最大限活用する！！ 日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、ロボット化、自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 「儲かるロボット」を導入するポイントは以下の４つです。 ①教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ②リアルタイム補正によるロボット加工品質の向上 ③段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮 ④品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築 では、実際にロボット活用を始める際に取り組むべきことは想像がつきますでしょうか？ 絶対に失敗しないために必ず必要となる項目を次に説明します。 ３．ロボット活用を始める際に取り組むべき２つのこと 絶対に失敗しないために必ず必要となる項目は以下の２つです。 ①ワーク分析 ②作業分析 ワーク分析は分かりやすく言うと、「多品種少量生産の中でもどの製品をロボット活用の対象とするか」を決め込んでいく分析作業です。 多品種少量生産と言えど、その製品群には形状、サイズ、生産数量、生産ロット、等様々な特徴があります。 その中から、よりロボット活用の効果が高いと判断されるワークを選定することが重要です。 次に、作業分析です。 作業分析は今ある現状の作業をどの範囲までロボットに置き換えるか、を決めていく分析作業です。 中小製造業の多品種少量生産において職人の技術力は世界に誇れる技術であると言えます。 その「職人の技術」をロボットに置き換えることができるか、置き換えた時にどの程度の投資対効果が得られるか、技術的に可能かどうか、を検証していきます。 上記のように「ワーク分析」と「作業分析」を実施することで失敗しないロボット活用が実現できます。 ４．実際の中小製造業におけるロボット活用事例 ①職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 従業員100名　板金溶接加工業 ロボット活用の概要 手作業による大物ワークの溶接、グラインダー作業をロボットで代替え。 作業工数比率を分析し工数比率の高い本溶接とグラインダー仕上工程にロボットを活用。 半自動溶接とTIG溶接はロボットMIG溶接に統一、自動倣い機能付研削装置を用いたロボットグラインダー仕上を活用。 仮溶接は現状のまま作業者が行うことでロボットシステムの導入コストを抑えたまま高い投資対効果を実現した事例。 ②従業員10名の会社が10台の溶接ロボットを活用している事例 従業員10名　板金溶接加工業 ロボット活用の概要 人口の少ない地方においてロボット活用を推進し従業員全員がロボットを扱える教育を推進。 治具設計を工夫しすることで共通化した治具によるロボット活用の汎用性を確保、さらに高度なロボット技術で職人以上の溶接品質を実現し競合他社を圧倒。 従来は、顧客に提供できるような溶接品質を確保するために若手は5年～10年の修行が必要であったが、ロボットを積極的に導入し若手をロボットオペレーターとして育成することで、ロボットによる高品質な溶接を実現し若手でも2，3年で顧客の要望を満足する品質の製品を提供することが可能となった。 ③単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した事例 従業員100名　板金プレス加工業 ロボット活用の概要 単純作業であるプレス機へのワーク連続投入作業をロボットで実現。 プレス機は多品種対応のため対象としたワーク以外も生産するため人との共同作業が求められる。 そこで移動可能が協働ロボットを導入。 安全柵不要の協働ロボットを導入し必要な時だけ設置して使用できるロボットシステムを構築。 導入対象設備はIoTによるデータ蓄積から導き出したネック工程を対象とし導入効果を最大化。 ロボット導入を機にIoTにも取り組み、自社の製品原価を見える化して赤字製品を特定。 会社全体の利益を向上させた好事例。 ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート ▼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__00794 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。

１．はじめに 日々コンサルティングをさせていただく中で様々なテーマがあります。 マニュアル化もその一つです。 中小企業、中堅企業様においてよくあるマニュアル化の要望としては、 作業の標準がない 新しいシステムを入れるけどそのマニュアルを作りたい 新入社員教育のため という理由でマニュアル化の補助を手助けすることが多いです。 他にも色々な理由があります。そしてインターネットで調べると色々なマニュアルの作り方や目的が書かれているサイトに行きつきます。 今回のコラムではマニュアル作りの方法を解説します。 ２．業務マニュアルの作り方 ①業務フローマニュアル的なものは作らない インターネットで調べると「業務フローマニュアル」なるものが出てきました。業務フロー図のように、□⇒♦そしてその横に言葉を書くみたいなものです。業務フローは確かに大切です。一つの作業をマニュアル化するときに、まずは動作分析を行い、何をやったらその次に何をやるか？など事細かに言語していきます。これはマニュアルを作る作業には重要ですが、マニュアルにそのまま書くことは適切ではないと考えます。理由は直感的ではないからです。 文字が多かったりすると読むのも面倒くさくなり誰もみません。実際の作業のイメージもわきにくいです。 なので、直感的にわかりやすく、イメージもわきやすいものを作るべきです。 ②ウィザード形式マニュアル 私がマニュアルに使うものはフロー図などではなく写真です。自称ウィザード形式マニュアルかと思います。おそらく正しい言い方は存在するかもしれないですが。 各工程の写真を撮っていき、そのタイトルと、どうやるのか？なんか複雑な作業ならやる理由は？を書くだけです。ちなみに、言葉などの文字は最小限にします。 作成フローは下記です。対象は何かの手作業だと思ってください。 ①動作分析をする ⇒動画を撮って確認する ②作業者と確認する ⇒何を心掛けているか聞きます ③改めて写真を撮る ⇒動画のキャプチャでもよいかと思います ④写真を順番に張り付ける ⇒使うのはパワーポイントかワードです。写真は圧縮しましょう。メールに載せるレベルの画質サイズでよいです ⑤写真に作業のタイトルと解説をつける ⇒解説は最小限の文章で！ 大きな作業は以上です。写真でイメージを沸くようにする、言葉を多用せず目で分かりやすく学ぶ、ということが大事です。 追加作業として、下記をやります。 ⑥作業の標準の時間を入れる ⇒作業標準時間の設定を行うことで、人によるばらつきをなくします ⑦作業の目安をビフォーアフターで示す ⇒例えば、清掃や仕上げ作業は理想的な写真も添付します。ここを目指して作業する！をイメージさせます ⑧難しい作業、カギとなる作業は理由を説明する ⇒例えば、工程内検査等だと何でこんなやり方をするの？となって自己流のやり方をしてしまうことになります。そうならないためにも、ところどころ「作業をする理由」を入れることで、「そういうことだったんだ！」と納得してもらい作業することが大事です。 ３．マニュアル作りのポイント マニュアル作りにおける重要なポイントは、キーワードを直感的にわかりやすくするということです。 作業標準、新人教育なら「誰でもできる！」ということが大きな目的です。写真なら目で見てイメージを頭につけやすいです。新規設備のマニュアルでも、初めて触ることになるので最初の心理的な壁は非常に大きいです。なので、写真で順を追って説明することで「私でもできる」というイメージを持ってもらいます。わかりやすいほど「できる！」というイメージにつながりやすいかなと思います。 ４．マニュアルを作ることによる二次的な効果 最後に、「最近あった気づき」をお話します。 マニュアル化をさせていただいたのですが、目的は退職者ができたときのための対処や作業標準の作成、新入社員教育でした。 そのような中、いきなり出た効果は「不良の削減」でした。完成したマニュアルを現在も作業している作業者に回覧したところ、 作業の品質が統一された どこまでやるべきか？というイメージが一致した ことにより、各員の意識が高まった結果でした。いうなれば作業標準の作成ですが、まさかいきなり効果が出るとも思っていませんでした。 また、外国人労働者への教育にも大きく効果を発揮しました。もちろんマニュアルは日本語で、外国人は日本語の読み書きもできません。その中で、写真があるだけで後は身振り手振りで何とかなったようです。 二つとも、当初は想定していなかった効果ですが、非常に良い結果が生まれたと思います。マニュアル作成の重要性を気づかされた瞬間でした。 ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート ▼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__00794 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。 １．はじめに 日々コンサルティングをさせていただく中で様々なテーマがあります。 マニュアル化もその一つです。 中小企業、中堅企業様においてよくあるマニュアル化の要望としては、 作業の標準がない 新しいシステムを入れるけどそのマニュアルを作りたい 新入社員教育のため という理由でマニュアル化の補助を手助けすることが多いです。 他にも色々な理由があります。そしてインターネットで調べると色々なマニュアルの作り方や目的が書かれているサイトに行きつきます。 今回のコラムではマニュアル作りの方法を解説します。 ２．業務マニュアルの作り方 ①業務フローマニュアル的なものは作らない インターネットで調べると「業務フローマニュアル」なるものが出てきました。業務フロー図のように、□⇒♦そしてその横に言葉を書くみたいなものです。業務フローは確かに大切です。一つの作業をマニュアル化するときに、まずは動作分析を行い、何をやったらその次に何をやるか？など事細かに言語していきます。これはマニュアルを作る作業には重要ですが、マニュアルにそのまま書くことは適切ではないと考えます。理由は直感的ではないからです。 文字が多かったりすると読むのも面倒くさくなり誰もみません。実際の作業のイメージもわきにくいです。 なので、直感的にわかりやすく、イメージもわきやすいものを作るべきです。 ②ウィザード形式マニュアル 私がマニュアルに使うものはフロー図などではなく写真です。自称ウィザード形式マニュアルかと思います。おそらく正しい言い方は存在するかもしれないですが。 各工程の写真を撮っていき、そのタイトルと、どうやるのか？なんか複雑な作業ならやる理由は？を書くだけです。ちなみに、言葉などの文字は最小限にします。 作成フローは下記です。対象は何かの手作業だと思ってください。 ①動作分析をする ⇒動画を撮って確認する ②作業者と確認する ⇒何を心掛けているか聞きます ③改めて写真を撮る ⇒動画のキャプチャでもよいかと思います ④写真を順番に張り付ける ⇒使うのはパワーポイントかワードです。写真は圧縮しましょう。メールに載せるレベルの画質サイズでよいです ⑤写真に作業のタイトルと解説をつける ⇒解説は最小限の文章で！ 大きな作業は以上です。写真でイメージを沸くようにする、言葉を多用せず目で分かりやすく学ぶ、ということが大事です。 追加作業として、下記をやります。 ⑥作業の標準の時間を入れる ⇒作業標準時間の設定を行うことで、人によるばらつきをなくします ⑦作業の目安をビフォーアフターで示す ⇒例えば、清掃や仕上げ作業は理想的な写真も添付します。ここを目指して作業する！をイメージさせます ⑧難しい作業、カギとなる作業は理由を説明する ⇒例えば、工程内検査等だと何でこんなやり方をするの？となって自己流のやり方をしてしまうことになります。そうならないためにも、ところどころ「作業をする理由」を入れることで、「そういうことだったんだ！」と納得してもらい作業することが大事です。 ３．マニュアル作りのポイント マニュアル作りにおける重要なポイントは、キーワードを直感的にわかりやすくするということです。 作業標準、新人教育なら「誰でもできる！」ということが大きな目的です。写真なら目で見てイメージを頭につけやすいです。新規設備のマニュアルでも、初めて触ることになるので最初の心理的な壁は非常に大きいです。なので、写真で順を追って説明することで「私でもできる」というイメージを持ってもらいます。わかりやすいほど「できる！」というイメージにつながりやすいかなと思います。 ４．マニュアルを作ることによる二次的な効果 最後に、「最近あった気づき」をお話します。 マニュアル化をさせていただいたのですが、目的は退職者ができたときのための対処や作業標準の作成、新入社員教育でした。 そのような中、いきなり出た効果は「不良の削減」でした。完成したマニュアルを現在も作業している作業者に回覧したところ、 作業の品質が統一された どこまでやるべきか？というイメージが一致した ことにより、各員の意識が高まった結果でした。いうなれば作業標準の作成ですが、まさかいきなり効果が出るとも思っていませんでした。 また、外国人労働者への教育にも大きく効果を発揮しました。もちろんマニュアルは日本語で、外国人は日本語の読み書きもできません。その中で、写真があるだけで後は身振り手振りで何とかなったようです。 二つとも、当初は想定していなかった効果ですが、非常に良い結果が生まれたと思います。マニュアル作成の重要性を気づかされた瞬間でした。 ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート ▼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__00794 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。

１．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業において、DX（デジタル トランスフォーメーション）を推進する中で、取組対象のひとつである「文章作成・表計算・Eメール・スケジュールといった社員共通で使用する基本ツール類」を業務基盤の一部と定義し、AIやロボットといった最先端技術を導入するにあわせて、全社で業務基盤とAI・ロボットを連携し活用する際の考え方について説明いたします。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ２．業務基盤DXについて 上記で３つのポイントを上げさせていただきました。以降で、それらについて説明をさせていただきます。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 表的な基本ツール類としては、マイクロソフト社の「Microsoft365」があります。近年では、マイクロソフト社を含めた各メーカーが提供するツール類は、販売形態が物理的な記憶媒体を利用しないWebからのダウンロードに切り替わり、売り切りからSaaSが主流に変わっています。これらによって今後は、常に最新バージョンが使えるようになり、システム管理面でも管理の効率化が見込めます。 有用な機能の一つに、文章作成・表計算の同時編集機能があります。これは一つのファイルを複数人が同時にアクセスし作成・編集することが可能です。そのため、ファイルを順番に開いて、データを入力してもらうために発生する待ち時間が省略できます。それによって資料の完成までにかかる時間の短縮が可能です。 複数人が同時に一か所に集まって作業するには、一つのデータファイルを共有する必要があります。その手段としては、OnedriveやSharepoint、GoogleDrive、Box等のファイル共有クラウドサービスまた、オンプレミスのファイルサーバーが必要になります。外部データの取り込み機能もあるため、共有ファイル機能と併用することでBI（ビジネスインテリジェンス）を構築することが可能です。 このファイルを共有して同時に作業する機能を活用する方法を検討することが業務基盤DXの肝の一つです。 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 蓄積したデータ分析にAIを活用し、現場の業務改善にロボットを導入して効率化を図ることは、皆様が日頃から思案していることだと思います。AIやロボットに共通していることは、プログラミングや電子回路に手を加えることでデータを取り出すことが基本可能なところです。（抽出できるデータの種類・難易度はシステムにより異なります。） これらの技術は、単体や限定された環境で稼働させることが多いですが、抽出したデータを活用できる箇所はないか、全社的に考えることが重要です。例えば、稼働状況を把握するために取っているデータを現場でなく、事務所のPCから見られるようにする、品質検査記録を分析して傾向・トレンドを設備メンテナンス計画に反映するといったことです。 考え方のポイントは、現状の業務で、採取したデータが、次にどこにつながって、どのように加工されて使われるかを考え、つながりと加工を業務基盤のツールを使って自動化・簡略化できないかを検討することです。その作業を自動化・簡略化することで、仕事の品質向上と業務効率化を実現することができます。 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ここで目指したい業務基盤DXのゴールは、「すべての社内情報、ツールへのアクセス起点を一か所にまとめること」です。具体的には、社内の情報ポータル（Portal：扉、入口）を作り、すべての業務の起点をそのポータルサイトに集約します。メリットは、社内の情報を一か所に集約するので、社内通知などの社内情報の共有効率化、利用者は必要な情報へのアクセス方法がわかりやすくなり利便性が向上します。 また、上記（１）（２）をあわせて活用することで、一般的なポータルサイトよりも情報・機能が充実した環境を作ることが可能です。自社で使用している業務基盤と親和性がたかいポータルを導入する、または、ゼロから業務基盤を刷新して、全社的な視点でツールを検討・選択することも選択肢です。 重要なのは、自社の業務の仕組みを理解して、どのようなアウトプット・インプットが存在するか把握し、無駄な工程を省いて効率的な業務設計になるように見直しをすることです。そのために、基盤業務ツールの最新機能を活用していただきたいです。 ３．まとめ 今回のコラムでは、業務基盤DXと題して、社内の情報をすべてつなげて集約する・業務効率を改善する際の考え方について、概要を説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。また、上記内容は抽象的・概念的な要素が多いので、実際に実行する際は、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。   ■D製造業の基幹システム導入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://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00747 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ ・紙を主体とした管理体制を変えたいと感じている経営者様 ・属人的な業務を標準化したいと思っている経営者様 ・システムを活用して新人でも即戦力になれる体制を作りたいと思っている経営者様 ・デジタルデータを活用して常に最新の情報を把握したいと思っている経営者様 ・基幹システム導入を成功させたいと思っている経営者様   ■関連するセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利率改善！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   ■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～   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/10/12 (水)　13:00~15:00 2022/10/13 (木)　13:00~15:00 2022/10/17 (月)　13:00~15:00 2022/10/26 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   １．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業において、DX（デジタル トランスフォーメーション）を推進する中で、取組対象のひとつである「文章作成・表計算・Eメール・スケジュールといった社員共通で使用する基本ツール類」を業務基盤の一部と定義し、AIやロボットといった最先端技術を導入するにあわせて、全社で業務基盤とAI・ロボットを連携し活用する際の考え方について説明いたします。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ２．業務基盤DXについて 上記で３つのポイントを上げさせていただきました。以降で、それらについて説明をさせていただきます。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 表的な基本ツール類としては、マイクロソフト社の「Microsoft365」があります。近年では、マイクロソフト社を含めた各メーカーが提供するツール類は、販売形態が物理的な記憶媒体を利用しないWebからのダウンロードに切り替わり、売り切りからSaaSが主流に変わっています。これらによって今後は、常に最新バージョンが使えるようになり、システム管理面でも管理の効率化が見込めます。 有用な機能の一つに、文章作成・表計算の同時編集機能があります。これは一つのファイルを複数人が同時にアクセスし作成・編集することが可能です。そのため、ファイルを順番に開いて、データを入力してもらうために発生する待ち時間が省略できます。それによって資料の完成までにかかる時間の短縮が可能です。 複数人が同時に一か所に集まって作業するには、一つのデータファイルを共有する必要があります。その手段としては、OnedriveやSharepoint、GoogleDrive、Box等のファイル共有クラウドサービスまた、オンプレミスのファイルサーバーが必要になります。外部データの取り込み機能もあるため、共有ファイル機能と併用することでBI（ビジネスインテリジェンス）を構築することが可能です。 このファイルを共有して同時に作業する機能を活用する方法を検討することが業務基盤DXの肝の一つです。 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 蓄積したデータ分析にAIを活用し、現場の業務改善にロボットを導入して効率化を図ることは、皆様が日頃から思案していることだと思います。AIやロボットに共通していることは、プログラミングや電子回路に手を加えることでデータを取り出すことが基本可能なところです。（抽出できるデータの種類・難易度はシステムにより異なります。） これらの技術は、単体や限定された環境で稼働させることが多いですが、抽出したデータを活用できる箇所はないか、全社的に考えることが重要です。例えば、稼働状況を把握するために取っているデータを現場でなく、事務所のPCから見られるようにする、品質検査記録を分析して傾向・トレンドを設備メンテナンス計画に反映するといったことです。 考え方のポイントは、現状の業務で、採取したデータが、次にどこにつながって、どのように加工されて使われるかを考え、つながりと加工を業務基盤のツールを使って自動化・簡略化できないかを検討することです。その作業を自動化・簡略化することで、仕事の品質向上と業務効率化を実現することができます。 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ここで目指したい業務基盤DXのゴールは、「すべての社内情報、ツールへのアクセス起点を一か所にまとめること」です。具体的には、社内の情報ポータル（Portal：扉、入口）を作り、すべての業務の起点をそのポータルサイトに集約します。メリットは、社内の情報を一か所に集約するので、社内通知などの社内情報の共有効率化、利用者は必要な情報へのアクセス方法がわかりやすくなり利便性が向上します。 また、上記（１）（２）をあわせて活用することで、一般的なポータルサイトよりも情報・機能が充実した環境を作ることが可能です。自社で使用している業務基盤と親和性がたかいポータルを導入する、または、ゼロから業務基盤を刷新して、全社的な視点でツールを検討・選択することも選択肢です。 重要なのは、自社の業務の仕組みを理解して、どのようなアウトプット・インプットが存在するか把握し、無駄な工程を省いて効率的な業務設計になるように見直しをすることです。そのために、基盤業務ツールの最新機能を活用していただきたいです。 ３．まとめ 今回のコラムでは、業務基盤DXと題して、社内の情報をすべてつなげて集約する・業務効率を改善する際の考え方について、概要を説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。また、上記内容は抽象的・概念的な要素が多いので、実際に実行する際は、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。   ■D製造業の基幹システム導入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://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00747 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ ・紙を主体とした管理体制を変えたいと感じている経営者様 ・属人的な業務を標準化したいと思っている経営者様 ・システムを活用して新人でも即戦力になれる体制を作りたいと思っている経営者様 ・デジタルデータを活用して常に最新の情報を把握したいと思っている経営者様 ・基幹システム導入を成功させたいと思っている経営者様   ■関連するセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利率改善！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   ■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～   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/10/12 (水)　13:00~15:00 2022/10/13 (木)　13:00~15:00 2022/10/17 (月)　13:00~15:00 2022/10/26 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672  

１．製造業にDXが必要な理由 ここ数年、DX（デジタルトランスフォーメーション）という言葉を見聞きする機会が増えました。 また、これまでのコロナ禍の影響もあり、多くの企業がDX化の検討や取り組みを開始しています。 製造業においても、DXに取り組む企業が増えていますが、その検討段階や、推進フェーズにおいて、以下のような悩みや問題についての相談が増えています。 職人化・属人化を解消したい 若手が育たない 自社の業務は経験が必要なため、システム化やDX化は難しいと考えている DXを推進できる人材がいない IT・システムを導入しても、効果が出ない システムベンダーに相談しても、話が通じ難い そもそもどこから取り組めばいいのかわからない etc.. 特に、製造業においては、設計や製造等、技術力を要する業務が多く、技術力を高めるには長年の経験が必要であるため、スタッフの高齢化や若手への技術の伝承が上手く出来ない等、多くの企業が技術承継の問題を抱えています。 DX化は、技術承継の問題解決にも有効な取り組みであり、DX化についての悩みや問題を抱えられている製造業経営者の方は、この技術承継をテーマにDX化に取り組まれても良いのではないでしょうか。 ２．製造業におけるDX取り組み手順 DX（デジタルトランスフォーメーション）は、"デジタル"という言葉が入っていることもあり、"デジタル"＝"IT・システム"の導入・活用がゴールであると捉えられている事が多く、"DX化"＝"IT・システム導入"になっているケースを良く見かけます。 もちろん、"IT・システム導入"を行うことは問題ないのですが、それが目的になってしまうと、"DX化"本来の目的（業務効率化や変革、生産性の向上）を達成できないケースが多いようです。 では、どのような手順でDXに取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業におけるDX取り組み手順 1.現状業務の見える化 　現状の業務の流れや、業務における問題、課題を見える化する 2.DX化の目的・目標を明確にする 　現状の問題・課題の解決はもちろん、経営計画・事業計画を加味した目的・目標を設定する 3.DX化への取り組み範囲を決める 　一気に全てをやろうとするのではなく、無理なく実行出来る範囲を決め、段階的に取り組む 4.DX化の構想・計画策定 　問題・課題の解消に繋がる新しい業務の流れを策定し、その新しい業務の流れを実現するIT・システムの企画等、DX化の構想・計画を作る 5.データの収集・蓄積 　これまで取得・蓄積していなかったものも含め、業務に関わるデータを収集・蓄積します。 6.DX化シミュレーション 　前の手順で策定した構想・計画に基づき、新しい業務の流れのシミュレーションを行い、期待する効果が得られそうか、検証を行う 7.DX化の推進 　シミュレーションにより、問題が無いものについては、新しい業務の流れへの切り替えを行う 8.効果検証 　目的・目標を達成できているか、定期的に検証を行い、問題があれば、対策を講じる。 まずは、現状業務の見える化を行い、どこに問題、課題があるのか、また、その問題の大きさや影響度等を把握する必要があります。 現状業務における問題・課題の洗い出しを行わないままDX化に取り組むと、無理な改善やIT・システム導入になるケースが多く、上記"6.DX化シミュレーション"の手順からなかなか抜け出せず、DX化が進み難くなります。 また、DX化後も、定期的にその効果を検証し、課題があれば改善を行う必要があります。 ３．製造業がDXに取り組む上でのポイント 製造業において、DX化を行う上で特に注意いただきたいポイントは以下の通りです。 現状業務の見える化（業務における問題・課題の抽出） DX化の目的・目標の明確化（定量目標を設定する） データの収集・蓄積（製造工程含む、あらゆる業務データを収集・蓄積する） 効果検証（DX化の効果について、検証、改善を繰り返す） 製造業においては、AI、ロボット、IoT等、製造現場のDX化から取り組まれる企業が多いかと思いますが、進捗が上手く出来ていなかったり、思うような成果が出ていない場合、今回ご紹介した手順に沿って進められているか、今一度、確認してみてください。 DX化計画作りの参考になる「IT化計画書の作り方」を配布しておりますので、以下よりダウンロードしてください。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼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_00856 ◇目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント③：システム導入を前提とはしない   ◇レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械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/   ◆このような方にオススメ 従業員200名以下の機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様   ◆講座内容 第1講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第2講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第3講座　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　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．製造業にDXが必要な理由 ここ数年、DX（デジタルトランスフォーメーション）という言葉を見聞きする機会が増えました。 また、これまでのコロナ禍の影響もあり、多くの企業がDX化の検討や取り組みを開始しています。 製造業においても、DXに取り組む企業が増えていますが、その検討段階や、推進フェーズにおいて、以下のような悩みや問題についての相談が増えています。 職人化・属人化を解消したい 若手が育たない 自社の業務は経験が必要なため、システム化やDX化は難しいと考えている DXを推進できる人材がいない IT・システムを導入しても、効果が出ない システムベンダーに相談しても、話が通じ難い そもそもどこから取り組めばいいのかわからない etc.. 特に、製造業においては、設計や製造等、技術力を要する業務が多く、技術力を高めるには長年の経験が必要であるため、スタッフの高齢化や若手への技術の伝承が上手く出来ない等、多くの企業が技術承継の問題を抱えています。 DX化は、技術承継の問題解決にも有効な取り組みであり、DX化についての悩みや問題を抱えられている製造業経営者の方は、この技術承継をテーマにDX化に取り組まれても良いのではないでしょうか。 ２．製造業におけるDX取り組み手順 DX（デジタルトランスフォーメーション）は、"デジタル"という言葉が入っていることもあり、"デジタル"＝"IT・システム"の導入・活用がゴールであると捉えられている事が多く、"DX化"＝"IT・システム導入"になっているケースを良く見かけます。 もちろん、"IT・システム導入"を行うことは問題ないのですが、それが目的になってしまうと、"DX化"本来の目的（業務効率化や変革、生産性の向上）を達成できないケースが多いようです。 では、どのような手順でDXに取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業におけるDX取り組み手順 1.現状業務の見える化 　現状の業務の流れや、業務における問題、課題を見える化する 2.DX化の目的・目標を明確にする 　現状の問題・課題の解決はもちろん、経営計画・事業計画を加味した目的・目標を設定する 3.DX化への取り組み範囲を決める 　一気に全てをやろうとするのではなく、無理なく実行出来る範囲を決め、段階的に取り組む 4.DX化の構想・計画策定 　問題・課題の解消に繋がる新しい業務の流れを策定し、その新しい業務の流れを実現するIT・システムの企画等、DX化の構想・計画を作る 5.データの収集・蓄積 　これまで取得・蓄積していなかったものも含め、業務に関わるデータを収集・蓄積します。 6.DX化シミュレーション 　前の手順で策定した構想・計画に基づき、新しい業務の流れのシミュレーションを行い、期待する効果が得られそうか、検証を行う 7.DX化の推進 　シミュレーションにより、問題が無いものについては、新しい業務の流れへの切り替えを行う 8.効果検証 　目的・目標を達成できているか、定期的に検証を行い、問題があれば、対策を講じる。 まずは、現状業務の見える化を行い、どこに問題、課題があるのか、また、その問題の大きさや影響度等を把握する必要があります。 現状業務における問題・課題の洗い出しを行わないままDX化に取り組むと、無理な改善やIT・システム導入になるケースが多く、上記"6.DX化シミュレーション"の手順からなかなか抜け出せず、DX化が進み難くなります。 また、DX化後も、定期的にその効果を検証し、課題があれば改善を行う必要があります。 ３．製造業がDXに取り組む上でのポイント 製造業において、DX化を行う上で特に注意いただきたいポイントは以下の通りです。 現状業務の見える化（業務における問題・課題の抽出） DX化の目的・目標の明確化（定量目標を設定する） データの収集・蓄積（製造工程含む、あらゆる業務データを収集・蓄積する） 効果検証（DX化の効果について、検証、改善を繰り返す） 製造業においては、AI、ロボット、IoT等、製造現場のDX化から取り組まれる企業が多いかと思いますが、進捗が上手く出来ていなかったり、思うような成果が出ていない場合、今回ご紹介した手順に沿って進められているか、今一度、確認してみてください。 DX化計画作りの参考になる「IT化計画書の作り方」を配布しておりますので、以下よりダウンロードしてください。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼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_00856 ◇目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント③：システム導入を前提とはしない   ◇レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械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/   ◆このような方にオススメ 従業員200名以下の機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様   ◆講座内容 第1講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第2講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第3講座　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　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．原価管理最適化の必要性 今回は、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 ここ2年間での新型コロナウイルス感染症の影響、そして、ロシア・ウクライナ問題の影響もあり、あらゆる業界で原材料コストや原油コストが高騰しています。 この流れは当分続きそうで、今後も不透明なだけに、企業経営からすると非常に難しい舵取りが続きます。 また、増加するコストを吸収するための販売先への価格転嫁も実行することがなかなか難しい中、国内の中堅・中小製造業の企業様にとってコントロール可能な施策テーマとして、「原価管理の最適化」が挙げられます。 ２．「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方 以下①～⑥は、「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方です。 ①現状、製品ごとに「市場価格」がある程度決まっており、原材料費高騰分の補うための価格転嫁も難しいため、　製品の売価設定については、現場の要望が反映されにくい（売価を上げにくい）状況にある。 ②そのため、利益確保のために自社でコントロールできるのは「原価低減」に関するアプローチ。 ③「市場価格（売上）」は自社の力だけではコントロールできないが、「原価低減」なら自社の中でコントロール可能である。 ④利益を生み出すための「原価低減」に不可欠なデータとして、製品別の原価が必要。 ⑤製品別の原価が現状どうなっているかを知らなければ、目の前の仕事と原価の繋がりが見えてこないため、現場改善のしようがない。 ⑥製品別の原価が常にオープンになっている状態を作ることで、初めて目の前の仕事と原価の繋がりが見えてくる。 上記①～⑥の考え方をもとに、今回は「原価管理の最適化」のうち、「加工原価の改善」に向けた実際の取り組みのステップをご紹介いたします。 大きくは以下3つのステップに分かれます。 Step1）製品別×工程別工数データの“正確な”把握 上図は加工原価把握のためのフォーマット例です。 縦軸に自社の製品名 横軸に製品別の工程名（各工程名に段取り工数・加工工数・工賃が紐づく） を並べています。 ここでのポイントは、各製品の工数について、 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録するのではなく、 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することです。 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録してしまうと、後々の加工原価改善に向けた現場改善を実施するにあたって、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを正確に追及することが難しくなり、結果として加工原価の改善が進みません。 一方、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することで、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを明確に分析することが可能となるため、結果として改善対象となる工程を具体的に突き止めることができます。 ところで、多くの中堅・中小製造業の企業様では、実行加工原価（実際の加工原価）を厳密には把握しきれていません。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することが加工原価の改善に向けた最大のポイントですが、多くの中堅・中小製造業の企業様は、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することを手間に感じる製造現場側からの強い反発がネックとなり、このStep1でつまずきます。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することが、巡り巡って加工原価の改善と利益の確保へと繋がり、ひいては工場経営全体にインパクトを与える取り組みであることをいかに製造現場側に理解してもらうか。 この点、Step1をクリアするための最大のポイントとなります。 Step2）製品別の原価・利益データのリストアップ 上図は製品別の原価・利益データのリストアップ例です。 前述のStep1で記録した製品別の加工原価データや製品別の売価データ等を整理した上で、各製品を利益の高い順に並べた後に、 上側にベスト10 下側にワースト10 をピックアップしています。 このようにリスト化を進めていくことで、 「なんとなく儲かっている」 「なんとなく儲かっていない」 といった“勘や経験”に依存することなく、実際のデータに基づいて次の現場改善策を打ち出すことが可能となります。 現場の実態に即したデータを活用することで、経営層・現場の工場長・現場作業者の間で共通の改善基準を持つことができます。 「もっと頑張れ」と精神論で改善活動を指示しても現場作業者はなかなか思うように動いてくれませんが、データをもとにした共通の改善基準が見えてくることで、現場作業者も納得感を持ってより精度の高い改善活動を行うことができます。 Step3）加工原価の改善に向けた対策の実行 前述のStep2で「製品別利益ベスト10&ワースト10」を把握することで、優先的にテコ入れが必要な製品が明らかになります。 テコ入れ対象の製品を絞り込んだ後に、 「その製品のどの工程がネックになっているか」 「段取りのしかたに問題があるのか」 「加工工程に問題があるのか」 「担当するヒトのスキルに問題があるのか」 等の観点から、データをもとに過去の現場の状況の振り返りを進めていくことで、その後の加工原価改善に向けて何から手を付けていけばよいかが整理されていきます。 このように、まずは“現場の事実・データ”をもとに現状を正しく把握し、分析を進めていくことで、より精度高くポイントを絞り込みながら改善活動を行うことが可能となります。 敢えて別な表現をするならば、「勘や経験に頼った経営」から「データをもとにした経営」へと会社の体質を変えていくことこそが、「工場の原価改善」の本質であると言っても過言ではないでしょう。 以上、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 本コラムの内容についてご興味のある方は、是非以下のURLからお気軽にお問い合わせください。 ▼本コラムの内容に関するお問い合わせはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   ■“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 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!! ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆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となります 2022/06/01 (水)　13:00~15:00 2022/06/02 (木)　13:00~15:00 2022/06/07 (火)　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．原価管理最適化の必要性 今回は、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 ここ2年間での新型コロナウイルス感染症の影響、そして、ロシア・ウクライナ問題の影響もあり、あらゆる業界で原材料コストや原油コストが高騰しています。 この流れは当分続きそうで、今後も不透明なだけに、企業経営からすると非常に難しい舵取りが続きます。 また、増加するコストを吸収するための販売先への価格転嫁も実行することがなかなか難しい中、国内の中堅・中小製造業の企業様にとってコントロール可能な施策テーマとして、「原価管理の最適化」が挙げられます。 ２．「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方 以下①～⑥は、「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方です。 ①現状、製品ごとに「市場価格」がある程度決まっており、原材料費高騰分の補うための価格転嫁も難しいため、　製品の売価設定については、現場の要望が反映されにくい（売価を上げにくい）状況にある。 ②そのため、利益確保のために自社でコントロールできるのは「原価低減」に関するアプローチ。 ③「市場価格（売上）」は自社の力だけではコントロールできないが、「原価低減」なら自社の中でコントロール可能である。 ④利益を生み出すための「原価低減」に不可欠なデータとして、製品別の原価が必要。 ⑤製品別の原価が現状どうなっているかを知らなければ、目の前の仕事と原価の繋がりが見えてこないため、現場改善のしようがない。 ⑥製品別の原価が常にオープンになっている状態を作ることで、初めて目の前の仕事と原価の繋がりが見えてくる。 上記①～⑥の考え方をもとに、今回は「原価管理の最適化」のうち、「加工原価の改善」に向けた実際の取り組みのステップをご紹介いたします。 大きくは以下3つのステップに分かれます。 Step1）製品別×工程別工数データの“正確な”把握 上図は加工原価把握のためのフォーマット例です。 縦軸に自社の製品名 横軸に製品別の工程名（各工程名に段取り工数・加工工数・工賃が紐づく） を並べています。 ここでのポイントは、各製品の工数について、 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録するのではなく、 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することです。 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録してしまうと、後々の加工原価改善に向けた現場改善を実施するにあたって、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを正確に追及することが難しくなり、結果として加工原価の改善が進みません。 一方、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することで、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを明確に分析することが可能となるため、結果として改善対象となる工程を具体的に突き止めることができます。 ところで、多くの中堅・中小製造業の企業様では、実行加工原価（実際の加工原価）を厳密には把握しきれていません。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することが加工原価の改善に向けた最大のポイントですが、多くの中堅・中小製造業の企業様は、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することを手間に感じる製造現場側からの強い反発がネックとなり、このStep1でつまずきます。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することが、巡り巡って加工原価の改善と利益の確保へと繋がり、ひいては工場経営全体にインパクトを与える取り組みであることをいかに製造現場側に理解してもらうか。 この点、Step1をクリアするための最大のポイントとなります。 Step2）製品別の原価・利益データのリストアップ 上図は製品別の原価・利益データのリストアップ例です。 前述のStep1で記録した製品別の加工原価データや製品別の売価データ等を整理した上で、各製品を利益の高い順に並べた後に、 上側にベスト10 下側にワースト10 をピックアップしています。 このようにリスト化を進めていくことで、 「なんとなく儲かっている」 「なんとなく儲かっていない」 といった“勘や経験”に依存することなく、実際のデータに基づいて次の現場改善策を打ち出すことが可能となります。 現場の実態に即したデータを活用することで、経営層・現場の工場長・現場作業者の間で共通の改善基準を持つことができます。 「もっと頑張れ」と精神論で改善活動を指示しても現場作業者はなかなか思うように動いてくれませんが、データをもとにした共通の改善基準が見えてくることで、現場作業者も納得感を持ってより精度の高い改善活動を行うことができます。 Step3）加工原価の改善に向けた対策の実行 前述のStep2で「製品別利益ベスト10&ワースト10」を把握することで、優先的にテコ入れが必要な製品が明らかになります。 テコ入れ対象の製品を絞り込んだ後に、 「その製品のどの工程がネックになっているか」 「段取りのしかたに問題があるのか」 「加工工程に問題があるのか」 「担当するヒトのスキルに問題があるのか」 等の観点から、データをもとに過去の現場の状況の振り返りを進めていくことで、その後の加工原価改善に向けて何から手を付けていけばよいかが整理されていきます。 このように、まずは“現場の事実・データ”をもとに現状を正しく把握し、分析を進めていくことで、より精度高くポイントを絞り込みながら改善活動を行うことが可能となります。 敢えて別な表現をするならば、「勘や経験に頼った経営」から「データをもとにした経営」へと会社の体質を変えていくことこそが、「工場の原価改善」の本質であると言っても過言ではないでしょう。 以上、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 本コラムの内容についてご興味のある方は、是非以下のURLからお気軽にお問い合わせください。 ▼本コラムの内容に関するお問い合わせはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   ■“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 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!! ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆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となります 2022/06/01 (水)　13:00~15:00 2022/06/02 (木)　13:00~15:00 2022/06/07 (火)　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．自動化が進んでいない中小製造業の塗装工程 製造業においては、さまざまな場所に塗装は存在しています。 塗装と一口に言ってもその種類や方法は様々で、防腐用下塗りから外観品の化粧塗装、塗料も樹脂塗料や静電塗料・粉体塗装など用途別に存在します。 塗装の自動化については、大手自動車メーカーが先行して導入・開発を進めており、現在はほとんどの塗装工程が自動化されていますが、中小製造業ではまだまだ自動化が進んでおらず、数十年前からずっと同じ手塗りで職人が手塗りされている現場が非常に多いですね。 その理由は、多品種少量生産であることと、塗装のロボットティーチングが非常に難易度が高いことが導入の進まない要因として挙げられます。 ２．塗装ロボットのティーチング（教示）の難しさ 粉体塗装や静電塗装を除く樹脂塗料による塗装は、基本的にカップ式のスプレーガンを用いてスナッピング（スプレーガンを上下左右に振り）しながら塗料を吹き付けていきます。 これは、塗料が局部に集中して塗料が垂れない為に行っている方法ですが、この作業をロボットに教示するのが非常に難しいのです。 一つの製品の中にも、塗料が入りづらく濡れない所と塗料が付きやすくなる場所が複数存在しており、形状に合わせて塗装職人は調整をしています。 また気温や塗料の粘度・希釈の具合でも、塗り方は変わります。 ここが、塗装のロボット化が進まない大きな要因でしょう。 しかし、昨今の労働人口減少に加えて職人の不足が問題になってきている現在は、自動化を進めて労働生産性を上げることが、製造業の大きな課題です。 では塗装のロボット化するにはどうするか？ ３．ベルカップ＋産業用ロボットの活用 まずロボット化を進める為に有効な方法として、ベルカップの活用が挙げられます。 ベルカップとは回転噴霧器であり、塗料が均等に拡散することが出来るため、手塗りのようなスナッピング動作をさせないでも塗装することが出来ます。 ※http://www.carlisleft.co.jp/ransburg/products/bell-mighty21_bell.html ランズバーグ社HPより掲載 本来ベルカップは静電塗料向けに開発されたものであり、静電塗料を用いることで最大の効果を発揮しますが、樹脂塗料での活用が可能なベルカップが開発されています。 従来のスプレーガンに比べて塗料の塗着効率は2割から3割高いと言われており、塗料コスト削減にも効果を発揮します。 ベルカップの場合、大きなスナッピング動作が必要無い為、形状に合わせてロボットハンドが製品全面をなぞるような動作を教示するだけで、大抵のものは塗れてしまいます。 この点が非常にロボットとの相性が良い為、近年では、ロボットメーカーもベルカップとロボットをとアッセンブリーしたシステムをリリースしてきています。 ４．多品種少量生産の塗装ロボット導入の注意点 多品種少量生産の塗装ロボットシステム構築する際には、専門知識のある人の協力が不可欠です。 ベルカップ自体が非常に精密かつ高価なものなので、きちんと投資対効果を算出して自動化に取り組む必要があります。 既存の業務分析 過去の工数実績 生産品種の形状や塗料の種類 ロボット設置場所 ロボット操作教育 補助金活用 ベルカップを用いた塗装テスト 等、自社の業務分析をしっかりと分析し、ロボットシステム導入後にどのような効果をを出すのかしっかりと把握しながら予算を策定し、システムインテグレータとロボットシステムの構想を綿密に計画していくことで、塗装ロボット活用を成功させていきましょう。 ▼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．自動化が進んでいない中小製造業の塗装工程 製造業においては、さまざまな場所に塗装は存在しています。 塗装と一口に言ってもその種類や方法は様々で、防腐用下塗りから外観品の化粧塗装、塗料も樹脂塗料や静電塗料・粉体塗装など用途別に存在します。 塗装の自動化については、大手自動車メーカーが先行して導入・開発を進めており、現在はほとんどの塗装工程が自動化されていますが、中小製造業ではまだまだ自動化が進んでおらず、数十年前からずっと同じ手塗りで職人が手塗りされている現場が非常に多いですね。 その理由は、多品種少量生産であることと、塗装のロボットティーチングが非常に難易度が高いことが導入の進まない要因として挙げられます。 ２．塗装ロボットのティーチング（教示）の難しさ 粉体塗装や静電塗装を除く樹脂塗料による塗装は、基本的にカップ式のスプレーガンを用いてスナッピング（スプレーガンを上下左右に振り）しながら塗料を吹き付けていきます。 これは、塗料が局部に集中して塗料が垂れない為に行っている方法ですが、この作業をロボットに教示するのが非常に難しいのです。 一つの製品の中にも、塗料が入りづらく濡れない所と塗料が付きやすくなる場所が複数存在しており、形状に合わせて塗装職人は調整をしています。 また気温や塗料の粘度・希釈の具合でも、塗り方は変わります。 ここが、塗装のロボット化が進まない大きな要因でしょう。 しかし、昨今の労働人口減少に加えて職人の不足が問題になってきている現在は、自動化を進めて労働生産性を上げることが、製造業の大きな課題です。 では塗装のロボット化するにはどうするか？ ３．ベルカップ＋産業用ロボットの活用 まずロボット化を進める為に有効な方法として、ベルカップの活用が挙げられます。 ベルカップとは回転噴霧器であり、塗料が均等に拡散することが出来るため、手塗りのようなスナッピング動作をさせないでも塗装することが出来ます。 ※http://www.carlisleft.co.jp/ransburg/products/bell-mighty21_bell.html ランズバーグ社HPより掲載 本来ベルカップは静電塗料向けに開発されたものであり、静電塗料を用いることで最大の効果を発揮しますが、樹脂塗料での活用が可能なベルカップが開発されています。 従来のスプレーガンに比べて塗料の塗着効率は2割から3割高いと言われており、塗料コスト削減にも効果を発揮します。 ベルカップの場合、大きなスナッピング動作が必要無い為、形状に合わせてロボットハンドが製品全面をなぞるような動作を教示するだけで、大抵のものは塗れてしまいます。 この点が非常にロボットとの相性が良い為、近年では、ロボットメーカーもベルカップとロボットをとアッセンブリーしたシステムをリリースしてきています。 ４．多品種少量生産の塗装ロボット導入の注意点 多品種少量生産の塗装ロボットシステム構築する際には、専門知識のある人の協力が不可欠です。 ベルカップ自体が非常に精密かつ高価なものなので、きちんと投資対効果を算出して自動化に取り組む必要があります。 既存の業務分析 過去の工数実績 生産品種の形状や塗料の種類 ロボット設置場所 ロボット操作教育 補助金活用 ベルカップを用いた塗装テスト 等、自社の業務分析をしっかりと分析し、ロボットシステム導入後にどのような効果をを出すのかしっかりと把握しながら予算を策定し、システムインテグレータとロボットシステムの構想を綿密に計画していくことで、塗装ロボット活用を成功させていきましょう。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック