DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

「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

今回は生産技術職を経験した立場から、 ものづくり企業のスマートファクトリーの進め方を述べさせて頂きます。 インターネット等でスマートファクトリーと調べると、大手企業や先進企業の取り組みや事例が 紹介されていることが多いです。 展示会に行っても、最新情報に溢れ、何から始めればよいか分からない場合が多いです。 私が感じているのは、下記のような方がまだまだ多いのではないでしょうか。 そもそも、そこまでスマートファクトリーの必要性を感じていないし、どの様なメリット・デメリットが あるか分からない。 自社の現状を考えると、スマートファクトリー化の前にやるべき課題が山積みになっている。 例えば、 ①業務・工程改善に向けて各種データの収集は行っているが、データ収集の目的が明確になっていない。 　目的が伝わっていると思っているのは経営者・経営層のみ。 ②データを集めてはみたが活用されていない。 　データをどの様に活用すればよいか分からない。 ③属人化された工程が多く、多能工化を目指し始めたばかりである。 ④最近やっと3DCADを導入したばかり。 まずは、スマートファクトリーとは何か、どのようなメリット・デメリットがあるのか、どのような手順で進めるか を理解することが大切であると思います。 簡単ではございますが、説明をさせて頂きます。 １．スマートファクトリーとは ものづくり企業のスマートファクトリーに関しては、2017年に経済産業省から‘スマートファクトリーロードマップ(第4次産業革命に対応したものづくりの実現に向けて)’が発行されています。 スマートファクトリーの基となっているのは、2011年にドイツ政府が発表した‘インダストリー4.0’という概念です。 スマートファクトリーとは、AI(Artificial Intelligence)やIoT(Internet of Things)などのデジタル技術を活用し、生産性が高く効率的な工場のことです。 デジタル技術の活用により、高品質・高付加価値な製品を低コストかつ短期間で効率的に製造することが可能になると言われています。 人間・機械などの企業資源が互いに通信し、自動化・効率化を目指すことです。 ２．スマートファクトリーのメリット ①工場の見える化や自動化 　生産性の高い工程・低い工程を把握し改善を行う、人手作業を自動作業へ改善することができます。 ②収集したデータを活用し生産性向上、品質改善 　ただデータを収集するのではなく、データを様々なことに活用することができます。 ③AIやIoTによる最適なオペレーションの実現とコスト削減 　機械・設備・人の最適化が実現することで、様々なコスト削減にもつながります。 ④人手不足の解消 　労働人口が減っているなかで、人手不足の解消にもつながります。 上記の通り、様々なメリットがあります。 しかし、スマートファクトリー化における課題があることも事実です。 ではスマートファクトリー化における課題とはどのようなことがあるでしょうか？ ３．スマートファクトリーにおける課題 ①デジタル人材の確保、育成。 　デジタル人材はどの業界でも不足しています。また人材育成には時間がかかります。 ②初期費用の確保 　初期投資に莫大な費用がかかる場合がございます。 ③雇用機会の消失 　メリットとにもデメリットにもなり得ます。 　デジタル人材以外は雇用機会の消失につながる恐れがあります。 ４．手順 ①自社の現状把握 　自社の現状を直視し、現状をしっかりと把握する必要があります。 ②自社工程の中でも何を最も改善したいのか 　数ある工程の中で、どこが一番の問題なのか、どの工程を改善したいのかを明確にします。 ③あるべき姿を明確に 　自社のあるべき姿を明確にして、全社で意思統一をし同じ方向に進んでいく必要があります。 ④強い意志とリーダーシップの発揮 　強い意志を持った方がリーダーとなり、リーダーシップを発揮して推進する必要があります。 ５．まとめ 簡単ではありますが、スマートファクトリーに関して述べさせて頂きました。 色々と述べてきましたが、見える化の推進・業務改善・工程改善をデジタル技術を活用し進めることがスマートファクトリーです。 ただ注意しなければならないのは、ただ単にシステム導入や自動化を進めることに注力しすぎると、手段が目的となってしまい、上手く進まなくなってしまいます。 スマートファクトリーを実現するのは簡単なことではありません。 一気に進めるのではなく、改善したい工程を抽出し、少しずつ改善を進めていって下さい。 推進するためには、全社で同じ方向を向き、強い意志を持って進めていくことが大切であると思います。 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。 最後までお読み頂きましてありがとうございました。   無料ダウンロード！！【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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539 スマートファクトリーの第一歩！！ 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！ ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 協働ロボットを活用して生産性を向上させたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手を増やさずに売り上げをUPさせたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して熟練職人の技術を継承したいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手不足を解消したいと思っている製造業の経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539   ■無料ダウンロード 多品種少量生産の塗装工程ロボット活用！社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685 ■このような方にオススメ 多品種少量生産で塗装工程を持つ金属・樹脂加工業の社長様 塗装工程の自動化・ロボット化・省力化を実現したいと思っている社長様 職人の手塗に依存していて塗装工程の属人化が課題と感じている社長様 塗装工程の職人不足を解決したいと感じている社長様 塗装工程に限らず、多くの工程で自動化・省人化・生産性UPしたい社長様 ■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 2023/03/07 (火)　13:00~15:00 2023/03/09 (木）　13:00~15:00 2023/03/13 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685 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。 