DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 今回は、射出成形業界のDX化への取り組み、と題し述べさせて頂きます。 DXに取組むためには、自社の自動化レベルを把握するところから始めてみてはいかがでしょか。 併せて、属人化した作業、危険作業・重労働の抽出など、業務の棚卸も行ってみましょう。 射出成形業界を具体例に出すと、まだまだDX化には程遠い会社様も多いと思います。 多いというより、多数の会社様がそれほど進んでいないと私は思います。 様々な業界でDXが活用され始めているなか、成形材料の投入や成形品の取出し等は一部自動化されていても、金型の取付・成形条件の設定・成形条件の入力・成形品取出し・成形品検査 等、人手に頼った工程が多く存在していると思います。 また、その仕事が属人化され、うまく継承されていない状況もよく見かけます。 １．自動化レベルの把握 自動化レベルの把握とは具体的に レベル０：自動化どころか５Sもできていない レベル１：全く自動化されていない(全作業が人手頼み) レベル２：製品取出しなど１工程のみロボット導入済 レベル３：製品取出しとゲートカットなど複数工程にロボットを導入している レベル４：製造工程以外の工程(検査工程)にもロボットを導入している レベル５：ほぼ全ての工程が自動化されており、製造現場にほど作業者がおらず、24時間稼働している などがあげられます。 ここで簡単に、射出成形業界の現状を述べさせて頂きます。 経済産業省の２０２０年 生産動態統計によると、プラスチック加工機械の生産台数は１万１４２９台(金額ベース：１７９６億円)。 うち射出成形機は９８３７台(金額ベース：１２１９億円)。 射出成形機の内訳は、型締め力１００トン未満が３２６６台(金額ベースで２１９億円)、１００トン以上２００トン未満が３６３２台(同３４０億円)、２００トン以上５００トン未満が２４７６台(同３７３億円)、５００トン以上が４６３台(同２８５億円)であった。 日本は精密部品を成形する中・小型機が得意なことがわかります。 経済産業省ものづくり白書 2021 には「新型コロナウイルス感染症の感染拡大以外にも、多くの外的要因が我が国製造業の事業判断に影響を及ぼすものと考えられており、かつ、これらは事前に発生や変化を想定することが難しい」と言及されています。 これは、顧客や社会のニーズが日々変動していることが大きな要因であると考えられます。 いましばらく厳し状況が続くのではないでしょか。 ２．射出成形業界のDX化とは 簡単に言えば、デジタル技術を用いての業務の効率化・見える化・データ化・高度化・新規ビジネス創出などだと思います。 経済産業省が発表したDXレポート2では「素早く変革し続ける能力を身につけること、その中ではITシステムのみならず企業文化（固定概念）・風土を変革する」ことがDXの要と言及されています。 国内産業におけるDXの取組状況のアンケートでは、「DXに取組むに当たっての課題」の回答結果は下記の通りです。 従業員20人以下の企業様の場合 予算の確保（26.4%） 具体的な効果や成果が見えない（24.3％） DX人材の不足（23.5%） 何から始めてよいかわからない（22.8％） 従業員21人以上の企業様では、 DX人材の不足(41.8%) IT人材の不足(33.4%、) 企業文化・風土に関する課題(25.7%) 特筆すべきは、DX人材の不足が41.8%と、従業員20人以下の企業よりも18.3ポイントも高くなっていることです。 このことから、従業員20人以下の企業においては、DXに取りかかることが難しい状況が、従業員21人以上の企業ではDXに取組むなかで人材不足や企業文化・風土などが課題になっていることが推測されます。 DXの理解度を従業員規模別にみると、従業員１０１人以上で「理解している」が 20.6％、「ある程度理解している」の４７.9％と合わせると７割近くになっています。 従業員 20 人以下では「理解している」は４.6％と１割に満たず、「理解していない」が３８.7％と４割近くを占めています。 理解度は、従業員規模が大きいほど高くなっていることがわかります。 従業員規模が大きい会社ほど、DXに取組みやすい状況が見てとれます。 しかし、企業規模に関わらず、具体的な効果や成果がみえない何から始めてよいかわからない といった会社様もあると思います。 そのような会社様は、上記の通り、自社の自動化レベルの把握・業務の棚卸を行うことで、DX化に最初に取り組むべき工程や従業員の配置が正しいのか・属人化作業はどの工程かが見えてくると思います。 労働人口が減少するなか、DXに取り組むことで限られた従業員を効率よく配置し業務改善・効率化に活用できると思います。 5Sが不十分であれば、5Sから始めてもいいと思います。 周囲の情報に惑わされずに自社に合った方法を見つけだす大切であると思います。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例 ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！ 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 今回は、射出成形業界のDX化への取り組み、と題し述べさせて頂きます。 DXに取組むためには、自社の自動化レベルを把握するところから始めてみてはいかがでしょか。 併せて、属人化した作業、危険作業・重労働の抽出など、業務の棚卸も行ってみましょう。 射出成形業界を具体例に出すと、まだまだDX化には程遠い会社様も多いと思います。 多いというより、多数の会社様がそれほど進んでいないと私は思います。 様々な業界でDXが活用され始めているなか、成形材料の投入や成形品の取出し等は一部自動化されていても、金型の取付・成形条件の設定・成形条件の入力・成形品取出し・成形品検査 等、人手に頼った工程が多く存在していると思います。 また、その仕事が属人化され、うまく継承されていない状況もよく見かけます。 １．自動化レベルの把握 自動化レベルの把握とは具体的に レベル０：自動化どころか５Sもできていない レベル１：全く自動化されていない(全作業が人手頼み) レベル２：製品取出しなど１工程のみロボット導入済 レベル３：製品取出しとゲートカットなど複数工程にロボットを導入している レベル４：製造工程以外の工程(検査工程)にもロボットを導入している レベル５：ほぼ全ての工程が自動化されており、製造現場にほど作業者がおらず、24時間稼働している などがあげられます。 ここで簡単に、射出成形業界の現状を述べさせて頂きます。 経済産業省の２０２０年 生産動態統計によると、プラスチック加工機械の生産台数は１万１４２９台(金額ベース：１７９６億円)。 うち射出成形機は９８３７台(金額ベース：１２１９億円)。 射出成形機の内訳は、型締め力１００トン未満が３２６６台(金額ベースで２１９億円)、１００トン以上２００トン未満が３６３２台(同３４０億円)、２００トン以上５００トン未満が２４７６台(同３７３億円)、５００トン以上が４６３台(同２８５億円)であった。 日本は精密部品を成形する中・小型機が得意なことがわかります。 経済産業省ものづくり白書 2021 には「新型コロナウイルス感染症の感染拡大以外にも、多くの外的要因が我が国製造業の事業判断に影響を及ぼすものと考えられており、かつ、これらは事前に発生や変化を想定することが難しい」と言及されています。 これは、顧客や社会のニーズが日々変動していることが大きな要因であると考えられます。 いましばらく厳し状況が続くのではないでしょか。 ２．射出成形業界のDX化とは 簡単に言えば、デジタル技術を用いての業務の効率化・見える化・データ化・高度化・新規ビジネス創出などだと思います。 経済産業省が発表したDXレポート2では「素早く変革し続ける能力を身につけること、その中ではITシステムのみならず企業文化（固定概念）・風土を変革する」ことがDXの要と言及されています。 国内産業におけるDXの取組状況のアンケートでは、「DXに取組むに当たっての課題」の回答結果は下記の通りです。 従業員20人以下の企業様の場合 予算の確保（26.4%） 具体的な効果や成果が見えない（24.3％） DX人材の不足（23.5%） 何から始めてよいかわからない（22.8％） 従業員21人以上の企業様では、 DX人材の不足(41.8%) IT人材の不足(33.4%、) 企業文化・風土に関する課題(25.7%) 特筆すべきは、DX人材の不足が41.8%と、従業員20人以下の企業よりも18.3ポイントも高くなっていることです。 このことから、従業員20人以下の企業においては、DXに取りかかることが難しい状況が、従業員21人以上の企業ではDXに取組むなかで人材不足や企業文化・風土などが課題になっていることが推測されます。 DXの理解度を従業員規模別にみると、従業員１０１人以上で「理解している」が 20.6％、「ある程度理解している」の４７.9％と合わせると７割近くになっています。 従業員 20 人以下では「理解している」は４.6％と１割に満たず、「理解していない」が３８.7％と４割近くを占めています。 理解度は、従業員規模が大きいほど高くなっていることがわかります。 従業員規模が大きい会社ほど、DXに取組みやすい状況が見てとれます。 しかし、企業規模に関わらず、具体的な効果や成果がみえない何から始めてよいかわからない といった会社様もあると思います。 そのような会社様は、上記の通り、自社の自動化レベルの把握・業務の棚卸を行うことで、DX化に最初に取り組むべき工程や従業員の配置が正しいのか・属人化作業はどの工程かが見えてくると思います。 労働人口が減少するなか、DXに取り組むことで限られた従業員を効率よく配置し業務改善・効率化に活用できると思います。 5Sが不十分であれば、5Sから始めてもいいと思います。 周囲の情報に惑わされずに自社に合った方法を見つけだす大切であると思います。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例 ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！ 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068

今回は、製造業で基幹システム導入・刷新を成功に導くポイントについてお伝えします。 １．製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 .製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 経済産業省が「DXレポート」で提唱した「2025年の崖」まであと1 年を切りました。 「2025年の崖」では、長年にわたって各企業で使われてきたシステムをメンテナンスできるエンジニアの多くが定年を迎え、システム人材不足が深刻化し、古いシステムを使っている企業はそれにより多大なリスクを抱えてしまう..といったことも懸念されています。 そのため、販売管理システムや生産管理システム、在庫管理システム、人事・財務・給与システムなどのさまざまな基幹システムを活用してきた企業は、現行のシステムの見直しを迫られています。 (基幹システムとは、会社全体のデータを連携させ一元管理することができるようになるツールです。これによりリアルタイムで業務データを可視化・加工できる環境を構築ことができ、正確な経営判断に活用できるなどのメリットがあります。近年ではクラウド型の基幹システムが多く採用されています。) しかしながら、製造業においても基幹システムの導入・刷新はなかなかハードルが高く、以下のような理由で上手くいかないようです。 既に慣れているシステムを変えたくない 現場では紙の方が使いやすい システムの機能ではやりたいことが出来ない（Excelや手作業の方が効率が良い） 導入・刷新を進める時間もなく、人材もいない（リソース不足） 業務が属人化していて、システム化が難しい etc.. 特に、現システムへの不満がありながらも、それを前提とした業務の流れに慣れてしまっており、なかなか新規導入・刷新に至らないケースが多いようです。 ２．製造業の基幹システム導入・刷新の取り組み手順 では、どのような手順で基幹システム導入・刷新に取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業における基幹システム導入・刷新取り組み手順 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基幹システム導入・刷新の目的・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基幹システム導入・刷新のロードマップを作る 　一気に全てを導入・刷新しようとするのではなく、優先順位を決め、段階的に取り組む ④基幹システム導入・刷新後の構想・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基幹システム導入・刷新の構想・計画を作る ⑤基幹システム導入・刷新シミュレーション 　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 ⑥基幹システム導入・刷新の推進 　計画に基き、システム導入・刷新を進める 　※ほとんどの場合、システムの構築はシステムベンダーに委託すると思われますが、全てをシステムベンダーに丸投げするのではく、経営層以下、メンバーが目的含めた計画を理解した上で取り組む必要があります ⑦試験運用 　システムが完成したら、本運用前に試験的な運用を行い、業務に支障が無いか確認を行う 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、現状業務の流れや、そこで発生している問題の把握から取り組まれることをお勧めします。 ３．製造業が基幹システム導入・刷新に取り組む上でのポイント 製造業が基幹システム導入・刷新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） 目的・目標の明確化（定量目標を設定し、経営層以下メンバーで認識を合わせる） ロードマップの作成（優先順位を決めて段階的に取り組む） 効果検証（基幹システム導入・刷新による効果について、検証、改善を繰り返す） 現在、基幹システムの導入・刷新を検討されている方、既に取り組んでいるが上手くいっていない方は、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。 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、製造業で基幹システム導入・刷新を成功に導くポイントについてお伝えします。 １．製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 .製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 経済産業省が「DXレポート」で提唱した「2025年の崖」まであと1 年を切りました。 「2025年の崖」では、長年にわたって各企業で使われてきたシステムをメンテナンスできるエンジニアの多くが定年を迎え、システム人材不足が深刻化し、古いシステムを使っている企業はそれにより多大なリスクを抱えてしまう..といったことも懸念されています。 そのため、販売管理システムや生産管理システム、在庫管理システム、人事・財務・給与システムなどのさまざまな基幹システムを活用してきた企業は、現行のシステムの見直しを迫られています。 (基幹システムとは、会社全体のデータを連携させ一元管理することができるようになるツールです。これによりリアルタイムで業務データを可視化・加工できる環境を構築ことができ、正確な経営判断に活用できるなどのメリットがあります。近年ではクラウド型の基幹システムが多く採用されています。) しかしながら、製造業においても基幹システムの導入・刷新はなかなかハードルが高く、以下のような理由で上手くいかないようです。 既に慣れているシステムを変えたくない 現場では紙の方が使いやすい システムの機能ではやりたいことが出来ない（Excelや手作業の方が効率が良い） 導入・刷新を進める時間もなく、人材もいない（リソース不足） 業務が属人化していて、システム化が難しい etc.. 特に、現システムへの不満がありながらも、それを前提とした業務の流れに慣れてしまっており、なかなか新規導入・刷新に至らないケースが多いようです。 ２．製造業の基幹システム導入・刷新の取り組み手順 では、どのような手順で基幹システム導入・刷新に取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業における基幹システム導入・刷新取り組み手順 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基幹システム導入・刷新の目的・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基幹システム導入・刷新のロードマップを作る 　一気に全てを導入・刷新しようとするのではなく、優先順位を決め、段階的に取り組む ④基幹システム導入・刷新後の構想・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基幹システム導入・刷新の構想・計画を作る ⑤基幹システム導入・刷新シミュレーション 　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 ⑥基幹システム導入・刷新の推進 　計画に基き、システム導入・刷新を進める 　※ほとんどの場合、システムの構築はシステムベンダーに委託すると思われますが、全てをシステムベンダーに丸投げするのではく、経営層以下、メンバーが目的含めた計画を理解した上で取り組む必要があります ⑦試験運用 　システムが完成したら、本運用前に試験的な運用を行い、業務に支障が無いか確認を行う 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、現状業務の流れや、そこで発生している問題の把握から取り組まれることをお勧めします。 ３．製造業が基幹システム導入・刷新に取り組む上でのポイント 製造業が基幹システム導入・刷新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） 目的・目標の明確化（定量目標を設定し、経営層以下メンバーで認識を合わせる） ロードマップの作成（優先順位を決めて段階的に取り組む） 効果検証（基幹システム導入・刷新による効果について、検証、改善を繰り返す） 現在、基幹システムの導入・刷新を検討されている方、既に取り組んでいるが上手くいっていない方は、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。

2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023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 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   いつも当コラムをお読みいただきましてありがとうございます。 2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023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 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/  

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 近年、AIの進化は著しく、中堅・中小製造業においてもAIの導入が注目されています。しかしながら、中堅・中小企業の中には、AIの導入が本当に役立つのかについて疑問をお持ちの方もいらっしゃるかもしれません。 本記事では、中堅・中小製造業でAIがどのように活用されているのかについて解説し、そのメリットや事例についてもご紹介いたします。 １．中堅・中小製造業でAIは本当に役立つのか？ 昨今、大きな注目を集めている「Chat GPT (チャットジーピーティー)」をはじめとして、日本国内でもAI活用の話題が取り上げられる機会が増えてきました。 しかしながら、「AI」という言葉を聞いてもまだまだ漠然としたイメージしか湧かず、 「AIって本当に役に立つのか？」 と懐疑的な態度をとられる方も少なくないかと思います。 また、「AI」という言葉が頻度高く取り上げられている近頃の流れについて、 「単なる一時的なブームに過ぎないのではないか？」 「AIなんて、ウチの会社には無関係な話だろう」というように、実際には中堅・中小製造業に携わる多くの方々にとって、AIを実用化するイメージを持つこと自体がまだまだ難しい状況にあるのかもしれません。 そのような方々にとって少しでも参考になればと思い、本コラムでは、 「中堅・中小製造業においてどのようなケースでAIが使われているか？」 「AIが果たす役割として、どのような事例があるのか？」 について、以下簡単に概要をご紹介させていただきます。 ２．中堅・中小製造業でのAI導入のメリット 中堅・中小製造業でのAI導入により、以下のような3つのメリットを得ることができます。 1.コスト削減・.生産性の向上 AIの活用により、業務の効率化が進み、コスト削減や生産性向上が実現できるとされています。AIはヒューマンエラーや部品ロスを削減し、製品の返品と手直しにかかる費用を削減することができます。さらに、課題の明確化や数値目標の設定が容易になり、現場との合意形成も円滑に進むでしょう。 2.製品の品質向上 AIを活用した精密なデータ分析により、製品の品質管理が容易になります。製造過程での異常を早期に検知し、品質のばらつきを抑えることで、高品質な製品を一貫して提供することが可能です。 3.安全性の向上 AIを導入することで、危険な作業や環境の監視が自動化され、労働者の安全性が向上します。また、製造現場のリスクを予測・防止するAIシステムの導入により、事故やトラブルのリスクを最小限に抑えることができます。 これらのメリットによって、中堅・中小製造業は競争力の強化や持続的な成長に向けて大きな前進を遂げることが期待されます。ただし、AI導入に際しては適切なシステムやパートナー企業の選定、従業員の教育・トレーニングなども重要な要素となります。 ３．【事例】 AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化・技術継承」を推進 中堅・中小製造業の企業様における見積もり作成業務のスピードアップに関する事例 この製造業の企業様では、一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事していた。 そのような中で、新規の見積もり算出の参考として使用する「過去の2D図面データ」を探し出す作業に多くの時間を取られていた。加えて、「過去の2D図面データ」を探し出す作業自体が属人化していた。 見積もり作成の際に大幅に時間がかかっていた「過去の2D図面データを探し出す工程」にAIを活用。 新規の見積もり依頼先より頂いた2D図面データからAIが図面に含まれる形状と特徴を解析し、システム内の2D図面データベースから類似の図面・形状を検索。 AIを活用し、過去の類似2D図面データを検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 （⇒業務の標準化・脱属人化・熟練技術の継承を推進） ＜取り組みのポイント＞ 業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる 熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 高齢化に伴い引退を控えるベテラン担当者の技術をAIが継承 ＜Before（AI導入前の状態と主な課題）＞ ＜After（AI導入後の主な課題解決効果）＞ ３．【事例】AIを活用し、生産計画作成業務の脱属人化を推進 生産計画作成体制に課題を抱えていた中堅・中小製造業の企業様の事例。 ＜Before（AI導入前の状態と主な課題）＞ この製造業の企業様における生産計画（工程計画）は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 また、その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After（AI導入後の主な課題解決効果）＞ 「設備」「材料」「在庫」「納期」等の各種条件・ルールや優先順位に応じて、AIが自動で最適な生産計画を立案。 AIが複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力 結果として、熟練者の工数削減と生産計画作成業務の脱属人化を実現できるようになった。 ＜取り組みのポイント＞ 「その道数十年」のベテラン担当者に依存した現場体制から脱却 生産計画作成業務の「自動化・標準化・脱属人化・技術継承」を実現 システムが生産計画の大半を自動で立案するため、ヒトが作る生産計画よりも厳しめの生産計画が立案される（バッファーが縮まる） ⇒結果として、生産効率アップに繋がる（生産性が上がる） 以上、「中堅・中小製造業でAIは本当に役立つのか？」 というテーマでお伝えさせていただきました。 今回ご紹介した事例の詳細についてご興味のある方は、 是非お気軽にお問い合わせください。   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 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 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。 