DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

スマートフォン、クラウドサービスの普及により、いつでもどこでも得たい情報を得られるような環境が整ってきました。 それにより企業においてもペーパーレス化が進み、契約書や請求書もデータで発行・送信する等、紙を使用する機会が減ってきています。 しかしながら、名刺については未だ紙で受け渡しするケースが多いかと思います。 多くの人がデジタルでやり取りできる標準的な仕組みが普及すれば、名刺のデジタル化も進むかと思われますが、まだそのような仕組みは登場しておらず、しばらくは紙の名刺を利用する必要がありそうです。 そこで、今回は、企業における名刺管理の課題・問題と解決策について説明します。 １．名刺管理とは 企業における名刺管理とは、名刺情報を取りまとめ、営業や顧客対応等の業務に活用出来る状態にしておくことです。 ▼名刺管理のポイント 顧客の連絡先（名刺情報）の一元管理と共有 接点のある顧客の把握（見込み顧客、既存顧客等） 営業やサポート等、顧客対応に活かす 名刺管理のためのツール・サービスも数多くあり、既に導入済みの企業も多いかと思いますが、上手く活用できていないケースも多いようです。 ２．名刺管理が上手くいかない理由 名刺管理ツールを導入すれば、名刺管理が上手くいくようになるわけではありません。 名刺管理が上手くいかない理由としては、以下のようなものがあります。 名刺は個人で所有していて、そもそも管理出来ていない 名刺管理ツール等、名刺を効率よく管理出来る仕組みが無い 名刺管理ツールへの登録が習慣化していない 名刺管理ツールへの登録を嫌がる（特に営業スタッフ） 名刺管理ツールに登録した名刺情報が正確ではない 名刺管理ツール上の名刺情報がメンテナンスされていない（情報が古いままになっている） 名刺を管理するには、紙の名刺の場合は、名刺を収集し、取りまとめる必要がありますし、名刺管理ツールを使用する場合は、名刺情報を登録する作業が発生します。 いずれも、これまでやっていなかった作業・業務が増えることになり、なかなか定着し難いようです。 次に名刺管理をうまく行うコツをお伝えします。 ３．名刺管理を上手く行うコツ 名刺管理を上手く行うコツは、以下の通りです。 名刺管理の目的を明確にし、利用者に周知する SFAや、CRMとの連携を行い、名刺管理を顧客情報管理の起点とする等、将来を見据えたロードマップ・計画を立てておく 名刺情報の登録・更新について、運用ルールを策定し、運用を徹底する 名刺管理ツールに登録される名刺情報の正確性を高める（オペレータによる名刺情報の補正サービスを活用する等） 定期的に運用・活用状況をチェックし、必要に応じて対策を行う 名刺管理というと、名刺管理ツールを導入すれば解決すると思われがちですが、まずは、その目的とロードマップ・計画の策定が必要になります。 既に名刺管理を実施されていて、上手くいっていない方、これから名刺管理に取り組もうとされている方は、目的やロードマップ・計画について、確認・見直しをされることをお勧めします。   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■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 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 スマートフォン、クラウドサービスの普及により、いつでもどこでも得たい情報を得られるような環境が整ってきました。 それにより企業においてもペーパーレス化が進み、契約書や請求書もデータで発行・送信する等、紙を使用する機会が減ってきています。 しかしながら、名刺については未だ紙で受け渡しするケースが多いかと思います。 多くの人がデジタルでやり取りできる標準的な仕組みが普及すれば、名刺のデジタル化も進むかと思われますが、まだそのような仕組みは登場しておらず、しばらくは紙の名刺を利用する必要がありそうです。 そこで、今回は、企業における名刺管理の課題・問題と解決策について説明します。 １．名刺管理とは 企業における名刺管理とは、名刺情報を取りまとめ、営業や顧客対応等の業務に活用出来る状態にしておくことです。 ▼名刺管理のポイント 顧客の連絡先（名刺情報）の一元管理と共有 接点のある顧客の把握（見込み顧客、既存顧客等） 営業やサポート等、顧客対応に活かす 名刺管理のためのツール・サービスも数多くあり、既に導入済みの企業も多いかと思いますが、上手く活用できていないケースも多いようです。 ２．名刺管理が上手くいかない理由 名刺管理ツールを導入すれば、名刺管理が上手くいくようになるわけではありません。 名刺管理が上手くいかない理由としては、以下のようなものがあります。 名刺は個人で所有していて、そもそも管理出来ていない 名刺管理ツール等、名刺を効率よく管理出来る仕組みが無い 名刺管理ツールへの登録が習慣化していない 名刺管理ツールへの登録を嫌がる（特に営業スタッフ） 名刺管理ツールに登録した名刺情報が正確ではない 名刺管理ツール上の名刺情報がメンテナンスされていない（情報が古いままになっている） 名刺を管理するには、紙の名刺の場合は、名刺を収集し、取りまとめる必要がありますし、名刺管理ツールを使用する場合は、名刺情報を登録する作業が発生します。 いずれも、これまでやっていなかった作業・業務が増えることになり、なかなか定着し難いようです。 次に名刺管理をうまく行うコツをお伝えします。 ３．名刺管理を上手く行うコツ 名刺管理を上手く行うコツは、以下の通りです。 名刺管理の目的を明確にし、利用者に周知する SFAや、CRMとの連携を行い、名刺管理を顧客情報管理の起点とする等、将来を見据えたロードマップ・計画を立てておく 名刺情報の登録・更新について、運用ルールを策定し、運用を徹底する 名刺管理ツールに登録される名刺情報の正確性を高める（オペレータによる名刺情報の補正サービスを活用する等） 定期的に運用・活用状況をチェックし、必要に応じて対策を行う 名刺管理というと、名刺管理ツールを導入すれば解決すると思われがちですが、まずは、その目的とロードマップ・計画の策定が必要になります。 既に名刺管理を実施されていて、上手くいっていない方、これから名刺管理に取り組もうとされている方は、目的やロードマップ・計画について、確認・見直しをされることをお勧めします。   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■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 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

１．ロボット産業の成長と需要の拡大 2022年の日本では、ロボットの生産・出荷台数が過去最高となり、出荷総額も1兆円を超えました。 これまでの電気・半導体・自動車産業だけでなく、幅広い産業にてロボットが使用されるようになっています。 特に近年の人件費高騰や人手不足を背景としてロボットの需要が高まり、協働ロボットの使いやすさなど活用領域の裾野は広がりをみせています。 これまでの大企業を中心としたロボットの導入が中小企業でも導入しやすい環境となっており、ロボットの活用を通じて生産性を向上する取り組みが求められています。 ２．労働力不足への対策としてのロボット活用 2030年には労働需要に対して供給人口が10%不足すると試算されています。 労働力不足はそれぞれの企業が直面する課題となります。 対策としては、働く女性を増やす、働くシニア人材を増やす、働く外国人を増やすという、労働力の確保を推進することのほか、生産性を上げて、少ない人材でこれまで以上の成果を出す仕組みへ転換をしていくことが重要です。 設備導入による業務の自動化が生産性を上げる一つの手段として注目されています。 ３．工場内の生産工程のムダ削減の重要性 工場内の生産工程においては、部材の探索や運搬、作業の待ち時間など、ムダな作業が存在します。 これらのムダを削減することで、作業者はより付加価値の高い業務に移行することができます。 また、労働人口の減少も企業にとって深刻な課題であり、工場内の生産工程のムダ削減は労働人口不足への対策としても重要です。 ４．自動化技術の活用 工場内の生産工程のムダ削減には、無人搬送機やロボットなどの自動化技術が活用されています。 例えば、配膳ロボットの導入により、作業者の負担が軽減され、作業時間が削減されました。 また、物流倉庫ではピッキングや搬送作業を自動化するためにロボットが導入され、人員削減や労働時間の短縮が実現されました。 さらに、部品のハンドリングや重量検査作業もロボットによって自動化され、労働生産性の向上と品質の安定化が図られました。 自動化技術の活用により、工場内の生産工程のムダ削減と労働人口不足への対策が同時に実現されます。 ５．設備導入フローと保全活動の重要性 自動化技術の導入には、設備導入フローと保全活動が重要です。 設備の選定やレイアウトの見直し、生産シミュレーションの活用など、効果的な設備導入フローを構築することが必要です。 また、定期保全によって稼働率の向上や品質の維持、安全の確保などが実現されます。 設備導入フローと保全活動の取り組みにより、自動化技術の効果を最大限に引き出すことができます。 ６．まとめと展望 工場内物流の自動化は、生産工程のムダ削減や労働人口不足への対策において重要な要素です。 無人搬送機やロボットなどの自動化技術の活用により、作業者はより付加価値の高い業務に注力することができます。 また、設備導入フローと保全活動の取り組みも重要であり、定期保全によって効率的な生産が実現されます。 工場内物流の自動化は、労働力不足への対策としても有効であり、生産性の向上や省人化、高品質などの効果が期待できます。 ロボット産業の成長と労働力不足への対策としてのロボット活用の重要性を説明しました。 実際に導入する際においては、設備の選定や保全活動、生産性向上のための継続的な取り組みが必要です。 しかしながら、今後もさらなる技術の進化や補助金の活用など、ロボットや設備を導入しやすい環境が整ってきています。 ロボットの活用により、労働力不足に対する課題を解決し、企業の生産性向上や競争力強化に貢献することが期待されます。 船井総研では、個別固有のご相談に対してオンライン相談を提供しており、具体的な対策の一歩を踏み出すお手伝いをしています。   ■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   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 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．ロボット産業の成長と需要の拡大 2022年の日本では、ロボットの生産・出荷台数が過去最高となり、出荷総額も1兆円を超えました。 これまでの電気・半導体・自動車産業だけでなく、幅広い産業にてロボットが使用されるようになっています。 特に近年の人件費高騰や人手不足を背景としてロボットの需要が高まり、協働ロボットの使いやすさなど活用領域の裾野は広がりをみせています。 これまでの大企業を中心としたロボットの導入が中小企業でも導入しやすい環境となっており、ロボットの活用を通じて生産性を向上する取り組みが求められています。 ２．労働力不足への対策としてのロボット活用 2030年には労働需要に対して供給人口が10%不足すると試算されています。 労働力不足はそれぞれの企業が直面する課題となります。 対策としては、働く女性を増やす、働くシニア人材を増やす、働く外国人を増やすという、労働力の確保を推進することのほか、生産性を上げて、少ない人材でこれまで以上の成果を出す仕組みへ転換をしていくことが重要です。 設備導入による業務の自動化が生産性を上げる一つの手段として注目されています。 ３．工場内の生産工程のムダ削減の重要性 工場内の生産工程においては、部材の探索や運搬、作業の待ち時間など、ムダな作業が存在します。 これらのムダを削減することで、作業者はより付加価値の高い業務に移行することができます。 また、労働人口の減少も企業にとって深刻な課題であり、工場内の生産工程のムダ削減は労働人口不足への対策としても重要です。 ４．自動化技術の活用 工場内の生産工程のムダ削減には、無人搬送機やロボットなどの自動化技術が活用されています。 例えば、配膳ロボットの導入により、作業者の負担が軽減され、作業時間が削減されました。 また、物流倉庫ではピッキングや搬送作業を自動化するためにロボットが導入され、人員削減や労働時間の短縮が実現されました。 さらに、部品のハンドリングや重量検査作業もロボットによって自動化され、労働生産性の向上と品質の安定化が図られました。 自動化技術の活用により、工場内の生産工程のムダ削減と労働人口不足への対策が同時に実現されます。 ５．設備導入フローと保全活動の重要性 自動化技術の導入には、設備導入フローと保全活動が重要です。 設備の選定やレイアウトの見直し、生産シミュレーションの活用など、効果的な設備導入フローを構築することが必要です。 また、定期保全によって稼働率の向上や品質の維持、安全の確保などが実現されます。 設備導入フローと保全活動の取り組みにより、自動化技術の効果を最大限に引き出すことができます。 ６．まとめと展望 工場内物流の自動化は、生産工程のムダ削減や労働人口不足への対策において重要な要素です。 無人搬送機やロボットなどの自動化技術の活用により、作業者はより付加価値の高い業務に注力することができます。 また、設備導入フローと保全活動の取り組みも重要であり、定期保全によって効率的な生産が実現されます。 工場内物流の自動化は、労働力不足への対策としても有効であり、生産性の向上や省人化、高品質などの効果が期待できます。 ロボット産業の成長と労働力不足への対策としてのロボット活用の重要性を説明しました。 実際に導入する際においては、設備の選定や保全活動、生産性向上のための継続的な取り組みが必要です。 しかしながら、今後もさらなる技術の進化や補助金の活用など、ロボットや設備を導入しやすい環境が整ってきています。 ロボットの活用により、労働力不足に対する課題を解決し、企業の生産性向上や競争力強化に貢献することが期待されます。 船井総研では、個別固有のご相談に対してオンライン相談を提供しており、具体的な対策の一歩を踏み出すお手伝いをしています。   ■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   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

１．製造業の求人に応募が少ない理由 以下は、図１製造業における就業者数の推移、図2若手就業者数(34歳以下)の推移、図3高齢者就業者(65歳以上)の推移のグラフです。 随分と前から言われて通りですが、年々製造業の就業者において、「若手が減り・高齢者が増加」し、製造業は慢性的な人材不足となっているのです。 特に中小製造業は、担当者に依存した属人化した作業が多く、さらにブラックボックスになっています。 これにより継続的に作業品質や技術的な品質の維持が難しくなっています。 現時点では問題になっていなくても、将来的に不安を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 それは回避する為に、属人化→標準化をしなければならない。 ということが出てきていると思います。 ２．なぜ「業務の標準化」はうまくいないのか？ 一方で、「業務の標準化」がやりきれない＝頓挫してしまったという話をよく聞きます。 皆さんが必要性と感じてやり始めているのに、なぜうまく出来ないのでしょうか。 以下はよく言われる標準化のメリットです。 業務のムダがなくなり効率化される 業務の品質が向上する 多能工化につながる 部署間が連携しやすくなる 標準化する為には以下に作業が必要になります。 業務内容の洗い出し　（作業の文言化） 標準化する対象の選定 標準化後の業務フロー（あるべき姿）の作成 標準化の施策実施 マニュアル作成 ブラッシュアップによる最適化 一方で、頓挫してしまう理由は主に以下です。 業務が忙しくてメンバーの時間がさけない。メンバーがそろわない。閑散期は可。 利害関係が対立して、コントロール出来ない。コントロールする人材がいない。 標準化をする過程で業務が増える。通常の仕事＋α　αまで行き着かない。 このようなことが、複合的に絡み合い、議論していく中でメンバーは目的を見失い「ここまで苦労するほど、現状は困っていない＝標準化しなくても業務は回る」という気持ちになり、プロジェクトはいつの間にか頓挫してしまうのです。 「メリット（重要性）はわかっているが、そこまで重要ではなく、やりきれない」というわけです。 ３．頓挫しない秘訣とは？ まず、抑えていかなければならないのは「作業の標準化」をするのはとても大変で、労力がかかるという点です。 暗黙知や文書になっていない業務を言語化して、フローにして、運用まで持っていく（仕事の仕方を変える）ということは容易な作業ではなく、製造業にありがちの属人化している作業でればあるほど、必ずゴールに行き着くというわけではなりません。 標準化までの道中で、メンバーが目的を見失うということはよくあることです。 上記に記載したような「一般的な標準化のメリットを享受したい」くらいでは、現場のモチベーションは維持できず、大変なプロジェクトをやりきることはできません。 「作業を標準化しなければならない動機」は以下に該当するものを考えます。 システムやロボットを導入する＝標準化したものしかコンピュータシステムには載せられない 事業を拡大する（仕事が増える）＝人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 新規事業を行う＝既存事業の人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 後継者がもういない　現職が退職＝ノウハウ残しておかないと・・・ このように「作業の標準化」は現場に対して、「明確な目的」がなければやりきれません。 トップの中途半端な動機は逆に現場の混乱招きと結果として仕事だけ増えて、リターンがない（諦める）ということになりやすいので、上記のように現場に明確な目的を与えられるようにしましょう。   ■関連するセミナーのご案内 AI・データ活用経営サミット2024 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601 業績を大きく伸ばす社長のためのAI・データ経営サミット2024　3月12日開催決定！！ ～DX・デジタル化時代に乗り遅れてしまった会社もAI・データ活用はまだ間に合う！～" ■開催日程 船井総合研究所　東京本社 開催 2024/03/12 (火)　10:30~17:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 １．製造業の求人に応募が少ない理由 以下は、図１製造業における就業者数の推移、図2若手就業者数(34歳以下)の推移、図3高齢者就業者(65歳以上)の推移のグラフです。 随分と前から言われて通りですが、年々製造業の就業者において、「若手が減り・高齢者が増加」し、製造業は慢性的な人材不足となっているのです。 特に中小製造業は、担当者に依存した属人化した作業が多く、さらにブラックボックスになっています。 これにより継続的に作業品質や技術的な品質の維持が難しくなっています。 現時点では問題になっていなくても、将来的に不安を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 それは回避する為に、属人化→標準化をしなければならない。 ということが出てきていると思います。 ２．なぜ「業務の標準化」はうまくいないのか？ 一方で、「業務の標準化」がやりきれない＝頓挫してしまったという話をよく聞きます。 皆さんが必要性と感じてやり始めているのに、なぜうまく出来ないのでしょうか。 以下はよく言われる標準化のメリットです。 業務のムダがなくなり効率化される 業務の品質が向上する 多能工化につながる 部署間が連携しやすくなる 標準化する為には以下に作業が必要になります。 業務内容の洗い出し　（作業の文言化） 標準化する対象の選定 標準化後の業務フロー（あるべき姿）の作成 標準化の施策実施 マニュアル作成 ブラッシュアップによる最適化 一方で、頓挫してしまう理由は主に以下です。 業務が忙しくてメンバーの時間がさけない。メンバーがそろわない。閑散期は可。 利害関係が対立して、コントロール出来ない。コントロールする人材がいない。 標準化をする過程で業務が増える。通常の仕事＋α　αまで行き着かない。 このようなことが、複合的に絡み合い、議論していく中でメンバーは目的を見失い「ここまで苦労するほど、現状は困っていない＝標準化しなくても業務は回る」という気持ちになり、プロジェクトはいつの間にか頓挫してしまうのです。 「メリット（重要性）はわかっているが、そこまで重要ではなく、やりきれない」というわけです。 ３．頓挫しない秘訣とは？ まず、抑えていかなければならないのは「作業の標準化」をするのはとても大変で、労力がかかるという点です。 暗黙知や文書になっていない業務を言語化して、フローにして、運用まで持っていく（仕事の仕方を変える）ということは容易な作業ではなく、製造業にありがちの属人化している作業でればあるほど、必ずゴールに行き着くというわけではなりません。 標準化までの道中で、メンバーが目的を見失うということはよくあることです。 上記に記載したような「一般的な標準化のメリットを享受したい」くらいでは、現場のモチベーションは維持できず、大変なプロジェクトをやりきることはできません。 「作業を標準化しなければならない動機」は以下に該当するものを考えます。 システムやロボットを導入する＝標準化したものしかコンピュータシステムには載せられない 事業を拡大する（仕事が増える）＝人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 新規事業を行う＝既存事業の人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 後継者がもういない　現職が退職＝ノウハウ残しておかないと・・・ このように「作業の標準化」は現場に対して、「明確な目的」がなければやりきれません。 トップの中途半端な動機は逆に現場の混乱招きと結果として仕事だけ増えて、リターンがない（諦める）ということになりやすいので、上記のように現場に明確な目的を与えられるようにしましょう。   ■関連するセミナーのご案内 AI・データ活用経営サミット2024 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601 業績を大きく伸ばす社長のためのAI・データ経営サミット2024　3月12日開催決定！！ ～DX・デジタル化時代に乗り遅れてしまった会社もAI・データ活用はまだ間に合う！～" ■開催日程 船井総合研究所　東京本社 開催 2024/03/12 (火)　10:30~17:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045

１．部品加工製造業における在庫管理の課題とは？ 部品加工製造業において在庫管理が頭を悩ませる理由はいくつかあります。 多くの部品加工製造業は多品種少量生産の為、それぞれの製品や部品に対応するために在庫を抱える必要があり、在庫管理が複雑化します。 需要予測が困難な点も在庫管理における課題です。特に新商品や需要の変動が大きい製品においては、需要の不確実性に対応することが難しいです。 品質問題や部品供給のリスクがあるため、予備在庫を保持することが求められることがあります。これにより在庫レベルが上昇し、管理の難しさが増します。 スペースとコストの制約: 多品種少量生産において在庫を保持するためには、スペースとコストの面で制約があります。在庫を保管するスペースや在庫資金への負担を最小限に抑える必要があります。 在庫の見えにくさ: 在庫が複数の場所に分散している場合、在庫の見えにくさが問題と なります。在庫の把握や管理の困難さが生じ、効率的な在庫管理が困難になることがあり ます。 このような課題を踏まえ、どのような仕組化を考えれば良いのでしょうか。在庫管理の DX化の成功のポイントは下記の通りです。 ２．在庫管理DX化のポイント①〜バーコードやRFIDでの現物管理 ①現物もしくは棚にバーコードやRFIDで管理する バーコードやRFIDなどの技術を活用し、在庫の把握や追跡を可能とします。 システム上でデータを一元化し、リアルタイムで在庫情報を把握することで、在庫の正確な管理と見える化を実現します。 たとえば、バーコードを使用することで、入出庫や在庫の移動をスキャンすることができ、人為的なミスや手作業による時間の浪費を減らすことができます。 ３．在庫管理DX化のポイント②〜需要予測と最適な生産計画策定の重要性 ②需要予測と最適な生産計画を策定するシステムを活用する 在庫管理の効率化において重要な要素です。 需要予測を行い、正確な生産計画を策定することで、在庫の最適化が可能となります。 需要予測の精度が高まるほど、生産量や発注数を適切に調整することができ、過剰在庫や品薄在庫を回避できます。 リアルタイムでの需要の変動に柔軟に対応するためには、需要予測モデルと生産計画のシンクロニズーションを行うことが重要です。 ４．在庫管理DX化のポイント③〜JIT生産を可能とするシステムの活用 ③ジャストインタイム（JIT）生産を可能とするシステムを活用する JITは在庫を最小限に抑える手法です。 生産を需要に合わせて調整し、生産ライン上の在庫を削減することで、在庫のロスや倉庫スペースの浪費を防止します。 しかし、JIT生産の導入には正確な生産計画と供給チェーンの調整が必要です。 生産ラインの段取り時間の短縮、リードタイムの短縮、リアルタイムの供給情報の共有などを通じて、JIT生産を実現し、在庫最適化を図ることが重要です。 ５．在庫管理DX化のポイント④〜協力会社との情報共有とコラボレーションの重要性 ④協力会社との情報共有とコラボレーションが可能な仕組み化 協力会社との情報共有とコラボレーションは、在庫管理の効率化に欠かせません。 サプライヤーや協力会社とのリアルタイムな情報共有を実現することで、在庫レベルの最適化や納期の調整が円滑に行えます。 EDIやクラウドベースのコラボレーションツールを活用することで、双方向のデータのやり取りを効率化し、迅速な意思決定と生産計画の調整を実現することができます。 以上が、在庫管理業務の４つのDX化ポイントです。 これらの要素を組み合わせ、自社に合った最適な在庫管理方法を検討し、製造業における在庫管理の効率化を実現しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 ～ERP・基幹システム導入を通じて「脱・エクセル」「脱・紙伝票」を実現し生産性アップ！～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427 ■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 2024/03/06 (水)　13:00~15:00 2024/03/12 (火)　13:00~15:00 2024/03/13 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427 １．部品加工製造業における在庫管理の課題とは？ 部品加工製造業において在庫管理が頭を悩ませる理由はいくつかあります。 多くの部品加工製造業は多品種少量生産の為、それぞれの製品や部品に対応するために在庫を抱える必要があり、在庫管理が複雑化します。 需要予測が困難な点も在庫管理における課題です。特に新商品や需要の変動が大きい製品においては、需要の不確実性に対応することが難しいです。 品質問題や部品供給のリスクがあるため、予備在庫を保持することが求められることがあります。これにより在庫レベルが上昇し、管理の難しさが増します。 スペースとコストの制約: 多品種少量生産において在庫を保持するためには、スペースとコストの面で制約があります。在庫を保管するスペースや在庫資金への負担を最小限に抑える必要があります。 在庫の見えにくさ: 在庫が複数の場所に分散している場合、在庫の見えにくさが問題と なります。在庫の把握や管理の困難さが生じ、効率的な在庫管理が困難になることがあり ます。 このような課題を踏まえ、どのような仕組化を考えれば良いのでしょうか。在庫管理の DX化の成功のポイントは下記の通りです。 ２．在庫管理DX化のポイント①〜バーコードやRFIDでの現物管理 ①現物もしくは棚にバーコードやRFIDで管理する バーコードやRFIDなどの技術を活用し、在庫の把握や追跡を可能とします。 システム上でデータを一元化し、リアルタイムで在庫情報を把握することで、在庫の正確な管理と見える化を実現します。 たとえば、バーコードを使用することで、入出庫や在庫の移動をスキャンすることができ、人為的なミスや手作業による時間の浪費を減らすことができます。 ３．在庫管理DX化のポイント②〜需要予測と最適な生産計画策定の重要性 ②需要予測と最適な生産計画を策定するシステムを活用する 在庫管理の効率化において重要な要素です。 需要予測を行い、正確な生産計画を策定することで、在庫の最適化が可能となります。 需要予測の精度が高まるほど、生産量や発注数を適切に調整することができ、過剰在庫や品薄在庫を回避できます。 リアルタイムでの需要の変動に柔軟に対応するためには、需要予測モデルと生産計画のシンクロニズーションを行うことが重要です。 ４．在庫管理DX化のポイント③〜JIT生産を可能とするシステムの活用 ③ジャストインタイム（JIT）生産を可能とするシステムを活用する JITは在庫を最小限に抑える手法です。 生産を需要に合わせて調整し、生産ライン上の在庫を削減することで、在庫のロスや倉庫スペースの浪費を防止します。 しかし、JIT生産の導入には正確な生産計画と供給チェーンの調整が必要です。 生産ラインの段取り時間の短縮、リードタイムの短縮、リアルタイムの供給情報の共有などを通じて、JIT生産を実現し、在庫最適化を図ることが重要です。 ５．在庫管理DX化のポイント④〜協力会社との情報共有とコラボレーションの重要性 ④協力会社との情報共有とコラボレーションが可能な仕組み化 協力会社との情報共有とコラボレーションは、在庫管理の効率化に欠かせません。 サプライヤーや協力会社とのリアルタイムな情報共有を実現することで、在庫レベルの最適化や納期の調整が円滑に行えます。 EDIやクラウドベースのコラボレーションツールを活用することで、双方向のデータのやり取りを効率化し、迅速な意思決定と生産計画の調整を実現することができます。 以上が、在庫管理業務の４つのDX化ポイントです。 これらの要素を組み合わせ、自社に合った最適な在庫管理方法を検討し、製造業における在庫管理の効率化を実現しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 ～ERP・基幹システム導入を通じて「脱・エクセル」「脱・紙伝票」を実現し生産性アップ！～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427 ■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 2024/03/06 (水)　13:00~15:00 2024/03/12 (火)　13:00~15:00 2024/03/13 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427

既に多くの注目を集めている「第17次ものづくり補助金（正式名称「ものづくり・商業・サービス補助金」）のなかでも、特に注目されているのが「省力化（オーダーメイド）枠」です。本コラムでは「省力化（オーダーメイド）枠」について紹介しています。 「省力化（オーダーメイド）枠」の要件はまだすべて公開されてはいません。今わかっている情報で、補助金申請書にどのようなポイントを盛り込む必要があるのかを解説させていただきます。また、どのような活用案が考えられるのか、仮説を含みますが、いくつか記載してみましたので、是非、一読していただき、自社の事業計画の参考にしていただければ幸いです。また、不明点や質問などがあれば、お気軽に私たちにご連絡ください。貴社の事業背景をお聞きした上で、アドバイスをさせていただきます。 １．省力化（オーダーメイド）枠について （１）補助対象経費 補助対象経費の項目については、以下に様に記載されています。 「機械装置・システム構築費（必須）、技術導入費、専門家経費、運搬費、クラウドサービス利用費、原材料費、外注費、知的財産権等関連経費」 機械装置・システム構築費は必須と併記されていることから、この費目は必須です （２）補助上限額・補助率について 補助率は、中小企業で１／２以内、小規模・再生事業者は２／３以内 補助上限額は、従業員数によって異なります。 ・従業員数５人以下　　　　750万円 ・従業員数６～２０人　　　1,500万円 ・従業員数２１～５０人　　3,000万円 ・従業員数５１～９９人　　5,000万円 ・従業員数１００人以上　　8,000万円 上記に加えて、「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」を行う場合、補助上限額を250万円～2,000万円を上乗せされます。 ・従業員数５人以下　　　　1,000万円 ・従業員数６～２０人　　　2,000万円 ・従業員数２１～５０人　　4,000万円 ・従業員数５１～９９人　　6,500万円 ・従業員数１００人以上　　１億円 「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」の要件： 　補助業終了後、３～５年で大幅な賃上げに取り組む事業者は以下の要件を満たす必要があります。また、賃上げに係る計画書を提出することが必須です。 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上（基本要件と同じ） ２）給与支給総額　年平均成長率+6％以上（基本要件と異なる） ３）最低賃金　　　事業場内最低賃金を地域別最低賃金+50円以上の水準にしたうえで、毎年、事業場内最低を+50円以上増額（基本要件と異なる） 【参考】基本要件 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上 ２）給与支給総額　年平均成長率+1.5％以上増加 ３）最低賃金　　　地域別最低賃金+30円以上の水準とする （３）要件未達の場合の補助金返還義務について 基本要件等が未達の場合、補助金返還義務があります。こちらもよく認識しておく必要があります。 詳細はもの補助事務局から追って公表される予定です。 １）基本要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、基本要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金の一部を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において基本要件３）が未達の場合、補助金の一部を返還 ２）大幅な賃上げに係る補助上限額引き上げの特例（以下、賃上げ特例）の要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、賃上げ特例の要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において賃上げ特例の要件３）が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 （４）対象事業・活用イメージについて 対象事業の要件は以下のように定められています。 人手不足の解消に向けて、デジタル技術※1 等を活用した専用設備（オーダーメイド設備）※2 の導入等により、革新的な生産プロセス・サービス提供方法の効率化・高度化を図る取り組みに必要な設備・システム投資等を支援※3 ※1：デジタル技術とは AI 、ロボット、センサー等をいう。 ※2：ロボット単体の導入ではなく、外部のシステムインテグレータ（ Sier ）との連携などによりロボットシステム等を構築したものをいう。 ※3：基本要件に加えた追加要件あり（詳細は追ってもの補助事務局から公表予定） 活用イメージの例として、下記が挙げられています。 熟練技術者が手作業で行っていた組立工程に、システムインテグレータ（SIer）と共同で開発した AI や画像判別技術を用いた自動組立ロボットを導入し、完全自動化・ 24 時間操業を実現。組立工程における生産性が向上するとともに、熟練技術者は付加価値の高い業務に従事することが可能となった。 以上の情報から、下記のポイントが計画に盛り込まれている必要があることが読み取れます。 ・技術的な課題に対する、革新的な開発が必要 ・自社に合わせた開発かつ外部業者との協力が必要 ・省人化ではなく、省力化であること ・既存業務の置き換えではなく、改善効果（生産性向上、生産量増加⇒売上増加）があること 補助金を申請する際には、上記のポイントと審査項目をわかりすく記載した事業計画書を提出する必要があります。私たちにご連絡いただければ、貴社の業務・設備投資計画を詳細にお聞きして、申請要件を満たすようにストーリー作りを支援させていただきます。 ２．独自の活用イメージについて 以下にもの補助金　省力化（オーダーメイド）枠の筆者独自の活用イメージをあげさせていただきます。 （１）精密加工を行っている伝統的な手動切削加工工程に、切削加工機メーカーと共同開発した最新５軸マシニングセンターとロボットアームを導入。材料搬出入の自動化および複数軸の連続自動加工が可能になったことで、生産効率の大幅向上と品質安定化を達成。従来の作業者は、より価格単価の高い試作品の製造に従事することが可能となった。 （２）自社のプラスチック射出成型ラインは生産効率と計画柔軟性に問題があったため、SIerと共同で開発した高性能３Dプリンターとリアルタイム監視システム、自動搬送ラインを複数導入することで、複雑な形状の部品も迅速に生産可能になり、生産効率の向上と24時間操業を可能にした。一人の作業者で複数台を担当することが可能になり、作業者ひとり当たりの付加価値額も増加した。 （３）金属の曲げ・溶接加工の属人化解消と生産量増加を目的に、ロボットアームと自動材料搬送システム、３D画像検査システム、生産管理システムを導入。24時間の生産対応と品質安定化、安全性向上が実現した。生産管理システムで進捗状況が見えることから、従来の作業者は、新たな顧客ニーズに対応するために加工技術開発に従事することが可能となった。 以上のように今後、この補助金を活用し、大胆な設備投資に取り組むことで自社の競争力強化を実現することが可能です。今回の募集枠では、間に合わない可能性もありますが、今後、補助金事業が継続していくことは見込めますので、今から検討をして来年、再来年の準備をしておくことは、大変重要で必要なことです。 ３．まとめ 2024年度ものづくり補助金の省力化（オーダーメイド）枠について説明させていただきました。他の枠として、製品・サービス高付加価値枠（通常類型・成長分野進出類型（DX/GX））、グローバル枠がありますのでそちらも必要に応じて確認していただければと思います。 2024年度ものづくり補助金を活用して、省力化のための設備投資や、製品・サービス高付加価値化やDX,GX、海外事業の拡大を行う予定があれば、補助事業の実績報告が2024年12月10日であるということを念頭に、発注・納品等のスケジュールを組んでいただく必要があるでしょう。 本コラムを読んでいただき、質問・不明点・相談したいことなどあればお気軽にご連絡ください。また、補助金活用に関して支援が必要な場合もご相談ください。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ものづくり補助金最新動向レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ものづくり補助金（正式名称：「ものづくり・商業・サービス補助金」）の活用を検討している経営者様、次回申請の準備をしている経営者様にまず読んでいただきたいレポートです。 2023年12月に中小企業庁から次回以降のものづくり補助金の要件情報が一部公開されました。その内容からものつくり補助金に変更があることが明らかになりました。このレポートでは新たな要件を公開情報を基に整理しています。 ものづくり補助金の仕様を考えている経営者様は必ず押さえておくべき内容を記載したレポートです。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02292_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/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。 既に多くの注目を集めている「第17次ものづくり補助金（正式名称「ものづくり・商業・サービス補助金」）のなかでも、特に注目されているのが「省力化（オーダーメイド）枠」です。本コラムでは「省力化（オーダーメイド）枠」について紹介しています。 「省力化（オーダーメイド）枠」の要件はまだすべて公開されてはいません。今わかっている情報で、補助金申請書にどのようなポイントを盛り込む必要があるのかを解説させていただきます。また、どのような活用案が考えられるのか、仮説を含みますが、いくつか記載してみましたので、是非、一読していただき、自社の事業計画の参考にしていただければ幸いです。また、不明点や質問などがあれば、お気軽に私たちにご連絡ください。貴社の事業背景をお聞きした上で、アドバイスをさせていただきます。 １．省力化（オーダーメイド）枠について （１）補助対象経費 補助対象経費の項目については、以下に様に記載されています。 「機械装置・システム構築費（必須）、技術導入費、専門家経費、運搬費、クラウドサービス利用費、原材料費、外注費、知的財産権等関連経費」 機械装置・システム構築費は必須と併記されていることから、この費目は必須です （２）補助上限額・補助率について 補助率は、中小企業で１／２以内、小規模・再生事業者は２／３以内 補助上限額は、従業員数によって異なります。 ・従業員数５人以下　　　　750万円 ・従業員数６～２０人　　　1,500万円 ・従業員数２１～５０人　　3,000万円 ・従業員数５１～９９人　　5,000万円 ・従業員数１００人以上　　8,000万円 上記に加えて、「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」を行う場合、補助上限額を250万円～2,000万円を上乗せされます。 ・従業員数５人以下　　　　1,000万円 ・従業員数６～２０人　　　2,000万円 ・従業員数２１～５０人　　4,000万円 ・従業員数５１～９９人　　6,500万円 ・従業員数１００人以上　　１億円 「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」の要件： 　補助業終了後、３～５年で大幅な賃上げに取り組む事業者は以下の要件を満たす必要があります。また、賃上げに係る計画書を提出することが必須です。 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上（基本要件と同じ） ２）給与支給総額　年平均成長率+6％以上（基本要件と異なる） ３）最低賃金　　　事業場内最低賃金を地域別最低賃金+50円以上の水準にしたうえで、毎年、事業場内最低を+50円以上増額（基本要件と異なる） 【参考】基本要件 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上 ２）給与支給総額　年平均成長率+1.5％以上増加 ３）最低賃金　　　地域別最低賃金+30円以上の水準とする （３）要件未達の場合の補助金返還義務について 基本要件等が未達の場合、補助金返還義務があります。こちらもよく認識しておく必要があります。 詳細はもの補助事務局から追って公表される予定です。 １）基本要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、基本要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金の一部を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において基本要件３）が未達の場合、補助金の一部を返還 ２）大幅な賃上げに係る補助上限額引き上げの特例（以下、賃上げ特例）の要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、賃上げ特例の要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において賃上げ特例の要件３）が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 （４）対象事業・活用イメージについて 対象事業の要件は以下のように定められています。 人手不足の解消に向けて、デジタル技術※1 等を活用した専用設備（オーダーメイド設備）※2 の導入等により、革新的な生産プロセス・サービス提供方法の効率化・高度化を図る取り組みに必要な設備・システム投資等を支援※3 ※1：デジタル技術とは AI 、ロボット、センサー等をいう。 ※2：ロボット単体の導入ではなく、外部のシステムインテグレータ（ Sier ）との連携などによりロボットシステム等を構築したものをいう。 ※3：基本要件に加えた追加要件あり（詳細は追ってもの補助事務局から公表予定） 活用イメージの例として、下記が挙げられています。 熟練技術者が手作業で行っていた組立工程に、システムインテグレータ（SIer）と共同で開発した AI や画像判別技術を用いた自動組立ロボットを導入し、完全自動化・ 24 時間操業を実現。組立工程における生産性が向上するとともに、熟練技術者は付加価値の高い業務に従事することが可能となった。 以上の情報から、下記のポイントが計画に盛り込まれている必要があることが読み取れます。 ・技術的な課題に対する、革新的な開発が必要 ・自社に合わせた開発かつ外部業者との協力が必要 ・省人化ではなく、省力化であること ・既存業務の置き換えではなく、改善効果（生産性向上、生産量増加⇒売上増加）があること 補助金を申請する際には、上記のポイントと審査項目をわかりすく記載した事業計画書を提出する必要があります。私たちにご連絡いただければ、貴社の業務・設備投資計画を詳細にお聞きして、申請要件を満たすようにストーリー作りを支援させていただきます。 ２．独自の活用イメージについて 以下にもの補助金　省力化（オーダーメイド）枠の筆者独自の活用イメージをあげさせていただきます。 （１）精密加工を行っている伝統的な手動切削加工工程に、切削加工機メーカーと共同開発した最新５軸マシニングセンターとロボットアームを導入。材料搬出入の自動化および複数軸の連続自動加工が可能になったことで、生産効率の大幅向上と品質安定化を達成。従来の作業者は、より価格単価の高い試作品の製造に従事することが可能となった。 （２）自社のプラスチック射出成型ラインは生産効率と計画柔軟性に問題があったため、SIerと共同で開発した高性能３Dプリンターとリアルタイム監視システム、自動搬送ラインを複数導入することで、複雑な形状の部品も迅速に生産可能になり、生産効率の向上と24時間操業を可能にした。一人の作業者で複数台を担当することが可能になり、作業者ひとり当たりの付加価値額も増加した。 （３）金属の曲げ・溶接加工の属人化解消と生産量増加を目的に、ロボットアームと自動材料搬送システム、３D画像検査システム、生産管理システムを導入。24時間の生産対応と品質安定化、安全性向上が実現した。生産管理システムで進捗状況が見えることから、従来の作業者は、新たな顧客ニーズに対応するために加工技術開発に従事することが可能となった。 以上のように今後、この補助金を活用し、大胆な設備投資に取り組むことで自社の競争力強化を実現することが可能です。今回の募集枠では、間に合わない可能性もありますが、今後、補助金事業が継続していくことは見込めますので、今から検討をして来年、再来年の準備をしておくことは、大変重要で必要なことです。 ３．まとめ 2024年度ものづくり補助金の省力化（オーダーメイド）枠について説明させていただきました。他の枠として、製品・サービス高付加価値枠（通常類型・成長分野進出類型（DX/GX））、グローバル枠がありますのでそちらも必要に応じて確認していただければと思います。 2024年度ものづくり補助金を活用して、省力化のための設備投資や、製品・サービス高付加価値化やDX,GX、海外事業の拡大を行う予定があれば、補助事業の実績報告が2024年12月10日であるということを念頭に、発注・納品等のスケジュールを組んでいただく必要があるでしょう。 本コラムを読んでいただき、質問・不明点・相談したいことなどあればお気軽にご連絡ください。また、補助金活用に関して支援が必要な場合もご相談ください。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ものづくり補助金最新動向レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ものづくり補助金（正式名称：「ものづくり・商業・サービス補助金」）の活用を検討している経営者様、次回申請の準備をしている経営者様にまず読んでいただきたいレポートです。 2023年12月に中小企業庁から次回以降のものづくり補助金の要件情報が一部公開されました。その内容からものつくり補助金に変更があることが明らかになりました。このレポートでは新たな要件を公開情報を基に整理しています。 ものづくり補助金の仕様を考えている経営者様は必ず押さえておくべき内容を記載したレポートです。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02292_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/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

デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進において、ITベンダーの選定は重要な要素です。優れたITベンダーとのパートナーシップは、成功への道のりを助ける一因となります。 しかし、適切なITベンダーを選ぶことができなかった場合、プロジェクトの遅延やコストの増大などの失敗事例が発生する可能性もあります。 本稿では、DX推進におけるITベンダー選定の重要性と失敗事例について考察します。 １．ITベンダー選定の重要性 ITベンダーの選定は、DXプロジェクトの成功を左右する重要なステップです。選定にあたっての重要ポイントを以下に整理します。 ①専門知識と経験 優れたITベンダーは豊富な専門知識と経験を持っています。DXプロジェクトに必要な技術やツールを提供するだけでなく、業界トレンドやベストプラクティスについても情報を提供してくれます。 ②カスタマーサポート 適切なITベンダーは、顧客のニーズに合わせたサポートを提供します。DXプロジェクトの導入から継続的なサポートまでをカバーする能力が求められます。迅速かつ効果的な対応ができるベンダーとの協力は、プロジェクトの成功に不可欠です。 ③パートナーシップと信頼関係 DXプロジェクトは長期的な取り組みであり、パートナーとしての信頼関係が重要です。優れたITベンダーは、組織とのパートナーシップを築き、共同で目標を達成するための努力を惜しみません。 ２．失敗事例 ITベンダーの選定プロセスに問題があり、適切なITベンダーを選定できなかった場合には、以下のような失敗事例が発生する可能性があります。 ①技術の不適合 ITベンダーの提供する技術が要件やビジョンと合わなかった場合、ITベンダーの選定やり直しなどプロジェクトの進行に問題が生じる可能性があります。要件の充足性やシステムの拡張性、セキュリティの保護などの側面で慎重な選定が必要です。 ②プロジェクトの遅延と予算の超過 適切なスキルや能力を持たないITベンダーの選定により、プロジェクトの開始や進行に遅れが生じることがあります。また、追加の要件や変更に対する柔軟性・拡張性がない場合、予算の超過や調整の困難、システムが要件を満たさないことに対する妥協を招くことがあります。 ③コミュニケーションの欠如 ITベンダーとのコミュニケーション不足や認識の齟齬は、プロジェクトの円滑な進行を妨げる可能性があります。ITベンダーとのコミュニケーションチャネルや報告体制の整備が重要です。 ３．適切なITベンダーを選定するためのポイント 適切なITベンダーを選定しDX化を成功に導くためには、以下のポイントを考慮した上で、適切な選定プロセスを実行する必要があります。 ①事前の評価と優先順位付け ビジネスニーズや要件を明確にした要求仕様書（RFP）を作成し、複数のITベンダーに提示したうえで提案を求めることで、システム導入に対するITベンダーとの認識の齟齬を抑制することができます。ITベンダーから提案を受けた後は、要求仕様書に沿ったものになっているか、他のITベンダーの提案とも比較したうえで適合性を評価しましょう。 また、優先順位を付けてプロジェクトの重要な要素を把握しましょう。 ②実績と信頼性・専門性の確認 ITベンダーの実績や顧客のフィードバックを調査し、信頼性と専門性を確認します。システム導入を円滑に推進するためにも、類似のプロジェクトや業界経験を持つベンダーが選ばれることが望ましいため、提案を受ける際に実績を紹介していただくようにしましょう。 ③コミュニケーションと相互理解 ITベンダーとの相互理解とコミュニケーションが円滑であることが重要です。ITベンダーとのコミュニケーション方法や窓口、会議体と会議内容、意思決定時のプロセスなど、円滑でかつ効果的なコミュニケーションを実現するため、コミュニケーション計画についても提案を受けるようにしましょう。 ４．まとめ DX推進において、適切なITベンダーの選定はシステム導入を成功させるための鍵となります。専門知識と経験、カスタマーサポート、パートナーシップと信頼関係の構築が重要な要素です。 一方で、技術の不適合やプロジェクトの遅延、コミュニケーションの欠如などの失敗事例も存在します。適切な評価と優先順位付け、実績と信頼性・専門性の確認、コミュニケーションと相互理解が適切なITベンダー選定のポイントです。 適切なパートナーシップを構築し、優れたITベンダーとの協力により、DXプロジェクトの成功と長期的な成果を確保しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■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 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進において、ITベンダーの選定は重要な要素です。優れたITベンダーとのパートナーシップは、成功への道のりを助ける一因となります。 しかし、適切なITベンダーを選ぶことができなかった場合、プロジェクトの遅延やコストの増大などの失敗事例が発生する可能性もあります。 本稿では、DX推進におけるITベンダー選定の重要性と失敗事例について考察します。 １．ITベンダー選定の重要性 ITベンダーの選定は、DXプロジェクトの成功を左右する重要なステップです。選定にあたっての重要ポイントを以下に整理します。 ①専門知識と経験 優れたITベンダーは豊富な専門知識と経験を持っています。DXプロジェクトに必要な技術やツールを提供するだけでなく、業界トレンドやベストプラクティスについても情報を提供してくれます。 ②カスタマーサポート 適切なITベンダーは、顧客のニーズに合わせたサポートを提供します。DXプロジェクトの導入から継続的なサポートまでをカバーする能力が求められます。迅速かつ効果的な対応ができるベンダーとの協力は、プロジェクトの成功に不可欠です。 ③パートナーシップと信頼関係 DXプロジェクトは長期的な取り組みであり、パートナーとしての信頼関係が重要です。優れたITベンダーは、組織とのパートナーシップを築き、共同で目標を達成するための努力を惜しみません。 ２．失敗事例 ITベンダーの選定プロセスに問題があり、適切なITベンダーを選定できなかった場合には、以下のような失敗事例が発生する可能性があります。 ①技術の不適合 ITベンダーの提供する技術が要件やビジョンと合わなかった場合、ITベンダーの選定やり直しなどプロジェクトの進行に問題が生じる可能性があります。要件の充足性やシステムの拡張性、セキュリティの保護などの側面で慎重な選定が必要です。 ②プロジェクトの遅延と予算の超過 適切なスキルや能力を持たないITベンダーの選定により、プロジェクトの開始や進行に遅れが生じることがあります。また、追加の要件や変更に対する柔軟性・拡張性がない場合、予算の超過や調整の困難、システムが要件を満たさないことに対する妥協を招くことがあります。 ③コミュニケーションの欠如 ITベンダーとのコミュニケーション不足や認識の齟齬は、プロジェクトの円滑な進行を妨げる可能性があります。ITベンダーとのコミュニケーションチャネルや報告体制の整備が重要です。 ３．適切なITベンダーを選定するためのポイント 適切なITベンダーを選定しDX化を成功に導くためには、以下のポイントを考慮した上で、適切な選定プロセスを実行する必要があります。 ①事前の評価と優先順位付け ビジネスニーズや要件を明確にした要求仕様書（RFP）を作成し、複数のITベンダーに提示したうえで提案を求めることで、システム導入に対するITベンダーとの認識の齟齬を抑制することができます。ITベンダーから提案を受けた後は、要求仕様書に沿ったものになっているか、他のITベンダーの提案とも比較したうえで適合性を評価しましょう。 また、優先順位を付けてプロジェクトの重要な要素を把握しましょう。 ②実績と信頼性・専門性の確認 ITベンダーの実績や顧客のフィードバックを調査し、信頼性と専門性を確認します。システム導入を円滑に推進するためにも、類似のプロジェクトや業界経験を持つベンダーが選ばれることが望ましいため、提案を受ける際に実績を紹介していただくようにしましょう。 ③コミュニケーションと相互理解 ITベンダーとの相互理解とコミュニケーションが円滑であることが重要です。ITベンダーとのコミュニケーション方法や窓口、会議体と会議内容、意思決定時のプロセスなど、円滑でかつ効果的なコミュニケーションを実現するため、コミュニケーション計画についても提案を受けるようにしましょう。 ４．まとめ DX推進において、適切なITベンダーの選定はシステム導入を成功させるための鍵となります。専門知識と経験、カスタマーサポート、パートナーシップと信頼関係の構築が重要な要素です。 一方で、技術の不適合やプロジェクトの遅延、コミュニケーションの欠如などの失敗事例も存在します。適切な評価と優先順位付け、実績と信頼性・専門性の確認、コミュニケーションと相互理解が適切なITベンダー選定のポイントです。 適切なパートナーシップを構築し、優れたITベンダーとの協力により、DXプロジェクトの成功と長期的な成果を確保しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■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 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581

11/29~12/2に行われた世界最大規模のロボット展示会、「国際ロボット展 (iREX2023)」。ロボット専門コンサルタントの筆者も参戦し、最新情報を収集してきました。 今回のコラムでは、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、出展社数615から厳選した4社の最新技術事例を紹介致します。貴社のお役に立てば幸いです。 １．完全無人化工場を支える技術 今回の展示では、完全無人工場のデモが行われていました。完全に無人なので、製造工程の最初から最後まで、ロボットが全自動で作業を行います。 では、次世代型の完全無人工場実現のために、どのような技術が使われているのでしょうか？今回は、安川電機社とOmron社が提供する完全自動化サービスと、それを支える技術をご紹介致します。 1.1. 安川電機社： i³-Mechatronics i³-Mechatronicsはスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。平たく言えば、i³-Mechatronicsとは設備稼働状況や生産方法などのデータを管理し、分析し、活用するための考え方を指します。このソリューションの実現には様々な技術が使われていますが、今回は中でも「AIピッキング」と、「機器の故障予知診断」をご紹介いたします。 AIピッキング 安川電機社が独自開発したAI技術「Alliom(アリオム)」は、シミュレータ上でより現実環境に近い学習データを作成し剛体物だけでなく軟体物も同一ハンドでピッキングすることを可能にしています。Alliomの特徴は、「シミュレータ上でAI生成プロセス（学習データ生成＋学習＋AI生成）が完結できること」にあります。従来のAIは、学習させるための画像を大量に用意する必要がありましたが、Alliomは自前で生成した学習データを使って学習するため、AI開発含めて実運用までの導入時間が圧倒的に短くなり、実機投入精度の向上も期待されています。 例えば、バラ積み部品のピッキング作業においては、まず対象の部品をシミュレータに取り込み、仮想空間上に部品の摩擦感や光源の角度などを含めた、作業環境を構築します。その後、AIでバーチャル上に大量の部品データとバラバラの積み方を生成することで、ロボットハンドがどの軌道でどのポイントであれば安定して把持できるのか学習していき、これが繰り返されることで精度が上がっていきます。 (引用：https://www.yaskawa.co.jp/product/i3-mechatronics/ai_picking) これによって、これまで実機で生成していた学習用のデータが不要になったため、3－4時間ほどで実機検証して適用できるようになり、導入にかかる時間やコストの大幅な削減をすることが可能になります。 機器の故障予知診断 製造に使用する機械やロボットの故障を予知する技術です。これらは、機械にセンサーを取り付け、モニタリングすることで実現されます。 例えば産業用ロボットに組み込まれている減速機は、状況に応じて交換が必要な部品です。ロボットの稼働データから減速機に内蔵しているギヤの摩耗状態を予測し、減速機ごとの故障時期を推測することで、計画的に部品の交換を行うことができます。 またインバータやサーボモータも同様に、正常時と異常時の機器の状態を比較することで、事前にメンテナンスを行うことができます。具体的には、モータが駆動しているときの周波数・回転速度・消費電力・トルク値・温度・電圧など様々なデータを収集・分析することで、予知保全をすることが可能になります。 1.2. Omron社： Sysmac Sysmacは、Omron社が提供するスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。内容は先述の安川電機社のコンセプトとほぼ変わらず、データを収集し、分析し、活用していくことを推奨しています。今回は、Omron社草津工場でのビッグデータ活用事例を紹介します。Omron社草津工場では、IoTを活用した現場改善を行い、改善点の抽出時間を1/6以下に減少させることに成功しました。では、草津工場ではどのように改善点の抽出時間を減らしていったのでしょうか。 生産性向上の取り組み Omron社草津工場では、工程ごとの稼働時間や炉の酸素濃度をリアルタイムで把握し、改善点の抽出を行いました。 下記の画像は、Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間を示しています。 図 Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間 (引用：https://www.fa.omron.co.jp/product/special/sysmac/technology/kusatsu-report-1.html) この図の見方と図からわかることを下記に示します。 下図プロット画面左側のチャートがタイムライン。 上から下へ時間が流れており、横軸は４つの機械に入った時間、出た時間などがプロットされている。 一本一本の線がプリント基板を現しており、線をたどると、何時何分に第１工程に基板が入って、何分後に第２工程、第３工程に移っていくのが分かる。 線が浅い角度で密になっているほど加工時間が短いということ。逆に角度が大きいものは加工時間が長くかかったことを意味し、チャートの白いところは無駄な部分と言える。 線の途中のバブル・チャートは高速機のワーニング（警告）のデータ。青いバブルは機械が止まらなかったワーニング。赤いバブルは止まったワーニング。バブルの大きさはワーニングの回数を示している。 また、チャートの右側に示している数字は、実装工程に用いるリフロー炉の酸素濃度の変化を表しています。草津工場では、はんだがうまくつくように、炉内は窒素を充満させて酸素濃度を下げていますが、このデータから一部酸素濃度が高くなっている時間帯が存在することがわかります。検査工程ではんだ不良が出たときに、この個体が流れたときの酸素濃度が少し高くなっていたこと、機械トラブルではんだ塗布後に５分も止まっていたことがわかります。 このように、取得した稼働データからその稼働状況を図式化することで、ネック工程を論理的に解析することができます。 ２．協働ロボット搭載AMR 近年、自律走行ロボット(AMR)と、協働ロボットを組み合わせる新たな運用方法が検討されています。AMRは人間でいうところの “足”、協働ロボットは人間でいうところの”手”に当たるので、協働ロボットを搭載したAMRはある程度疑似的に人間の動きを再現することができます。 今回は、国際ロボット展で紹介されていた2社の協働ロボット搭載AMRを紹介致します。 2.1. Dobot社：「Dobot AMR」 中国の協働ロボットメーカーDobot社が提供しているAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 このロボットの特徴は、「充電時間の長さ」です。 後ほど紹介するロボットの充電時間が4~5時間程度であるのに対し、このロボットはリチウムイオンバッテリーを搭載しており、1回の充電で8時間稼働することができます。 AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 Dobot社のロボットを使えば、昼勤時に充電なしでフル稼働させることも可能です。 こまめに充電を行えば、稼働時間はさらに伸びるでしょう。 2.2. Ci Robotics社：「MoMaシリーズ」 Ci Robotics社が提供するAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 加工工場でのワーク搬送や、半導体製造工程の搬送・ハンドリング工程において導入実績があります。 MoMaの特徴の一つは、「ワイヤレス充電が行えること」です。 先述しましたが、AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 しかし、プラグなどを用いた従来の接触式の充電では、スパークによる火災のリスクが懸念されていました。MoMaはワイヤレス充電に対応しているため、安全且つ安定的に運用することが可能です。 一回の充電で稼働できる時間は4~5時間と比較的少ないものの、急速充電に対応しておりいるため、24時間稼働をすることも可能です。 ３．さいごに 今回は、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、紹介させていただきました。貴社の情報収集の一助となれば幸いでございます。 ※上記の記事を読んで「工場内物流・搬送の自動化」に興味が湧いた方に朗報です。 船井総研では、2024年2月13日/15日/19日に「従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化」セミナーを開催致します！ 当日は、ECの物流倉庫立ち上げの経験を持つコンサルタントが成功する物流・搬送自動化手法を余すことなくご紹介します！ さらに！！今回のゲスト講師は、低コストで搬送ロボットを導入し、年間工数600時間削減に成功した大野精工株式会社 代表取締役社長　大野龍太郎氏です！！ 成功する物流・搬送自動化手法から、搬送ロボットの最新活用事例、搬送ロボット導入時の大野社長のリアルなお話まで、工場内物流・搬送工程自動化の“イマ”がわかるセミナーとなっております。   ■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   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 11/29~12/2に行われた世界最大規模のロボット展示会、「国際ロボット展 (iREX2023)」。ロボット専門コンサルタントの筆者も参戦し、最新情報を収集してきました。 今回のコラムでは、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、出展社数615から厳選した4社の最新技術事例を紹介致します。貴社のお役に立てば幸いです。 １．完全無人化工場を支える技術 今回の展示では、完全無人工場のデモが行われていました。完全に無人なので、製造工程の最初から最後まで、ロボットが全自動で作業を行います。 では、次世代型の完全無人工場実現のために、どのような技術が使われているのでしょうか？今回は、安川電機社とOmron社が提供する完全自動化サービスと、それを支える技術をご紹介致します。 1.1. 安川電機社： i³-Mechatronics i³-Mechatronicsはスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。平たく言えば、i³-Mechatronicsとは設備稼働状況や生産方法などのデータを管理し、分析し、活用するための考え方を指します。このソリューションの実現には様々な技術が使われていますが、今回は中でも「AIピッキング」と、「機器の故障予知診断」をご紹介いたします。 AIピッキング 安川電機社が独自開発したAI技術「Alliom(アリオム)」は、シミュレータ上でより現実環境に近い学習データを作成し剛体物だけでなく軟体物も同一ハンドでピッキングすることを可能にしています。Alliomの特徴は、「シミュレータ上でAI生成プロセス（学習データ生成＋学習＋AI生成）が完結できること」にあります。従来のAIは、学習させるための画像を大量に用意する必要がありましたが、Alliomは自前で生成した学習データを使って学習するため、AI開発含めて実運用までの導入時間が圧倒的に短くなり、実機投入精度の向上も期待されています。 例えば、バラ積み部品のピッキング作業においては、まず対象の部品をシミュレータに取り込み、仮想空間上に部品の摩擦感や光源の角度などを含めた、作業環境を構築します。その後、AIでバーチャル上に大量の部品データとバラバラの積み方を生成することで、ロボットハンドがどの軌道でどのポイントであれば安定して把持できるのか学習していき、これが繰り返されることで精度が上がっていきます。 (引用：https://www.yaskawa.co.jp/product/i3-mechatronics/ai_picking) これによって、これまで実機で生成していた学習用のデータが不要になったため、3－4時間ほどで実機検証して適用できるようになり、導入にかかる時間やコストの大幅な削減をすることが可能になります。 機器の故障予知診断 製造に使用する機械やロボットの故障を予知する技術です。これらは、機械にセンサーを取り付け、モニタリングすることで実現されます。 例えば産業用ロボットに組み込まれている減速機は、状況に応じて交換が必要な部品です。ロボットの稼働データから減速機に内蔵しているギヤの摩耗状態を予測し、減速機ごとの故障時期を推測することで、計画的に部品の交換を行うことができます。 またインバータやサーボモータも同様に、正常時と異常時の機器の状態を比較することで、事前にメンテナンスを行うことができます。具体的には、モータが駆動しているときの周波数・回転速度・消費電力・トルク値・温度・電圧など様々なデータを収集・分析することで、予知保全をすることが可能になります。 1.2. Omron社： Sysmac Sysmacは、Omron社が提供するスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。内容は先述の安川電機社のコンセプトとほぼ変わらず、データを収集し、分析し、活用していくことを推奨しています。今回は、Omron社草津工場でのビッグデータ活用事例を紹介します。Omron社草津工場では、IoTを活用した現場改善を行い、改善点の抽出時間を1/6以下に減少させることに成功しました。では、草津工場ではどのように改善点の抽出時間を減らしていったのでしょうか。 生産性向上の取り組み Omron社草津工場では、工程ごとの稼働時間や炉の酸素濃度をリアルタイムで把握し、改善点の抽出を行いました。 下記の画像は、Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間を示しています。 図 Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間 (引用：https://www.fa.omron.co.jp/product/special/sysmac/technology/kusatsu-report-1.html) この図の見方と図からわかることを下記に示します。 下図プロット画面左側のチャートがタイムライン。 上から下へ時間が流れており、横軸は４つの機械に入った時間、出た時間などがプロットされている。 一本一本の線がプリント基板を現しており、線をたどると、何時何分に第１工程に基板が入って、何分後に第２工程、第３工程に移っていくのが分かる。 線が浅い角度で密になっているほど加工時間が短いということ。逆に角度が大きいものは加工時間が長くかかったことを意味し、チャートの白いところは無駄な部分と言える。 線の途中のバブル・チャートは高速機のワーニング（警告）のデータ。青いバブルは機械が止まらなかったワーニング。赤いバブルは止まったワーニング。バブルの大きさはワーニングの回数を示している。 また、チャートの右側に示している数字は、実装工程に用いるリフロー炉の酸素濃度の変化を表しています。草津工場では、はんだがうまくつくように、炉内は窒素を充満させて酸素濃度を下げていますが、このデータから一部酸素濃度が高くなっている時間帯が存在することがわかります。検査工程ではんだ不良が出たときに、この個体が流れたときの酸素濃度が少し高くなっていたこと、機械トラブルではんだ塗布後に５分も止まっていたことがわかります。 このように、取得した稼働データからその稼働状況を図式化することで、ネック工程を論理的に解析することができます。 ２．協働ロボット搭載AMR 近年、自律走行ロボット(AMR)と、協働ロボットを組み合わせる新たな運用方法が検討されています。AMRは人間でいうところの “足”、協働ロボットは人間でいうところの”手”に当たるので、協働ロボットを搭載したAMRはある程度疑似的に人間の動きを再現することができます。 今回は、国際ロボット展で紹介されていた2社の協働ロボット搭載AMRを紹介致します。 2.1. Dobot社：「Dobot AMR」 中国の協働ロボットメーカーDobot社が提供しているAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 このロボットの特徴は、「充電時間の長さ」です。 後ほど紹介するロボットの充電時間が4~5時間程度であるのに対し、このロボットはリチウムイオンバッテリーを搭載しており、1回の充電で8時間稼働することができます。 AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 Dobot社のロボットを使えば、昼勤時に充電なしでフル稼働させることも可能です。 こまめに充電を行えば、稼働時間はさらに伸びるでしょう。 2.2. Ci Robotics社：「MoMaシリーズ」 Ci Robotics社が提供するAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 加工工場でのワーク搬送や、半導体製造工程の搬送・ハンドリング工程において導入実績があります。 MoMaの特徴の一つは、「ワイヤレス充電が行えること」です。 先述しましたが、AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 しかし、プラグなどを用いた従来の接触式の充電では、スパークによる火災のリスクが懸念されていました。MoMaはワイヤレス充電に対応しているため、安全且つ安定的に運用することが可能です。 一回の充電で稼働できる時間は4~5時間と比較的少ないものの、急速充電に対応しておりいるため、24時間稼働をすることも可能です。 ３．さいごに 今回は、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、紹介させていただきました。貴社の情報収集の一助となれば幸いでございます。 ※上記の記事を読んで「工場内物流・搬送の自動化」に興味が湧いた方に朗報です。 船井総研では、2024年2月13日/15日/19日に「従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化」セミナーを開催致します！ 当日は、ECの物流倉庫立ち上げの経験を持つコンサルタントが成功する物流・搬送自動化手法を余すことなくご紹介します！ さらに！！今回のゲスト講師は、低コストで搬送ロボットを導入し、年間工数600時間削減に成功した大野精工株式会社 代表取締役社長　大野龍太郎氏です！！ 成功する物流・搬送自動化手法から、搬送ロボットの最新活用事例、搬送ロボット導入時の大野社長のリアルなお話まで、工場内物流・搬送工程自動化の“イマ”がわかるセミナーとなっております。   ■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   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

新たな技術革新やシステム開発等で活用されている「ものづくり補助金（正式名称「ものづくり・商業・サービス補助金」）ですが、2024年のリーフレットおよび要項説明資料が2023年12月に中小企業庁にて公開されました。 当局が発表している資料を参考にして、変更点の内容について、本コラム及び、ダウンロードレポートにまとめました。本コラムでは抜粋して説明させていただいていますので、全体は是非ともレポートをダウンロードしてご確認をお願い致します。 １．ものづくり補助金2024年度の変更点 （1）申請枠・補助上限枠 2023年は「通常枠」「回復型賃上げ・雇用拡大枠」「デジタル枠」「グリーン枠」「グローバル市場開拓枠」で公募が実施されていました。 2024年は下記の通り、「省力化（オーダーメイド）枠」「製品・サービス高付加価値枠」「グローバル枠」と大幅に変更されます。 また、補助上限額も今までは最大4,000万円だったのが、8,000万円（大幅賃上げ特例時１億円）となりました。省力化のための投資を検討しているのであれば、活用を検討することをお勧めします。 （2）省力化（オーダーメイド）枠 ・省力化（生産プロセス改善）のための投資 ・補助上限額：750万円～8,000万円（大幅賃上げ特例適用時：1,000万円～１億円） ・補助率：１／２　 　　※小規模・再生事業者２／３ 　　※1,500万円までは１／２、1,500万円を超える部分は１／３ ・活用イメージ：熟練技術者が手作業で行っていた組立工程に、システムインテグレータ（Sier）と共同で開発したAIや画像判別技術を用いた自動組立ロボットを導入し、完全自動化・24時間操業を実現。組立工程における生産性が向上するとともに、熟練技術者は付加価値の高い業務に従事することが可能となった。 （３）製品・サービス高付加価値枠 ・製品、サービスの開発のための投資 ＜通常類型＞ ・製品、サービスの高付加価値化 ・補助上限額：750万円～1,250万円（大幅賃上げ特例適用時：850万円～2,250万円） ・補助率：１／２　 　　※小規模・再生事業者２／３ 　　※新型コロナ回復加速化特例２／３ ・活用イメージ：最新複合加工機を導入し、精密加工が可能となり国際基準に準拠した部品を開発 ＜成長分野進出類型（DX/GX）＞ ・DXやGXに資するもの ・補助上限額：1,000万円～2,500万円（大幅賃上げ特例適用時：1,100万円～3,500万円） ・補助率：２／３ ・活用イメージ：AIやセンサー等を活用した高精度な自律走行搬送ロボットの試作機を開発 （4）グローバル枠 ・海外事業の拡大、強化に資するもの ・海外旅費、通訳・翻訳費、広告宣伝・販売促進費も補助対象経費に含まれる ・補助上限額：3,000万円（大幅賃上げ特例適用時：4,000万円） ・補助率：１／２ 　　※小規模事業者２／３ ・活用イメージ：海外市場獲得のため、新たな製造機械を導入し、新製品の開発を行うとともに、海外展示会に出展 （5）公募回数が2回程度に変更 通年で継続的に公募が行われてきたものづくり補助金ですが、2024年に関しては、「公募は２回程度実施予定。」という記載になりました。 ですから、今までよりも公募回数が減少します。 公募時期に関しても、今までは申請締め切り日以降すぐに次期公募が開始されていましたが、今後はいつ公募が開始されるのか未定になります。 そのため、いつでも申請に動けるように計画を立てておく必要があります。 （6）補助実施期間が短縮 補助事業の実績報告締切日が「2024年12月10日まで」と明記されました。 公募の日程次第ではありますが、実際に発注できるのは通常交付決定日以降のため、実質的な実施期間が約８か月や、５か月程度となる可能性もあります。 ものづくり補助金は設備を設置して完了ではなく、開発期間が必要です。これまでは、「採択日から１年間」というケースがほとんどでしたので、大幅な期間の短縮となります ２．まとめ 2024年のものづくり補助金は上記のように大きな変更点があります。 省力化のための設備投資や、製品・サービス高付加価値化やDX,GX、海外事業の拡大を行う予定があれば、補助事業の実績報告が2024年12月10日であるということを念頭に、発注・納品等のスケジュールを組んでいただく必要があるでしょう。 ものづくり補助金の変更点について、上記で書ききれていない点については、ダウンロードレポートにまとめています。是非ともダウンロードして内容をご確認いただき、不明点などあればお気軽にご連絡ください。また、補助金活用に関して支援が必要な場合もご相談ください。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ▼参考文献（経済産業省・中京企業庁） 「ものづくり補助金」リーフレット https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/yosan/r4/r4_mono.pdf?1201 ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金について（Ver.1.0） https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/yosan/r5/r5_mono_shogyo_service.pdf   ものづくり補助金最新動向レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ものづくり補助金（正式名称：「ものづくり・商業・サービス補助金」）の活用を検討している経営者様、次回申請の準備をしている経営者様にまず読んでいただきたいレポートです。 2023年12月に中小企業庁から次回以降のものづくり補助金の要件情報が一部公開されました。その内容からものつくり補助金に変更があることが明らかになりました。このレポートでは新たな要件を公開情報を基に整理しています。 ものづくり補助金の仕様を考えている経営者様は必ず押さえておくべき内容を記載したレポートです。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02292_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/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。 新たな技術革新やシステム開発等で活用されている「ものづくり補助金（正式名称「ものづくり・商業・サービス補助金」）ですが、2024年のリーフレットおよび要項説明資料が2023年12月に中小企業庁にて公開されました。 当局が発表している資料を参考にして、変更点の内容について、本コラム及び、ダウンロードレポートにまとめました。本コラムでは抜粋して説明させていただいていますので、全体は是非ともレポートをダウンロードしてご確認をお願い致します。 １．ものづくり補助金2024年度の変更点 （1）申請枠・補助上限枠 2023年は「通常枠」「回復型賃上げ・雇用拡大枠」「デジタル枠」「グリーン枠」「グローバル市場開拓枠」で公募が実施されていました。 2024年は下記の通り、「省力化（オーダーメイド）枠」「製品・サービス高付加価値枠」「グローバル枠」と大幅に変更されます。 また、補助上限額も今までは最大4,000万円だったのが、8,000万円（大幅賃上げ特例時１億円）となりました。省力化のための投資を検討しているのであれば、活用を検討することをお勧めします。 （2）省力化（オーダーメイド）枠 ・省力化（生産プロセス改善）のための投資 ・補助上限額：750万円～8,000万円（大幅賃上げ特例適用時：1,000万円～１億円） ・補助率：１／２　 　　※小規模・再生事業者２／３ 　　※1,500万円までは１／２、1,500万円を超える部分は１／３ ・活用イメージ：熟練技術者が手作業で行っていた組立工程に、システムインテグレータ（Sier）と共同で開発したAIや画像判別技術を用いた自動組立ロボットを導入し、完全自動化・24時間操業を実現。組立工程における生産性が向上するとともに、熟練技術者は付加価値の高い業務に従事することが可能となった。 （３）製品・サービス高付加価値枠 ・製品、サービスの開発のための投資 ＜通常類型＞ ・製品、サービスの高付加価値化 ・補助上限額：750万円～1,250万円（大幅賃上げ特例適用時：850万円～2,250万円） ・補助率：１／２　 　　※小規模・再生事業者２／３ 　　※新型コロナ回復加速化特例２／３ ・活用イメージ：最新複合加工機を導入し、精密加工が可能となり国際基準に準拠した部品を開発 ＜成長分野進出類型（DX/GX）＞ ・DXやGXに資するもの ・補助上限額：1,000万円～2,500万円（大幅賃上げ特例適用時：1,100万円～3,500万円） ・補助率：２／３ ・活用イメージ：AIやセンサー等を活用した高精度な自律走行搬送ロボットの試作機を開発 （4）グローバル枠 ・海外事業の拡大、強化に資するもの ・海外旅費、通訳・翻訳費、広告宣伝・販売促進費も補助対象経費に含まれる ・補助上限額：3,000万円（大幅賃上げ特例適用時：4,000万円） ・補助率：１／２ 　　※小規模事業者２／３ ・活用イメージ：海外市場獲得のため、新たな製造機械を導入し、新製品の開発を行うとともに、海外展示会に出展 （5）公募回数が2回程度に変更 通年で継続的に公募が行われてきたものづくり補助金ですが、2024年に関しては、「公募は２回程度実施予定。」という記載になりました。 ですから、今までよりも公募回数が減少します。 公募時期に関しても、今までは申請締め切り日以降すぐに次期公募が開始されていましたが、今後はいつ公募が開始されるのか未定になります。 そのため、いつでも申請に動けるように計画を立てておく必要があります。 （6）補助実施期間が短縮 補助事業の実績報告締切日が「2024年12月10日まで」と明記されました。 公募の日程次第ではありますが、実際に発注できるのは通常交付決定日以降のため、実質的な実施期間が約８か月や、５か月程度となる可能性もあります。 ものづくり補助金は設備を設置して完了ではなく、開発期間が必要です。これまでは、「採択日から１年間」というケースがほとんどでしたので、大幅な期間の短縮となります ２．まとめ 2024年のものづくり補助金は上記のように大きな変更点があります。 省力化のための設備投資や、製品・サービス高付加価値化やDX,GX、海外事業の拡大を行う予定があれば、補助事業の実績報告が2024年12月10日であるということを念頭に、発注・納品等のスケジュールを組んでいただく必要があるでしょう。 ものづくり補助金の変更点について、上記で書ききれていない点については、ダウンロードレポートにまとめています。是非ともダウンロードして内容をご確認いただき、不明点などあればお気軽にご連絡ください。また、補助金活用に関して支援が必要な場合もご相談ください。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ▼参考文献（経済産業省・中京企業庁） 「ものづくり補助金」リーフレット https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/yosan/r4/r4_mono.pdf?1201 ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金について（Ver.1.0） https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/yosan/r5/r5_mono_shogyo_service.pdf   ものづくり補助金最新動向レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ものづくり補助金（正式名称：「ものづくり・商業・サービス補助金」）の活用を検討している経営者様、次回申請の準備をしている経営者様にまず読んでいただきたいレポートです。 2023年12月に中小企業庁から次回以降のものづくり補助金の要件情報が一部公開されました。その内容からものつくり補助金に変更があることが明らかになりました。このレポートでは新たな要件を公開情報を基に整理しています。 ものづくり補助金の仕様を考えている経営者様は必ず押さえておくべき内容を記載したレポートです。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02292_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/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

マスタデータは、システムやプロセスの正確な運用に必要不可欠です。 マスタデータには、製品や顧客、従業員の基本情報、設定、規則などが含まれます。 正確で最新のマスタデータを保持することで、効率的な業務の実行や正確な帳票作成、意思決定の裏づけなどを可能にします。 また、マスタデータの一元管理により、データの一貫性と信頼性を確保し、データの重複や矛盾を回避することもできます。 したがって、マスタデータの適切な管理は、組織の業務効率化と意思決定の質の向上につながる重要な要素と言えます。 しかし、実際現場でどのような問題が起きているのか、それらの課題に対してどのような打ち手があるのかをご説明いたします。 １．データのサイロ化 現場でよくあるのが縦割り組織の上、各部署で権限が強いゆえに業務とシステムの個別最適化が進んでいるという課題です。 それゆえマスタデータも各部署で個別に確立した結果、社内の異なるシステムで似て非なるマスタデータが散在しているケースです。 この課題の本質は縦割りによる業務とシステムの物理的な分断です。 この課題の打ち手としては組織とシステムの壁を取り払って全体最適の観点で業務とシステムを俯瞰し、マスタデータに関わる業務・システム・データの統合を図るといった対応が必要です。 しかし、簡単にできそうに聞こえるかもしれませんが組織の壁はそう簡単には乗り越えられません。 この打ち手は全社レベルで推進することが多く、社内の関連部署の担当者による利害関係の調整だけでは大体うまくいきません。 慣れ親しんだ個別業務システムが変わってしまうことに抵抗があるのは容易に想像できます。 ボトムアップ型ではダメなのです。 したがってここで重要なのは強いリーダーシップを持った経営層の存在です。 重要な意思決定と全体の方向性をトップダウンで決めることがマスタデータ管理を成功へ導く大きなカギと言えます。 ２．データの粒度不揃い・重複 2つ目は、データ粒度の不揃い・重複によるデータ品質低下の課題です。 よくあるデータ利活用の中で売り上げ分析は企業の戦略に欠かせない最も一般的なデータ活用手段です。 例えば「リンゴの販売数量は？」の問いを例に考えてみましょう。 マスタデータでは『リンゴ』や『りんご』、『林檎』、グローバルでは『apple』もあります。 また、『大林』や『ふじ』、『つがる』などといった粒度の違うものもあります。 数量についても同じです。 『個』、『パック』、『箱』、『キロ』など単位も様々です。 ですので「リンゴの販売数量は？」という簡単な問いが難問なるわけです。 このようなことは多くの企業の現場で起こっているのです。 その企業の商品マスタや顧客マスタの粒度はバラバラで統合されておらず、全社レベルでの共通的な分析軸が確立されていないことが多々あります。 だからと言って放置もできず無理やり統一するのも無理があります。 なぜならその言語で動いている個別業務とシステムが存在するからです。 そこでこの課題を解決するにはそれぞれの言語はそのまま残しつつも異なるコード体系や粒度のマスタデータを共通言語に変換しなければなりません。 そのためには読み替え表が必要です。 『リンゴ』＝『りんご』＝『林檎』＝『apple』のようなイメージです。 ３．データ精度と鮮度の低下 3つ目の課題は精度と鮮度の課題です。 業務上の重要な属性情報、例えば顧客の住所録、連絡先などに抜け漏れ・欠落が多く、1回登録した情報はその後何年たっても更新されないという場合です。 この課題に関する打ち手としてはマスタデータを社内の閉じた世界だけで考えるのではなく外部の2次データを活用して、住所情報・法人情報・行政の統計情報などを取り入れて社内のマスタデータの拡張させる観点が必要です。 ４．まとめ いかがでしょう？ 貴社のマスタ管理はできていますか？ マスタ管理はデータの一貫性と信頼性を確保し、業務効率化と意思決定の質の向上を図る重要な要素です。 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はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の製造現場のデータ管理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。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”＆生産管理”アナログ管理からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか？1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■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 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 2024/02/26 (月)　13:00~15:00 2024/02/28 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109 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。 マスタデータは、システムやプロセスの正確な運用に必要不可欠です。 マスタデータには、製品や顧客、従業員の基本情報、設定、規則などが含まれます。 正確で最新のマスタデータを保持することで、効率的な業務の実行や正確な帳票作成、意思決定の裏づけなどを可能にします。 また、マスタデータの一元管理により、データの一貫性と信頼性を確保し、データの重複や矛盾を回避することもできます。 したがって、マスタデータの適切な管理は、組織の業務効率化と意思決定の質の向上につながる重要な要素と言えます。 しかし、実際現場でどのような問題が起きているのか、それらの課題に対してどのような打ち手があるのかをご説明いたします。 １．データのサイロ化 現場でよくあるのが縦割り組織の上、各部署で権限が強いゆえに業務とシステムの個別最適化が進んでいるという課題です。 それゆえマスタデータも各部署で個別に確立した結果、社内の異なるシステムで似て非なるマスタデータが散在しているケースです。 この課題の本質は縦割りによる業務とシステムの物理的な分断です。 この課題の打ち手としては組織とシステムの壁を取り払って全体最適の観点で業務とシステムを俯瞰し、マスタデータに関わる業務・システム・データの統合を図るといった対応が必要です。 しかし、簡単にできそうに聞こえるかもしれませんが組織の壁はそう簡単には乗り越えられません。 この打ち手は全社レベルで推進することが多く、社内の関連部署の担当者による利害関係の調整だけでは大体うまくいきません。 慣れ親しんだ個別業務システムが変わってしまうことに抵抗があるのは容易に想像できます。 ボトムアップ型ではダメなのです。 したがってここで重要なのは強いリーダーシップを持った経営層の存在です。 重要な意思決定と全体の方向性をトップダウンで決めることがマスタデータ管理を成功へ導く大きなカギと言えます。 ２．データの粒度不揃い・重複 2つ目は、データ粒度の不揃い・重複によるデータ品質低下の課題です。 よくあるデータ利活用の中で売り上げ分析は企業の戦略に欠かせない最も一般的なデータ活用手段です。 例えば「リンゴの販売数量は？」の問いを例に考えてみましょう。 マスタデータでは『リンゴ』や『りんご』、『林檎』、グローバルでは『apple』もあります。 また、『大林』や『ふじ』、『つがる』などといった粒度の違うものもあります。 数量についても同じです。 『個』、『パック』、『箱』、『キロ』など単位も様々です。 ですので「リンゴの販売数量は？」という簡単な問いが難問なるわけです。 このようなことは多くの企業の現場で起こっているのです。 その企業の商品マスタや顧客マスタの粒度はバラバラで統合されておらず、全社レベルでの共通的な分析軸が確立されていないことが多々あります。 だからと言って放置もできず無理やり統一するのも無理があります。 なぜならその言語で動いている個別業務とシステムが存在するからです。 そこでこの課題を解決するにはそれぞれの言語はそのまま残しつつも異なるコード体系や粒度のマスタデータを共通言語に変換しなければなりません。 そのためには読み替え表が必要です。 『リンゴ』＝『りんご』＝『林檎』＝『apple』のようなイメージです。 ３．データ精度と鮮度の低下 3つ目の課題は精度と鮮度の課題です。 業務上の重要な属性情報、例えば顧客の住所録、連絡先などに抜け漏れ・欠落が多く、1回登録した情報はその後何年たっても更新されないという場合です。 この課題に関する打ち手としてはマスタデータを社内の閉じた世界だけで考えるのではなく外部の2次データを活用して、住所情報・法人情報・行政の統計情報などを取り入れて社内のマスタデータの拡張させる観点が必要です。 ４．まとめ いかがでしょう？ 貴社のマスタ管理はできていますか？ マスタ管理はデータの一貫性と信頼性を確保し、業務効率化と意思決定の質の向上を図る重要な要素です。 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はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の製造現場のデータ管理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。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”＆生産管理”アナログ管理からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか？1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■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 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 2024/02/26 (月)　13:00~15:00 2024/02/28 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109

▼【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）　無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ 11/29~12/2、東京ビッグサイトで行われた、世界最大規模のロボット展示会、「国際ロボット展 (iREX2023)」。ロボット専門コンサルタントの筆者も参戦し、最新情報を収集してきました。 今回のコラムでは、「ロボットと生成AI」、「新世代ロボット」に焦点を当てて、出展社数615から厳選した7社の最新技術事例を紹介致します。貴社のお役に立てば幸いです。 １．ロボットにおける生成AI活用技術 ロボット活用においても、生成ＡＩの利用が加速すると考えられます。 今回のロボット展の講演において、日立製作所の守屋氏は次の様に語っていました。「生成ＡＩは、“目的の状態になることをコミットするもの“と定義することができ、これはすなわち”制御“である。ロボットの”制御“と生成ＡＩは親和性が非常に高い。」。 このことから、ロボット分野においては、他の分野以上に生成AI活用の技術が進んでいくと考えられます。 １－１．Google Cloud社：検査AI (Visual Inspection AI)とロボットを使った検査の自動化 Googleが製造しているスマホ(Google Pixel)で写真を撮影すると、Google Pixelがその写真に映っている顔やモノを認識していることがわかるかと思います (iphoneも同様ですが)。この画像認識の技術はVision AIと呼ばれています。 Google Cloud社ではこの画像認識技術を製造業に転用し、検査の自動化ソリューションを提供しています。 検査できる項目は多岐に渡り、具体的には、OK/NG判定、へこみ、ひび割れ裂け目などの領域固有の不具合の検出、基板組み立ての不具合品がないかどうかの確認などを行うことができます。 外観検査AIに詳しい方であれば、その検査精度が非常に気になるところではないでしょうか。 Google Cloud社によると、「汎用の機械学習アプローチを使用した場合と比較して、Visual Inspection AI の使用によって正確さが最大で 10 倍も向上しました。」とのことで、従来の機械学習と比較して、高い検査精度を実現できていると言えます。 (引用：https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/improve-manufacturing-quality-control-with-visual-inspection-ai)。 またGoogle社では、Google Pixelを製造する際、Visual Inspection AIを利用して検査を行っています。自社での製造工程で使用していることが何より、検査精度の高さを物語っているのではないでしょうか。 こういった技術が産業用機械にも搭載される未来も近いと思われます。 １－２．DENSO社：AI模倣学習によるティーチングと音声認識によるプログラムの生成 今回のロボット展では、音声指示に従って自動でコーヒーの粉を調合することができる協働ロボットが展示されていました “音声指示に従ってロボットが動く“といったコンセプトの展示が見られたのは、(見た限り)ＤＥＮＳＯ社だけが展示を行っていました。 音声指示に従ってロボットを動かすために、今回の機構では2つのAIが使われています。 1つ目は、ご存じChat GPT。今回の機構においては、人が自然言語で注文した内容を認識する役割を持っています。内容を認識後、下記の2つ目のＡＩに認識した音声指示内容を指示します。 2つ目は、アメリカのIntegral社が開発した模倣学習ＡＩ。模倣学習ＡＩとは、すでに蓄積されている教示データやワークのモデルデータを用いて、実際に撮影した3Dデータから詳細のワーク形状・位置を推論します。 推論したデータを用いて、ロボットの軌道を生成します。 これにより、ティーチングにかかる時間を大幅に削ることができると考えられています。 DENSO社のHPを確認すると、ワークの位置が変わっても、カメラで位置を補正して把持する例や、適切な粉の量を認識し、特定の量を持ってくる例などが見られました。 （引用：https://www.denso-wave.com/ja/robot/product/software/aiil.html） これらのティーチングは、今までは非常に困難なものでした。先述の例で言えば、毎作業ピッキングや粉を取る位置が異なり、いちいちティーチングを行う必要があったためです。 国際ロボット展で展示されていたGoogle Cloud社とDENSO社のAI活用事例を紹介しました。今後声だけでロボットに指示し、ロボットに稼働してもらう未来はそう遠くない、と思わせる展示内容でした。 ２．新世代ロボット 世界最大規模のロボット展、ということもあり、新型のロボットが多数出展していました。今回は合計5社の新世代ロボットを紹介します。特に、今回紹介する海外の協働ロボットはどれも特徴的なので、是非ご覧ください。 ２－１．ユニバーサルロボット社：30kgの可搬重量を持つ協働ロボット「ＵＲ30」 (引用：https://www.universal-robots.com/ja/%E8%A3%BD%E5%93%81%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%8A%E3%83%83%E3%83%97/ur30-robot/) ユニバーサルロボットから、可搬重量30kgに対応した協働ロボット「ＵＲ30」が登場。ロボット展デモでは、積み荷のパレタイズや、タイヤを積む作業を行っていました。 有名どころで言えば、ファナックや安川電機に続いて、3番目となる可搬重量30kgに対応した協働ロボットの発売です。 UR30の特筆すべき点はその本体重量の軽さです。 同じ30 kg可搬のFANACの協働ロボット(CRX-25iA)と安川電機の協働ロボット(MOTOMAN-HC30PL)の本体質量がそれぞれ135kg,140kgであるのに対し、UR30は本体質量が65kgと大幅に軽量仕様となっています。 これにより、扱いやすさが向上し、さらには壁や天井などにも設置して利用することも可能です(引用：https://www.mapion.co.jp/news/column/cobs2693821-1-all/)。 ２－２．安川電機社：最新自律ロボット「MOTOMAN NEXT」 (引用元：https://www.yaskawa.co.jp/newsrelease/product/1154379) 今回のロボット展でも大々的に展示されていた、安川電機の最新自律ロボット「MOTOMAN NEXT」。“自律ロボット“の名の通り、ロボットが周囲の状況に合わせて自律的に判断し、駆動します。 具体的に特徴を説明致します。「MOTOMAN NEXT」はあらかじめ動作環境を入力したパスプランニングサービスを使って、目標点までのパスを自動生成することができます。さらに、ビジョンカメラや力覚センサなどを用いることで、状況に合わせた判断を行うことが可能になります。究極的には、使用するツールや、具体的な作業の指示を行うことで、ティーチレスでロボットへ動作の指示を行うことができます。 ２－３．海外の協働ロボット①　FAIR Innovation Robot System社：「FAIRINO Robot」 (引用元：https://www.frtech.fr/) 中国の新興協働ロボットメーカー。その特徴は「圧倒的な価格の安さ」です。 一般的な協働ロボットの価格帯が200万円～500万円であるのに対し、1台50万円で購入することができます。 圧倒的低コストの理由を担当者の方に確認したところ、「減速機を含め部品を全て自社製造しているから」とのことでした。 中国メーカーで且つ破格に安価な価格であることから一抹の不安感がありますが、他社の協働ロボット同様、一般的な溶接、パレタイズ、ピッキングなど用途で活用することができます。筆者は実際に溶接作業のティーチングのデモを拝見しましたが、見た目は他社製の協働ロボットの動きと遜色ないな、という感想を持ちました。(しかも、オプションのカメラで撮像した画像からティーチング箇所を判断し、ティーチングを自動生成していました。) 手軽に協働ロボットを導入をしたい方にオススメです。 ２－４．海外の協働ロボット②　Kassow Robots：「KRシリーズ」 (引用元：https://ksw-robots.co.jp/) デンマークの協働ロボットメーカー。 「KRシリーズ」の特徴は、「7軸の協働ロボットであること」です。(FANACや安川電機など、現行の協働ロボットは6軸であることがほとんどです。) 軸が7つあることのメリットは、ロボットの可動域が広くなることです。 軸数が一つ増えることでそんなに可動域が変わるのか？とお思いの方は、添付の動画を是非ご覧になってください。 アーム本体に近いところや、入り組んだ場所にもアームが届いていることが理解できるはずです。 （引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1539936027-885058&dp=2） ２－５．海外の協働ロボット③ BECKHOFF社：「ATRO」 (引用元：https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/) ドイツの協働ロボットメーカー。 BECKOFFの協働ロボット「ATRO」の特徴は、「ロボットアームが軸毎に独立した部品で構成されていること」です。 つまり、ロボットアームを軸毎に分解＆組立することができます。 この特徴を擁する「ATRO」の強みは2つです。 1つ目はハード面での汎用性が高いことです。軸毎に独立した部品で構成されているため、生産方法に合わせてロボットアームを構築することができます。 例えば、4軸で組み立ててピッキングに使用することができる一方で、1軸のみ使用しターンテーブルの様に使用することもできます。 (引用記事に記載の動画をみていただくと非常にわかりやすいかと思います。) https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2304/19/news076.html つまり、ユーザーの発想次第で使い方を無限大に広げることができます。 2つ目はメンテナンスが容易であることです。 協働ロボットが故障した場合、従来であれば故障したロボットを修理する必要がありました。 修理するためには、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要があるため、長い期間生産が止まってしまう可能性があります。 その点、「ATRO」は故障した部品を交換するだけで、正常状態に戻すことができます。 現場の作業者が簡単に分解＆組立できるので、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要もありません。 下記のページを見ていただければ、組付けが簡単に行えることがわかるでしょう。 https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/ ３．さいごに 今回は、生成AIと新世代ロボットに焦点を当てて、紹介させていただきました。貴社の情報収集の一助となれば幸いでございます。 国際ロボット展レポート第2弾は、“物流”に焦点を当てて、最新技術をご紹介致します。 ▼『製造業　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ ▼【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）　無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ 11/29~12/2、東京ビッグサイトで行われた、世界最大規模のロボット展示会、「国際ロボット展 (iREX2023)」。ロボット専門コンサルタントの筆者も参戦し、最新情報を収集してきました。 今回のコラムでは、「ロボットと生成AI」、「新世代ロボット」に焦点を当てて、出展社数615から厳選した7社の最新技術事例を紹介致します。貴社のお役に立てば幸いです。 １．ロボットにおける生成AI活用技術 ロボット活用においても、生成ＡＩの利用が加速すると考えられます。 今回のロボット展の講演において、日立製作所の守屋氏は次の様に語っていました。「生成ＡＩは、“目的の状態になることをコミットするもの“と定義することができ、これはすなわち”制御“である。ロボットの”制御“と生成ＡＩは親和性が非常に高い。」。 このことから、ロボット分野においては、他の分野以上に生成AI活用の技術が進んでいくと考えられます。 １－１．Google Cloud社：検査AI (Visual Inspection AI)とロボットを使った検査の自動化 Googleが製造しているスマホ(Google Pixel)で写真を撮影すると、Google Pixelがその写真に映っている顔やモノを認識していることがわかるかと思います (iphoneも同様ですが)。この画像認識の技術はVision AIと呼ばれています。 Google Cloud社ではこの画像認識技術を製造業に転用し、検査の自動化ソリューションを提供しています。 検査できる項目は多岐に渡り、具体的には、OK/NG判定、へこみ、ひび割れ裂け目などの領域固有の不具合の検出、基板組み立ての不具合品がないかどうかの確認などを行うことができます。 外観検査AIに詳しい方であれば、その検査精度が非常に気になるところではないでしょうか。 Google Cloud社によると、「汎用の機械学習アプローチを使用した場合と比較して、Visual Inspection AI の使用によって正確さが最大で 10 倍も向上しました。」とのことで、従来の機械学習と比較して、高い検査精度を実現できていると言えます。 (引用：https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/improve-manufacturing-quality-control-with-visual-inspection-ai)。 またGoogle社では、Google Pixelを製造する際、Visual Inspection AIを利用して検査を行っています。自社での製造工程で使用していることが何より、検査精度の高さを物語っているのではないでしょうか。 こういった技術が産業用機械にも搭載される未来も近いと思われます。 １－２．DENSO社：AI模倣学習によるティーチングと音声認識によるプログラムの生成 今回のロボット展では、音声指示に従って自動でコーヒーの粉を調合することができる協働ロボットが展示されていました “音声指示に従ってロボットが動く“といったコンセプトの展示が見られたのは、(見た限り)ＤＥＮＳＯ社だけが展示を行っていました。 音声指示に従ってロボットを動かすために、今回の機構では2つのAIが使われています。 1つ目は、ご存じChat GPT。今回の機構においては、人が自然言語で注文した内容を認識する役割を持っています。内容を認識後、下記の2つ目のＡＩに認識した音声指示内容を指示します。 2つ目は、アメリカのIntegral社が開発した模倣学習ＡＩ。模倣学習ＡＩとは、すでに蓄積されている教示データやワークのモデルデータを用いて、実際に撮影した3Dデータから詳細のワーク形状・位置を推論します。 推論したデータを用いて、ロボットの軌道を生成します。 これにより、ティーチングにかかる時間を大幅に削ることができると考えられています。 DENSO社のHPを確認すると、ワークの位置が変わっても、カメラで位置を補正して把持する例や、適切な粉の量を認識し、特定の量を持ってくる例などが見られました。 （引用：https://www.denso-wave.com/ja/robot/product/software/aiil.html） これらのティーチングは、今までは非常に困難なものでした。先述の例で言えば、毎作業ピッキングや粉を取る位置が異なり、いちいちティーチングを行う必要があったためです。 国際ロボット展で展示されていたGoogle Cloud社とDENSO社のAI活用事例を紹介しました。今後声だけでロボットに指示し、ロボットに稼働してもらう未来はそう遠くない、と思わせる展示内容でした。 ２．新世代ロボット 世界最大規模のロボット展、ということもあり、新型のロボットが多数出展していました。今回は合計5社の新世代ロボットを紹介します。特に、今回紹介する海外の協働ロボットはどれも特徴的なので、是非ご覧ください。 ２－１．ユニバーサルロボット社：30kgの可搬重量を持つ協働ロボット「ＵＲ30」 (引用：https://www.universal-robots.com/ja/%E8%A3%BD%E5%93%81%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%8A%E3%83%83%E3%83%97/ur30-robot/) ユニバーサルロボットから、可搬重量30kgに対応した協働ロボット「ＵＲ30」が登場。ロボット展デモでは、積み荷のパレタイズや、タイヤを積む作業を行っていました。 有名どころで言えば、ファナックや安川電機に続いて、3番目となる可搬重量30kgに対応した協働ロボットの発売です。 UR30の特筆すべき点はその本体重量の軽さです。 同じ30 kg可搬のFANACの協働ロボット(CRX-25iA)と安川電機の協働ロボット(MOTOMAN-HC30PL)の本体質量がそれぞれ135kg,140kgであるのに対し、UR30は本体質量が65kgと大幅に軽量仕様となっています。 これにより、扱いやすさが向上し、さらには壁や天井などにも設置して利用することも可能です(引用：https://www.mapion.co.jp/news/column/cobs2693821-1-all/)。 ２－２．安川電機社：最新自律ロボット「MOTOMAN NEXT」 (引用元：https://www.yaskawa.co.jp/newsrelease/product/1154379) 今回のロボット展でも大々的に展示されていた、安川電機の最新自律ロボット「MOTOMAN NEXT」。“自律ロボット“の名の通り、ロボットが周囲の状況に合わせて自律的に判断し、駆動します。 具体的に特徴を説明致します。「MOTOMAN NEXT」はあらかじめ動作環境を入力したパスプランニングサービスを使って、目標点までのパスを自動生成することができます。さらに、ビジョンカメラや力覚センサなどを用いることで、状況に合わせた判断を行うことが可能になります。究極的には、使用するツールや、具体的な作業の指示を行うことで、ティーチレスでロボットへ動作の指示を行うことができます。 ２－３．海外の協働ロボット①　FAIR Innovation Robot System社：「FAIRINO Robot」 (引用元：https://www.frtech.fr/) 中国の新興協働ロボットメーカー。その特徴は「圧倒的な価格の安さ」です。 一般的な協働ロボットの価格帯が200万円～500万円であるのに対し、1台50万円で購入することができます。 圧倒的低コストの理由を担当者の方に確認したところ、「減速機を含め部品を全て自社製造しているから」とのことでした。 中国メーカーで且つ破格に安価な価格であることから一抹の不安感がありますが、他社の協働ロボット同様、一般的な溶接、パレタイズ、ピッキングなど用途で活用することができます。筆者は実際に溶接作業のティーチングのデモを拝見しましたが、見た目は他社製の協働ロボットの動きと遜色ないな、という感想を持ちました。(しかも、オプションのカメラで撮像した画像からティーチング箇所を判断し、ティーチングを自動生成していました。) 手軽に協働ロボットを導入をしたい方にオススメです。 ２－４．海外の協働ロボット②　Kassow Robots：「KRシリーズ」 (引用元：https://ksw-robots.co.jp/) デンマークの協働ロボットメーカー。 「KRシリーズ」の特徴は、「7軸の協働ロボットであること」です。(FANACや安川電機など、現行の協働ロボットは6軸であることがほとんどです。) 軸が7つあることのメリットは、ロボットの可動域が広くなることです。 軸数が一つ増えることでそんなに可動域が変わるのか？とお思いの方は、添付の動画を是非ご覧になってください。 アーム本体に近いところや、入り組んだ場所にもアームが届いていることが理解できるはずです。 （引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1539936027-885058&dp=2） ２－５．海外の協働ロボット③ BECKHOFF社：「ATRO」 (引用元：https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/) ドイツの協働ロボットメーカー。 BECKOFFの協働ロボット「ATRO」の特徴は、「ロボットアームが軸毎に独立した部品で構成されていること」です。 つまり、ロボットアームを軸毎に分解＆組立することができます。 この特徴を擁する「ATRO」の強みは2つです。 1つ目はハード面での汎用性が高いことです。軸毎に独立した部品で構成されているため、生産方法に合わせてロボットアームを構築することができます。 例えば、4軸で組み立ててピッキングに使用することができる一方で、1軸のみ使用しターンテーブルの様に使用することもできます。 (引用記事に記載の動画をみていただくと非常にわかりやすいかと思います。) https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2304/19/news076.html つまり、ユーザーの発想次第で使い方を無限大に広げることができます。 2つ目はメンテナンスが容易であることです。 協働ロボットが故障した場合、従来であれば故障したロボットを修理する必要がありました。 修理するためには、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要があるため、長い期間生産が止まってしまう可能性があります。 その点、「ATRO」は故障した部品を交換するだけで、正常状態に戻すことができます。 現場の作業者が簡単に分解＆組立できるので、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要もありません。 下記のページを見ていただければ、組付けが簡単に行えることがわかるでしょう。 https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/ ３．さいごに 今回は、生成AIと新世代ロボットに焦点を当てて、紹介させていただきました。貴社の情報収集の一助となれば幸いでございます。 国際ロボット展レポート第2弾は、“物流”に焦点を当てて、最新技術をご紹介致します。 ▼『製造業　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！

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．顧客管理とは 顧客管理とは、企業が顧客との関係性を維持するための活動や情報を管理するものです。 多くの企業で、名刺そのものや、顧客台帳、Excel等のスプレッドシート、CRM（顧客関係性管理）システム等に情報を蓄積して管理されているかと思います。 しかしながら、せっかく蓄積した顧客情報を上手く活用できている企業は少ないようです。 例えば、 顧客情報は担当者個人で管理されていて、部門や会社全体で共有されていない CRM等、顧客情報をシステムで管理しているが、情報がメンテナンスされておらず、活用できていない 蓄積した顧客情報について、営業戦略や経営戦略等、戦略的な活動に活用できていない etc.. 上記に当てはまる方は、顧客管理のやり方を見直した方が良いかも知れません。 ２．使える顧客管理とは 製造業においても、顧客管理は重要です。 例えば、製品の受注履歴や顧客の要望をデータとして蓄積することで、製品品質の向上や新製品/技術開発に活かせるようになります。 また、営業担当者は顧客の嗜好や購買パターン、決裁権者の情報等を把握することで、より的確な提案や営業活動を行うことができます。 顧客情報の活用により、顧客満足度の向上や競争力の強化につなげることが可能になります。 ただ単純に顧客情報を蓄積するのではなく、何のためにどういった情報を管理するのか、まずは顧客管理の目的を明確にした上で、目的達成に必要な顧客管理の仕組みを企画・導入することで、使える顧客管理を実現することが出来ます。 次に「使える顧客管理の実現手順」を解説します。 ３．使える顧客管理の実現手順 使える顧客管理を実現する手順は以下の通りです。 (1)顧客管理の目的を明確にする (2)目的達成のために必要な管理項目を洗い出す (3)管理の仕組み（運用体制、ツール・システム含む）、情報の入力・更新等、運用ルールを策定する (4)試験的に運用を行い、問題点を洗い出す (5)問題点に対する対策を行う (6)本運用を開始する (7)定期的に運用状況を確認し、効果検証を行う 特に上記、「(1)顧客管理の目的を明確にする」と、「(3)管理の仕組み（運用体制、ツール・システム含む）、情報の入力・更新等、運用ルールを策定する」、「(7)定期的に運用状況を確認し、効果検証を行う」をしっかりと実施することが使える顧客管理実現のポイントです。 ４．まとめ 「顧客管理」というと、会社名や、担当者名、連絡先等の名刺情報が蓄積されたものがイメージされるかと思いますが、顧客情報を管理するシステム「CRM」の日本語訳である「顧客関係性管理」と考えると、名刺情報だけでなく、顧客との接触履歴や、取引履歴等、関係性を含めたものを管理するものであることがわかります。 管理する情報項目を増やせば増やすど、運用が難しくなり、情報のメンテナンスも大変になりますが、最初から多くの情報を網羅しようとせず、まずは、最低限必要な情報から管理するようにし、その運用が定着してから管理項目を増やす等、段階的に取り組んでいくことが「使える顧客管理」実現への近道となります。 まずは、顧客管理の目的から見直しされてみることをお勧めします。 ▼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 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■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 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581   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▼ レポートの内容 基幹システム導入・活用のポイントを丸ッとご紹介します！ システム導入のポイント プロジェクト推進のポイント 導入、活用による効果事例紹介   「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．顧客管理とは 顧客管理とは、企業が顧客との関係性を維持するための活動や情報を管理するものです。 多くの企業で、名刺そのものや、顧客台帳、Excel等のスプレッドシート、CRM（顧客関係性管理）システム等に情報を蓄積して管理されているかと思います。 しかしながら、せっかく蓄積した顧客情報を上手く活用できている企業は少ないようです。 例えば、 顧客情報は担当者個人で管理されていて、部門や会社全体で共有されていない CRM等、顧客情報をシステムで管理しているが、情報がメンテナンスされておらず、活用できていない 蓄積した顧客情報について、営業戦略や経営戦略等、戦略的な活動に活用できていない etc.. 上記に当てはまる方は、顧客管理のやり方を見直した方が良いかも知れません。 ２．使える顧客管理とは 製造業においても、顧客管理は重要です。 例えば、製品の受注履歴や顧客の要望をデータとして蓄積することで、製品品質の向上や新製品/技術開発に活かせるようになります。 また、営業担当者は顧客の嗜好や購買パターン、決裁権者の情報等を把握することで、より的確な提案や営業活動を行うことができます。 顧客情報の活用により、顧客満足度の向上や競争力の強化につなげることが可能になります。 ただ単純に顧客情報を蓄積するのではなく、何のためにどういった情報を管理するのか、まずは顧客管理の目的を明確にした上で、目的達成に必要な顧客管理の仕組みを企画・導入することで、使える顧客管理を実現することが出来ます。 次に「使える顧客管理の実現手順」を解説します。 ３．使える顧客管理の実現手順 使える顧客管理を実現する手順は以下の通りです。 (1)顧客管理の目的を明確にする (2)目的達成のために必要な管理項目を洗い出す (3)管理の仕組み（運用体制、ツール・システム含む）、情報の入力・更新等、運用ルールを策定する (4)試験的に運用を行い、問題点を洗い出す (5)問題点に対する対策を行う (6)本運用を開始する (7)定期的に運用状況を確認し、効果検証を行う 特に上記、「(1)顧客管理の目的を明確にする」と、「(3)管理の仕組み（運用体制、ツール・システム含む）、情報の入力・更新等、運用ルールを策定する」、「(7)定期的に運用状況を確認し、効果検証を行う」をしっかりと実施することが使える顧客管理実現のポイントです。 ４．まとめ 「顧客管理」というと、会社名や、担当者名、連絡先等の名刺情報が蓄積されたものがイメージされるかと思いますが、顧客情報を管理するシステム「CRM」の日本語訳である「顧客関係性管理」と考えると、名刺情報だけでなく、顧客との接触履歴や、取引履歴等、関係性を含めたものを管理するものであることがわかります。 管理する情報項目を増やせば増やすど、運用が難しくなり、情報のメンテナンスも大変になりますが、最初から多くの情報を網羅しようとせず、まずは、最低限必要な情報から管理するようにし、その運用が定着してから管理項目を増やす等、段階的に取り組んでいくことが「使える顧客管理」実現への近道となります。 まずは、顧客管理の目的から見直しされてみることをお勧めします。 ▼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 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■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 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581   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▼ レポートの内容 基幹システム導入・活用のポイントを丸ッとご紹介します！ システム導入のポイント プロジェクト推進のポイント 導入、活用による効果事例紹介   「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

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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