今回は生産技術職を経験した立場から、 ものづくり企業のスマートファクトリーの進め方を述べさせて頂きます。 インターネット等でスマートファクトリーと調べると、大手企業や先進企業の取り組みや事例が 紹介されていることが多いです。 展示会に行っても、最新情報に溢れ、何から始めればよいか分からない場合が多いです。 私が感じているのは、下記のような方がまだまだ多いのではないでしょうか。 そもそも、そこまでスマートファクトリーの必要性を感じていないし、どの様なメリット・デメリットが あるか分からない。 自社の現状を考えると、スマートファクトリー化の前にやるべき課題が山積みになっている。 例えば、 ①業務・工程改善に向けて各種データの収集は行っているが、データ収集の目的が明確になっていない。 　目的が伝わっていると思っているのは経営者・経営層のみ。 ②データを集めてはみたが活用されていない。 　データをどの様に活用すればよいか分からない。 ③属人化された工程が多く、多能工化を目指し始めたばかりである。 ④最近やっと3DCADを導入したばかり。 まずは、スマートファクトリーとは何か、どのようなメリット・デメリットがあるのか、どのような手順で進めるか を理解することが大切であると思います。 簡単ではございますが、説明をさせて頂きます。 １．スマートファクトリーとは ものづくり企業のスマートファクトリーに関しては、2017年に経済産業省から‘スマートファクトリーロードマップ(第4次産業革命に対応したものづくりの実現に向けて)’が発行されています。 スマートファクトリーの基となっているのは、2011年にドイツ政府が発表した‘インダストリー4.0’という概念です。 スマートファクトリーとは、AI(Artificial Intelligence)やIoT(Internet of Things)などのデジタル技術を活用し、生産性が高く効率的な工場のことです。 デジタル技術の活用により、高品質・高付加価値な製品を低コストかつ短期間で効率的に製造することが可能になると言われています。 人間・機械などの企業資源が互いに通信し、自動化・効率化を目指すことです。 ２．スマートファクトリーのメリット ①工場の見える化や自動化 　生産性の高い工程・低い工程を把握し改善を行う、人手作業を自動作業へ改善することができます。 ②収集したデータを活用し生産性向上、品質改善 　ただデータを収集するのではなく、データを様々なことに活用することができます。 ③AIやIoTによる最適なオペレーションの実現とコスト削減 　機械・設備・人の最適化が実現することで、様々なコスト削減にもつながります。 ④人手不足の解消 　労働人口が減っているなかで、人手不足の解消にもつながります。 上記の通り、様々なメリットがあります。 しかし、スマートファクトリー化における課題があることも事実です。 ではスマートファクトリー化における課題とはどのようなことがあるでしょうか？ ３．スマートファクトリーにおける課題 ①デジタル人材の確保、育成。 　デジタル人材はどの業界でも不足しています。また人材育成には時間がかかります。 ②初期費用の確保 　初期投資に莫大な費用がかかる場合がございます。 ③雇用機会の消失 　メリットとにもデメリットにもなり得ます。 　デジタル人材以外は雇用機会の消失につながる恐れがあります。 ４．手順 ①自社の現状把握 　自社の現状を直視し、現状をしっかりと把握する必要があります。 ②自社工程の中でも何を最も改善したいのか 　数ある工程の中で、どこが一番の問題なのか、どの工程を改善したいのかを明確にします。 ③あるべき姿を明確に 　自社のあるべき姿を明確にして、全社で意思統一をし同じ方向に進んでいく必要があります。 ④強い意志とリーダーシップの発揮 　強い意志を持った方がリーダーとなり、リーダーシップを発揮して推進する必要があります。 ５．まとめ 簡単ではありますが、スマートファクトリーに関して述べさせて頂きました。 色々と述べてきましたが、見える化の推進・業務改善・工程改善をデジタル技術を活用し進めることがスマートファクトリーです。 ただ注意しなければならないのは、ただ単にシステム導入や自動化を進めることに注力しすぎると、手段が目的となってしまい、上手く進まなくなってしまいます。 スマートファクトリーを実現するのは簡単なことではありません。 一気に進めるのではなく、改善したい工程を抽出し、少しずつ改善を進めていって下さい。 推進するためには、全社で同じ方向を向き、強い意志を持って進めていくことが大切であると思います。 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。 最後までお読み頂きましてありがとうございました。   無料ダウンロード！！【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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539 スマートファクトリーの第一歩！！ 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！ ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 協働ロボットを活用して生産性を向上させたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手を増やさずに売り上げをUPさせたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して熟練職人の技術を継承したいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手不足を解消したいと思っている製造業の経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539   ■無料ダウンロード 多品種少量生産の塗装工程ロボット活用！社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685 ■このような方にオススメ 多品種少量生産で塗装工程を持つ金属・樹脂加工業の社長様 塗装工程の自動化・ロボット化・省力化を実現したいと思っている社長様 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DXを社内に取り入れることは、教育面においてもシステム導入面においても投資対効果が見合うまでのリードタイムが1年～数年単位と長いため、様々なサイトに掲載されている記事のようにうまく行くことは稀であるというのが現状です。 しかし、そんな中でも近年は社内でDXを内製化できるようなソフトが価格を下げて市場に出てくるようになりました。それが「RPAソフト」です。 