近年、AIの進化は著しく、中堅・中小製造業においてもAIの導入が注目されています。しかしながら、中堅・中小企業の中には、AIの導入が本当に役立つのかについて疑問をお持ちの方もいらっしゃるかもしれません。 本記事では、中堅・中小製造業でAIがどのように活用されているのかについて解説し、そのメリットや事例についてもご紹介いたします。 １．中堅・中小製造業でAIは本当に役立つのか？ 昨今、大きな注目を集めている「Chat GPT (チャットジーピーティー)」をはじめとして、日本国内でもAI活用の話題が取り上げられる機会が増えてきました。 しかしながら、「AI」という言葉を聞いてもまだまだ漠然としたイメージしか湧かず、 「AIって本当に役に立つのか？」 と懐疑的な態度をとられる方も少なくないかと思います。 また、「AI」という言葉が頻度高く取り上げられている近頃の流れについて、 「単なる一時的なブームに過ぎないのではないか？」 「AIなんて、ウチの会社には無関係な話だろう」というように、実際には中堅・中小製造業に携わる多くの方々にとって、AIを実用化するイメージを持つこと自体がまだまだ難しい状況にあるのかもしれません。 そのような方々にとって少しでも参考になればと思い、本コラムでは、 「中堅・中小製造業においてどのようなケースでAIが使われているか？」 「AIが果たす役割として、どのような事例があるのか？」 について、以下簡単に概要をご紹介させていただきます。 ２．中堅・中小製造業でのAI導入のメリット 中堅・中小製造業でのAI導入により、以下のような3つのメリットを得ることができます。 1.コスト削減・.生産性の向上 AIの活用により、業務の効率化が進み、コスト削減や生産性向上が実現できるとされています。AIはヒューマンエラーや部品ロスを削減し、製品の返品と手直しにかかる費用を削減することができます。さらに、課題の明確化や数値目標の設定が容易になり、現場との合意形成も円滑に進むでしょう。 2.製品の品質向上 AIを活用した精密なデータ分析により、製品の品質管理が容易になります。製造過程での異常を早期に検知し、品質のばらつきを抑えることで、高品質な製品を一貫して提供することが可能です。 3.安全性の向上 AIを導入することで、危険な作業や環境の監視が自動化され、労働者の安全性が向上します。また、製造現場のリスクを予測・防止するAIシステムの導入により、事故やトラブルのリスクを最小限に抑えることができます。 これらのメリットによって、中堅・中小製造業は競争力の強化や持続的な成長に向けて大きな前進を遂げることが期待されます。ただし、AI導入に際しては適切なシステムやパートナー企業の選定、従業員の教育・トレーニングなども重要な要素となります。 ３．【事例】 AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化・技術継承」を推進 中堅・中小製造業の企業様における見積もり作成業務のスピードアップに関する事例 この製造業の企業様では、一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事していた。 そのような中で、新規の見積もり算出の参考として使用する「過去の2D図面データ」を探し出す作業に多くの時間を取られていた。加えて、「過去の2D図面データ」を探し出す作業自体が属人化していた。 見積もり作成の際に大幅に時間がかかっていた「過去の2D図面データを探し出す工程」にAIを活用。 新規の見積もり依頼先より頂いた2D図面データからAIが図面に含まれる形状と特徴を解析し、システム内の2D図面データベースから類似の図面・形状を検索。 AIを活用し、過去の類似2D図面データを検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 （⇒業務の標準化・脱属人化・熟練技術の継承を推進） ＜取り組みのポイント＞ 業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる 熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 高齢化に伴い引退を控えるベテラン担当者の技術をAIが継承 ＜Before（AI導入前の状態と主な課題）＞ ＜After（AI導入後の主な課題解決効果）＞ ３．【事例】AIを活用し、生産計画作成業務の脱属人化を推進 生産計画作成体制に課題を抱えていた中堅・中小製造業の企業様の事例。 ＜Before（AI導入前の状態と主な課題）＞ この製造業の企業様における生産計画（工程計画）は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 また、その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After（AI導入後の主な課題解決効果）＞ 「設備」「材料」「在庫」「納期」等の各種条件・ルールや優先順位に応じて、AIが自動で最適な生産計画を立案。 AIが複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力 結果として、熟練者の工数削減と生産計画作成業務の脱属人化を実現できるようになった。 ＜取り組みのポイント＞ 「その道数十年」のベテラン担当者に依存した現場体制から脱却 生産計画作成業務の「自動化・標準化・脱属人化・技術継承」を実現 システムが生産計画の大半を自動で立案するため、ヒトが作る生産計画よりも厳しめの生産計画が立案される（バッファーが縮まる） ⇒結果として、生産効率アップに繋がる（生産性が上がる） 以上、「中堅・中小製造業でAIは本当に役立つのか？」 というテーマでお伝えさせていただきました。 今回ご紹介した事例の詳細についてご興味のある方は、 是非お気軽にお問い合わせください。   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

本コラムでは、中堅・中小製造業の企業におけるロボット導入のコツについて、導入際のポイントについて説明をさせていただきます。 １．工場にロボットを導入する際のポイント 工場にロボットを導入する際のポイントは次のとおりです： 1 需要分析: 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 2 専門家の活用: ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するため、専門家の支援が必要となります。 3 費用計画: 導入費用、保守費用、および利益を正確に評価することが重要です。 4 労働力調整: ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 5 トレーニング: ロボットを適切に操作するために、作業者に対するトレーニングが必要となります。 6 適切な保守: ロボットは定期的にメンテナンスが必要となります。これに対応するために、適切な保守体制を整備することが重要です。 上記は一般的なポイントであり、具体的な状況に応じて異なる場合があります。導入に際しては、専門家の支援を得て、適切な方法を選択することが大切です。 ２．需要の分析 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 ロボットの種類は多岐にわたり、一般的には次のようなタイプがあります。 ①アームロボット: 様々なタスクを実行するために使用されます。加工、アセンブリ、搬送などのタスクに適しています。 ②セルロボット: 複数のロボットを組み合わせてタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 ③モノリシックロボット: 特定のタスクを実行するために特別に設計されたロボットです。加工、検査、搬送などのタスクに適しています。 ④コライダロボット: 動的な環境でのタスクに適したロボットです。物品の検出、トラッキング、把持などのタスクに使用されます。 ⑤スピードロボット: 高速かつ繰り返し可能なタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 工場に導入されるロボットは、次のような作業内容を行わせることができます： ①加工: 製品の加工や形状変換、溶接などを行います。 ②アセンブリ: 部品を組み合わせて製品を組み立てます。 ③搬送: 製品や部品を運搬します。 ④検査: 製品の質を検査します。 ⑤包装: 製品を包装します。 ⑥座標測定: 製品や部品の位置や大きさを測定します。 ⑦物品管理: 製品や部品を管理します。 ⑧修理: 製品や設備の修理を行います。 これらは一例であり、また上記は一般的なロボットタイプであり、具体的な用途やニーズに応じて、様々な種類のロボットがあります。また、具体的な作業内容は工場によって異なります。 ３．専門家の活用 ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するためには、次のような専門家が必要です ①ロボットエンジニア: ロボットシステムの設計、開発、保守などを担当します。 ②工学者: 加工技術や生産管理などの問題に対処します。 ③電気工学者: ロボットのコントロールシステムやセンサーなどの電気的な問題に対処します。 ④計算機科学者: ロボットのソフトウェアシステムなどの計算機的な問題に対処します。 ⑤プログラマー: ロボットのプログラミングやソフトウェアシステムの作成などを担当します。 ⑥安全エンジニア: ロボットを安全に使用するために必要な安全上の問題に対処します。 ４．費用計画 工場へのロボット導入するための費用計画には次のような要素が含まれます： ①購入費: ロボットシステム、周辺機器、ソフトウェアなどを購入するための費用。 ②導入費: ロボットシステムの導入、設置、テスト、トレーニングなどを行うための費用。 ③保守費: ロボットシステムの保守、メンテナンス、アップグレードなどを行うための費用。 ④雇用費: ロボットシステムを操作・管理するスタッフを雇用するための費用。 ⑤電力費: ロボットシステムの運転に必要な電力費。 ５．労働力調整 ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 労働力の調整とは、ロボットの導入がもたらす労働市場への影響を受けた労働者たちをサポートする政策や措置を指します。以下が一部の例です。 ①教育・訓練支援：ロボット導入によって生じたスキル不足を補完するための教育や訓練支援。 ②再エミッション：ロボット導入によって失業した労働者を含めた再就職支援。 ③移行期間の給付：ロボット導入に伴い、労働者が新しい仕事に移行する期間の経済的支援。 ④社会保障制度の改善：失業保険や社会保障制度の改善により、労働者が安定的な生活を送ることができるよう支援する ６．トレーニング、適切な保守 ロボットを適切に操作するためのトレーニングは、作業者にロボットの使い方を学ぶことを目的とする教育・訓練のことを指します。以下が一部の例です。 ①ロボットの操作方法：ロボットのセットアップから操作までの手順を学ぶ。 ②ロボットの保守：ロボットのトラブルシューティングやメンテナンス方法を学ぶ。 ③制御ソフトウェアの操作：ロボットを制御するソフトウェアを使用するためのトレーニング。 ④セキュリティ対策：ロボットを操作する上でのセキュリティ上の注意点を学ぶ。 ロボットのメンテナンスと保守は、ロボットの正常な動作を維持するために定期的に行う作業のことを指します。以下が一部の例です。 ①クリーニング：ロボットの外観や部品を清掃すること。 ②油脂の交換：ロボットのモーターやジョイントに使用されている油脂を交換すること。 ③ソフトウェアのアップデート：ロボットの制御ソフトウェアを最新版にアップデートすること。 ④部品の交換：ロボットが正常に動作しなくなった部品を交換すること。   ■機械加工業の為の協働ロボット活用！社長セミナー 協働ロボット活用してロボドリル・NC旋盤・マシニングセンタの夜間稼働！休日稼働！無人稼働！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 ■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 2023/05/11 (木)　13:00~15:00 2023/05/17 (水)　13:00~15:00 2023/05/18 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973   【無料ダウンロード】中小製造業　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～ ▼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/jy-robot_S045 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ ■目次 1、中小製造業における課題とロボット活用の現状 2、2023年 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 3、2023年 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用 4、具体的な取組み方 5、協働ロボット活用成功事例 ■レポートの内容 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット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。 ■このレポートを読むメリット 中小製造業における協働ロボット活用の具体的な進め方と成功事例が分かります。 具体的な進め方と成功事例から自社でのロボット活用が可能な工程のヒントが見つかります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 本コラムでは、中堅・中小製造業の企業におけるロボット導入のコツについて、導入際のポイントについて説明をさせていただきます。 １．工場にロボットを導入する際のポイント 工場にロボットを導入する際のポイントは次のとおりです： 1 需要分析: 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 2 専門家の活用: ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するため、専門家の支援が必要となります。 3 費用計画: 導入費用、保守費用、および利益を正確に評価することが重要です。 4 労働力調整: ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 5 トレーニング: ロボットを適切に操作するために、作業者に対するトレーニングが必要となります。 6 適切な保守: ロボットは定期的にメンテナンスが必要となります。これに対応するために、適切な保守体制を整備することが重要です。 上記は一般的なポイントであり、具体的な状況に応じて異なる場合があります。導入に際しては、専門家の支援を得て、適切な方法を選択することが大切です。 ２．需要の分析 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 ロボットの種類は多岐にわたり、一般的には次のようなタイプがあります。 ①アームロボット: 様々なタスクを実行するために使用されます。加工、アセンブリ、搬送などのタスクに適しています。 ②セルロボット: 複数のロボットを組み合わせてタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 ③モノリシックロボット: 特定のタスクを実行するために特別に設計されたロボットです。加工、検査、搬送などのタスクに適しています。 ④コライダロボット: 動的な環境でのタスクに適したロボットです。物品の検出、トラッキング、把持などのタスクに使用されます。 ⑤スピードロボット: 高速かつ繰り返し可能なタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 工場に導入されるロボットは、次のような作業内容を行わせることができます： ①加工: 製品の加工や形状変換、溶接などを行います。 ②アセンブリ: 部品を組み合わせて製品を組み立てます。 ③搬送: 製品や部品を運搬します。 ④検査: 製品の質を検査します。 ⑤包装: 製品を包装します。 ⑥座標測定: 製品や部品の位置や大きさを測定します。 ⑦物品管理: 製品や部品を管理します。 ⑧修理: 製品や設備の修理を行います。 これらは一例であり、また上記は一般的なロボットタイプであり、具体的な用途やニーズに応じて、様々な種類のロボットがあります。また、具体的な作業内容は工場によって異なります。 ３．専門家の活用 ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するためには、次のような専門家が必要です ①ロボットエンジニア: ロボットシステムの設計、開発、保守などを担当します。 ②工学者: 加工技術や生産管理などの問題に対処します。 ③電気工学者: ロボットのコントロールシステムやセンサーなどの電気的な問題に対処します。 ④計算機科学者: ロボットのソフトウェアシステムなどの計算機的な問題に対処します。 ⑤プログラマー: ロボットのプログラミングやソフトウェアシステムの作成などを担当します。 ⑥安全エンジニア: ロボットを安全に使用するために必要な安全上の問題に対処します。 ４．費用計画 工場へのロボット導入するための費用計画には次のような要素が含まれます： ①購入費: ロボットシステム、周辺機器、ソフトウェアなどを購入するための費用。 ②導入費: ロボットシステムの導入、設置、テスト、トレーニングなどを行うための費用。 ③保守費: ロボットシステムの保守、メンテナンス、アップグレードなどを行うための費用。 ④雇用費: ロボットシステムを操作・管理するスタッフを雇用するための費用。 ⑤電力費: ロボットシステムの運転に必要な電力費。 ５．労働力調整 ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 労働力の調整とは、ロボットの導入がもたらす労働市場への影響を受けた労働者たちをサポートする政策や措置を指します。以下が一部の例です。 ①教育・訓練支援：ロボット導入によって生じたスキル不足を補完するための教育や訓練支援。 ②再エミッション：ロボット導入によって失業した労働者を含めた再就職支援。 ③移行期間の給付：ロボット導入に伴い、労働者が新しい仕事に移行する期間の経済的支援。 ④社会保障制度の改善：失業保険や社会保障制度の改善により、労働者が安定的な生活を送ることができるよう支援する ６．トレーニング、適切な保守 ロボットを適切に操作するためのトレーニングは、作業者にロボットの使い方を学ぶことを目的とする教育・訓練のことを指します。以下が一部の例です。 ①ロボットの操作方法：ロボットのセットアップから操作までの手順を学ぶ。 ②ロボットの保守：ロボットのトラブルシューティングやメンテナンス方法を学ぶ。 ③制御ソフトウェアの操作：ロボットを制御するソフトウェアを使用するためのトレーニング。 ④セキュリティ対策：ロボットを操作する上でのセキュリティ上の注意点を学ぶ。 ロボットのメンテナンスと保守は、ロボットの正常な動作を維持するために定期的に行う作業のことを指します。以下が一部の例です。 ①クリーニング：ロボットの外観や部品を清掃すること。 ②油脂の交換：ロボットのモーターやジョイントに使用されている油脂を交換すること。 ③ソフトウェアのアップデート：ロボットの制御ソフトウェアを最新版にアップデートすること。 ④部品の交換：ロボットが正常に動作しなくなった部品を交換すること。   ■機械加工業の為の協働ロボット活用！社長セミナー 協働ロボット活用してロボドリル・NC旋盤・マシニングセンタの夜間稼働！休日稼働！無人稼働！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 ■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 2023/05/11 (木)　13:00~15:00 2023/05/17 (水)　13:00~15:00 2023/05/18 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973   【無料ダウンロード】中小製造業　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～ ▼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/jy-robot_S045 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ ■目次 1、中小製造業における課題とロボット活用の現状 2、2023年 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 3、2023年 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用 4、具体的な取組み方 5、協働ロボット活用成功事例 ■レポートの内容 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット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。 ■このレポートを読むメリット 中小製造業における協働ロボット活用の具体的な進め方と成功事例が分かります。 具体的な進め方と成功事例から自社でのロボット活用が可能な工程のヒントが見つかります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045

「製造業のDX化」の実現について、基幹システム導入は有効的な方法の1つと言えます。 しかし基幹システムを導入しただけでは、蓄積されたデータを活かすことが出来ず、埋もれさせてしまうこともあります。 そこで、基幹システムとBIツールを連携させたデータ活用方法について、メリットや設定のコツについてお伝えいたします。 １．【メリット】基幹システム＋BIツールの連携 基幹システムのデータ群から、BIツールを通して分析することにより早期の経営判断を実現するという一連の流れはイメージがつきやすいかと思いますが、具体的なメリットを2点お伝えいたします。 1点目は、経営判断の為に必要な情報がリアルタイムで即時収集できるという点です。 現状、売上等の営業的指標を確認するために、エクセルの得意な担当者へ依頼をして、まずはその方が情報を集めて、自ら集計マクロを埋め込んだエクセルを起動させてのグラフ作りをされているケースが多いかと思います。 しかしこれでは、業務の属人性と迅速な課題対応という点で逆に問題を生み出してしまいます。 一方でBIツールではデータの読み込みを自動的に行い、分析資料を常に最新版で出力させることが出来ます。 これにより資料作成時間や、属人的業務を無くすことにも繋がります。 2点目は、業務の標準化の実現に繋がるという点です。 基幹システム＋BIツールにより、データの集積、分析、可視化ができるといったポイントはお話してきましたが、これらが自動的に運用されてきているということは、個人個人の手持ちのエクセルや頭の中だけにある情報等が視える化してきたとも言えますので、各社員はこのデータに基づいて意思決定及び行動を決定できるようになっていきます。これにより個人に頼る割合を少なくさせ、組織としてチーム戦略を活発化させる地固めを実現することができます。 ２．【設定のコツ】BIツールで視たい指標を項目化する 基幹システムを導入する際に、マスタの項目を決めていくことは通常よくありますが、この時に最終的に運用開始後のBIツールで視たい指標も必ず設定しておく必要があります。 例えば、見積を分析することを前提とするならば、見積入力時に「担当者」、「担当営業所」、「納品先」、「製品種別」、等の項目は入力必須として、そのフィールドを予め設定しておくことが必要となります。 これらを考慮せずにシステムをセットアップしてしまうと、いざBIツールでの分析時に、視たい切り口で分析できない、一度エクセルに出力してそこから加工してなどと、一つ一つの分析を行うにも手間がかかってしまいます。これが複数の分析資料ともなると、作成の為の時間が取られて、業務効率を落とす事態にもなりかねません。 BIツールでの分析はシステムが稼働してから検討しよう　では分析軸の項目不足によるシステム改修や余計な工数の積み重ねの原因となってしまいます。システム導入時からBIツール分析を意識した項目設定を実施することが重要となります。 視たい指標を項目立てて設定すると、お話しさせて頂いておりますが、 よく陥ってしまうケースとして、あれもこれも視てみたく、分析資料が増えすぎてしまって、似たような資料が重なってきてしまう。結局どれが大事でどこを読み取ればよいのか分かりにくい、というのも問題点かと思っております。 次のこれらの解決方法について見ていきます。 ３．【設定のコツ】分析資料の標準化を設定する 基幹システム導入時の注意点でもある、業務フローの標準化とも重なりますが、BIツールの分析についても同じように事前にしっかりと精査する必要があります。 プロジェクトメンバーの多数の意見が混ざり合ってしまって、つい複雑化してしまった　という事例もありますので、ぜひ注意していきながら各セクションで必要な資料をシンプルにまとめ上げて頂きたいということをお伝えいたします。 ４．まとめ 基幹システムを導入する、もしくはBIツールで分析する、といった内容はよく耳にすることですが、システムやツールを導入すれば分析が実現できる　と考えがちになります。 もちろんシステム導入や分析ツール活用はその実現に向けて有効な手法ではありますが、ぜひ現状の業務と照らし合わせながら、実現したい業務フローに向けて最適なセットアップを目指して頂きたいと考えております。 一度作成してしまえば、自動で流れてくる分析指標となりますが、構築時に先を見据えた仕込みが行えるかが、迅速で安定したデータ経営の実現に向けて不可欠な要素となってきます。   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 板金加工業の為のDX化による「儲けの改善」社長セミナー 生産管理・原価管理を徹底し、「勘による改善」から「データによる改善」へ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412 ■開催内容 材料費高騰対策！儲けの改善の仕組み導入成功編 社長が知っておくべき同業他社の原価改善取り組み事例 社長の為の生産管理＆原価管理の改善戦略 ■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 2023/04/11 (火)　13:00~15:00 2023/04/13 (木)　13:00~15:00 2023/04/20 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 「製造業のDX化」の実現について、基幹システム導入は有効的な方法の1つと言えます。 しかし基幹システムを導入しただけでは、蓄積されたデータを活かすことが出来ず、埋もれさせてしまうこともあります。 そこで、基幹システムとBIツールを連携させたデータ活用方法について、メリットや設定のコツについてお伝えいたします。 １．【メリット】基幹システム＋BIツールの連携 基幹システムのデータ群から、BIツールを通して分析することにより早期の経営判断を実現するという一連の流れはイメージがつきやすいかと思いますが、具体的なメリットを2点お伝えいたします。 1点目は、経営判断の為に必要な情報がリアルタイムで即時収集できるという点です。 現状、売上等の営業的指標を確認するために、エクセルの得意な担当者へ依頼をして、まずはその方が情報を集めて、自ら集計マクロを埋め込んだエクセルを起動させてのグラフ作りをされているケースが多いかと思います。 しかしこれでは、業務の属人性と迅速な課題対応という点で逆に問題を生み出してしまいます。 一方でBIツールではデータの読み込みを自動的に行い、分析資料を常に最新版で出力させることが出来ます。 これにより資料作成時間や、属人的業務を無くすことにも繋がります。 2点目は、業務の標準化の実現に繋がるという点です。 基幹システム＋BIツールにより、データの集積、分析、可視化ができるといったポイントはお話してきましたが、これらが自動的に運用されてきているということは、個人個人の手持ちのエクセルや頭の中だけにある情報等が視える化してきたとも言えますので、各社員はこのデータに基づいて意思決定及び行動を決定できるようになっていきます。これにより個人に頼る割合を少なくさせ、組織としてチーム戦略を活発化させる地固めを実現することができます。 ２．【設定のコツ】BIツールで視たい指標を項目化する 基幹システムを導入する際に、マスタの項目を決めていくことは通常よくありますが、この時に最終的に運用開始後のBIツールで視たい指標も必ず設定しておく必要があります。 例えば、見積を分析することを前提とするならば、見積入力時に「担当者」、「担当営業所」、「納品先」、「製品種別」、等の項目は入力必須として、そのフィールドを予め設定しておくことが必要となります。 これらを考慮せずにシステムをセットアップしてしまうと、いざBIツールでの分析時に、視たい切り口で分析できない、一度エクセルに出力してそこから加工してなどと、一つ一つの分析を行うにも手間がかかってしまいます。これが複数の分析資料ともなると、作成の為の時間が取られて、業務効率を落とす事態にもなりかねません。 BIツールでの分析はシステムが稼働してから検討しよう　では分析軸の項目不足によるシステム改修や余計な工数の積み重ねの原因となってしまいます。システム導入時からBIツール分析を意識した項目設定を実施することが重要となります。 視たい指標を項目立てて設定すると、お話しさせて頂いておりますが、 よく陥ってしまうケースとして、あれもこれも視てみたく、分析資料が増えすぎてしまって、似たような資料が重なってきてしまう。結局どれが大事でどこを読み取ればよいのか分かりにくい、というのも問題点かと思っております。 次のこれらの解決方法について見ていきます。 ３．【設定のコツ】分析資料の標準化を設定する 基幹システム導入時の注意点でもある、業務フローの標準化とも重なりますが、BIツールの分析についても同じように事前にしっかりと精査する必要があります。 プロジェクトメンバーの多数の意見が混ざり合ってしまって、つい複雑化してしまった　という事例もありますので、ぜひ注意していきながら各セクションで必要な資料をシンプルにまとめ上げて頂きたいということをお伝えいたします。 ４．まとめ 基幹システムを導入する、もしくはBIツールで分析する、といった内容はよく耳にすることですが、システムやツールを導入すれば分析が実現できる　と考えがちになります。 もちろんシステム導入や分析ツール活用はその実現に向けて有効な手法ではありますが、ぜひ現状の業務と照らし合わせながら、実現したい業務フローに向けて最適なセットアップを目指して頂きたいと考えております。 一度作成してしまえば、自動で流れてくる分析指標となりますが、構築時に先を見据えた仕込みが行えるかが、迅速で安定したデータ経営の実現に向けて不可欠な要素となってきます。   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 板金加工業の為のDX化による「儲けの改善」社長セミナー 生産管理・原価管理を徹底し、「勘による改善」から「データによる改善」へ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412 ■開催内容 材料費高騰対策！儲けの改善の仕組み導入成功編 社長が知っておくべき同業他社の原価改善取り組み事例 社長の為の生産管理＆原価管理の改善戦略 ■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 2023/04/11 (火)　13:00~15:00 2023/04/13 (木)　13:00~15:00 2023/04/20 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412

１．製造業におけるＤＸ コロナ禍以降、DXがブームとなって久しいですが、まずはもう一度DXという言葉について、おさらいです。 DXとは「ITの活用を通じて、ビジネスモデルや組織を変革すること」を意味します。 その目的は「企業の競争優位性を確立すること」です。 これでは漠然としているので、もう少しかみ砕くと「ITテクノロジー（データ）を活用して、社内外に新しい価値やサービスを提供すること」になります。 この過程において企業風土・文化も大きく変革していくことになっていきます。 日本の製造業においては、ITテクノロジーを積極的に活用して生産活動を行っている企業はまだまだ多くはありません。 従来から製造業において改善活動は積極的に行われてきました。 ロボット化、自動化、デジタル化様々な課題に対して、施策を行ってきたかと思います。 しかし、その施策は全体的な効率をもたらしているでしょうか。 改善活動は部分的な改善（局所最適）になってしまい、全体の効率は変わっていないという場合も多くあります。 製造業において、ＤＸの意味するものとは、生産全体を通してデータを収集して、全体を見通した中においての課題を明らかにして「どの箇所に対策する（自動化ロボット化）のが最もインパクトがあるかを判断する」ことです。 目指すべきは、網羅的にデータを集めて、必要な判断を、データを根拠に行うことができる環境の構築です。 ２．ブラックボックスになっている作業の「見せる化」 どの業界にも作業が属人化している「ブラックボックス」は存在しています。 製造業でも、よく耳にすることです。 ①現場作業者の行動　②モノの流れ　③意思決定など見えないものはたくさんあり、何が見えてないかさえ、実は経営者は知らないのです。 この状態では、部分的にデジタルツールを導入したり、ロボット化したとしても本質の課題は解決されません。 重要なことは、生産に関わるすべての「人、モノ、情報」をデータにして可視化（見せる化）することです。 ブラックボックスを見えるようにするのです。 営業や製造部門において上記の「動き」を可視化することで、以下に活用することが出来ます。 ①SFA（営業支援ツール）やMA（マーケティングオートメーション）に代表される製品・サービスの向上 ②製造プロセス改善・教育や投資判断 ３．評価や判断はデータから導け！ ①は経営層や企画・営業部門の視点です。 具体例としては「新製品や新サービス価値の開発」「顧客対応やマーケティングの活用」が挙げられます。 この領域についてはSFAやMAを導入している/検討している企業も多いかと思います。 ②は生産現場の視点です。 具体例としては生産状況のデータ活用による「生産工程の最適化」「生産計画の最適化」などが挙げられます。 生産状況のデータを取得している企業は多いかと思いますが、では、そのデータを「生産効率を向上させる」という目的で活用している企業はどれほどあるでしょうか。 ほとんどの企業では、行き着くところ「蓄積しているだけ」、もしくは「生産実績を入れているだけ」という状況ではないでしょうか。 それでは意味が全くありません。データは活用してナンボなのです。 生産現場においては「人・モノ・設備の状況取得」が可能になれば、例えば１）正確な製造原価の把握、２）ボトルネックの抽出（人がネックか設備がネックか等）３）投資判断などデータからいくらでも炙り出すことが出来ます。 言わば、製造戦略における生産側の土台となります。 ブラックボックスになりがちな生産現場において、「あらゆる物事を（見せる化）してデータを根拠に判断」していくということが、これからの製造業ＤＸでは目指すべき姿と考えます。   ■製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取り組み事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846 ■講座内容 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 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 在庫管理でAIを活用し、属人化した担当者のスキルの標準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 ■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 2023/04/04 (火)　13:00~15:00 2023/04/06 (木)　13:00~15:00 2023/04/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846   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▼ 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 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．製造業におけるＤＸ コロナ禍以降、DXがブームとなって久しいですが、まずはもう一度DXという言葉について、おさらいです。 DXとは「ITの活用を通じて、ビジネスモデルや組織を変革すること」を意味します。 その目的は「企業の競争優位性を確立すること」です。 これでは漠然としているので、もう少しかみ砕くと「ITテクノロジー（データ）を活用して、社内外に新しい価値やサービスを提供すること」になります。 この過程において企業風土・文化も大きく変革していくことになっていきます。 日本の製造業においては、ITテクノロジーを積極的に活用して生産活動を行っている企業はまだまだ多くはありません。 従来から製造業において改善活動は積極的に行われてきました。 ロボット化、自動化、デジタル化様々な課題に対して、施策を行ってきたかと思います。 しかし、その施策は全体的な効率をもたらしているでしょうか。 改善活動は部分的な改善（局所最適）になってしまい、全体の効率は変わっていないという場合も多くあります。 製造業において、ＤＸの意味するものとは、生産全体を通してデータを収集して、全体を見通した中においての課題を明らかにして「どの箇所に対策する（自動化ロボット化）のが最もインパクトがあるかを判断する」ことです。 目指すべきは、網羅的にデータを集めて、必要な判断を、データを根拠に行うことができる環境の構築です。 ２．ブラックボックスになっている作業の「見せる化」 どの業界にも作業が属人化している「ブラックボックス」は存在しています。 製造業でも、よく耳にすることです。 ①現場作業者の行動　②モノの流れ　③意思決定など見えないものはたくさんあり、何が見えてないかさえ、実は経営者は知らないのです。 この状態では、部分的にデジタルツールを導入したり、ロボット化したとしても本質の課題は解決されません。 重要なことは、生産に関わるすべての「人、モノ、情報」をデータにして可視化（見せる化）することです。 ブラックボックスを見えるようにするのです。 営業や製造部門において上記の「動き」を可視化することで、以下に活用することが出来ます。 ①SFA（営業支援ツール）やMA（マーケティングオートメーション）に代表される製品・サービスの向上 ②製造プロセス改善・教育や投資判断 ３．評価や判断はデータから導け！ ①は経営層や企画・営業部門の視点です。 具体例としては「新製品や新サービス価値の開発」「顧客対応やマーケティングの活用」が挙げられます。 この領域についてはSFAやMAを導入している/検討している企業も多いかと思います。 ②は生産現場の視点です。 具体例としては生産状況のデータ活用による「生産工程の最適化」「生産計画の最適化」などが挙げられます。 生産状況のデータを取得している企業は多いかと思いますが、では、そのデータを「生産効率を向上させる」という目的で活用している企業はどれほどあるでしょうか。 ほとんどの企業では、行き着くところ「蓄積しているだけ」、もしくは「生産実績を入れているだけ」という状況ではないでしょうか。 それでは意味が全くありません。データは活用してナンボなのです。 生産現場においては「人・モノ・設備の状況取得」が可能になれば、例えば１）正確な製造原価の把握、２）ボトルネックの抽出（人がネックか設備がネックか等）３）投資判断などデータからいくらでも炙り出すことが出来ます。 言わば、製造戦略における生産側の土台となります。 ブラックボックスになりがちな生産現場において、「あらゆる物事を（見せる化）してデータを根拠に判断」していくということが、これからの製造業ＤＸでは目指すべき姿と考えます。   ■製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取り組み事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846 ■講座内容 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 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 在庫管理でAIを活用し、属人化した担当者のスキルの標準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 ■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 2023/04/04 (火)　13:00~15:00 2023/04/06 (木)　13:00~15:00 2023/04/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846   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▼ 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

中小製造業において投資における補助金活用は経営に直結する重要な要素です。 事業再構築補助金が2023年度も継続することが決定しました。 事業再構築補助金の今年度の変更点と成功事例を中心に解説していきます。 １．事業再構築補助金とは 事業再構築補助金とは、新型コロナウイルス感染症の影響によって経営が困難になった中小企業等に対して、事業再構築のための支援を行うために、国が設けた補助金制度です。 具体的には、以下のような事業再構築に必要な取り組みにかかる費用が対象となります。 生産プロセスの変革や設備の改善 商品・サービスの開発・改良 ITシステムの改善・導入 新規事業の開発・展開 補助額は、事業者の経営状況や補助対象となる取り組み内容によって異なりますが、最大で1億円まで支給されることがあります。 ２．2023年度の変更点 まず、大きな変更点として売上高減少要件が無くなりました。 成長枠（旧通常枠）では以前までは売上高減少要件があったため、業績が好調な企業は申請できませんでしたが今回の売上高減少要件の撤廃により、ほとんどの中小企業・中堅企業が申し込みできるようになりました。 売上高減少要件を満していない業績が好調な企業でも補助金を受け取れる可能性がグッと高まりました。 補助額と補助率は以下の通りです。 ■補助額 中小企業者等、中堅企業等ともに 【従業員数20人以下】100万円～2,000万円 【従業員数21～50人】100万円～4,000万円 【従業員数51～100人】100万円～6,000万円 【従業員数101人以上】100万円～7,000万円 ■補助率 中小企業者等 1/2 中堅企業等 1/3 成長枠（旧通常枠）の他にも様々な枠があります。 緊急対策枠 回復・再生応援枠 最低賃金枠 産業構造転換枠（新設） サプライチェーン強靱化枠（新設） グリーン成長枠（要件緩和） 自社に適合した枠を見極めて申請する必要があります。 ここまでお読み頂いた皆様はどのように感じるでしょうか？ 「よく分からない、、」 「面倒、、」 「本当に補助金がもらえるの？」 ここからは実際に事業再構築補助金を活用して大きな投資をした2社の事例を ご紹介します。 ３．事業再構築補助金を活用してロボットを導入した成功事例 ①茨城県D社 ■投資と補助額 ・投資金額　約5000万円 ・補助額　約3000万円 ■システムの概要 ・幅広い寸法 長さ200㎜～5000㎜ 径20A ~300A の様々な形状の配管TIG溶接をロボットによって自動化するロボットシステムを事業再構築補助金を活用して導入。 溶接職人による難しい配管溶接を最新技術を駆使してロボット化に成功した事例。 ②長野県C社 ■投資と補助額 ・投資金額　約8000万円 ・補助額　約4000万円 ■システムの概要 多品種のステンレス製板金製品のおける溶接と研磨をロボットで自動化。 水漏れが許されない高品質な溶接と、職人の研磨による外観品質をロボットで実現した事例。 ４．事業再構築補助金を活用する方法 補助金の申請は非常に面倒です。 ■申請書類の作成 申請者は申請書類を作成します。申請書類には、事業再構築のための計画書や費用詳細書、財務諸表などが含まれます。 ■オンライン申請 申請書類を作成したら、オンラインで申請手続きを行います。申請者は、事業再構築補助金の公式サイトから「マイページ」にログインし、必要事項を入力して申請書類をアップロードします。もちろん事前のID登録が必要です。 ■審査 申請書類の提出後、専門家が審査を行います。審査内容は、申請書類に記載された計画書や財務諸表、補助対象となる取り組み内容の妥当性などが審査されます。 申請書類の書き方で審査結果（採択率）は大きく変わります。 大きくはこの３つの流れです。 まずはIDの登録です。 ここで躓くようでは補助金採択までの道のりは果てしなく遠いでしょう。 そして、申請書の作成です。 必要な書類は、 事業計画書 認定支援機関の確認書（3,000万円以上の場合は金融機関の確認書も必要） 売上高減少に関する書類 決算書 ミラサポplus「電子申請サポート」の事業財務情報（ローカルベンチマークともいう） 従業員数を示す書類 緊急事態宣言の影響を受けたことの宣誓（緊急事態宣言枠のみ） 緊急事態宣言による売上高減少に関する書類（緊急事態宣言枠のみ） 固定費が協力金を上回っていることを証明する書類（緊急事態宣言枠のみ） 加点に必要な書類 海外事業の準備状況を示す書類（卒業枠、グローバルV字回復枠のみ） 数ある補助金の中でもトップクラスに必要な書類が多いといえるでしょう。 事業計画書は、事業再構築のための具体的な計画をまとめた書類です。再構築の必要性、再構築の目的や方針、再構築後のビジョンや目標、取り組み内容やスケジュールなどが含まれます。 これらを一人で準備するのは忙しい経営者にとって非常に困難といえます。 補助金活用においても、専門のコンサルタントに依頼し採択率を高め、手間を減らすような取り組みが必要です。   ■関連するセミナーのご案内 【従業員200～1,500名製造業の基幹システム再構築戦略！】 受発注管理・仕入販売在庫管理・生産管理・原価管理・総務人事管理・会計管理、企業全体のシステムを再構築！経営者セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707 ■このような方にオススメ 従業員200～1,500名の製造業の経営者様 製造現場では現在でも紙帳票に依存していて電子帳票化やデジタル化が遅れている経営者様 受発注・仕入販売在庫・生産管理・原価管理・総務人事・会計管理等のシステムがバラバラに動いている経営者様 既存の基幹システムが15年以上前の古いシステムで現在の経営状態に適合していない経営者様 特に、生産管理・工程管理・原価管理がDX化されていないと感じている経営者様 ■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 2023/03/27 (月)13:00~15:00 2023/03/28 (火)13:00~15:00 2023/03/29 (水)13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_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。 中小製造業において投資における補助金活用は経営に直結する重要な要素です。 事業再構築補助金が2023年度も継続することが決定しました。 事業再構築補助金の今年度の変更点と成功事例を中心に解説していきます。 １．事業再構築補助金とは 事業再構築補助金とは、新型コロナウイルス感染症の影響によって経営が困難になった中小企業等に対して、事業再構築のための支援を行うために、国が設けた補助金制度です。 具体的には、以下のような事業再構築に必要な取り組みにかかる費用が対象となります。 生産プロセスの変革や設備の改善 商品・サービスの開発・改良 ITシステムの改善・導入 新規事業の開発・展開 補助額は、事業者の経営状況や補助対象となる取り組み内容によって異なりますが、最大で1億円まで支給されることがあります。 ２．2023年度の変更点 まず、大きな変更点として売上高減少要件が無くなりました。 成長枠（旧通常枠）では以前までは売上高減少要件があったため、業績が好調な企業は申請できませんでしたが今回の売上高減少要件の撤廃により、ほとんどの中小企業・中堅企業が申し込みできるようになりました。 売上高減少要件を満していない業績が好調な企業でも補助金を受け取れる可能性がグッと高まりました。 補助額と補助率は以下の通りです。 ■補助額 中小企業者等、中堅企業等ともに 【従業員数20人以下】100万円～2,000万円 【従業員数21～50人】100万円～4,000万円 【従業員数51～100人】100万円～6,000万円 【従業員数101人以上】100万円～7,000万円 ■補助率 中小企業者等 1/2 中堅企業等 1/3 成長枠（旧通常枠）の他にも様々な枠があります。 緊急対策枠 回復・再生応援枠 最低賃金枠 産業構造転換枠（新設） サプライチェーン強靱化枠（新設） グリーン成長枠（要件緩和） 自社に適合した枠を見極めて申請する必要があります。 ここまでお読み頂いた皆様はどのように感じるでしょうか？ 「よく分からない、、」 「面倒、、」 「本当に補助金がもらえるの？」 ここからは実際に事業再構築補助金を活用して大きな投資をした2社の事例を ご紹介します。 ３．事業再構築補助金を活用してロボットを導入した成功事例 ①茨城県D社 ■投資と補助額 ・投資金額　約5000万円 ・補助額　約3000万円 ■システムの概要 ・幅広い寸法 長さ200㎜～5000㎜ 径20A ~300A の様々な形状の配管TIG溶接をロボットによって自動化するロボットシステムを事業再構築補助金を活用して導入。 溶接職人による難しい配管溶接を最新技術を駆使してロボット化に成功した事例。 ②長野県C社 ■投資と補助額 ・投資金額　約8000万円 ・補助額　約4000万円 ■システムの概要 多品種のステンレス製板金製品のおける溶接と研磨をロボットで自動化。 水漏れが許されない高品質な溶接と、職人の研磨による外観品質をロボットで実現した事例。 ４．事業再構築補助金を活用する方法 補助金の申請は非常に面倒です。 ■申請書類の作成 申請者は申請書類を作成します。申請書類には、事業再構築のための計画書や費用詳細書、財務諸表などが含まれます。 ■オンライン申請 申請書類を作成したら、オンラインで申請手続きを行います。申請者は、事業再構築補助金の公式サイトから「マイページ」にログインし、必要事項を入力して申請書類をアップロードします。もちろん事前のID登録が必要です。 ■審査 申請書類の提出後、専門家が審査を行います。審査内容は、申請書類に記載された計画書や財務諸表、補助対象となる取り組み内容の妥当性などが審査されます。 申請書類の書き方で審査結果（採択率）は大きく変わります。 大きくはこの３つの流れです。 まずはIDの登録です。 ここで躓くようでは補助金採択までの道のりは果てしなく遠いでしょう。 そして、申請書の作成です。 必要な書類は、 事業計画書 認定支援機関の確認書（3,000万円以上の場合は金融機関の確認書も必要） 売上高減少に関する書類 決算書 ミラサポplus「電子申請サポート」の事業財務情報（ローカルベンチマークともいう） 従業員数を示す書類 緊急事態宣言の影響を受けたことの宣誓（緊急事態宣言枠のみ） 緊急事態宣言による売上高減少に関する書類（緊急事態宣言枠のみ） 固定費が協力金を上回っていることを証明する書類（緊急事態宣言枠のみ） 加点に必要な書類 海外事業の準備状況を示す書類（卒業枠、グローバルV字回復枠のみ） 数ある補助金の中でもトップクラスに必要な書類が多いといえるでしょう。 事業計画書は、事業再構築のための具体的な計画をまとめた書類です。再構築の必要性、再構築の目的や方針、再構築後のビジョンや目標、取り組み内容やスケジュールなどが含まれます。 これらを一人で準備するのは忙しい経営者にとって非常に困難といえます。 補助金活用においても、専門のコンサルタントに依頼し採択率を高め、手間を減らすような取り組みが必要です。   ■関連するセミナーのご案内 【従業員200～1,500名製造業の基幹システム再構築戦略！】 受発注管理・仕入販売在庫管理・生産管理・原価管理・総務人事管理・会計管理、企業全体のシステムを再構築！経営者セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707 ■このような方にオススメ 従業員200～1,500名の製造業の経営者様 製造現場では現在でも紙帳票に依存していて電子帳票化やデジタル化が遅れている経営者様 受発注・仕入販売在庫・生産管理・原価管理・総務人事・会計管理等のシステムがバラバラに動いている経営者様 既存の基幹システムが15年以上前の古いシステムで現在の経営状態に適合していない経営者様 特に、生産管理・工程管理・原価管理がDX化されていないと感じている経営者様 ■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 2023/03/27 (月)13:00~15:00 2023/03/28 (火)13:00~15:00 2023/03/29 (水)13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

私が見てきた数々の現場では、毎月棚卸をされている現状がまだまだございました。 そこで今回は、棚卸作業を減らすためのポイントについてお伝えいたします！ １．棚卸にまつわる課題 システムを導入しているのにExcel管理だらけ・・・ システム導入されているにも関わらず在庫数が信用できない・・・ 棚卸をしないと発注数がわからないため、毎月やらざるを得ない状況・・・ 棚卸に時間がかかるために月次決算にも時間がかかる・・・ 貴社の状況に当てはめてみてください。 思い当たる項目があるのではないでしょうか。 例えば、従業員数90名の部品加工業G社は、システムが導入されているにも関わらず、在庫管理ができていませんでした。 システムで在庫管理ができていないがために、毎月棚卸を行うことによって、在庫数を把握せざるを得ませんでした。 棚卸の作業時間により、生産に関わる作業が止まってしまい生産性に影響がでるうえ、月次決算にも時間がかかってしまっています。 なぜ在庫管理が出来ていないでしょうか。その原因は何でしょうか。 ２．在庫管理ができていない原因とは システムの導入・未導入にかかわらず、在庫管理できていない理由は大きく以下の７つ分類されます。 ①マスター化されていない品目が存在する ②マスター化されていても中途半端な品目（BOMの数量など）が存在する ③マスター登録ルール（範囲）が不明確 ④不良発生時の処理が不明確 ⑤スクラップの処理が不明確 ⑥端材の処理が不明確 ⑦入出庫の受け払いが正しく登録されていない など、ルールがきちんと整備されていないことが分かります。 G社の例ですと、既存のシステム導入時は、システムを入れることが目的になってしまったことや、担当者任せで進めていたために、システムの活用・運用・ルールにまで踏み込むことができていなかったことが関係しています。 ３．プロジェクト化 G社社長は、過去の失敗を糧に、メンバーを選定、現場を巻き込み、「現場改善プロジェクト」として、社内プロジェクトを立ち上げました。 プロジェクトでは、メンバーへの目的・目標の共有に始まり、対象業務、対象範囲、対象工程など、スコープを決定することからスタートしました。 明確に目的・範囲を決めることにより、マスター化の範囲も自ずと決まり、メンバーの判断もブレることなく、進めることができるようになりました。 ４．まとめ システムを導入している場合、勘違いされがちなことが、「システムは手段であって、目的ではないということです。」 システムが全て行ってくれるわけではありません。 システムが手段であることが分かると、システムでできない部分はどうするか、考えると思います。 棚卸作業を減らすには、「いかに理論在庫を信用できる値とするか」です。 先の原因を分析し、ルールを見直すことで、 信用できる理論在庫を導き出すことは可能だと思います。 関係メンバー全員で業務を改革、ルールを制定、運用を検討していくことが大切です。   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_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。 私が見てきた数々の現場では、毎月棚卸をされている現状がまだまだございました。 そこで今回は、棚卸作業を減らすためのポイントについてお伝えいたします！ １．棚卸にまつわる課題 システムを導入しているのにExcel管理だらけ・・・ システム導入されているにも関わらず在庫数が信用できない・・・ 棚卸をしないと発注数がわからないため、毎月やらざるを得ない状況・・・ 棚卸に時間がかかるために月次決算にも時間がかかる・・・ 貴社の状況に当てはめてみてください。 思い当たる項目があるのではないでしょうか。 例えば、従業員数90名の部品加工業G社は、システムが導入されているにも関わらず、在庫管理ができていませんでした。 システムで在庫管理ができていないがために、毎月棚卸を行うことによって、在庫数を把握せざるを得ませんでした。 棚卸の作業時間により、生産に関わる作業が止まってしまい生産性に影響がでるうえ、月次決算にも時間がかかってしまっています。 なぜ在庫管理が出来ていないでしょうか。その原因は何でしょうか。 ２．在庫管理ができていない原因とは システムの導入・未導入にかかわらず、在庫管理できていない理由は大きく以下の７つ分類されます。 ①マスター化されていない品目が存在する ②マスター化されていても中途半端な品目（BOMの数量など）が存在する ③マスター登録ルール（範囲）が不明確 ④不良発生時の処理が不明確 ⑤スクラップの処理が不明確 ⑥端材の処理が不明確 ⑦入出庫の受け払いが正しく登録されていない など、ルールがきちんと整備されていないことが分かります。 G社の例ですと、既存のシステム導入時は、システムを入れることが目的になってしまったことや、担当者任せで進めていたために、システムの活用・運用・ルールにまで踏み込むことができていなかったことが関係しています。 ３．プロジェクト化 G社社長は、過去の失敗を糧に、メンバーを選定、現場を巻き込み、「現場改善プロジェクト」として、社内プロジェクトを立ち上げました。 プロジェクトでは、メンバーへの目的・目標の共有に始まり、対象業務、対象範囲、対象工程など、スコープを決定することからスタートしました。 明確に目的・範囲を決めることにより、マスター化の範囲も自ずと決まり、メンバーの判断もブレることなく、進めることができるようになりました。 ４．まとめ システムを導入している場合、勘違いされがちなことが、「システムは手段であって、目的ではないということです。」 システムが全て行ってくれるわけではありません。 システムが手段であることが分かると、システムでできない部分はどうするか、考えると思います。 棚卸作業を減らすには、「いかに理論在庫を信用できる値とするか」です。 先の原因を分析し、ルールを見直すことで、 信用できる理論在庫を導き出すことは可能だと思います。 関係メンバー全員で業務を改革、ルールを制定、運用を検討していくことが大切です。   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023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 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   いつも当コラムをお読みいただきましてありがとうございます。 2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023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 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/  

本コラムでは、AIの導入成功のために経営陣は何をすべきかについて説明をさせていただきます。 まず、AIは魔法の杖ではありません。種類や用途、使い方が様々であることを理解することが必要です。企業の経営陣にまだ根強く残っているAIに対する誤解に以下があります。 すごく賢いAIが既に存在している 機械学習やディープラーニングを導入すれば、誰にでも『すごいこと』ができる AIと呼ばれる単一のテクノロジーがある AIを導入するとすぐに効果が出る ディープラーニングは最強である これらはすべて誤った考えです。AIはまだそれほど賢くありませんし、できることも限られています。 それを理解した上で明確な導入目的と効果を考えてから導入を検討しないと、導入に失敗する確率が高くなります。 『AIありき』ではなく、まずは経営陣がAIについて学ぶ必要があります。 そこで本コラムでは経営陣がすべき５つのポイントについてお話しします。 経営陣がすべき５つのポイント （１）AIリテラシーを高めるために学ぶ （２）AIの導入・運用にかけられる費用を大まかに示す （３）AIの導入・活用の目的を具体的に示す （４）AI導入・検討チームを立ち上げる （５）信頼できるAIベンダーやコンサルタントとコンサルティング契約を結ぶ １．AIリテラシーを高めるために学ぶ 今後、AIの導入に関係する人たち（経営幹部＋導入検討の関係者）を集めてAI関連の勉強会を立ち上げましょう。 AIリテラシーを高めるには書籍やWEB、オンライン研修などで基礎知識を習得する必要があります。 基礎知識が習得できれば、AI導入事例を検討しましょう。 この時に大事なのは、導入後の費用対効果の分析です。 『導入が成功した』だけではプラスの材料になりません。 ２．AIの導入・運用にかけられる費用を大まかに示す 会社の規模、事業内容、今後の展望、財務状況によってかけられる費用は変わってきます。 大まかな費用が示されないと、具体的な検討が始められません。 AIの導入・運用には、多くの場合、高額な費用がかかります。 そのため、事前に費用を示すことで、予算の整理や適切な計画の立て方、その効果を正しく評価することができます。 また、費用を知ることで、ROI（投資利益率）を計算し、AIの導入が企業にとって有益かどうかを判断することができます。 ３．AIの導入・活用の目的を具体的に示す 経営陣がAI導入・活用にどんな効果を期待するのか具体的に示すことが必要です。 これにより下記効果を得られます。 ①必要なAIの機能や性能を特定でき、AIを選定する際の基準が明確化され、より効果的な選択が可能になります。 ②AIの導入に伴う費用や労力を適正化でき、目的を達成するために必要なコストを評価することができます。 ③AIの導入に関わる人々がその目的に向けて協力することができ、効率的な成果を出すことができます。 ④AIの導入による効果や成果を評価できます。具体的な目的があれば、その目的を達成するために必要な成果を測定し、AIの導入が本当に意味を持っているかを確認することができます。 ４．AI導入・検討チームを立ち上げる 上記3つが終わったら、経営陣も参加するAI導入・活用検討チームを立ち上げましょう。 知識を持ったメンバーが一つのチームになることで、AIの導入に必要な技術的、法律的、倫理的、人的、予算的な課題をトータルで見分けることができ、より綿密な計画を立て、成功確率を高めることができます。 また、これには社内の意識を変えていく効果も含まれます。 ５．信頼できるAIベンダーやコンサルタントとコンサルティング契約を結ぶ 検討チームに信頼できるAIベンダーやコンサルタントを選定させて、導入可否やＡＩ導入に向けた業務分析、費用対効果の検討に関するコンサルティング契約を結びましょう。 日本では『製品・サービスの導入に関する相談は無料』という間違った認識があるようですが、重要な決断をすることになります。 ここはお金と時間をしっかりかけて検討するべき部分です。 ６．まとめ 今回のコラムでは、AIの導入成功のために経営陣は何をすべきかについて説明させていただきました。 どれも当たり前のようなことばかりではございますが、実際にこのような運用をしている企業はなかなかございません。 今回紹介した内容を参考に、自社でのスムーズなAＩ導入のきっかけになれば幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■無料ダウンロード 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取り組み事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846 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取り組み事例が学べる！！ ダイジェストをYouTubeでご覧頂けます！ https://youtu.be/H6Vq84C1Z4A ■講座内容 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 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 在庫管理でAIを活用し、属人化した担当者のスキルの標準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 ■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 2023/04/04 (火)　13:00~15:00 2023/04/06 (木)　13:00~15:00 2023/04/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846   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▼ 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 いつも当コラムをご愛読頂きましてありがとうございます。 本コラムでは、AIの導入成功のために経営陣は何をすべきかについて説明をさせていただきます。 まず、AIは魔法の杖ではありません。種類や用途、使い方が様々であることを理解することが必要です。企業の経営陣にまだ根強く残っているAIに対する誤解に以下があります。 すごく賢いAIが既に存在している 機械学習やディープラーニングを導入すれば、誰にでも『すごいこと』ができる AIと呼ばれる単一のテクノロジーがある AIを導入するとすぐに効果が出る ディープラーニングは最強である これらはすべて誤った考えです。AIはまだそれほど賢くありませんし、できることも限られています。 それを理解した上で明確な導入目的と効果を考えてから導入を検討しないと、導入に失敗する確率が高くなります。 『AIありき』ではなく、まずは経営陣がAIについて学ぶ必要があります。 そこで本コラムでは経営陣がすべき５つのポイントについてお話しします。 経営陣がすべき５つのポイント （１）AIリテラシーを高めるために学ぶ （２）AIの導入・運用にかけられる費用を大まかに示す （３）AIの導入・活用の目的を具体的に示す （４）AI導入・検討チームを立ち上げる （５）信頼できるAIベンダーやコンサルタントとコンサルティング契約を結ぶ １．AIリテラシーを高めるために学ぶ 今後、AIの導入に関係する人たち（経営幹部＋導入検討の関係者）を集めてAI関連の勉強会を立ち上げましょう。 AIリテラシーを高めるには書籍やWEB、オンライン研修などで基礎知識を習得する必要があります。 基礎知識が習得できれば、AI導入事例を検討しましょう。 この時に大事なのは、導入後の費用対効果の分析です。 『導入が成功した』だけではプラスの材料になりません。 ２．AIの導入・運用にかけられる費用を大まかに示す 会社の規模、事業内容、今後の展望、財務状況によってかけられる費用は変わってきます。 大まかな費用が示されないと、具体的な検討が始められません。 AIの導入・運用には、多くの場合、高額な費用がかかります。 そのため、事前に費用を示すことで、予算の整理や適切な計画の立て方、その効果を正しく評価することができます。 また、費用を知ることで、ROI（投資利益率）を計算し、AIの導入が企業にとって有益かどうかを判断することができます。 ３．AIの導入・活用の目的を具体的に示す 経営陣がAI導入・活用にどんな効果を期待するのか具体的に示すことが必要です。 これにより下記効果を得られます。 ①必要なAIの機能や性能を特定でき、AIを選定する際の基準が明確化され、より効果的な選択が可能になります。 ②AIの導入に伴う費用や労力を適正化でき、目的を達成するために必要なコストを評価することができます。 ③AIの導入に関わる人々がその目的に向けて協力することができ、効率的な成果を出すことができます。 ④AIの導入による効果や成果を評価できます。具体的な目的があれば、その目的を達成するために必要な成果を測定し、AIの導入が本当に意味を持っているかを確認することができます。 ４．AI導入・検討チームを立ち上げる 上記3つが終わったら、経営陣も参加するAI導入・活用検討チームを立ち上げましょう。 知識を持ったメンバーが一つのチームになることで、AIの導入に必要な技術的、法律的、倫理的、人的、予算的な課題をトータルで見分けることができ、より綿密な計画を立て、成功確率を高めることができます。 また、これには社内の意識を変えていく効果も含まれます。 ５．信頼できるAIベンダーやコンサルタントとコンサルティング契約を結ぶ 検討チームに信頼できるAIベンダーやコンサルタントを選定させて、導入可否やＡＩ導入に向けた業務分析、費用対効果の検討に関するコンサルティング契約を結びましょう。 日本では『製品・サービスの導入に関する相談は無料』という間違った認識があるようですが、重要な決断をすることになります。 ここはお金と時間をしっかりかけて検討するべき部分です。 ６．まとめ 今回のコラムでは、AIの導入成功のために経営陣は何をすべきかについて説明させていただきました。 どれも当たり前のようなことばかりではございますが、実際にこのような運用をしている企業はなかなかございません。 今回紹介した内容を参考に、自社でのスムーズなAＩ導入のきっかけになれば幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■無料ダウンロード 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取り組み事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846 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取り組み事例が学べる！！ ダイジェストをYouTubeでご覧頂けます！ https://youtu.be/H6Vq84C1Z4A ■講座内容 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 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 在庫管理でAIを活用し、属人化した担当者のスキルの標準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 ■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 2023/04/04 (火)　13:00~15:00 2023/04/06 (木)　13:00~15:00 2023/04/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096846   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▼ 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

2021年9月、経済産業省が公開した「製造業の動向と将来課題」レポートによると、中小規模を含む製造業界は、上昇傾向にある労働費や原材料のコスト増に対峙しています。 この挑戦に直面している中で、価格交渉だけではなく、生産性を高める努力も同様に必要とされています。 生産性を向上させるアプローチは様々存在しますが、中でも工程の「見える化」を進めることで、各工程における具体的な工数や原価をクリアにすることは、経営戦略上、極めて重要な取り組みになります。 １．原価の見える化をする主なメリットと潜在的デメリット 【メリット】 製品ごとの原価を明確にすることで、必要に応じて見積もり額の調整が可能になり、利益向上につながります。 各製品の利益率を把握しやすくなり、価格交渉時には具体的な数値を提示することで、より有利に交渉を進めることが可能になります。 工程ごとの工数と原価を知ることで、工程の見直しや改善活動を効果的に行うことができます。 【デメリット】 原価計算が粗大なものであると、各部門や工程ごとの評価が難しくなります。 材料コストの上昇や工数の問題を具体的に把握できず、改善策の立案が難しくなります。 具体的な目標が設定されていない場合、原価改善に向けた現場のモチベーション維持が難しくなります。 ２．原価見える化を成功させるためのポイント 経営陣の積極的な関与 経営者自身が改善活動に積極的に参加し、リードすること。 データ化の徹底 誰が、どの機械で、どの作業を行うかなど、詳細をデータ化し、分析可能にすること。 作業者の負担軽減 現場作業者が負担を感じないシステムの構築。 運用ルールの徹底 新しい運用が決まったら、そのルールを厳守し、正確な原価の把握を目指すこと。 トライアルと展開 最初は小規模なトライアルから始め、徐々にシステム化していくこと。 製造業における原価の見える化は、生産性の向上、利益率の改善、そして価格交渉の有利な進行など、多くのメリットをもたらします。 上記のポイントを実践することで、製品ごと、取引先ごと、工程ごとの原価の把握が可能になり、組織全体の改善と成長に繋がるでしょう。   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 2021年9月、経済産業省が公開した「製造業の動向と将来課題」レポートによると、中小規模を含む製造業界は、上昇傾向にある労働費や原材料のコスト増に対峙しています。 この挑戦に直面している中で、価格交渉だけではなく、生産性を高める努力も同様に必要とされています。 生産性を向上させるアプローチは様々存在しますが、中でも工程の「見える化」を進めることで、各工程における具体的な工数や原価をクリアにすることは、経営戦略上、極めて重要な取り組みになります。 １．原価の見える化をする主なメリットと潜在的デメリット 【メリット】 製品ごとの原価を明確にすることで、必要に応じて見積もり額の調整が可能になり、利益向上につながります。 各製品の利益率を把握しやすくなり、価格交渉時には具体的な数値を提示することで、より有利に交渉を進めることが可能になります。 工程ごとの工数と原価を知ることで、工程の見直しや改善活動を効果的に行うことができます。 【デメリット】 原価計算が粗大なものであると、各部門や工程ごとの評価が難しくなります。 材料コストの上昇や工数の問題を具体的に把握できず、改善策の立案が難しくなります。 具体的な目標が設定されていない場合、原価改善に向けた現場のモチベーション維持が難しくなります。 ２．原価見える化を成功させるためのポイント 経営陣の積極的な関与 経営者自身が改善活動に積極的に参加し、リードすること。 データ化の徹底 誰が、どの機械で、どの作業を行うかなど、詳細をデータ化し、分析可能にすること。 作業者の負担軽減 現場作業者が負担を感じないシステムの構築。 運用ルールの徹底 新しい運用が決まったら、そのルールを厳守し、正確な原価の把握を目指すこと。 トライアルと展開 最初は小規模なトライアルから始め、徐々にシステム化していくこと。 製造業における原価の見える化は、生産性の向上、利益率の改善、そして価格交渉の有利な進行など、多くのメリットをもたらします。 上記のポイントを実践することで、製品ごと、取引先ごと、工程ごとの原価の把握が可能になり、組織全体の改善と成長に繋がるでしょう。   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950