今回は、RPAソフトの実際の活用場面を例として挙げ、 ① RPA構築の障壁の低さ ② RPA構築時に注意すべき事項 を説明していきます。 １．製造業におけるRPAソフト活用取組事例 A社では、システム（以下、別システム）を新たに導入したものの、基幹システムとのデータ連携において、すべて手作業で行っておりました。 基幹システム側をカスタマイズして、データ出力機能を追加する方法も検討したのですが、カスタマイズ費用と業務内容を比較すると費用対効果が見合わなく、仕方なく手作業で対応している状況でした。 実際に行っている作業は、大きく以下の5ステップです。 i. 基幹システムへログイン ii. 必要な条件を選択してデータファイル出力 iii. 別システムへログイン iv. データファイル入力 v. データ更新 これを午前と午後で1日2回行っておりました。 本来ならば別システムのデータ更新は1時間に1回ほどのペースで更新したいが、手作業であるため実現することができず、別システムの機能も十分に活用できていない状況であったのですが、そこでRPAを活用することを提案し、実現に向けての取り組みを行うことになりました。 上記に記載したフローチャート整理と、ある程度の筋道さえできてしまえば、プログラミングの知識が全くない方でも、PC操作に抵抗のない方であれば、構築が出来るようになります。今回のプロジェクトの進め方では、業務ヒアリングからフローチャート整理、RPA構築のアドバイスのみで構築ができるようになりました。 この事例による効果は、RPA構築による対象業務効率化だけではなく、RPAを構築することができるという成功体験が副次的な効果となります。 アフターフォローとして、同じような業務の棚卸を行い、RPAによる構築ができないかを検討するところまで行います。 これにより、システム開発等は出来ないものの、RPAによる業務効率化が出来るDX人材の育成が完了する、という取り組みを現在行っております。 ２．なぜRPA活用は障壁が低いのか RPA活用の障壁の低さの理由は大きく2つあります。 1つ目は、前項で記載した事例ように、RPAはプログラミングのような大規模な専門知識を必要とせず、日本語や英語で記載されているパーツを組み立てるだけで構築できてしまうものであるためです。 さらに、最近のソフトでは、単純業務などの自動化に関しては、画面録画機能を使って自動で構築してしまうようなものもあるのです。 PC操作に抵抗のない方であれば、最短1日でRPAの構築が出来るようになることもあります。 2つ目は、単純業務自動化に特化している為です。 プログラミングは、規模の大きさに比例して、プログラミングによる業務効率化の価値が向上していきますが、規模の小さいシステム（単純業務や単純な計算作業等）においては開発対効果を発揮しにくい側面があります。 そのプログラミングの弱点のような部分を補足できるのがRPAとなるのです。 システム会社に依頼するほどでもないが、1日の業務の中で時間の占める割合が多い業務の自動化はRPAの活用を一度検討してみてください。 ３．RPA構築時に注意すべき事項 今まで、RPAが如何に容易に構築することができるのかを説明してきましたが、1点注意すべき事項があります。 それは、管理者のいないRPAが業務に組み込まれないようにすることです。 管理者のいないRPAが業務に組み込まれてしまうと、作成者が不明となってしまうため、仮にRPAのカスタマイズや入れ替え等が必要になったときに対応できる人がいなくなってしまいます。 そのためRPA導入時には、作成者を明確にし、様々なRPAが構築されても一元で管理できるような体制を維持していくことが重要となります。 ４．RPA構築時に注意すべき事項 中小企業では多くの場合システム課が無いため、社内DXという取り組みが出来ずにいることが多いですが、今回のRPAを使うことで、簡易社内DXが出来るようになります。 これをDXの第一歩として、様々な業務に対して効率化の糸口を見つけられるようになると、社内でDXの提案が出るような体制になると考えています。   ■関連セミナー開催のお知らせ 設計開発型メーカーの為のDX経営戦略！社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094300   基礎知識や導入経験がない社長でもデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～設計・開発・営業・生産管理・原価管理・工程管理・修理メンテサービスをシステムで統合的する方法が良く分からない… そんな社長の為のセミナーです～ ■開催日程 全3回オンライン開催（開催内容は全て同じです） PCがあればどこでも受講可能！ 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2023/02/16 (木)13:00～15:00 2023/02/21 (火)13:00～15:00 2023/02/24 (金)13:00～15:00 2023/02/28 (火)13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094300   製造業　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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 ■レポートの内容 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。 ■このレポートを読むメリット 中堅中小製造業において、どういったデータをBIを活用して分析・見える化すれば良いかがわかります。 ■目次 1、国内製造業におけるDX化の現状 2、2023年BIを活用して経営・現場を見える化する製造業が増加する 3、2023年中堅中小製造業が実施すべきBI活用 4、具体的な取り組み（仕組化のプロセス） 5、BI活動成功事例 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。 DXを社内に取り入れることは、教育面においてもシステム導入面においても投資対効果が見合うまでのリードタイムが1年～数年単位と長いため、様々なサイトに掲載されている記事のようにうまく行くことは稀であるというのが現状です。 しかし、そんな中でも近年は社内でDXを内製化できるようなソフトが価格を下げて市場に出てくるようになりました。それが「RPAソフト」です。 今回は、RPAソフトの実際の活用場面を例として挙げ、 ① RPA構築の障壁の低さ ② RPA構築時に注意すべき事項 を説明していきます。 １．製造業におけるRPAソフト活用取組事例 A社では、システム（以下、別システム）を新たに導入したものの、基幹システムとのデータ連携において、すべて手作業で行っておりました。 基幹システム側をカスタマイズして、データ出力機能を追加する方法も検討したのですが、カスタマイズ費用と業務内容を比較すると費用対効果が見合わなく、仕方なく手作業で対応している状況でした。 実際に行っている作業は、大きく以下の5ステップです。 i. 基幹システムへログイン ii. 必要な条件を選択してデータファイル出力 iii. 別システムへログイン iv. データファイル入力 v. データ更新 これを午前と午後で1日2回行っておりました。 本来ならば別システムのデータ更新は1時間に1回ほどのペースで更新したいが、手作業であるため実現することができず、別システムの機能も十分に活用できていない状況であったのですが、そこでRPAを活用することを提案し、実現に向けての取り組みを行うことになりました。 上記に記載したフローチャート整理と、ある程度の筋道さえできてしまえば、プログラミングの知識が全くない方でも、PC操作に抵抗のない方であれば、構築が出来るようになります。今回のプロジェクトの進め方では、業務ヒアリングからフローチャート整理、RPA構築のアドバイスのみで構築ができるようになりました。 この事例による効果は、RPA構築による対象業務効率化だけではなく、RPAを構築することができるという成功体験が副次的な効果となります。 アフターフォローとして、同じような業務の棚卸を行い、RPAによる構築ができないかを検討するところまで行います。 これにより、システム開発等は出来ないものの、RPAによる業務効率化が出来るDX人材の育成が完了する、という取り組みを現在行っております。 ２．なぜRPA活用は障壁が低いのか RPA活用の障壁の低さの理由は大きく2つあります。 1つ目は、前項で記載した事例ように、RPAはプログラミングのような大規模な専門知識を必要とせず、日本語や英語で記載されているパーツを組み立てるだけで構築できてしまうものであるためです。 さらに、最近のソフトでは、単純業務などの自動化に関しては、画面録画機能を使って自動で構築してしまうようなものもあるのです。 PC操作に抵抗のない方であれば、最短1日でRPAの構築が出来るようになることもあります。 2つ目は、単純業務自動化に特化している為です。 プログラミングは、規模の大きさに比例して、プログラミングによる業務効率化の価値が向上していきますが、規模の小さいシステム（単純業務や単純な計算作業等）においては開発対効果を発揮しにくい側面があります。 そのプログラミングの弱点のような部分を補足できるのがRPAとなるのです。 システム会社に依頼するほどでもないが、1日の業務の中で時間の占める割合が多い業務の自動化はRPAの活用を一度検討してみてください。 ３．RPA構築時に注意すべき事項 今まで、RPAが如何に容易に構築することができるのかを説明してきましたが、1点注意すべき事項があります。 それは、管理者のいないRPAが業務に組み込まれないようにすることです。 管理者のいないRPAが業務に組み込まれてしまうと、作成者が不明となってしまうため、仮にRPAのカスタマイズや入れ替え等が必要になったときに対応できる人がいなくなってしまいます。 そのためRPA導入時には、作成者を明確にし、様々なRPAが構築されても一元で管理できるような体制を維持していくことが重要となります。 ４．RPA構築時に注意すべき事項 中小企業では多くの場合システム課が無いため、社内DXという取り組みが出来ずにいることが多いですが、今回のRPAを使うことで、簡易社内DXが出来るようになります。 これをDXの第一歩として、様々な業務に対して効率化の糸口を見つけられるようになると、社内でDXの提案が出るような体制になると考えています。   ■関連セミナー開催のお知らせ 設計開発型メーカーの為のDX経営戦略！社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094300   基礎知識や導入経験がない社長でもデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～設計・開発・営業・生産管理・原価管理・工程管理・修理メンテサービスをシステムで統合的する方法が良く分からない… そんな社長の為のセミナーです～ ■開催日程 全3回オンライン開催（開催内容は全て同じです） PCがあればどこでも受講可能！ 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2023/02/16 (木)13:00～15:00 2023/02/21 (火)13:00～15:00 2023/02/24 (金)13:00～15:00 2023/02/28 (火)13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094300   製造業　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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 ■レポートの内容 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。 ■このレポートを読むメリット 中堅中小製造業において、どういったデータをBIを活用して分析・見える化すれば良いかがわかります。 ■目次 1、国内製造業におけるDX化の現状 2、2023年BIを活用して経営・現場を見える化する製造業が増加する 3、2023年中堅中小製造業が実施すべきBI活用 4、具体的な取り組み（仕組化のプロセス） 5、BI活動成功事例

今回は、「製造現場の生産性向上に使える“ECRS”とは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．“ECRS”とは？ 読者の皆様の中にはご存知の方も多いかと思いますが、 ECRSとは、主に製造業の世界で広く普及している 「業務改善・生産性向上」に関する基本的な考え方です。 具体的には、 1)Eliminate（排除する） 2)Combine（結合する） 3)Rearrange（交換する） 4)Simplify（簡素化する） の4つの頭文字を並べたもので、 その意味合いを補足すると以下の内容となります。 1)Eliminate（排除する）：その業務を根本的に無くすことはできないか？ 2)Combine（結合する）：とある業務と他の業務を1つにまとめることはできないか？ 3)Rearrange（交換する）：既存の業務に取り組む順序を入れ替えることで、業務を効率化できないか？ 4)Simplify（簡素化する）：既存業務のやり方を、もっと簡単な手法に変えることはできないか？ また、上記4つの中でも特にポイントになるのは、 「Eliminate（排除する）」の実践です。 一般に、ECRSの実践を通じて獲得できる生産性向上の効果は、 1)Eliminate（排除する） が最も大きく、その次に、 2)Combine（結合する） ↓ 3)Rearrange（交換する） ↓ 4)Simplify（簡素化する） の順に小さくなるというのが、基本的な考え方です。 つまり、生産性向上に大きく寄与する考え方として、 「既存業務をいかに効率化させるか？（＝C、R、S）」という発想よりも先に、 「そもそも、既存業務を根本的に無くせないか？（＝E）」という考え方が優先されます。 では、実際のECRS実践事例を見てみましょう。 ２．実際のコンサルティング事例（ECRSの実践事例） 【コンサルティング事例概要】 ・業種：金属加工業（金属プレス、溶接等） ・従業員数：約100名 ・業務改善の対象：生産計画作成業務（担当者2名がそれぞれ別の業務と兼任で実施） 【生産計画作成業務に関する主な課題】 1)長時間労働の常態化 （⇒担当者1名あたり業務時間5時間以上&残業と休日出勤の常態化） 2)情報管理の煩雑化 （⇒生産計画作成に必要な各種情報の保管先がバラバラ） 【コンサルティングのBefore/After】 【成功のポイント】 コンサルティングの流れとして、既存の生産計画関連業務を 客観的に分析・整理することからスタートしたわけですが、 ポイントはまさにECRSのうち、生産性向上へのインパクトが大きい 「Eliminate（排除する）：そもそも、既存業務を根本的に無くすことはできないか？」 を忠実に実践したことに尽きます。 また、上述のような取り組みを 自社の既存社員のみで実施するとなると、 どうしても従来の慣習や常識に引っ張られてしまい、 生産性向上の取り組みが思うように進まないことも多い中、 今回は社外のコンサルタントを活用したこともポイントでした。 コンサルタントをいわば自社にとっての「外圧」として上手に活用し、 自社にはない客観的な視点から 現状を俯瞰し整理していったことで、 結果として前述のような 生産性向上の効果をもたらすことができました。 今回ご紹介した“ECRS”のようなフレームワークを いわゆる「机上の空論」で終わらせず、 実際に自社に当てはめて考えてみると、 生産性向上の糸口が掴めるかもしれません。 是非、皆様の会社でも積極的にチャレンジしてみてください。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 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」 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・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップ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 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ 佐竹鉄工 株式会社　代表取締役　佐竹 宏文 氏 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 株式会社 船井総合研究所　菊池 功 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい 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、「製造現場の生産性向上に使える“ECRS”とは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．“ECRS”とは？ 読者の皆様の中にはご存知の方も多いかと思いますが、 ECRSとは、主に製造業の世界で広く普及している 「業務改善・生産性向上」に関する基本的な考え方です。 具体的には、 1)Eliminate（排除する） 2)Combine（結合する） 3)Rearrange（交換する） 4)Simplify（簡素化する） の4つの頭文字を並べたもので、 その意味合いを補足すると以下の内容となります。 1)Eliminate（排除する）：その業務を根本的に無くすことはできないか？ 2)Combine（結合する）：とある業務と他の業務を1つにまとめることはできないか？ 3)Rearrange（交換する）：既存の業務に取り組む順序を入れ替えることで、業務を効率化できないか？ 4)Simplify（簡素化する）：既存業務のやり方を、もっと簡単な手法に変えることはできないか？ また、上記4つの中でも特にポイントになるのは、 「Eliminate（排除する）」の実践です。 一般に、ECRSの実践を通じて獲得できる生産性向上の効果は、 1)Eliminate（排除する） が最も大きく、その次に、 2)Combine（結合する） ↓ 3)Rearrange（交換する） ↓ 4)Simplify（簡素化する） の順に小さくなるというのが、基本的な考え方です。 つまり、生産性向上に大きく寄与する考え方として、 「既存業務をいかに効率化させるか？（＝C、R、S）」という発想よりも先に、 「そもそも、既存業務を根本的に無くせないか？（＝E）」という考え方が優先されます。 では、実際のECRS実践事例を見てみましょう。 ２．実際のコンサルティング事例（ECRSの実践事例） 【コンサルティング事例概要】 ・業種：金属加工業（金属プレス、溶接等） ・従業員数：約100名 ・業務改善の対象：生産計画作成業務（担当者2名がそれぞれ別の業務と兼任で実施） 【生産計画作成業務に関する主な課題】 1)長時間労働の常態化 （⇒担当者1名あたり業務時間5時間以上&残業と休日出勤の常態化） 2)情報管理の煩雑化 （⇒生産計画作成に必要な各種情報の保管先がバラバラ） 【コンサルティングのBefore/After】 【成功のポイント】 コンサルティングの流れとして、既存の生産計画関連業務を 客観的に分析・整理することからスタートしたわけですが、 ポイントはまさにECRSのうち、生産性向上へのインパクトが大きい 「Eliminate（排除する）：そもそも、既存業務を根本的に無くすことはできないか？」 を忠実に実践したことに尽きます。 また、上述のような取り組みを 自社の既存社員のみで実施するとなると、 どうしても従来の慣習や常識に引っ張られてしまい、 生産性向上の取り組みが思うように進まないことも多い中、 今回は社外のコンサルタントを活用したこともポイントでした。 コンサルタントをいわば自社にとっての「外圧」として上手に活用し、 自社にはない客観的な視点から 現状を俯瞰し整理していったことで、 結果として前述のような 生産性向上の効果をもたらすことができました。 今回ご紹介した“ECRS”のようなフレームワークを いわゆる「机上の空論」で終わらせず、 実際に自社に当てはめて考えてみると、 生産性向上の糸口が掴めるかもしれません。 是非、皆様の会社でも積極的にチャレンジしてみてください。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 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」 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・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップ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 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ 佐竹鉄工 株式会社　代表取締役　佐竹 宏文 氏 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 株式会社 船井総合研究所　菊池 功 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい

今回は、製造業における人手不足の現状とその解決方法を事例に沿って解説します。 １．製造業における人手不足の現状 皆様の周りにおいても人手不足は深刻ではないでしょうか？ 特に製造業における若手の確保は最重要課題となっています。 データでみると、2000年初期に400万人を超えていた製造業における34歳以下の 若手の従事者は、2019年には260万人程度まで落ち込んでいます。 これは、製造業の「高齢化」を進めていることになります。 現在、製造業における65歳以上の従事者が占める割合は10％近いと言われています。 このまま高齢化が進むと、単なる労働力の不足だけではなく、技術のそのものが 失われる危機に直面するでしょう。 では、どのようにして人手不足と技術継承の問題を解決できるでしょうか？ 答えは簡単ですね、ロボット活用（DX）です。 ただし、通常の産業用ロボットは中小製造業、特に今まで自動化やロボット化の 経験が無い企業にとっては取り扱いのハードルが高いのが現状です。 そのハードルを乗り越える方法を今回はお伝えします。 ２．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！ なぜ中小製造業は協働ロボットが主流になるのか？ 日々、日本全国の中小製造業様に向けてロボット導入のコンサルティングをさせて頂いている筆者の体感ベースではありますが、中小企業において通常の産業用ロボットは　ニーズが合わず協働ロボットを導入さぜるを得ない（＝協働ロボットのニーズが爆増）するのでは？と感じています。 ではなぜ、従来のような産業用ロボットはニーズが合わないのか？なぜ協働ロボットなのか？を解説します。 ポイントは3つです。 ①多品種少量生産である ②ロボットの取り扱いが困難である ③スペース不足である 以上の３つの理由から、従来の産業用ロボットは多品種少量生産でロボットを取り扱う技術が無く、狭いスペースの中小製造業には不向きあると言えます。 逆に言えば、これら３つの課題を解決できるロボットが協働ロボットなのです。 ３．まずは生産実績の分析から始めよう 「製品分析」のため、まずは過去3年分程度の生産実績データを集めましょう。集めたデータから、各製品にかかる工数を掛けて各製品の年間工数を算出します。 そうすることで、多品種少量生産の中でもどの製品に工数がかかっているか（＝どの製品を対象にすべきか）が見えてきます。 仮に100品種を製造している場合でも、上記のように製品分析を行うと上位10品種程度で半数以上の工数を占めている場合が多くあります。 また、上位品種と同様の形状、同様の加工等、ロボット活用において共通するポイントがある場合は対象品種として含むべきでしょう。 ４．現状の作業を分析して「人の作業」を「ロボットに代替」えさせよう 「作業分析」により、製品を製造する様々な工程の中で、どの作業をロボットに代替えすべきかを分析します。 一番簡単なシンプルな方法は、作業の動画を撮影しどの作業にどれくらいの時間をかけているかを割り出す方法です。 より多くの時間がかかっている作業をロボットに代替えさせることで投資対効果が大きくなります。 業種や工程によって、上記の方法がうまくハマらない場合もありますが、基本的には動画から作業を分析します。 また、機械加工のような1製品をいくつかの工程に分けて加工するような場合は、製品ごとにワーク姿勢や加工面を一覧にまとめて、ロボット化した際にどの程度人手を介さないで製品を完品の状態に持っていくべきかを分析するような手法もあります。 ５．協働ロボット活用成功事例 ①従業員8名の企業が協働ロボットを導入し残業・休日出勤を大幅に削減した事例 従業員8名のS社では樹脂加工のロボドリルへのワーク供給にFANUCの 協働ロボットを導入しました。 未経験の若手でも簡単に扱える、ムダな周辺機器を省きシンプルな構造とすることで 低コストでの導入を実現、協働ロボット活用による夜間稼働で工数を大幅に削減しています。 ②熟練作業者のTIG溶接を協働ロボットで実現した事例 板金加工業のF社ではURの協働ロボットを導入しました。 熟練作業者頼みだったTIG溶接を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない 安定した品質で生産することに成功しています。 熟練作業を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない生産体制の構築が 可能となり、技術継承の問題も解決されています。 協働ロボットは簡単に扱うことが出来る分、難しいことは出来ません。 要は「使い方次第」です。 これはある程度の経験やノウハウが物を言います。 協働ロボットを活用して人手不足を解決したい、と考えている経営者の方は、 是非当社までお問い合わせください。 ■お問い合わせはこちらから https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   ■協働ロボット活用の事例解説セミナー開催のお知らせ ゲスト講師講座「機械加工業の協働ロボット活用成功事例講座」 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417 ■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 2023/02/15 (水)　13:00~15:00 2023/02/20 (月)　13:00~15:00 2023/02/22 (水)　13:00~15:00 ■講座内容 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！ 移動式協働ロボットの導入に成功した実際の事例をゲスト講師が解説！ 協働ロボットで夜間、休日稼働！月間100時間の工数を削減を目指す取り組みの事例を紹介！！ 10品種以上・ロット数100～500の機械加工を協働ロボットを活用して夜間、休日の無人稼働を実施！！ 多品種少量生産を可能とする加工機へのワークセット協働ロボット活用事例！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417   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   [sc name="cobot"][/sc] いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、製造業における人手不足の現状とその解決方法を事例に沿って解説します。 １．製造業における人手不足の現状 皆様の周りにおいても人手不足は深刻ではないでしょうか？ 特に製造業における若手の確保は最重要課題となっています。 データでみると、2000年初期に400万人を超えていた製造業における34歳以下の 若手の従事者は、2019年には260万人程度まで落ち込んでいます。 これは、製造業の「高齢化」を進めていることになります。 現在、製造業における65歳以上の従事者が占める割合は10％近いと言われています。 このまま高齢化が進むと、単なる労働力の不足だけではなく、技術のそのものが 失われる危機に直面するでしょう。 では、どのようにして人手不足と技術継承の問題を解決できるでしょうか？ 答えは簡単ですね、ロボット活用（DX）です。 ただし、通常の産業用ロボットは中小製造業、特に今まで自動化やロボット化の 経験が無い企業にとっては取り扱いのハードルが高いのが現状です。 そのハードルを乗り越える方法を今回はお伝えします。 ２．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！ なぜ中小製造業は協働ロボットが主流になるのか？ 日々、日本全国の中小製造業様に向けてロボット導入のコンサルティングをさせて頂いている筆者の体感ベースではありますが、中小企業において通常の産業用ロボットは　ニーズが合わず協働ロボットを導入さぜるを得ない（＝協働ロボットのニーズが爆増）するのでは？と感じています。 ではなぜ、従来のような産業用ロボットはニーズが合わないのか？なぜ協働ロボットなのか？を解説します。 ポイントは3つです。 ①多品種少量生産である ②ロボットの取り扱いが困難である ③スペース不足である 以上の３つの理由から、従来の産業用ロボットは多品種少量生産でロボットを取り扱う技術が無く、狭いスペースの中小製造業には不向きあると言えます。 逆に言えば、これら３つの課題を解決できるロボットが協働ロボットなのです。 ３．まずは生産実績の分析から始めよう 「製品分析」のため、まずは過去3年分程度の生産実績データを集めましょう。集めたデータから、各製品にかかる工数を掛けて各製品の年間工数を算出します。 そうすることで、多品種少量生産の中でもどの製品に工数がかかっているか（＝どの製品を対象にすべきか）が見えてきます。 仮に100品種を製造している場合でも、上記のように製品分析を行うと上位10品種程度で半数以上の工数を占めている場合が多くあります。 また、上位品種と同様の形状、同様の加工等、ロボット活用において共通するポイントがある場合は対象品種として含むべきでしょう。 ４．現状の作業を分析して「人の作業」を「ロボットに代替」えさせよう 「作業分析」により、製品を製造する様々な工程の中で、どの作業をロボットに代替えすべきかを分析します。 一番簡単なシンプルな方法は、作業の動画を撮影しどの作業にどれくらいの時間をかけているかを割り出す方法です。 より多くの時間がかかっている作業をロボットに代替えさせることで投資対効果が大きくなります。 業種や工程によって、上記の方法がうまくハマらない場合もありますが、基本的には動画から作業を分析します。 また、機械加工のような1製品をいくつかの工程に分けて加工するような場合は、製品ごとにワーク姿勢や加工面を一覧にまとめて、ロボット化した際にどの程度人手を介さないで製品を完品の状態に持っていくべきかを分析するような手法もあります。 ５．協働ロボット活用成功事例 ①従業員8名の企業が協働ロボットを導入し残業・休日出勤を大幅に削減した事例 従業員8名のS社では樹脂加工のロボドリルへのワーク供給にFANUCの 協働ロボットを導入しました。 未経験の若手でも簡単に扱える、ムダな周辺機器を省きシンプルな構造とすることで 低コストでの導入を実現、協働ロボット活用による夜間稼働で工数を大幅に削減しています。 ②熟練作業者のTIG溶接を協働ロボットで実現した事例 板金加工業のF社ではURの協働ロボットを導入しました。 熟練作業者頼みだったTIG溶接を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない 安定した品質で生産することに成功しています。 熟練作業を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない生産体制の構築が 可能となり、技術継承の問題も解決されています。 協働ロボットは簡単に扱うことが出来る分、難しいことは出来ません。 要は「使い方次第」です。 これはある程度の経験やノウハウが物を言います。 協働ロボットを活用して人手不足を解決したい、と考えている経営者の方は、 是非当社までお問い合わせください。 ■お問い合わせはこちらから https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   ■協働ロボット活用の事例解説セミナー開催のお知らせ ゲスト講師講座「機械加工業の協働ロボット活用成功事例講座」 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417 ■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 2023/02/15 (水)　13:00~15:00 2023/02/20 (月)　13:00~15:00 2023/02/22 (水)　13:00~15:00 ■講座内容 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！ 移動式協働ロボットの導入に成功した実際の事例をゲスト講師が解説！ 協働ロボットで夜間、休日稼働！月間100時間の工数を削減を目指す取り組みの事例を紹介！！ 10品種以上・ロット数100～500の機械加工を協働ロボットを活用して夜間、休日の無人稼働を実施！！ 多品種少量生産を可能とする加工機へのワークセット協働ロボット活用事例！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417   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   [sc name="cobot"][/sc]

今回は、「生産計画のAI活用を成功させるポイントとは」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．ノーコードとは ノーコードとは、コードを書かずに画面操作のみでアプリケーションを開発する手法やサービスの総称して使われています。 これまでアプリケーションを開発するにはまずコーディングやプログラミングを学習する必要がありました。 しかしノーコードのツールを活用することで、IT人材に限らず幅広い層の人々がアプリケーションの開発に参加することが可能になります。 製品としては、kintoneやPowerAppsなどが有名です。 ２．なぜノーコードが必要か？ 経済産業省では、DXレポートの中で「2025年の崖」に関する問題を取り扱っています。 2025年の崖は、古くから使われているレガシーシステムが残存することで、最大12兆円の経済損失につながりかねないとしている課題です。 しかしその一方でDX推進をするためには、ITに関する知見を持ったDX人材の確保が必須です。 にもかかわらず、近年深刻なIT人材不足の為、DX推進を積極的に先導するような人材が枯渇しているのが現状です。 特に、企業内のシステムを外部ベンダーに依頼している場合は、企業内のITに関する知見やノウハウが蓄積されないため、自社内のシステム開発案件をこなせません。 さらに、DX推進の積極化によって、どの企業でもIT人材を求めていることもあり、企業で確保しようと思ってもなかなか人材が見つからないのです。 その救世主として、システムに知見がない担当者でもアプリが容易に作成できる「ノーコード開発」に注目が集まっており、それに応じるようにノーコード市場規模も年々成長を続けています。 ３．AIもノーコードの時代へ 近年ノーコードはAI開発においても利用可能な時代となってきました。 ノーコードAIで有名なのはGoogle社であり、現在クラウドでノーコードAIを提供しています。 これによってユーザーは複雑なプログラミングをすることなく、業務上で必要な高度なデータ分析や画像解析をできるようになりました。 これまでスキルや知識を持った一部の人しかできなかったプログラミングが誰にでもできるようになったことで、「AIの民主化」と言われています。 また、外観検査分野ではAI inside社の「Learning Center」も代表的です。 直感的な操作で使いやすい日本語のUIを備え、ノーコードで誰でも簡単に高精度なAIモデル開発ができるサービスです。 ノーコードの懸念点としては、原則としてノーコードのツールでは提供された範囲の機能しか利用することができません。 カスタマイズには適さないことから、独自のシステムを作りたいときには実用的ではない場合もあります。 また、プログラミングのスキルは必須ではなくとも一般的なITの知識は必要になるでしょう。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 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」 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・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップ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 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ 佐竹鉄工 株式会社　代表取締役　佐竹 宏文 氏 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 株式会社 船井総合研究所　菊池 功 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、「生産計画のAI活用を成功させるポイントとは」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．ノーコードとは ノーコードとは、コードを書かずに画面操作のみでアプリケーションを開発する手法やサービスの総称して使われています。 これまでアプリケーションを開発するにはまずコーディングやプログラミングを学習する必要がありました。 しかしノーコードのツールを活用することで、IT人材に限らず幅広い層の人々がアプリケーションの開発に参加することが可能になります。 製品としては、kintoneやPowerAppsなどが有名です。 ２．なぜノーコードが必要か？ 経済産業省では、DXレポートの中で「2025年の崖」に関する問題を取り扱っています。 2025年の崖は、古くから使われているレガシーシステムが残存することで、最大12兆円の経済損失につながりかねないとしている課題です。 しかしその一方でDX推進をするためには、ITに関する知見を持ったDX人材の確保が必須です。 にもかかわらず、近年深刻なIT人材不足の為、DX推進を積極的に先導するような人材が枯渇しているのが現状です。 特に、企業内のシステムを外部ベンダーに依頼している場合は、企業内のITに関する知見やノウハウが蓄積されないため、自社内のシステム開発案件をこなせません。 さらに、DX推進の積極化によって、どの企業でもIT人材を求めていることもあり、企業で確保しようと思ってもなかなか人材が見つからないのです。 その救世主として、システムに知見がない担当者でもアプリが容易に作成できる「ノーコード開発」に注目が集まっており、それに応じるようにノーコード市場規模も年々成長を続けています。 ３．AIもノーコードの時代へ 近年ノーコードはAI開発においても利用可能な時代となってきました。 ノーコードAIで有名なのはGoogle社であり、現在クラウドでノーコードAIを提供しています。 これによってユーザーは複雑なプログラミングをすることなく、業務上で必要な高度なデータ分析や画像解析をできるようになりました。 これまでスキルや知識を持った一部の人しかできなかったプログラミングが誰にでもできるようになったことで、「AIの民主化」と言われています。 また、外観検査分野ではAI inside社の「Learning Center」も代表的です。 直感的な操作で使いやすい日本語のUIを備え、ノーコードで誰でも簡単に高精度なAIモデル開発ができるサービスです。 ノーコードの懸念点としては、原則としてノーコードのツールでは提供された範囲の機能しか利用することができません。 カスタマイズには適さないことから、独自のシステムを作りたいときには実用的ではない場合もあります。 また、プログラミングのスキルは必須ではなくとも一般的なITの知識は必要になるでしょう。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 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」 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・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップ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 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ 佐竹鉄工 株式会社　代表取締役　佐竹 宏文 氏 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 株式会社 船井総合研究所　菊池 功 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい