DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

今回は、製造業におけるDX（デジタル・トランスフォーメーション）の最新事例についてお伝えさせていただきます。 ▼最新事例レポート！！ 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け“営業&設計部門の生産性向上”最新事例解説レポート https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 今回ご紹介するのは、メーカーにおけるデジタル技術を活用した“営業&設計部門の生産性向上”に関する最新事例です 最新事例サマリー 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート Before（システム導入前の状態と主な課題） 顧客との商談を経て、営業担当者から設計部へ「顧客提案用のCAD図面を作ってほしい」という要望が頻発。 設計部は本業である「受注後」の詳細設計業務へ注力できないという状況に。 全体として受注に繋がらない案件も多く、失注したら設計担当者の工数がそのままマイナス（赤字）となっていた。 After（システム導入後の主な課題解決効果） CADを使えない営業担当者でも顧客との商談中に必要情報を入力することで、その場で顧客提案用のCAD図面を自動作成できるシステムを導入。 結果として、設計部の業務負担が激減。設計担当者は空いた時間で「より付加価値の高い詳細設計業務」に集中できるようになった。 取り組みのポイント ▼営業担当者 「CAD図面の作成依頼⇒顧客へCAD図面を提示する」までの時間を 「1週間以上⇒数分間」へ大幅に短縮！ ▼設計担当者 失注リスクのある「受注前」の設計業務の工数を大幅カット &「受注後」の詳細設計業務へリソースを集中 ⇒設計担当者の付加価値アップを実現！ ⇒たった1種類のシステムが、営業&設計部門の生産性向上に貢献！ 以下の無料ダウンロードレポートでは、本メルマガ・コラムの内容をより詳しく解説しています。是非、ダウンロードして頂き貴社の経営にお役立てください。 ▼最新事例レポート！！ 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け“営業&設計部門の生産性向上”最新事例解説レポート 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 その他事例レポート一覧はこちら https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・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DX（デジタル・トランスフォーメーション）の最新事例についてお伝えさせていただきます。 ▼最新事例レポート！！ 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け“営業&設計部門の生産性向上”最新事例解説レポート https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 今回ご紹介するのは、メーカーにおけるデジタル技術を活用した“営業&設計部門の生産性向上”に関する最新事例です 最新事例サマリー 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート Before（システム導入前の状態と主な課題） 顧客との商談を経て、営業担当者から設計部へ「顧客提案用のCAD図面を作ってほしい」という要望が頻発。 設計部は本業である「受注後」の詳細設計業務へ注力できないという状況に。 全体として受注に繋がらない案件も多く、失注したら設計担当者の工数がそのままマイナス（赤字）となっていた。 After（システム導入後の主な課題解決効果） CADを使えない営業担当者でも顧客との商談中に必要情報を入力することで、その場で顧客提案用のCAD図面を自動作成できるシステムを導入。 結果として、設計部の業務負担が激減。設計担当者は空いた時間で「より付加価値の高い詳細設計業務」に集中できるようになった。 取り組みのポイント ▼営業担当者 「CAD図面の作成依頼⇒顧客へCAD図面を提示する」までの時間を 「1週間以上⇒数分間」へ大幅に短縮！ ▼設計担当者 失注リスクのある「受注前」の設計業務の工数を大幅カット &「受注後」の詳細設計業務へリソースを集中 ⇒設計担当者の付加価値アップを実現！ ⇒たった1種類のシステムが、営業&設計部門の生産性向上に貢献！ 以下の無料ダウンロードレポートでは、本メルマガ・コラムの内容をより詳しく解説しています。是非、ダウンロードして頂き貴社の経営にお役立てください。 ▼最新事例レポート！！ 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け“営業&設計部門の生産性向上”最新事例解説レポート 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 その他事例レポート一覧はこちら https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

研磨作業の加工方法 一括りに研磨と言っても様々な種類があります。鋳造品・機械加工品のバリ取りのような粗取り研磨から光沢面を作るミクロン単位の微細研磨まで幅広く研磨は存在しますが、加工方法については、どの研磨も基本的には砥石を回転させて被加工物に接触させ、その砥石を押し付ける力加減や砥石の番手（粗さ）を人が被加工物の表面状態を常時判断しながら職人技にて加工しているのがいまだに主流です。（摩擦研磨の場合） もちろん人の感覚でなければ仕上げ出来ない物があるのも事実ですが、実際には品質要求が高くない研磨作業でも、全て人手で作業をしている製造企業が圧倒的に多いです。 手研磨作業が人に与える負荷 板金加工業等で手研摩を行う際に良く使用する手工具の代表例として手持ち用のディスクグラインダーやサンダー等がありますが、これらの工具は非常に重く、かつ振動が発生します。 研磨作業を経験した事がある方は分かるでしょうが、このハンド式の研磨機を取り扱っている時、作業者は非常に緊張します。 重たくて高速回転している刃物をちゃんと持っていないと、ケガなどの災害を発生してしまったり、加工物に傷をつけてしまったりするので細心の注意を払って作業をしているので非常に緊張状態になります。 そして、加工中は削った金属や砥石のカスが周囲に飛散します。 飛び散った金属カスは高温になっている場合もあり、保護メガネや保護マスクの着用をしていないと失明等の災害が発生するリスクもあります。 バフのような柔らかい砥石と使う時や樹脂製品の研磨の場合には、研磨をする事で大量の粉塵が中に舞いますので、毎日作業される作業者の方は健康面を考慮して防塵マスクを着用して作業されています。まさにキツイ・キタナイ・キケンの３K作業です。 手研磨作業が企業に与える負荷 同時にある程度の表面状態を作りこむような場合には、非常に長時間の加工時間を有します。 例えば製函物で外観品質要求の高い製品には、溶接後にビードが見えない状態まで表面を研磨する且つ、全体が一定水準の表面状態に加工する必要があるので、砥石を数種類変更しながら研磨、更にバフと研磨材を用いて磨いていきます。 この様な研磨作業ではその商品を作る生産工程の中で最も研磨に時間が掛かっているような場合が多く見かけます。 製函物を製造する場合には、基本的にタレパンや複合機、ブレーキプレス、溶接、研磨の工程順で加工が進みますが、その一連の工程で最も時間が掛かるのが研磨工程の場合、生産原価でもある職人の工数がかさみ、利益率が極度に低くなってしまう事もあります。 特定の人しか作業出来ないので、欠員や退職等を理由に加工品質を維持出来なくなるというリスクもあります。 ロボット研磨システムの概況 上述したように手研摩作業には３Ｋ作業・ノウハウが必要・工数負担などの特長があり、このような作業こそ自動化を検討するべき必要があると思います。 直近では６軸垂直多関節ロボット用のグラインダやベルトサンダー・バフ等様々なハンドエフェクタが開発され販売されています。 研磨の自動化は中国や欧州が日本より進んでいる印象ですが、日本のロボットメーカーも研磨装置の開発と販売をしていますし、海外のロボット研磨ツールを取り扱う代理店も着々と増えてきており、ロボットを用いた研磨のテスト・評価をしてくれる代理店やロボットによる研磨システムを構築してくれるシステムインテグレータも増えてきております。 ロボット用研磨ツールの特長 ロボット用ハンドエフェクタとして販売されているロボット用研磨ツールですが、直近のツールはトルクセンサーが内蔵しており、倣い制御が可能です。 砥石は使用していると小さくなってきますので、ロボットできめられた軌道を往復するだけでは、研磨出来なくなってしまいますが、倣い機能がついている場合、いつも同じちから加減で加工をする事が可能です。砥石の種類も粗いディスクタイプ、ペーパーディスク、バフ等のラインナップがあり、ＡＴＣ（オートツールチェンジャー）を活用して砥石自動交換する事も出来ます。 被加工物を固定してロボットをフルに動かして複雑な形状に対応する事も可能ですが、ポジショナ等外部回転軸を活用して被加工物を回転させながら研磨する事も可能です。 研磨についての要求品質は企業毎、製品毎によって大きく違う為、その品質を作り上げる為のノウハウや工具も企業毎に違いますが、全ての加工を人手でやるのではなく、自動化出来る所は自動で、自動化出来ない所だけ（本当に付加価値の高い工程）は人手で作業するという方法にシフトしていく必要があるのではないでしょうか？ ロボット研磨システム導入と投資対効果 ロボット研磨システムを構築しようと思うと数千万円単位での投資が必要となります。 大ロット小品種の生産体制ならば、ロボット研磨システムも構築しやすいでしょうが、多品種小ロット生産の場合は、システムを構築する際に入念にデータを分析してシステムへの要件定義をしないといけません。 どの品種にどのくらい工数が掛かっているのか？ どの品種の加工が最も難しいのか？ 既存の作業はどのような作業をしているのか？ どのサイズ範囲のワークを自動化対象とするのか？ どのくらいの人的工数を削減していきたいのか？ 一連の研磨の中でどの範囲を自動化させるのか？ どのようなオペレーションでシステムを動かすのか？ 段取り変えはどのようにするのか？ 上記はあくまで例ですが、この様な分析をしつつ、システムの費用と得られる効果を算定していく事が、多品種対応型のシステム構築には非常に重要です。 しっかりとシステムに求める要件定義をして、効果を見通した中で自動化を進めていけば、必ず良いモノが出来あがると思います。 今後更に加速していく予測の労働人口の減少に伴い、３Ｋ作業の自動化、属人的作業の自動化などは人員採用に対しても必要不可欠と言えます。 ２０年先、３０年先を見据えてひとつひとつ自動化を進めていきましょう。   おわりに 今回は、研磨ロボットによる研磨の自動化についてお伝えしましたが如何でしたか？ 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツをご用意しております。是非ご活用下さい。   ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■このような方におすすめ 多品種少量生産でロボット化が進まない TIG、MIG、レーザー溶接等、ロボット化できるか分からない 溶接工が不足しており3K業務で採用が難しい 職人、熟練作業に依存していて属人化している 溶接ロボット・自動化を相談できる所が見つからない 目次 多品種少量溶接ロボット導入の進め方 多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 収録内容 「多品種少量生産対応の溶接ロボットを導入したい！」 「様々な種類の溶接をしているがロボットが活用できるのか知りたい」 「溶接工が不足しており若手も採用できず人手不足となっている」 「職人技術、熟練作業に依存しており技術継承ができていない」 「溶接ロボットを導入したいが何から始めてよいのか分からない」 本レポートでは、「多品種少量生産対応溶接ロボット」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 ■本セミナーで学べるポイント 【①】多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 ～溶接工程の作業分析を実施し本溶接とグラインダー仕上をロボット化～導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した多品種少量溶接ロボット導入成功事例 小ロット多品種板金加工業の溶接工程にロボット導入 7軸ロボットの導入により、人手に頼っていた溶接部門のロボット化を実現 車両用大型部品の溶接工程にロボット導入 大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭、はじめてのロボット導入に至る 曲面や立体形状アルミ部品のスタッド溶接加工作業をロボット化 スタートボタンを押すだけの簡単操作でパート社員でも操作が可能に 建設部品の外観部溶接工程にロボット導入 高度な技術をもった熟練作業者しかできない外観部溶接工程にロボットを導入 鍛造金型の硬化肉盛り工程へのロボット導入 ロボットオフラインソフトを用いて曲面ティーチング作業を数分で効率的に処理 特注大型門扉製造工程における溶接ロボットシステムの効率化 事前に分類した教示データの利用で、溶接スキルの有無にかかわらず誰でも操作可能に https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 研磨作業の加工方法 一括りに研磨と言っても様々な種類があります。鋳造品・機械加工品のバリ取りのような粗取り研磨から光沢面を作るミクロン単位の微細研磨まで幅広く研磨は存在しますが、加工方法については、どの研磨も基本的には砥石を回転させて被加工物に接触させ、その砥石を押し付ける力加減や砥石の番手（粗さ）を人が被加工物の表面状態を常時判断しながら職人技にて加工しているのがいまだに主流です。（摩擦研磨の場合） もちろん人の感覚でなければ仕上げ出来ない物があるのも事実ですが、実際には品質要求が高くない研磨作業でも、全て人手で作業をしている製造企業が圧倒的に多いです。 手研磨作業が人に与える負荷 板金加工業等で手研摩を行う際に良く使用する手工具の代表例として手持ち用のディスクグラインダーやサンダー等がありますが、これらの工具は非常に重く、かつ振動が発生します。 研磨作業を経験した事がある方は分かるでしょうが、このハンド式の研磨機を取り扱っている時、作業者は非常に緊張します。 重たくて高速回転している刃物をちゃんと持っていないと、ケガなどの災害を発生してしまったり、加工物に傷をつけてしまったりするので細心の注意を払って作業をしているので非常に緊張状態になります。 そして、加工中は削った金属や砥石のカスが周囲に飛散します。 飛び散った金属カスは高温になっている場合もあり、保護メガネや保護マスクの着用をしていないと失明等の災害が発生するリスクもあります。 バフのような柔らかい砥石と使う時や樹脂製品の研磨の場合には、研磨をする事で大量の粉塵が中に舞いますので、毎日作業される作業者の方は健康面を考慮して防塵マスクを着用して作業されています。まさにキツイ・キタナイ・キケンの３K作業です。 手研磨作業が企業に与える負荷 同時にある程度の表面状態を作りこむような場合には、非常に長時間の加工時間を有します。 例えば製函物で外観品質要求の高い製品には、溶接後にビードが見えない状態まで表面を研磨する且つ、全体が一定水準の表面状態に加工する必要があるので、砥石を数種類変更しながら研磨、更にバフと研磨材を用いて磨いていきます。 この様な研磨作業ではその商品を作る生産工程の中で最も研磨に時間が掛かっているような場合が多く見かけます。 製函物を製造する場合には、基本的にタレパンや複合機、ブレーキプレス、溶接、研磨の工程順で加工が進みますが、その一連の工程で最も時間が掛かるのが研磨工程の場合、生産原価でもある職人の工数がかさみ、利益率が極度に低くなってしまう事もあります。 特定の人しか作業出来ないので、欠員や退職等を理由に加工品質を維持出来なくなるというリスクもあります。 ロボット研磨システムの概況 上述したように手研摩作業には３Ｋ作業・ノウハウが必要・工数負担などの特長があり、このような作業こそ自動化を検討するべき必要があると思います。 直近では６軸垂直多関節ロボット用のグラインダやベルトサンダー・バフ等様々なハンドエフェクタが開発され販売されています。 研磨の自動化は中国や欧州が日本より進んでいる印象ですが、日本のロボットメーカーも研磨装置の開発と販売をしていますし、海外のロボット研磨ツールを取り扱う代理店も着々と増えてきており、ロボットを用いた研磨のテスト・評価をしてくれる代理店やロボットによる研磨システムを構築してくれるシステムインテグレータも増えてきております。 ロボット用研磨ツールの特長 ロボット用ハンドエフェクタとして販売されているロボット用研磨ツールですが、直近のツールはトルクセンサーが内蔵しており、倣い制御が可能です。 砥石は使用していると小さくなってきますので、ロボットできめられた軌道を往復するだけでは、研磨出来なくなってしまいますが、倣い機能がついている場合、いつも同じちから加減で加工をする事が可能です。砥石の種類も粗いディスクタイプ、ペーパーディスク、バフ等のラインナップがあり、ＡＴＣ（オートツールチェンジャー）を活用して砥石自動交換する事も出来ます。 被加工物を固定してロボットをフルに動かして複雑な形状に対応する事も可能ですが、ポジショナ等外部回転軸を活用して被加工物を回転させながら研磨する事も可能です。 研磨についての要求品質は企業毎、製品毎によって大きく違う為、その品質を作り上げる為のノウハウや工具も企業毎に違いますが、全ての加工を人手でやるのではなく、自動化出来る所は自動で、自動化出来ない所だけ（本当に付加価値の高い工程）は人手で作業するという方法にシフトしていく必要があるのではないでしょうか？ ロボット研磨システム導入と投資対効果 ロボット研磨システムを構築しようと思うと数千万円単位での投資が必要となります。 大ロット小品種の生産体制ならば、ロボット研磨システムも構築しやすいでしょうが、多品種小ロット生産の場合は、システムを構築する際に入念にデータを分析してシステムへの要件定義をしないといけません。 どの品種にどのくらい工数が掛かっているのか？ どの品種の加工が最も難しいのか？ 既存の作業はどのような作業をしているのか？ どのサイズ範囲のワークを自動化対象とするのか？ どのくらいの人的工数を削減していきたいのか？ 一連の研磨の中でどの範囲を自動化させるのか？ どのようなオペレーションでシステムを動かすのか？ 段取り変えはどのようにするのか？ 上記はあくまで例ですが、この様な分析をしつつ、システムの費用と得られる効果を算定していく事が、多品種対応型のシステム構築には非常に重要です。 しっかりとシステムに求める要件定義をして、効果を見通した中で自動化を進めていけば、必ず良いモノが出来あがると思います。 今後更に加速していく予測の労働人口の減少に伴い、３Ｋ作業の自動化、属人的作業の自動化などは人員採用に対しても必要不可欠と言えます。 ２０年先、３０年先を見据えてひとつひとつ自動化を進めていきましょう。   おわりに 今回は、研磨ロボットによる研磨の自動化についてお伝えしましたが如何でしたか？ 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツをご用意しております。是非ご活用下さい。   ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■このような方におすすめ 多品種少量生産でロボット化が進まない TIG、MIG、レーザー溶接等、ロボット化できるか分からない 溶接工が不足しており3K業務で採用が難しい 職人、熟練作業に依存していて属人化している 溶接ロボット・自動化を相談できる所が見つからない 目次 多品種少量溶接ロボット導入の進め方 多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 収録内容 「多品種少量生産対応の溶接ロボットを導入したい！」 「様々な種類の溶接をしているがロボットが活用できるのか知りたい」 「溶接工が不足しており若手も採用できず人手不足となっている」 「職人技術、熟練作業に依存しており技術継承ができていない」 「溶接ロボットを導入したいが何から始めてよいのか分からない」 本レポートでは、「多品種少量生産対応溶接ロボット」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 ■本セミナーで学べるポイント 【①】多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 ～溶接工程の作業分析を実施し本溶接とグラインダー仕上をロボット化～導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した多品種少量溶接ロボット導入成功事例 小ロット多品種板金加工業の溶接工程にロボット導入 7軸ロボットの導入により、人手に頼っていた溶接部門のロボット化を実現 車両用大型部品の溶接工程にロボット導入 大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭、はじめてのロボット導入に至る 曲面や立体形状アルミ部品のスタッド溶接加工作業をロボット化 スタートボタンを押すだけの簡単操作でパート社員でも操作が可能に 建設部品の外観部溶接工程にロボット導入 高度な技術をもった熟練作業者しかできない外観部溶接工程にロボットを導入 鍛造金型の硬化肉盛り工程へのロボット導入 ロボットオフラインソフトを用いて曲面ティーチング作業を数分で効率的に処理 特注大型門扉製造工程における溶接ロボットシステムの効率化 事前に分類した教示データの利用で、溶接スキルの有無にかかわらず誰でも操作可能に https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

1.IT導入補助金の採択率 2017年から経済産業省監修のもと始まったIT導入補助金ですが、ものづくり補助金や小規模事業者補助金と異なり、2020年までは採択率が公表されていませんでした。しかし、最近この点について改善され、2021年8月31日の第二次採択発表からは交付決定事業者情報が公表されています。 データをまとめると、1次・2次の通算採択率は58.4％であることがわかります。2021年10月12日現在では、上記データしか公表されていないため、回数を重ねるごとの採択率動向ははっきりとはわかりませんが、一般的には、回数を重ねるにつれて採択率は下がっているものと考えられております。 A B C D 1次採択率 55.5% 52.2% 58.8% 55.7% 2次採択率 55.2% 33.8% 60.7% 61.1% 3.採択率を上げるためには 現状のIT導入補助金制度では、採択結果発表後に採択や不採択の理由を提示いただけません。また、IT導入補助金事務局から正式に不採択理由の項目が公表されているわけでもありません。そのため、非公式な見解とはなりますが、不採択理由として最も上位に上がるのは一般的に「記入ミス」だと言われています。例えば、登記簿との不一致、複数項目内での言い回しの不一致などが挙げられます。 採択率を上げるためには、まず「表現含む表記が合っているか」を確認する必要があります。申請完了するとその後の修正は不可能であるため、提出前に複数人で確認することをおすすめします。 3.IT導入補助金について IT導入補助金は、事業者の方が自社の課題やニーズに合った「ITツール」を導入するために経費の一部を補助するものです。 この補助金によって事業者が導入できるITツールは、IT導入支援事業者によって登録されたものである必要があります。そのため、IT導入補助金申請の際は、規定されたツールの中から選ぶ形となります。 上記、IT導入補助金で規定された「ITツール」とは、業務効率化のために、新たに導入されるソフトウェア製品やクラウドサービスなどが対象となります。また、申請類型や補助額に応じて、「賃上げ目標の策定」が補助金交付採否においての加点または必須項目となっています。詳細な補助対象や補助率は申請種類によって異なる為、詳しくは公募要領をご確認ください。 ※A・B・C-1・C-2・D類型のうちいずれか1類型のみ申請可能。 ※1：「プロセス」とは、業務工程や業務種別のことです。 ※2：ツール要件（目的）について、詳しくは公募要領をご確認ください。 ※3：賃上げ目標について、詳しくは公募要領をご確認ください。 4.今後のIT導入補助金について 2021年10月12日現在は、第3次までが終了しました。次回は第4次分となり、申請締め切りは11月17日（水）17:00となっています。2021年年内は、12月中旬頃に〆切がある第5次分も想定されています。 ※引用、参考 申請件数及び交付決定件数（IT導入補助金公式HPより：https://www.it-hojo.jp/applicant/grant_decision.html） ツール一覧https://portal.it-hojo.jp/r2/search/?_ga=2.72602263.501118274.1633400428-1694576745.1618882991 公募要領https://www.it-hojo.jp/applicant/how-to-apply.html 最新のスケジュールhttps://www.it-hojo.jp/schedule/ おわりに 無料ダウンロードレポートのご案内 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業経営者様向け“AIを活用した業務効率化“最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 このような方におすすめ 製造業のAI活用最新事例を知りたい 属人業務、職人業務を標準化したい 既存業務を省力化、省人化したい 目次 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多い「AIを活用した業務効率化」に関する最新事例を徹底解説！ ポイント①：類似案件をAIを使って簡単検索営業・生産計画立案の業務効率 ポイント②：生産計画立案を自動最適化・脱属人化 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext08-01-dl.html 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 1.IT導入補助金の採択率 2017年から経済産業省監修のもと始まったIT導入補助金ですが、ものづくり補助金や小規模事業者補助金と異なり、2020年までは採択率が公表されていませんでした。しかし、最近この点について改善され、2021年8月31日の第二次採択発表からは交付決定事業者情報が公表されています。 データをまとめると、1次・2次の通算採択率は58.4％であることがわかります。2021年10月12日現在では、上記データしか公表されていないため、回数を重ねるごとの採択率動向ははっきりとはわかりませんが、一般的には、回数を重ねるにつれて採択率は下がっているものと考えられております。 A B C D 1次採択率 55.5% 52.2% 58.8% 55.7% 2次採択率 55.2% 33.8% 60.7% 61.1% 3.採択率を上げるためには 現状のIT導入補助金制度では、採択結果発表後に採択や不採択の理由を提示いただけません。また、IT導入補助金事務局から正式に不採択理由の項目が公表されているわけでもありません。そのため、非公式な見解とはなりますが、不採択理由として最も上位に上がるのは一般的に「記入ミス」だと言われています。例えば、登記簿との不一致、複数項目内での言い回しの不一致などが挙げられます。 採択率を上げるためには、まず「表現含む表記が合っているか」を確認する必要があります。申請完了するとその後の修正は不可能であるため、提出前に複数人で確認することをおすすめします。 3.IT導入補助金について IT導入補助金は、事業者の方が自社の課題やニーズに合った「ITツール」を導入するために経費の一部を補助するものです。 この補助金によって事業者が導入できるITツールは、IT導入支援事業者によって登録されたものである必要があります。そのため、IT導入補助金申請の際は、規定されたツールの中から選ぶ形となります。 上記、IT導入補助金で規定された「ITツール」とは、業務効率化のために、新たに導入されるソフトウェア製品やクラウドサービスなどが対象となります。また、申請類型や補助額に応じて、「賃上げ目標の策定」が補助金交付採否においての加点または必須項目となっています。詳細な補助対象や補助率は申請種類によって異なる為、詳しくは公募要領をご確認ください。 ※A・B・C-1・C-2・D類型のうちいずれか1類型のみ申請可能。 ※1：「プロセス」とは、業務工程や業務種別のことです。 ※2：ツール要件（目的）について、詳しくは公募要領をご確認ください。 ※3：賃上げ目標について、詳しくは公募要領をご確認ください。 4.今後のIT導入補助金について 2021年10月12日現在は、第3次までが終了しました。次回は第4次分となり、申請締め切りは11月17日（水）17:00となっています。2021年年内は、12月中旬頃に〆切がある第5次分も想定されています。 ※引用、参考 申請件数及び交付決定件数（IT導入補助金公式HPより：https://www.it-hojo.jp/applicant/grant_decision.html） ツール一覧https://portal.it-hojo.jp/r2/search/?_ga=2.72602263.501118274.1633400428-1694576745.1618882991 公募要領https://www.it-hojo.jp/applicant/how-to-apply.html 最新のスケジュールhttps://www.it-hojo.jp/schedule/ おわりに 無料ダウンロードレポートのご案内 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業経営者様向け“AIを活用した業務効率化“最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 このような方におすすめ 製造業のAI活用最新事例を知りたい 属人業務、職人業務を標準化したい 既存業務を省力化、省人化したい 目次 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多い「AIを活用した業務効率化」に関する最新事例を徹底解説！ ポイント①：類似案件をAIを使って簡単検索営業・生産計画立案の業務効率 ポイント②：生産計画立案を自動最適化・脱属人化 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext08-01-dl.html 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回は、「従業員10名以下、未経験でも最短半年でロボット導入を成功させる方法！」というテーマで新たにDLレポートをご用意しましたので、その内容について簡単にご紹介致します。 ▼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_00145 1.ロボット導入が失敗する３つの理由 ①自社でティーチングが出来ない 従来の産業用ロボットにおけるティーチング作業は非常に専門性が高く、ティーチング作業を実務レベルまで習得するには膨大な時間がかかります。 結果、ロボットを導入したはいいものの、若干の不具合修正や品種追加の度にティーチングを外注することになりコストがかさむことになります。 トラブル時に操作方法が分からず復旧に時間がかかり、そのうち使われなくなってしまう、というパターンが見受けられます。 ②ロボット以外の周辺装置にコストがかかる ロボットシステムを構成する際に必要となるのがワークストッカーです。ロボットにワークを確実に持たせるために整然とワークを整列し供給してあげる必要があります。 ワークの位置が決まらない（ストッカーで矯正が難しい）場合やワークを整列する工数をかけられない場合は各種センサーや画像認識装置を用いることになり莫大なコストがかかります。 ワーク供給の対象設備（加工設備）との電気的な連携も必要となり技術的な課題もあります。 ③ロボットを設置するスペースが無い ただでさえ手狭な工場内に大掛かりなロボットシステムを設置することはスペース的に困難である場合があります。 設置できたとしてもそのロボットシステムの対象となっていないワークを加工する際にはロボットが邪魔になってしまい作業者による手加工が出来ない、ロボットでの加工でも段替えや定期メンテナンス作業が困難になる、等の問題が発生します。 2.初めてのロボットはこれを使え！！ では、具体的に初めて導入するロボットはどのような物を使えば良いでしょうか？ 上記①～③の失敗する理由を逆に考えると以下のことが見えてきます。 まず、①自社でティーチングが出来ない、という項目についてです。 こちらは逆に言えば「誰でも、すぐに、ティーチングできる」ロボットであれば失敗しない、ということになります。 「誰でも、すぐに、ティーチングできる」を技術に置き換えると「ダイレクトティーチング」が挙げれます。ロボットを直接持ってティーチングできるため、高度な専門知識が無くてもティーチングが可能です。 二つ目の②ロボット以外の周辺装置にコストがかかる、については 「周辺装置が少なくて済む」ロボットが必要ということになります。 周辺装置を少なくするために必要なのがカメラ内蔵型のロボットです。 標準でカメラを内蔵しているため、後付けカメラのような複雑な設定が不要となり、カメラによりワークの位置判別が可能となるため、先に挙げたようなワークストッカーも最低限のストッカーで済ませることが出来るため周辺装置を最小限に抑えられます。 三つ目の③ロボットを設置するスペースが無い、については 「省スペース、かつ使わないときは移動できる」ロボットが必要ということになります。 省スペースという点では安全柵が不要な協働ロボットになるでしょう。 ここで問題となるのが、使わないときは移動できる、という点です。 通常のロボットは一度設置位置を決めたら、その位置を基準にティーチングを行うため仮に使わないときにどかす（移動する）というアクションを起こした場合には、再度設置する際に設置位置のズレを修正する必要があるため、そのたびにティーチングをしなければならない、という手間が発生します。 これについては前述したカメラ内蔵型のロボットの付加機能として使える3D位置補正機能を使用することで解決可能です。 3D位置補正機能を使うと、ロボットが自分の位置を3次元的に認識できるため、ズレによるティーチングの修正が不要となり、気軽にロボットを移動させることができます。 3.具体的活用事例 ここまでご紹介した失敗しないロボット選び、ですが具体的な活用事例については、以下のダウンロードレポートをご確認頂きたいと思います。 無料ダウンロードとなっておりますので是非ご活用下さい。また、オンラインでの無料相談も行っております。 ダウンロードフォームよりお申し込み頂けますのでそちらもご活用頂けますと幸いです。 最短半年でロボット導入を成功させる方法 ▼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_00145 4.無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、「従業員10名以下、未経験でも最短半年でロボット導入を成功させる方法！」というテーマで新たにDLレポートをご用意しましたので、その内容について簡単にご紹介致します。 ▼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_00145 1.ロボット導入が失敗する３つの理由 ①自社でティーチングが出来ない 従来の産業用ロボットにおけるティーチング作業は非常に専門性が高く、ティーチング作業を実務レベルまで習得するには膨大な時間がかかります。 結果、ロボットを導入したはいいものの、若干の不具合修正や品種追加の度にティーチングを外注することになりコストがかさむことになります。 トラブル時に操作方法が分からず復旧に時間がかかり、そのうち使われなくなってしまう、というパターンが見受けられます。 ②ロボット以外の周辺装置にコストがかかる ロボットシステムを構成する際に必要となるのがワークストッカーです。ロボットにワークを確実に持たせるために整然とワークを整列し供給してあげる必要があります。 ワークの位置が決まらない（ストッカーで矯正が難しい）場合やワークを整列する工数をかけられない場合は各種センサーや画像認識装置を用いることになり莫大なコストがかかります。 ワーク供給の対象設備（加工設備）との電気的な連携も必要となり技術的な課題もあります。 ③ロボットを設置するスペースが無い ただでさえ手狭な工場内に大掛かりなロボットシステムを設置することはスペース的に困難である場合があります。 設置できたとしてもそのロボットシステムの対象となっていないワークを加工する際にはロボットが邪魔になってしまい作業者による手加工が出来ない、ロボットでの加工でも段替えや定期メンテナンス作業が困難になる、等の問題が発生します。 2.初めてのロボットはこれを使え！！ では、具体的に初めて導入するロボットはどのような物を使えば良いでしょうか？ 上記①～③の失敗する理由を逆に考えると以下のことが見えてきます。 まず、①自社でティーチングが出来ない、という項目についてです。 こちらは逆に言えば「誰でも、すぐに、ティーチングできる」ロボットであれば失敗しない、ということになります。 「誰でも、すぐに、ティーチングできる」を技術に置き換えると「ダイレクトティーチング」が挙げれます。ロボットを直接持ってティーチングできるため、高度な専門知識が無くてもティーチングが可能です。 二つ目の②ロボット以外の周辺装置にコストがかかる、については 「周辺装置が少なくて済む」ロボットが必要ということになります。 周辺装置を少なくするために必要なのがカメラ内蔵型のロボットです。 標準でカメラを内蔵しているため、後付けカメラのような複雑な設定が不要となり、カメラによりワークの位置判別が可能となるため、先に挙げたようなワークストッカーも最低限のストッカーで済ませることが出来るため周辺装置を最小限に抑えられます。 三つ目の③ロボットを設置するスペースが無い、については 「省スペース、かつ使わないときは移動できる」ロボットが必要ということになります。 省スペースという点では安全柵が不要な協働ロボットになるでしょう。 ここで問題となるのが、使わないときは移動できる、という点です。 通常のロボットは一度設置位置を決めたら、その位置を基準にティーチングを行うため仮に使わないときにどかす（移動する）というアクションを起こした場合には、再度設置する際に設置位置のズレを修正する必要があるため、そのたびにティーチングをしなければならない、という手間が発生します。 これについては前述したカメラ内蔵型のロボットの付加機能として使える3D位置補正機能を使用することで解決可能です。 3D位置補正機能を使うと、ロボットが自分の位置を3次元的に認識できるため、ズレによるティーチングの修正が不要となり、気軽にロボットを移動させることができます。 3.具体的活用事例 ここまでご紹介した失敗しないロボット選び、ですが具体的な活用事例については、以下のダウンロードレポートをご確認頂きたいと思います。 無料ダウンロードとなっておりますので是非ご活用下さい。また、オンラインでの無料相談も行っております。 ダウンロードフォームよりお申し込み頂けますのでそちらもご活用頂けますと幸いです。 最短半年でロボット導入を成功させる方法 ▼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_00145 4.無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

1.はじめに 本コラムでは、情報システムの専門家、いわゆる情シス部隊が存在しない企業様において、新たに基幹システム（生産管理、工程管理、会計管理、購買管理といった複数の機能群を有し、一つのデータベースで統合したシステム、ERPともいう）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 自社のIT関連の情報を全て把握している人が存在しない場合、新たにシステム導入をするにあたってどのようにハンドリングしてよいかがわからず、ベンダーにまかせっきりになってしまい、導入後も、システムの全体像を把握できていない場合があります。そのような状態では、導入したシステムを活用した業務改善を進めることもできず、事業を発展させる機会を逸することになります。そこで、導入を考え始めたときからどのような手順で進めれば導入後もシステムを活用できる環境を作ることが出来るかについて提案させていただいているのが本コラムシリーズです。是非、バックナンバーも参考にしていただければ幸いです。 第５回の今回は、システム導入プロジェクトを進める上でのポイントを解説いたします。 2.前回までの振り返りと本コラム内容について 前回までのコラムでは、検討開始の初動から仕様検討をし、システムベンダーを決める際の検討ポイントまでを解説をしました。ベンダーが決定すると、詳細な業務分析・要件定義・システム開発・システム導入・運用開始と、いよいよ実際に使うといったゴールに向けてプロジェクトがスタートします。 本コラムでは、ベンダーとプロジェクトを進めていく上でのポイントについて解説いたします。ここでいうシステムベンダーとは、「システムを提供、導入を支援する」企業を指しています。 3.システム導入プロジェクトの進め方 自社の必要要件を満たせそうなベンダーを選択しました。次のステップは、そのベンダーと一緒に新システムを現場に定着させ、活用するまでプロジェクトとして動かすことが必要になります。システムは、機械設備とは異なり、その中身（プログラム）を見ることは出来ません。そのため、新しいシステムには苦手意識を持ってしまい、現場からの理解を得られることが難しいことがあります。その打開策として、提案したいことは、(1)新システム導入を全社に周知すること、(2)新システム導入の意義を経営者自身で説明すること、(3)ベンダーに一任せずに、自社で積極的に関与することです。各項目について、解説させていただきます。 (1)システム導入を全社に周知することについて解説します。 導入するシステムによって、その規模、影響を受ける部署・業務は色々ありますが、その規模に寄らず、新システムの概要といつ頃導入される予定であることは、全社に共有し、その導入時期前後、特に導入後は今間でとの業務内容に変化が生じる可能性があることを認識しておいてもらうことが目的です。こうすることで、全社的なイベントであることを認識してもらい、直接関係無い部署・業務でも何かしらの影響がでる可能性があることを意識してもらうことが出来ます。また、一見関係無いと思っていた部署や社員から問い合わせが来て、見落としていた要件に気づくこともありますので、システム導入が決定したら、早めに全社に周知するようにしましょう。 (2)新システム導入の意義を経営者自身で説明することについて解説します。 これは、(1)に通ずるところがありますが、経営者が新システム導入の意義や思いについて語ることで、担当部署・担当者のみが単独で進めているプロジェクトでなく、全社的なプロジェクトであることを社員に認識してもらえます。システムを導入・変更することは、会社の仕組み自体を変更させることです。実際にそのシステムを使う社員の方々にとっては、今までの業務から変化することになるため、基本的には、ネガティブな反応が多くなりがちです。その反応を抑制するためにも、経営者が重要性を発信をすることで、自分の所属する会社にとって必要な変化であることを理解してもらうことが重要です。 (3)ベンダーに一任せず、自社で積極的に関与することについて解説します。 基本的には、ベンダー側が旗を振って、プロジェクトを進めることになります。しかし、ここでベンダーにまかせっきりにせず、自社からもわからないことは質問するや、追加で出てきた要望については、積極的に伝えるようにしていきましょう。特に理解できないこと・進め方や決定した事項に納得がいかないことは、遠慮せずに伝えましょう。自身の発言で、計画の進捗が遅れる・追加開発が発生し、コストが増大する可能性が頭をよぎると、思ったことを言えなくなります。そこで、引いてしまうと、後々それが問題になって、確認しておけばよかったと後悔することも少なくありません。また、自身が疑問に思ったことが、後から別の社員に質問され、結局、ベンダーに問い合わせる必要が出てくることもあり得ます。 4.おわりに 以上のポイントを意識してプロジェクトに臨んでいただければ、導入したシステムが使い物にならなかったといった事態は回避できると考えています。 中小・零細製造業のデジタル化【基幹システム導入_システム導入プロジェクト前編】の解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 1.はじめに 本コラムでは、情報システムの専門家、いわゆる情シス部隊が存在しない企業様において、新たに基幹システム（生産管理、工程管理、会計管理、購買管理といった複数の機能群を有し、一つのデータベースで統合したシステム、ERPともいう）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 自社のIT関連の情報を全て把握している人が存在しない場合、新たにシステム導入をするにあたってどのようにハンドリングしてよいかがわからず、ベンダーにまかせっきりになってしまい、導入後も、システムの全体像を把握できていない場合があります。そのような状態では、導入したシステムを活用した業務改善を進めることもできず、事業を発展させる機会を逸することになります。そこで、導入を考え始めたときからどのような手順で進めれば導入後もシステムを活用できる環境を作ることが出来るかについて提案させていただいているのが本コラムシリーズです。是非、バックナンバーも参考にしていただければ幸いです。 第５回の今回は、システム導入プロジェクトを進める上でのポイントを解説いたします。 2.前回までの振り返りと本コラム内容について 前回までのコラムでは、検討開始の初動から仕様検討をし、システムベンダーを決める際の検討ポイントまでを解説をしました。ベンダーが決定すると、詳細な業務分析・要件定義・システム開発・システム導入・運用開始と、いよいよ実際に使うといったゴールに向けてプロジェクトがスタートします。 本コラムでは、ベンダーとプロジェクトを進めていく上でのポイントについて解説いたします。ここでいうシステムベンダーとは、「システムを提供、導入を支援する」企業を指しています。 3.システム導入プロジェクトの進め方 自社の必要要件を満たせそうなベンダーを選択しました。次のステップは、そのベンダーと一緒に新システムを現場に定着させ、活用するまでプロジェクトとして動かすことが必要になります。システムは、機械設備とは異なり、その中身（プログラム）を見ることは出来ません。そのため、新しいシステムには苦手意識を持ってしまい、現場からの理解を得られることが難しいことがあります。その打開策として、提案したいことは、(1)新システム導入を全社に周知すること、(2)新システム導入の意義を経営者自身で説明すること、(3)ベンダーに一任せずに、自社で積極的に関与することです。各項目について、解説させていただきます。 (1)システム導入を全社に周知することについて解説します。 導入するシステムによって、その規模、影響を受ける部署・業務は色々ありますが、その規模に寄らず、新システムの概要といつ頃導入される予定であることは、全社に共有し、その導入時期前後、特に導入後は今間でとの業務内容に変化が生じる可能性があることを認識しておいてもらうことが目的です。こうすることで、全社的なイベントであることを認識してもらい、直接関係無い部署・業務でも何かしらの影響がでる可能性があることを意識してもらうことが出来ます。また、一見関係無いと思っていた部署や社員から問い合わせが来て、見落としていた要件に気づくこともありますので、システム導入が決定したら、早めに全社に周知するようにしましょう。 (2)新システム導入の意義を経営者自身で説明することについて解説します。 これは、(1)に通ずるところがありますが、経営者が新システム導入の意義や思いについて語ることで、担当部署・担当者のみが単独で進めているプロジェクトでなく、全社的なプロジェクトであることを社員に認識してもらえます。システムを導入・変更することは、会社の仕組み自体を変更させることです。実際にそのシステムを使う社員の方々にとっては、今までの業務から変化することになるため、基本的には、ネガティブな反応が多くなりがちです。その反応を抑制するためにも、経営者が重要性を発信をすることで、自分の所属する会社にとって必要な変化であることを理解してもらうことが重要です。 (3)ベンダーに一任せず、自社で積極的に関与することについて解説します。 基本的には、ベンダー側が旗を振って、プロジェクトを進めることになります。しかし、ここでベンダーにまかせっきりにせず、自社からもわからないことは質問するや、追加で出てきた要望については、積極的に伝えるようにしていきましょう。特に理解できないこと・進め方や決定した事項に納得がいかないことは、遠慮せずに伝えましょう。自身の発言で、計画の進捗が遅れる・追加開発が発生し、コストが増大する可能性が頭をよぎると、思ったことを言えなくなります。そこで、引いてしまうと、後々それが問題になって、確認しておけばよかったと後悔することも少なくありません。また、自身が疑問に思ったことが、後から別の社員に質問され、結局、ベンダーに問い合わせる必要が出てくることもあり得ます。 4.おわりに 以上のポイントを意識してプロジェクトに臨んでいただければ、導入したシステムが使い物にならなかったといった事態は回避できると考えています。 中小・零細製造業のデジタル化【基幹システム導入_システム導入プロジェクト前編】の解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回は、「製造業でAIは本当に役に立つのか？」というテーマについてお伝えいたします。 昨今、各種メディアにおいて、製造業におけるAI活用の話題が取り上げられる機会が増えてまいりました。 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、ウチの会社には関係のない話だろう」 というように、実際には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、 「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、以下簡単にご紹介させていただきます。 【製造業のAI活用事例1】 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 ＜Before＞ 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。 自社内での見積もり算出に際して、取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 ＜After＞ 見積もり作成の際に大幅に時間がかかっていた「過去の見積もりデータを探し出す工程」にAIを活用。 AIを活用し過去の類似案件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 【製造業のAI活用事例2】 AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 ＜Before＞ 生産計画作成体制に課題を抱えていた製造業の企業様の事例。 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＞ 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。 「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。 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、熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現することができた。 ＜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 以上、製造業におけるAI活用事例について簡単にご紹介させていただきました。 今回ご紹介した事例の他にも、AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・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AIは本当に役に立つのか？」というテーマについてお伝えいたします。 昨今、各種メディアにおいて、製造業におけるAI活用の話題が取り上げられる機会が増えてまいりました。 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、ウチの会社には関係のない話だろう」 というように、実際には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、 「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、以下簡単にご紹介させていただきます。 【製造業のAI活用事例1】 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 ＜Before＞ 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。 自社内での見積もり算出に際して、取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 ＜After＞ 見積もり作成の際に大幅に時間がかかっていた「過去の見積もりデータを探し出す工程」にAIを活用。 AIを活用し過去の類似案件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 【製造業のAI活用事例2】 AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 ＜Before＞ 生産計画作成体制に課題を抱えていた製造業の企業様の事例。 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＞ 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。 「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。 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、熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現することができた。 ＜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 以上、製造業におけるAI活用事例について簡単にご紹介させていただきました。 今回ご紹介した事例の他にも、AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

生産性向上・業務効率改善の課題を解決するために、AIやRPAが注目されています。どちらもソフトウエアによる業務の自動化に関連する概念であるため混同されがちですが、両者は明確な違いがあるため、活用を検討する際には理解が必要です。 Ⅰ．AI AI（Artificial Intelligence）は、日本語では人工知能と言い、「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで知られています。ソフトウエアを用いて人間の頭脳を人工的に再現しているため、人間が教えるか、仮に教えなくても大量のデータを学習・解析させることで、そこにあるルールを推論から発見して定義が可能となります。予測・分類・実行などの判断を伴う作業ができ、その適用範囲も広いのですが、都度推論を行うことから100％の精度を出すことが難しい側面があります。そのため、高精度なAI構築が必要な場合は時間と費用がかかるケースが多くなっています。 Ⅱ．RPA RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウエアロボットによって定型作業の自動化を行うシステムを指します。 ソフトウエアロボットに人間が決めたルールを覚えさせ、その範囲内で業務を自動化することができます。この時、ルール内のことは100％こなせますが、覚えさせたルール以外のことは対応できない側面があります。 Ⅲ．AI活用の代表的な業務 ・需要予測 蓄積されたビックデータを利用して、商品やサービスの需要を予測値として算出することができます。目的は、企業利益の最大化です。予測値を算出することによって、販売計画が立てられるだけでなく、データに基づいた合理的な生産計画が策定できます。そのほかにも、最適な在庫数を算出することが出来、それに応じて材料などの管理も可能となります。 ・画像認識 画像をピクセル（画素）に分割し、そのパターンから対象の画像が持っている情報や意味を抽出する技術が「画像認識」です。街中でよく見かける、顔を認識する技術は「物体検出」と呼ばれています。そのほか、生産ライン上で不良品があった場合に異常として検出する「異常検知」や、もともと存在しない画像を複数の画像から要素を組み合わせることで画像を生成する「画像生成」なども画像認識技術の一つです。 ・音声認識 音声データをコンピュータで扱うためには、アナログデータをデジタルデータに変換する必要があります。そのデータを周波数ごとに分解し、その要素の持つ意味を抽出する技術が「音声認識」です。議事録作成や記入作業の自動化などに利用されています。 ・自動翻訳 以前は「自動翻訳」と言っても実際は使える言葉になっていないケースが多かったのですが、近年は言語の持つニュアンスなども加味され、より現実的に利用できる自動翻訳へと進化が進んでいます。これは、大量の情報と答えのサンプルから人間が学ぶ方法に近い手法でひたすら学習して、ルールを「覚えさせる」のではなく「自動的につくる」手法になったためです。この手法を「ディープラーニング」と言います。ディープラーニングはこちらの記事で詳解しておりますのでご参照ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201109-2/ Ⅳ．RPA活用の代表的な業務 ・バックオフィスの事務業務 財務や経理、人事、総務などのバックオフィス系の固定業務はRPAが最も得意とする分野です。データの収集を自動化することや、その収集したデータを自動で転記するなど、パーツごとの自動化が可能となります。 ・固定業務 単一の作業を繰り返し行う業務について、バックオフィスの事務業務以外ではチャット返信やメール対応などがあります。「AについてはA’で返信する」などのルール化が明確にできるものについてはRPAで解決できる可能性が高いです。 最近では、RPA×AIを組み合わせて導入している事例も増えてきています。RPAで効率化できる部分と、AIでの開発が必要な箇所をしっかりと見分けて、双方の良いところを自社に最適な箇所に取り入れることで業務効率は飛躍的に向上します。技術の進歩によって、近い将来はAIもRPAも、我々が今Excelつかっているような使い勝手で利用が可能となり、身近なツールになることが予想されます。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 国内最先端IoT活用！先進的超大手企業に学ぶ工場視察会 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 国内最先端のIoT・デジタル活用の現場を視察できる！ IoT・デジタルデータを活用した工場全体でのQC活動&従業員教育の仕組みを知りたい製造業経営者様必見！ IoT・デジタル活用を通じた工場の生産性アップのヒントを取得できる！ 工場現場の課題に合ったIoT・デジタル活用の具体的事例を学ぶことができます！ モデル工場の現場改善の在り方を視察できる！ 徹底した5Sを実施し、きれいで清潔な環境のもとでヒトが働く。模範的な工場の在り方や自社工場の改善のヒントを得たい方におすすめです！ 講座内容 第1講座 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第2講座 株式会社ジェイテクト様工場視察 株式会社ジェイテクト様刈谷工場の現場視察 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第3講座 本日の振り返り 工場視察の振り返り 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/09/22 (水) 13:30～16:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 生産性向上・業務効率改善の課題を解決するために、AIやRPAが注目されています。どちらもソフトウエアによる業務の自動化に関連する概念であるため混同されがちですが、両者は明確な違いがあるため、活用を検討する際には理解が必要です。 Ⅰ．AI AI（Artificial Intelligence）は、日本語では人工知能と言い、「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで知られています。ソフトウエアを用いて人間の頭脳を人工的に再現しているため、人間が教えるか、仮に教えなくても大量のデータを学習・解析させることで、そこにあるルールを推論から発見して定義が可能となります。予測・分類・実行などの判断を伴う作業ができ、その適用範囲も広いのですが、都度推論を行うことから100％の精度を出すことが難しい側面があります。そのため、高精度なAI構築が必要な場合は時間と費用がかかるケースが多くなっています。 Ⅱ．RPA RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウエアロボットによって定型作業の自動化を行うシステムを指します。 ソフトウエアロボットに人間が決めたルールを覚えさせ、その範囲内で業務を自動化することができます。この時、ルール内のことは100％こなせますが、覚えさせたルール以外のことは対応できない側面があります。 Ⅲ．AI活用の代表的な業務 ・需要予測 蓄積されたビックデータを利用して、商品やサービスの需要を予測値として算出することができます。目的は、企業利益の最大化です。予測値を算出することによって、販売計画が立てられるだけでなく、データに基づいた合理的な生産計画が策定できます。そのほかにも、最適な在庫数を算出することが出来、それに応じて材料などの管理も可能となります。 ・画像認識 画像をピクセル（画素）に分割し、そのパターンから対象の画像が持っている情報や意味を抽出する技術が「画像認識」です。街中でよく見かける、顔を認識する技術は「物体検出」と呼ばれています。そのほか、生産ライン上で不良品があった場合に異常として検出する「異常検知」や、もともと存在しない画像を複数の画像から要素を組み合わせることで画像を生成する「画像生成」なども画像認識技術の一つです。 ・音声認識 音声データをコンピュータで扱うためには、アナログデータをデジタルデータに変換する必要があります。そのデータを周波数ごとに分解し、その要素の持つ意味を抽出する技術が「音声認識」です。議事録作成や記入作業の自動化などに利用されています。 ・自動翻訳 以前は「自動翻訳」と言っても実際は使える言葉になっていないケースが多かったのですが、近年は言語の持つニュアンスなども加味され、より現実的に利用できる自動翻訳へと進化が進んでいます。これは、大量の情報と答えのサンプルから人間が学ぶ方法に近い手法でひたすら学習して、ルールを「覚えさせる」のではなく「自動的につくる」手法になったためです。この手法を「ディープラーニング」と言います。ディープラーニングはこちらの記事で詳解しておりますのでご参照ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201109-2/ Ⅳ．RPA活用の代表的な業務 ・バックオフィスの事務業務 財務や経理、人事、総務などのバックオフィス系の固定業務はRPAが最も得意とする分野です。データの収集を自動化することや、その収集したデータを自動で転記するなど、パーツごとの自動化が可能となります。 ・固定業務 単一の作業を繰り返し行う業務について、バックオフィスの事務業務以外ではチャット返信やメール対応などがあります。「AについてはA’で返信する」などのルール化が明確にできるものについてはRPAで解決できる可能性が高いです。 最近では、RPA×AIを組み合わせて導入している事例も増えてきています。RPAで効率化できる部分と、AIでの開発が必要な箇所をしっかりと見分けて、双方の良いところを自社に最適な箇所に取り入れることで業務効率は飛躍的に向上します。技術の進歩によって、近い将来はAIもRPAも、我々が今Excelつかっているような使い勝手で利用が可能となり、身近なツールになることが予想されます。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 国内最先端IoT活用！先進的超大手企業に学ぶ工場視察会 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 国内最先端のIoT・デジタル活用の現場を視察できる！ IoT・デジタルデータを活用した工場全体でのQC活動&従業員教育の仕組みを知りたい製造業経営者様必見！ IoT・デジタル活用を通じた工場の生産性アップのヒントを取得できる！ 工場現場の課題に合ったIoT・デジタル活用の具体的事例を学ぶことができます！ モデル工場の現場改善の在り方を視察できる！ 徹底した5Sを実施し、きれいで清潔な環境のもとでヒトが働く。模範的な工場の在り方や自社工場の改善のヒントを得たい方におすすめです！ 講座内容 第1講座 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第2講座 株式会社ジェイテクト様工場視察 株式会社ジェイテクト様刈谷工場の現場視察 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第3講座 本日の振り返り 工場視察の振り返り 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/09/22 (水) 13:30～16:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

機械加工業における人手不足や職人技術の技術継承（属人化）は中小機械加工業にとって優先して解決すべき課題の筆頭であると考えます。 工場AI・ロボット.comではこの度、機械加工業向けロボットソリューション特設ページを開設しました！！   特設ページはこちらから！！ https://lpsec.funaisoken.co.jp/smart-factory/robotsolution/ １．「機械加工向けロボットソリューション」は多品種少量生産を行う機械加工工程において、ロボット化・自動化を実現します！省人化！無人化！省力化！効率化！生産性UP！ NC旋盤・マシニングセンター工程においてこのような課題はありませんか？ 多品種少量生産でロボット化が進まない… 多品種少量生産でロボット化が進まない… ロボットを導入したいけどスペースが無い… ロボットを導入したいけどスペースが無い… ロボットを使いたいときだけ使って不要なときは移動したい… ロボットを使いたいときだけ使って不要なときは移動したい… 夜間稼働や休日稼働させたい！夜間稼働や休日稼働させたい！ 品種が変わる度にティーチングが面倒… ロボット化・自動化を進めたいが、良く分からない… これらのお悩みは「機械加工向けロボットソリューション」が解決します！   「機械加工向けロボットソリューション」が提供するサービスとは？   2.「機械加工向けロボットソリューション」が提供するサービスとは？ 多品種少量生産を行う工作機械工程のロボット化・自動化の企画・構想・設計・製作をトータルで代行します。 「機械加工向けロボットソリューション」　6つの強み 工作機械工程に専門特化！工作機械工程に専門特化！ 多品種少量に専門特化！多品種少量に専門特化！ 専門知識不要！初めてのロボット化に最適！専門知識不要！初めてのロボット化に最適！ スマートでお手軽コンパクト！スマートでお手軽コンパクト！ おまかせ簡単ティーチング！おまかせ簡単ティーチング！ 使いたい時だけ使うらくらく移動式！使いたい時だけ使うらくらく移動式！ 3.「機械加工向けロボットソリューション」が提供するロボットシステム スマートロボットシステム 多品種少量生産向け協働ロボットシステム AGV＋協働ロボットシステム スライダー付きロボットシステム 寸法測定機能付きロボットシステム 外観検査機能付きロボットシステム バリ取り付きロボットシステム その他、お客様の要望に応じた最適なロボットシステムをご提案致します！！   特設ページはこちらから！！ https://lpsec.funaisoken.co.jp/smart-factory/robotsolution/ 3.「機械加工向けロボットソリューション」が提供するロボットシステム 簡易現場診断とは、皆様方の工場へ訪問させていただき、実際の工場 現場の診断およびヒアリングをさせていただくサービスでございます。 現地工場での診断内容およびヒアリング内容をもとに、皆様方の工場 における最適な自動化構想案を後日ご提案させていただきます。 現地（工場）訪問に際して発生する交通費のみご負担いただきますが、 「簡易現場診断」のサービス自体は無料で実施させていただいております。 簡易現場診断のフロー ①訪問日の調整 お問い合わせを頂いた企業様より、随時訪問日の調整を進めさせていただきます。 ②ヒアリング簡易現場診断 工場現場を訪問の上、従業員の皆様へのヒアリングと簡易現場診断を実施します。 ③工場の生産品目の洗い出し ロボット化・自動化工程の対象となる生産品目の洗い出しを行います。 ④生産数量・タクト・人件費等のデータ整理 ロボット化・自動化工程の対象となる生産品目の生産数量・生産タクトタイム等のデータに加えて、工程に関わる人件費についても洗い出しを行います。 ⑤レイアウト構想のご提案 ヒアリング結果や簡易現場診断の結果、各種データ等の内容を踏まえた上で、依頼企業様にとって最適な自動化レイアウトのご提案を実施します。 ⑥投資対効果の算出 ロボット・自動設備を用いた自動化構想を実現するにあたって、人件費の削減効果や総労働時間の減少効果等の投資対効果を算出します。 ⑦コストに現れない効果の算出 「人件費」や「総労働時間」以外にも、コスト面に現れない定性的なロボット・自動設備の導入効果についても洗い出しを行います。 5.よくあるご質問 Q多品種少量生産でもロボット活用可能ですか？ A多品種少量生産に特化したロボットシステムです！ Qロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない A現場分析から導入、アフターフォローまで一貫サポート致します！ Q既存の古い加工設備でもロボットが使えますか？ A既存の加工機をそのまま活用できます！ Q設置スペースが狭くロボット活用が難しいのでは？ A省スペース設計で設置スペースが狭くてもロボット活用できます！ Q品種が変わる度にティーチングが面倒なのでは？ Aおまかせ簡単ティーチング機能で面倒なティーチングが不要です！ Q人手で加工したい製品もあるのですが A必要な時だけロボットが設置できるらくらく移動式です！ Q大きな投資費用に不安を感じているのですが A工作機械に特化しているので低コストで導入可能です！ Q本当に効果がでますか？ A生産数、タクト、人件費等のデータ整理から投資対効果の試算までトータルサポート致します！！ 特設ページはこちらから！！ https://lpsec.funaisoken.co.jp/smart-factory/robotsolution/ 「機械加工向けロボットソリューション」 特別無料レポートのご案内   “工作機械工程のロボット化・自動化”を通じた生産性向上を実現するためのヒントが満載！ “従業員100名以下”“多品種少量生産”の旋盤・マシニング・機械加工業経営者様向けの特別無料レポート。 工作機械工程のロボット化・自動化に関する導入フローと成功事例を解説しています。 工作機械工程のロボット化・自動化を通じて工場における生産性向上・付加価値アップを目指したい板金・プレス・旋盤加工業経営者様必見のレポートです。   https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_01/ このような方におすすめの特別無料レポートです！ 従業員100名以下である 多品種少量生産である ロボット導入未経験で知識がゼロである ロボット導入したいが不安 工場内で手作業の工程が多い 大きな投資に不安を抱いており、なかなか実行できない 本レポートを読むメリットとは？ 多品種少量製造業が目指すべきロボット化の”考え方“”あり方“がわかる！ 多品種少量生産製造業における“初めてのロボット導入”の進め方がわかる！ 多品種少量生産で初めてのロボット化に成功した事例がわかる！ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 国内最先端IoT活用！先進的超大手企業に学ぶ工場視察会 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ 本セミナーで学べるポイント 国内最先端のIoT・デジタル活用の現場を視察できる！ IoT・デジタルデータを活用した工場全体でのQC活動&従業員教育の仕組みを知りたい製造業経営者様必見！ IoT・デジタル活用を通じた工場の生産性アップのヒントを取得できる！ 工場現場の課題に合ったIoT・デジタル活用の具体的事例を学ぶことができます！ モデル工場の現場改善の在り方を視察できる！ 徹底した5Sを実施し、きれいで清潔な環境のもとでヒトが働く。模範的な工場の在り方や自社工場の改善のヒントを得たい方におすすめです！ 講座内容 第1講座 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第2講座 株式会社ジェイテクト様工場視察 株式会社ジェイテクト様刈谷工場の現場視察 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第3講座 本日の振り返り 工場視察の振り返り 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/09/22 (水) 13:30～16:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ 多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい 旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい 人による目視検査を自動化したい 多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい 他社の導入事例の詳細について聞きたい ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 機械加工業における人手不足や職人技術の技術継承（属人化）は中小機械加工業にとって優先して解決すべき課題の筆頭であると考えます。 工場AI・ロボット.comではこの度、機械加工業向けロボットソリューション特設ページを開設しました！！   特設ページはこちらから！！ https://lpsec.funaisoken.co.jp/smart-factory/robotsolution/ １．「機械加工向けロボットソリューション」は多品種少量生産を行う機械加工工程において、ロボット化・自動化を実現します！省人化！無人化！省力化！効率化！生産性UP！ NC旋盤・マシニングセンター工程においてこのような課題はありませんか？ 多品種少量生産でロボット化が進まない… 多品種少量生産でロボット化が進まない… ロボットを導入したいけどスペースが無い… ロボットを導入したいけどスペースが無い… ロボットを使いたいときだけ使って不要なときは移動したい… ロボットを使いたいときだけ使って不要なときは移動したい… 夜間稼働や休日稼働させたい！夜間稼働や休日稼働させたい！ 品種が変わる度にティーチングが面倒… ロボット化・自動化を進めたいが、良く分からない… これらのお悩みは「機械加工向けロボットソリューション」が解決します！   「機械加工向けロボットソリューション」が提供するサービスとは？   2.「機械加工向けロボットソリューション」が提供するサービスとは？ 多品種少量生産を行う工作機械工程のロボット化・自動化の企画・構想・設計・製作をトータルで代行します。 「機械加工向けロボットソリューション」　6つの強み 工作機械工程に専門特化！工作機械工程に専門特化！ 多品種少量に専門特化！多品種少量に専門特化！ 専門知識不要！初めてのロボット化に最適！専門知識不要！初めてのロボット化に最適！ スマートでお手軽コンパクト！スマートでお手軽コンパクト！ おまかせ簡単ティーチング！おまかせ簡単ティーチング！ 使いたい時だけ使うらくらく移動式！使いたい時だけ使うらくらく移動式！ 3.「機械加工向けロボットソリューション」が提供するロボットシステム スマートロボットシステム 多品種少量生産向け協働ロボットシステム AGV＋協働ロボットシステム スライダー付きロボットシステム 寸法測定機能付きロボットシステム 外観検査機能付きロボットシステム バリ取り付きロボットシステム その他、お客様の要望に応じた最適なロボットシステムをご提案致します！！   特設ページはこちらから！！ https://lpsec.funaisoken.co.jp/smart-factory/robotsolution/ 3.「機械加工向けロボットソリューション」が提供するロボットシステム 簡易現場診断とは、皆様方の工場へ訪問させていただき、実際の工場 現場の診断およびヒアリングをさせていただくサービスでございます。 現地工場での診断内容およびヒアリング内容をもとに、皆様方の工場 における最適な自動化構想案を後日ご提案させていただきます。 現地（工場）訪問に際して発生する交通費のみご負担いただきますが、 「簡易現場診断」のサービス自体は無料で実施させていただいております。 簡易現場診断のフロー ①訪問日の調整 お問い合わせを頂いた企業様より、随時訪問日の調整を進めさせていただきます。 ②ヒアリング簡易現場診断 工場現場を訪問の上、従業員の皆様へのヒアリングと簡易現場診断を実施します。 ③工場の生産品目の洗い出し ロボット化・自動化工程の対象となる生産品目の洗い出しを行います。 ④生産数量・タクト・人件費等のデータ整理 ロボット化・自動化工程の対象となる生産品目の生産数量・生産タクトタイム等のデータに加えて、工程に関わる人件費についても洗い出しを行います。 ⑤レイアウト構想のご提案 ヒアリング結果や簡易現場診断の結果、各種データ等の内容を踏まえた上で、依頼企業様にとって最適な自動化レイアウトのご提案を実施します。 ⑥投資対効果の算出 ロボット・自動設備を用いた自動化構想を実現するにあたって、人件費の削減効果や総労働時間の減少効果等の投資対効果を算出します。 ⑦コストに現れない効果の算出 「人件費」や「総労働時間」以外にも、コスト面に現れない定性的なロボット・自動設備の導入効果についても洗い出しを行います。 5.よくあるご質問 Q多品種少量生産でもロボット活用可能ですか？ A多品種少量生産に特化したロボットシステムです！ Qロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない A現場分析から導入、アフターフォローまで一貫サポート致します！ Q既存の古い加工設備でもロボットが使えますか？ A既存の加工機をそのまま活用できます！ Q設置スペースが狭くロボット活用が難しいのでは？ A省スペース設計で設置スペースが狭くてもロボット活用できます！ Q品種が変わる度にティーチングが面倒なのでは？ Aおまかせ簡単ティーチング機能で面倒なティーチングが不要です！ Q人手で加工したい製品もあるのですが A必要な時だけロボットが設置できるらくらく移動式です！ Q大きな投資費用に不安を感じているのですが A工作機械に特化しているので低コストで導入可能です！ Q本当に効果がでますか？ A生産数、タクト、人件費等のデータ整理から投資対効果の試算までトータルサポート致します！！ 特設ページはこちらから！！ https://lpsec.funaisoken.co.jp/smart-factory/robotsolution/ 「機械加工向けロボットソリューション」 特別無料レポートのご案内   “工作機械工程のロボット化・自動化”を通じた生産性向上を実現するためのヒントが満載！ “従業員100名以下”“多品種少量生産”の旋盤・マシニング・機械加工業経営者様向けの特別無料レポート。 工作機械工程のロボット化・自動化に関する導入フローと成功事例を解説しています。 工作機械工程のロボット化・自動化を通じて工場における生産性向上・付加価値アップを目指したい板金・プレス・旋盤加工業経営者様必見のレポートです。   https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_01/ このような方におすすめの特別無料レポートです！ 従業員100名以下である 多品種少量生産である ロボット導入未経験で知識がゼロである ロボット導入したいが不安 工場内で手作業の工程が多い 大きな投資に不安を抱いており、なかなか実行できない 本レポートを読むメリットとは？ 多品種少量製造業が目指すべきロボット化の”考え方“”あり方“がわかる！ 多品種少量生産製造業における“初めてのロボット導入”の進め方がわかる！ 多品種少量生産で初めてのロボット化に成功した事例がわかる！ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 国内最先端IoT活用！先進的超大手企業に学ぶ工場視察会 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ 本セミナーで学べるポイント 国内最先端のIoT・デジタル活用の現場を視察できる！ IoT・デジタルデータを活用した工場全体でのQC活動&従業員教育の仕組みを知りたい製造業経営者様必見！ IoT・デジタル活用を通じた工場の生産性アップのヒントを取得できる！ 工場現場の課題に合ったIoT・デジタル活用の具体的事例を学ぶことができます！ モデル工場の現場改善の在り方を視察できる！ 徹底した5Sを実施し、きれいで清潔な環境のもとでヒトが働く。模範的な工場の在り方や自社工場の改善のヒントを得たい方におすすめです！ 講座内容 第1講座 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第2講座 株式会社ジェイテクト様工場視察 株式会社ジェイテクト様刈谷工場の現場視察 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第3講座 本日の振り返り 工場視察の振り返り 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/09/22 (水) 13:30～16:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ 多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい 旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい 人による目視検査を自動化したい 多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい 他社の導入事例の詳細について聞きたい ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

1.はじめに 本コラムでは、情報システムの専門家、いわゆる情シス部隊が存在しない企業様において、新たに基幹システム（生産管理、工程管理、会計管理、購買管理といった複数の機能群を有し、一つのデータベースで統合したシステム、ERPともいう）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 自社のIT関連の情報を全て把握している人が存在しない場合、新たにシステム導入をするにあたってどのようにハンドリングしてよいかがわからず、ベンダーにまかせっきりになってしまい、導入後も、システムの全体像を把握できていない場合があります。そのような状態では、導入したシステムを活用した業務改善を進めることもできず、勿体無いことになってしまいます。そこで、導入を考え始めたときからどのような手順で進めれば導入後もシステムを活用できる環境を作ることが出来るかについて提案させていただいているのが本コラムシリーズです。是非、バックナンバーも参考にしていただければ幸いです。 第4回の今回は、システムベンダーを比較検討する際の検討ポイントを解説いたします。 2.前回までの振り返りと本コラム内容について 前回までのコラムでは、検討開始の初動から仕様検討をし、システムベンダーを決める際の検討ポイントの途中まで解説をしました。 本コラムでは、導入するシステムベンダーに期待する内容についてポイントを前編に続いて解説いたします。ここでいうシステムベンダーとは、「システムを提供、導入を支援する」企業を指しています。 3.システムベンダーの検討 ここまでで、導入するシステムの仕様概要を決定し、ベンダーの選定とお打ち合わせに必要な書類（業務フローとシステムに期待する必要機能のリスト）が準備できましたので、実際に複数のベンダーにコンタクトを取って、お打ち合わせを開始できる状態にまで到達しました。 ベンダーを決めるにあたっては、（1）支援内容、（2）仕様検討の進め方（3）導入実績、（4）ベンダーの会社状況、（5）システムの基本設計、（6）コストとスケジュール　といったことを検討する必要があります。(1)、(2)については前編で解説済みですので、残りについて解説させていただきます。 （3）導入実績について解説します。 候補ベンダーに自社の業態での導入実績有無があるかは確認しましょう。実績があれば、会話もスムーズになりますし、自社で検討している内容について、抜けが無いかといった確認をしてもらうことが可能です。実績がない場合、前述したことの逆の事態が発生する可能性がありますので、実績がないベンダーを選択する場合は、色々な状況を想定することが必要です。 （4）ベンダーの会社状況について説明します。 ベンダーとのお付き合いは、システム入れた後も長期間続くことになりますので、経営状況に問題が無い会社を選ぶようにしましょう。 （5）システムの基本設計について解説します。 検討開始時は、現状の業務フローをベースに考え始め、一旦は目指すシステムの形を設計します。そこに候補ベンダーが持っているシステムの知識を加えることで、その設計をブラッシュアップすることで、最終的に目指すシステムを構築し、それをシステムの基本設計として導入検討をすすめるようにしましょう。 （6）コストとスケジュールについて説明します。 コストとスケジュールでベンダーと協議して、明確にしておきたいとポイントは、お互いの役割分担の範囲・割合と〆切です。自社責任の作業が多かったりすると、それが原因で計画遅延が発生する可能性もあるため、お互いが納得できるレベルでそれぞれのバランスを調整する必要があります。 4.おわりに 以上の内容を踏まえてベンダー選定を実施していただくことで、自社が検討の主導権を握ることが可能になり、ベンダー決定・契約後の予定変更を抑制することが可能になると考えています。 中小・零細製造業のデジタル化【基幹システム導入_ベンダー検討後編】の解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 1.はじめに 本コラムでは、情報システムの専門家、いわゆる情シス部隊が存在しない企業様において、新たに基幹システム（生産管理、工程管理、会計管理、購買管理といった複数の機能群を有し、一つのデータベースで統合したシステム、ERPともいう）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 自社のIT関連の情報を全て把握している人が存在しない場合、新たにシステム導入をするにあたってどのようにハンドリングしてよいかがわからず、ベンダーにまかせっきりになってしまい、導入後も、システムの全体像を把握できていない場合があります。そのような状態では、導入したシステムを活用した業務改善を進めることもできず、勿体無いことになってしまいます。そこで、導入を考え始めたときからどのような手順で進めれば導入後もシステムを活用できる環境を作ることが出来るかについて提案させていただいているのが本コラムシリーズです。是非、バックナンバーも参考にしていただければ幸いです。 第4回の今回は、システムベンダーを比較検討する際の検討ポイントを解説いたします。 2.前回までの振り返りと本コラム内容について 前回までのコラムでは、検討開始の初動から仕様検討をし、システムベンダーを決める際の検討ポイントの途中まで解説をしました。 本コラムでは、導入するシステムベンダーに期待する内容についてポイントを前編に続いて解説いたします。ここでいうシステムベンダーとは、「システムを提供、導入を支援する」企業を指しています。 3.システムベンダーの検討 ここまでで、導入するシステムの仕様概要を決定し、ベンダーの選定とお打ち合わせに必要な書類（業務フローとシステムに期待する必要機能のリスト）が準備できましたので、実際に複数のベンダーにコンタクトを取って、お打ち合わせを開始できる状態にまで到達しました。 ベンダーを決めるにあたっては、（1）支援内容、（2）仕様検討の進め方（3）導入実績、（4）ベンダーの会社状況、（5）システムの基本設計、（6）コストとスケジュール　といったことを検討する必要があります。(1)、(2)については前編で解説済みですので、残りについて解説させていただきます。 （3）導入実績について解説します。 候補ベンダーに自社の業態での導入実績有無があるかは確認しましょう。実績があれば、会話もスムーズになりますし、自社で検討している内容について、抜けが無いかといった確認をしてもらうことが可能です。実績がない場合、前述したことの逆の事態が発生する可能性がありますので、実績がないベンダーを選択する場合は、色々な状況を想定することが必要です。 （4）ベンダーの会社状況について説明します。 ベンダーとのお付き合いは、システム入れた後も長期間続くことになりますので、経営状況に問題が無い会社を選ぶようにしましょう。 （5）システムの基本設計について解説します。 検討開始時は、現状の業務フローをベースに考え始め、一旦は目指すシステムの形を設計します。そこに候補ベンダーが持っているシステムの知識を加えることで、その設計をブラッシュアップすることで、最終的に目指すシステムを構築し、それをシステムの基本設計として導入検討をすすめるようにしましょう。 （6）コストとスケジュールについて説明します。 コストとスケジュールでベンダーと協議して、明確にしておきたいとポイントは、お互いの役割分担の範囲・割合と〆切です。自社責任の作業が多かったりすると、それが原因で計画遅延が発生する可能性もあるため、お互いが納得できるレベルでそれぞれのバランスを調整する必要があります。 4.おわりに 以上の内容を踏まえてベンダー選定を実施していただくことで、自社が検討の主導権を握ることが可能になり、ベンダー決定・契約後の予定変更を抑制することが可能になると考えています。 中小・零細製造業のデジタル化【基幹システム導入_ベンダー検討後編】の解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回は、製造業における「AIを活用した営業生産性向上」の成功事例についてお伝えいたします。 ──────── コンテナを製造するメーカーK社では、AIを活用した営業生産性向上に成功しています。 AIによって1～2時間後には顧客との商談中にリアルタイムでCAD図面を提示できるようになったのです。 「営業担当者がその場で顧客に製品イメージを提示することで、商談を進めやすくなった！」 K社では顧客ニーズに合わせて設計・デザインして、その顧客に合った仕様で製品を製造販売するオーダーメイド的な売り方をしています。 営業担当者は、顧客との商談後、その情報を設計・デザインスタッフに渡します。 設計・デザインスタッフはCADで設計・デザインして、それを受けて営業担当者が顧客に提案していました。 つまり、「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」という業務フローです。 そのため、顧客ニーズ把握から提案までに１週間以上はかかり、また途中で情報が間違って伝わるリスクもありました。 そこで、営業担当者が顧客との商談中にCADデザイン化できるAI自動化システムに取り組みました。 顧客との商談内容をその場でタブレットに入力して、入力終了後にAIにインプットすると、自動でCADデザイン化できるものです。 この仕組みにより、CADを使えない営業担当者でも、顧客の目の前（その場）でCADデザインが作成できて提案できるわけです。 これまでの業務フローは「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」で１週間以上かかっていたのが、「顧客⇒営業担当者⇒顧客」となり、わずか１～２時間で提案できるのです。 「１週間以上⇒１～２時間」とは驚異的です。 AI化にはさらによい効果がありました。 営業担当者が自ら自動でCADデザイン化できることにより、設計・デザインスタッフの負担が激減するのです。 これが非常に大きなポイントです。 設計・デザインとは技術職でもあり、人材が豊富な訳ではありません。 業務負担が激減することにより、技術者は別な付加価値の高い業務ができるようになります。 それにより、新たな売上アップにも繋がります。 つまり、省力化だけではなく、付加価値アップ＆売上アップになるのです。 AI化というと、つい省力化・効率化と思いがちですが、それだけではなく、むしろ付加価値と売上を増やすこともできるのです。 実は、これこそがAI化のポイント・醍醐味と言えます。 無料ダウンロードコンテンツ   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html この1冊で、工場のAI・デジタル化の最新事例がわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多いテーマに絞って「工場のAI・デジタル化」事例を解説！ 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進！ 【事例②】付加価値を生まない検査工程から人手を開放！AIを活用した外観検査体制の構築！ 【事例③】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現！ その他にも、工場のAI・デジタル化の最新事例をご紹介！ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・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「AIを活用した営業生産性向上」の成功事例についてお伝えいたします。 ──────── コンテナを製造するメーカーK社では、AIを活用した営業生産性向上に成功しています。 AIによって1～2時間後には顧客との商談中にリアルタイムでCAD図面を提示できるようになったのです。 「営業担当者がその場で顧客に製品イメージを提示することで、商談を進めやすくなった！」 K社では顧客ニーズに合わせて設計・デザインして、その顧客に合った仕様で製品を製造販売するオーダーメイド的な売り方をしています。 営業担当者は、顧客との商談後、その情報を設計・デザインスタッフに渡します。 設計・デザインスタッフはCADで設計・デザインして、それを受けて営業担当者が顧客に提案していました。 つまり、「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」という業務フローです。 そのため、顧客ニーズ把握から提案までに１週間以上はかかり、また途中で情報が間違って伝わるリスクもありました。 そこで、営業担当者が顧客との商談中にCADデザイン化できるAI自動化システムに取り組みました。 顧客との商談内容をその場でタブレットに入力して、入力終了後にAIにインプットすると、自動でCADデザイン化できるものです。 この仕組みにより、CADを使えない営業担当者でも、顧客の目の前（その場）でCADデザインが作成できて提案できるわけです。 これまでの業務フローは「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」で１週間以上かかっていたのが、「顧客⇒営業担当者⇒顧客」となり、わずか１～２時間で提案できるのです。 「１週間以上⇒１～２時間」とは驚異的です。 AI化にはさらによい効果がありました。 営業担当者が自ら自動でCADデザイン化できることにより、設計・デザインスタッフの負担が激減するのです。 これが非常に大きなポイントです。 設計・デザインとは技術職でもあり、人材が豊富な訳ではありません。 業務負担が激減することにより、技術者は別な付加価値の高い業務ができるようになります。 それにより、新たな売上アップにも繋がります。 つまり、省力化だけではなく、付加価値アップ＆売上アップになるのです。 AI化というと、つい省力化・効率化と思いがちですが、それだけではなく、むしろ付加価値と売上を増やすこともできるのです。 実は、これこそがAI化のポイント・醍醐味と言えます。 無料ダウンロードコンテンツ   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html この1冊で、工場のAI・デジタル化の最新事例がわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多いテーマに絞って「工場のAI・デジタル化」事例を解説！ 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進！ 【事例②】付加価値を生まない検査工程から人手を開放！AIを活用した外観検査体制の構築！ 【事例③】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現！ その他にも、工場のAI・デジタル化の最新事例をご紹介！ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

教示（ティーチング）の種類 ティーチングとは、産業用ロボットに一連の動きを教え込む作業のことで、大きく分けてオンラインティーチングとオフラインティーチングの2種類があります。 最近では協働ロボットに用いられるダイレクトティーチング等他にもありますが、今回は産業用ロボットに良く使われるオンラインティーチングとオフラインティーチングについて解説します。 オンラインティーチング（ペンダントティーチング） オンラインティーチングとは、ティーチングペンダントを使い、ロボットを実際に低速で動かしながら特定のポイントを記録させるとともに、溶接等の加工の指令や動作条件のPRGを1行1行書き込んでいく作業を繰り返してロボットの一連の動作を作るティーチング方法です。 オンラインティーチングは、手軽かつ確実に実施しやすいことから最も一般的な手法ですが、全体の動きをイメージしながら一つ一つの動作を教示していく為に、何度も修正を掛けて完成に近づけていく為に非常に時間が掛かり、更にティーチングする人によって個人差があり、最も効率の良い動きとはかけ離れた動作となる事もしばしばです。 ティーチングの実施中は工場のライン自体をストップする必要がある為、残業対応や休日での対応することも多く、ティーチングマンの労務費が多く掛かってきます。 実際にロボットを導入していてもティーチングするより手作業でやってしまった方が早いという理由でロボット活用を諦めてしまっている企業も非常に多いです。 自社で対応する人材がいない場合や工数が確保出来ない場合にはシステムインテグレータやティーチング専門としている企業等にティーチングを依頼する事でティーチングを代行してくれる事もありますが、1日ティーチングマンを派遣してもらうと、作業内容にもよりますが5万円～の費用が1日当たりで掛かります。 社内でロボットティーチングマンの育成が進んでいない場合や難易度が高いティーチングを実施する必要がある場合は、無理に社内で完結しようとしても、時間とコストをムダにしてしまうので、費用を払ってでも専門家に助けていただく事が良いと思います。 しかし、長期的にわたって外部に依頼をしていると当然費用も膨らんできますので、将来的には社内で対応出来る様に専門家の実施している作業に社内のロボット担当者を付けて一緒に作業させる等を行い社内のティーチングマンの育成につなげていく事が肝要でしょう。 オフラインティーチング オフラインティーチングとは、実機を用いずにPCの操作にてロボットティーチングを実践する方法です。 オフラインティーチングを行う為には、専用のソフトウェアが必要です。 このソフトウェアは基本的に３D-CADの設計ソフトにアドオン(機能付加)するタイプのソフトウェアとなり、各３D-CADソフト専用のオフラインティーチングソフトウェアが存在します。 このソフトウェアを用いたティーチングの場合、ロボットシステム実機と同様のCADモデルと加工したいワークのCADモデルがPCの画面上に表現されており、ワークの形状を表す稜線や交点をマウスで選択、加工方法等を選択してあげるだけで、ロボットが原点位置から自動で加工して原点に戻るPRGが生成されます。 当然、実機を長時間停止させる必要も無く、ロボットを稼働しながら別品種のティーチングを実施する事が出来ます。 更に干渉確認や特異点回避（ロボットがエラーを起こしやすい場所）の機能もあり、実機を動かさずにほとんどのティーチング作業を完了させる事が出来ます。 ただし、あくまでもCADモデル上でのシュミレーションになりますので、実機での調整は必須です。 ８割程度はオフラインティーチングで作成し、作ったPRGを実機に書き込んだのちに、ペンダントで微調整していく事で大幅にティーチングに掛かる時間を削減する事が出来ます。 非常に便利なソフトウェアですが、上述したとおり３D-CADが必須です。 自社での３D設計→自社生産であればこのよなソフトは絶大な効果を発揮出来ますが、外部から受注している仕事の場合難易度が高いのは事実です。 中小製造業では、今も２Dや手書きの図面がFAXでやり取りされる事がまだまだ多く、受注段階で３D-CADを貰える事はあまり無いという実態があります。 本来であれな受注直後にCADモデルが客先から支給され、それをもとにオフラインティーチングを実施し、現場の微調整をかけてロボットで着工という流れでものづくりをしていければ良いですが、現状ではそういう環境になっていない場合も多く、自社で３Dモデルの作成が必須となります。 既に社内図面の３D化を進めている企業様には是非活用していただきたいですが、特殊なシステム（外部軸を多用や特殊な加工方法）に対応出来ないソフトやバグやアフターサポートが悪いソフトも多く見受けられますので、活用の際は慎重に検討いただきたいですね。 資格・講習について 産業用ロボットを取り扱う作業には危険も伴い、十分な知識や技術を特別教育で習得したことを証明する資格の取得が法律で義務付けられています。 特別教育で学ぶべき項目も、法律で定められています。特別教育を実施する機関を選択する際、法令に則った教育が受けられることが最も重要な確認項目です。 特別教育の内容は「教示」と「検査」に分かれており、担当する作業によって受講する内容が異なるため、自分の担当作業に対応した特別教育を受講する必要があります。 受講を促す責任者はその点を踏まえ、適切な教育を受けられるよう配慮が必要です。 産業用ロボットの教示等の業務に係る特別教育（教示） 「教示」とはティーチング作業を指します。具体的には、マニピュレータの動く順序や位置、速度の設定だけでなく、すべての動作の確認を行うことです。 この作業は産業用ロボットに近づいて行うことが多く、作業員とロボットとの接触事故が起こりやすい場面です。教示作業を安全に行うため、担当作業員は必ず上記の特別教育を受け、資格を取得することが義務付けられています。 科目 範囲 時間 学科 産業用ロボットに 産業用ロボットの種類、 2時間以上 関する知識 各部の機能および取り扱いの方法 産業用ロボットの 教示等の作業の方法 4時間以上 教示等の作業に関する知識 教示等の作業の危険性 　 関連する機械等との連動の方法 関係法令 法、令及び安衛則中の関係条項 1時間以上 実技 産業用ロボットの ー 1時間以上 操作の方法 産業用ロボットの ー 2時間以上 教示等の操作の方法 ※引用元：中央労働災害防止協会の安全衛生特別教育規程 産業用ロボットの教示等の業務に係る特別教育(検査) 「検査」とは、修理や調整、そしてそれらに伴う結果の確認を行うことです。検査を行う際には、産業用ロボットを停止して行うことが安全衛生規則第150条にて原則として定められています。しかし状況によっては稼働したまま検査することもあるため、教示作業を行う作業員だけでなく、検査作業に携わる作業員も特別教育を行わなければならないとされています。 　 科目 範囲 時間 学科 産業用ロボットに 産業用ロボットの種類、制御方式、 4時間以上 関する知識 駆動方式、各部の構造及び機能並びに 　 取り扱いの方法 　 制御部品の種類及び特性 産業用ロボットの 検査等の作業の方法 4時間以上 検査等の作業に関する知識 検査等の作業の危険性 　 関連する機械等との連動の方法 関係法令 法、令及び安衛則中の関係条項 1時間以上 実技 産業用ロボットの ー 1時間以上 操作の方法 産業用ロボットの ー 3時間以上 検査等の操作の方法 ※引用元：中央労働災害防止協会の安全衛生特別教育規程 特別教育を受講できる場所は全国各地にあり、各都道府県の労働基準協会連合会やJISHA（中央労働災害防止協会）で特別教育の講座が定期的に開講されています。開催元によって講座内容が大きく変わることはありませんが、法律で定められた科目と所要時間を満たしているかどうか確認が必要です。また、特別教育の講座を実施している産業用ロボットのメーカーもあります。導入するメーカーが決まっている場合、そのメーカーが主催する特別教育を受けると作業内容の理解が容易になることがあります。 ■無料ダウンロードレポートのご案内 多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-dl.html#_ga=2.114440833.767798604.1627866145-1816619636.1626407101 ＜収録内容＞ 「多品種少量生産対応の溶接ロボットを導入したい！」 「様々な種類の溶接をしているがロボットが活用できるのか知りたい」 「溶接工が不足しており若手も採用できず人手不足となっている」 「職人技術、熟練作業に依存しており技術継承ができていない」 「溶接ロボットを導入したいが何から始めてよいのか分からない」 本レポートでは、「多品種少量生産対応溶接ロボット」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 【①】多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 ～溶接工程の作業分析を実施し本溶接とグラインダー仕上をロボット化～ 導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した多品種少量溶接ロボット導入成功事例 ●小ロット多品種板金加工業の溶接工程にロボット導入 7軸ロボットの導入により、人手に頼っていた溶接部門のロボット化を実現 ●車両用大型部品の溶接工程にロボット導入 大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭、はじめてのロボット導入に至る ●曲面や立体形状アルミ部品のスタッド溶接加工作業をロボット化 スタートボタンを押すだけの簡単操作でパート社員でも操作が可能に ●建設部品の外観部溶接工程にロボット導入 高度な技術をもった熟練作業者しかできない外観部溶接工程にロボットを導入 ●鍛造金型の硬化肉盛り工程へのロボット導入 ロボットオフラインソフトを用いて曲面ティーチング作業を数分で効率的に処理 ●特注大型門扉製造工程における溶接ロボットシステムの効率化 事前に分類した教示データの利用で、溶接スキルの有無にかかわらず誰でも操作可能に ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI・デジタル活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI・デジタル活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 教示（ティーチング）の種類 ティーチングとは、産業用ロボットに一連の動きを教え込む作業のことで、大きく分けてオンラインティーチングとオフラインティーチングの2種類があります。 最近では協働ロボットに用いられるダイレクトティーチング等他にもありますが、今回は産業用ロボットに良く使われるオンラインティーチングとオフラインティーチングについて解説します。 オンラインティーチング（ペンダントティーチング） オンラインティーチングとは、ティーチングペンダントを使い、ロボットを実際に低速で動かしながら特定のポイントを記録させるとともに、溶接等の加工の指令や動作条件のPRGを1行1行書き込んでいく作業を繰り返してロボットの一連の動作を作るティーチング方法です。 オンラインティーチングは、手軽かつ確実に実施しやすいことから最も一般的な手法ですが、全体の動きをイメージしながら一つ一つの動作を教示していく為に、何度も修正を掛けて完成に近づけていく為に非常に時間が掛かり、更にティーチングする人によって個人差があり、最も効率の良い動きとはかけ離れた動作となる事もしばしばです。 ティーチングの実施中は工場のライン自体をストップする必要がある為、残業対応や休日での対応することも多く、ティーチングマンの労務費が多く掛かってきます。 実際にロボットを導入していてもティーチングするより手作業でやってしまった方が早いという理由でロボット活用を諦めてしまっている企業も非常に多いです。 自社で対応する人材がいない場合や工数が確保出来ない場合にはシステムインテグレータやティーチング専門としている企業等にティーチングを依頼する事でティーチングを代行してくれる事もありますが、1日ティーチングマンを派遣してもらうと、作業内容にもよりますが5万円～の費用が1日当たりで掛かります。 社内でロボットティーチングマンの育成が進んでいない場合や難易度が高いティーチングを実施する必要がある場合は、無理に社内で完結しようとしても、時間とコストをムダにしてしまうので、費用を払ってでも専門家に助けていただく事が良いと思います。 しかし、長期的にわたって外部に依頼をしていると当然費用も膨らんできますので、将来的には社内で対応出来る様に専門家の実施している作業に社内のロボット担当者を付けて一緒に作業させる等を行い社内のティーチングマンの育成につなげていく事が肝要でしょう。 オフラインティーチング オフラインティーチングとは、実機を用いずにPCの操作にてロボットティーチングを実践する方法です。 オフラインティーチングを行う為には、専用のソフトウェアが必要です。 このソフトウェアは基本的に３D-CADの設計ソフトにアドオン(機能付加)するタイプのソフトウェアとなり、各３D-CADソフト専用のオフラインティーチングソフトウェアが存在します。 このソフトウェアを用いたティーチングの場合、ロボットシステム実機と同様のCADモデルと加工したいワークのCADモデルがPCの画面上に表現されており、ワークの形状を表す稜線や交点をマウスで選択、加工方法等を選択してあげるだけで、ロボットが原点位置から自動で加工して原点に戻るPRGが生成されます。 当然、実機を長時間停止させる必要も無く、ロボットを稼働しながら別品種のティーチングを実施する事が出来ます。 更に干渉確認や特異点回避（ロボットがエラーを起こしやすい場所）の機能もあり、実機を動かさずにほとんどのティーチング作業を完了させる事が出来ます。 ただし、あくまでもCADモデル上でのシュミレーションになりますので、実機での調整は必須です。 ８割程度はオフラインティーチングで作成し、作ったPRGを実機に書き込んだのちに、ペンダントで微調整していく事で大幅にティーチングに掛かる時間を削減する事が出来ます。 非常に便利なソフトウェアですが、上述したとおり３D-CADが必須です。 自社での３D設計→自社生産であればこのよなソフトは絶大な効果を発揮出来ますが、外部から受注している仕事の場合難易度が高いのは事実です。 中小製造業では、今も２Dや手書きの図面がFAXでやり取りされる事がまだまだ多く、受注段階で３D-CADを貰える事はあまり無いという実態があります。 本来であれな受注直後にCADモデルが客先から支給され、それをもとにオフラインティーチングを実施し、現場の微調整をかけてロボットで着工という流れでものづくりをしていければ良いですが、現状ではそういう環境になっていない場合も多く、自社で３Dモデルの作成が必須となります。 既に社内図面の３D化を進めている企業様には是非活用していただきたいですが、特殊なシステム（外部軸を多用や特殊な加工方法）に対応出来ないソフトやバグやアフターサポートが悪いソフトも多く見受けられますので、活用の際は慎重に検討いただきたいですね。 資格・講習について 産業用ロボットを取り扱う作業には危険も伴い、十分な知識や技術を特別教育で習得したことを証明する資格の取得が法律で義務付けられています。 特別教育で学ぶべき項目も、法律で定められています。特別教育を実施する機関を選択する際、法令に則った教育が受けられることが最も重要な確認項目です。 特別教育の内容は「教示」と「検査」に分かれており、担当する作業によって受講する内容が異なるため、自分の担当作業に対応した特別教育を受講する必要があります。 受講を促す責任者はその点を踏まえ、適切な教育を受けられるよう配慮が必要です。 産業用ロボットの教示等の業務に係る特別教育（教示） 「教示」とはティーチング作業を指します。具体的には、マニピュレータの動く順序や位置、速度の設定だけでなく、すべての動作の確認を行うことです。 この作業は産業用ロボットに近づいて行うことが多く、作業員とロボットとの接触事故が起こりやすい場面です。教示作業を安全に行うため、担当作業員は必ず上記の特別教育を受け、資格を取得することが義務付けられています。 科目 範囲 時間 学科 産業用ロボットに 産業用ロボットの種類、 2時間以上 関する知識 各部の機能および取り扱いの方法 産業用ロボットの 教示等の作業の方法 4時間以上 教示等の作業に関する知識 教示等の作業の危険性 　 関連する機械等との連動の方法 関係法令 法、令及び安衛則中の関係条項 1時間以上 実技 産業用ロボットの ー 1時間以上 操作の方法 産業用ロボットの ー 2時間以上 教示等の操作の方法 ※引用元：中央労働災害防止協会の安全衛生特別教育規程 産業用ロボットの教示等の業務に係る特別教育(検査) 「検査」とは、修理や調整、そしてそれらに伴う結果の確認を行うことです。検査を行う際には、産業用ロボットを停止して行うことが安全衛生規則第150条にて原則として定められています。しかし状況によっては稼働したまま検査することもあるため、教示作業を行う作業員だけでなく、検査作業に携わる作業員も特別教育を行わなければならないとされています。 　 科目 範囲 時間 学科 産業用ロボットに 産業用ロボットの種類、制御方式、 4時間以上 関する知識 駆動方式、各部の構造及び機能並びに 　 取り扱いの方法 　 制御部品の種類及び特性 産業用ロボットの 検査等の作業の方法 4時間以上 検査等の作業に関する知識 検査等の作業の危険性 　 関連する機械等との連動の方法 関係法令 法、令及び安衛則中の関係条項 1時間以上 実技 産業用ロボットの ー 1時間以上 操作の方法 産業用ロボットの ー 3時間以上 検査等の操作の方法 ※引用元：中央労働災害防止協会の安全衛生特別教育規程 特別教育を受講できる場所は全国各地にあり、各都道府県の労働基準協会連合会やJISHA（中央労働災害防止協会）で特別教育の講座が定期的に開講されています。開催元によって講座内容が大きく変わることはありませんが、法律で定められた科目と所要時間を満たしているかどうか確認が必要です。また、特別教育の講座を実施している産業用ロボットのメーカーもあります。導入するメーカーが決まっている場合、そのメーカーが主催する特別教育を受けると作業内容の理解が容易になることがあります。 ■無料ダウンロードレポートのご案内 多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-dl.html#_ga=2.114440833.767798604.1627866145-1816619636.1626407101 ＜収録内容＞ 「多品種少量生産対応の溶接ロボットを導入したい！」 「様々な種類の溶接をしているがロボットが活用できるのか知りたい」 「溶接工が不足しており若手も採用できず人手不足となっている」 「職人技術、熟練作業に依存しており技術継承ができていない」 「溶接ロボットを導入したいが何から始めてよいのか分からない」 本レポートでは、「多品種少量生産対応溶接ロボット」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 【①】多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 ～溶接工程の作業分析を実施し本溶接とグラインダー仕上をロボット化～ 導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した多品種少量溶接ロボット導入成功事例 ●小ロット多品種板金加工業の溶接工程にロボット導入 7軸ロボットの導入により、人手に頼っていた溶接部門のロボット化を実現 ●車両用大型部品の溶接工程にロボット導入 大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭、はじめてのロボット導入に至る ●曲面や立体形状アルミ部品のスタッド溶接加工作業をロボット化 スタートボタンを押すだけの簡単操作でパート社員でも操作が可能に ●建設部品の外観部溶接工程にロボット導入 高度な技術をもった熟練作業者しかできない外観部溶接工程にロボットを導入 ●鍛造金型の硬化肉盛り工程へのロボット導入 ロボットオフラインソフトを用いて曲面ティーチング作業を数分で効率的に処理 ●特注大型門扉製造工程における溶接ロボットシステムの効率化 事前に分類した教示データの利用で、溶接スキルの有無にかかわらず誰でも操作可能に ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI・デジタル活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI・デジタル活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

スイスのIMD（国際経営開発研究所）が調査・発表している「世界デジタル競争力ランキング」では、デジタルテクノロジーの活用能力が国別にランク付けされています。2020年の日本の結果は27位となり、前年度の23位からさらに下落する形となりました。また、経済産業省（METI）の「DXレポート2」（2020年12月28日発行）では、日本企業の9割以上が、自社は「DX未着手企業（DXについて知らない）」か「DX途上企業（DXを進めたいが、散発的な実施にとどまっている）」であると回答しています。 Ⅰ．なぜ日本はDX後進国になってしまったのか なぜ、日本はDX後進国となってしまっているのでしょうか。深刻な要因の一つに、レガシー問題があります。レガシー問題とは、これまでに自社で導入したITシステム等のツールが老朽化・複雑化し、現在の技術に追い付いていないことによって二の足を踏む状況に陥る問題を指します。現在の技術と連携するためには、既存システムに＋αの開発が必要となることが多く、その点の費用対効果を考えると、結局はシステムごと入れ替えたほうが良いという決断になるケースも少なくありません。 経済産業省が2018年9月に発表した『DXレポート ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開』では、2025年以降、DX化がこのまま進まなければ最大で年間12兆円の経済損失が生じる可能性があることを「2025年の崖」と表現し、企業に警鐘が鳴らされています。 2025年の崖問題を乗り越え、DX後進国から脱却するためには、レガシー問題から脱却したシステム作りが必要となります。従来通りのシステムを作ってしまってはまたいつかそのシステムに悩まされる時期が来るからです。つまり、急速に変化する時代に適応し続けられるシステム環境が必要となります。 具体的には、オンプレミス方式からクラウド方式へ転換することがよいと考えられています。従来、システムを入れる際は、通信速度やデータセキュリティの観点から、オンプレミス方式で導入することが通常でした。しかし現在は、通信速度やデータセキュリティの技術向上のおかげで、クラウドをストレス無く、安心して使用できる環境になっています。システムの持ち方によってレガシー問題からは脱却できるということになります。オンプレミスとクラウドに関しては、以下の記事で解説しておりますのでご参照ください。↓ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/201005/ Ⅱ．なぜ今DXを進める必要があるのか そもそも、企業はなぜ「今」DXを進める必要があるのでしょうか。上記は、大企業のみに当てはまる内容ではありません。様々な考え方がありますが、DXで業務が可視化され効率化されることによって、業務生産性や利益率の向上が期待できることは明白です。 また、DX化に進んで取り組む企業は、常に変化を捉えて事業計画を練る体制が確立されるため、災害などの突発的な変化にもその一端として処理し、事業を継続させることが可能となります。つまり、DXによって、変化に対応できる会社の体制を作ることができます。これは、一見、副次的な効果として捉えられがちですが、今後労働人口が急激に減少する日本で会社を維持していくために大変重要なポイントとなります。実際、2020年4月に新卒入社したビジネスパーソン500名のうち7割以上が「業務のデジタル化」を企業の選定基準において重要とする調査結果も発表されています。DXに取り組むことで、先進性やトレンドにどれだけ対応しているかをアピールすることもできると考えられます。 以下のレポートでは「製造業経営者様向け 2025年の崖レポートから始まったDX～コロナ禍で起こったこと」というタイトルで詳解しておりますので、ぜひご覧ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_02/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI・デジタル活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI・デジタル活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html スイスのIMD（国際経営開発研究所）が調査・発表している「世界デジタル競争力ランキング」では、デジタルテクノロジーの活用能力が国別にランク付けされています。2020年の日本の結果は27位となり、前年度の23位からさらに下落する形となりました。また、経済産業省（METI）の「DXレポート2」（2020年12月28日発行）では、日本企業の9割以上が、自社は「DX未着手企業（DXについて知らない）」か「DX途上企業（DXを進めたいが、散発的な実施にとどまっている）」であると回答しています。 Ⅰ．なぜ日本はDX後進国になってしまったのか なぜ、日本はDX後進国となってしまっているのでしょうか。深刻な要因の一つに、レガシー問題があります。レガシー問題とは、これまでに自社で導入したITシステム等のツールが老朽化・複雑化し、現在の技術に追い付いていないことによって二の足を踏む状況に陥る問題を指します。現在の技術と連携するためには、既存システムに＋αの開発が必要となることが多く、その点の費用対効果を考えると、結局はシステムごと入れ替えたほうが良いという決断になるケースも少なくありません。 経済産業省が2018年9月に発表した『DXレポート ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開』では、2025年以降、DX化がこのまま進まなければ最大で年間12兆円の経済損失が生じる可能性があることを「2025年の崖」と表現し、企業に警鐘が鳴らされています。 2025年の崖問題を乗り越え、DX後進国から脱却するためには、レガシー問題から脱却したシステム作りが必要となります。従来通りのシステムを作ってしまってはまたいつかそのシステムに悩まされる時期が来るからです。つまり、急速に変化する時代に適応し続けられるシステム環境が必要となります。 具体的には、オンプレミス方式からクラウド方式へ転換することがよいと考えられています。従来、システムを入れる際は、通信速度やデータセキュリティの観点から、オンプレミス方式で導入することが通常でした。しかし現在は、通信速度やデータセキュリティの技術向上のおかげで、クラウドをストレス無く、安心して使用できる環境になっています。システムの持ち方によってレガシー問題からは脱却できるということになります。オンプレミスとクラウドに関しては、以下の記事で解説しておりますのでご参照ください。↓ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/201005/ Ⅱ．なぜ今DXを進める必要があるのか そもそも、企業はなぜ「今」DXを進める必要があるのでしょうか。上記は、大企業のみに当てはまる内容ではありません。様々な考え方がありますが、DXで業務が可視化され効率化されることによって、業務生産性や利益率の向上が期待できることは明白です。 また、DX化に進んで取り組む企業は、常に変化を捉えて事業計画を練る体制が確立されるため、災害などの突発的な変化にもその一端として処理し、事業を継続させることが可能となります。つまり、DXによって、変化に対応できる会社の体制を作ることができます。これは、一見、副次的な効果として捉えられがちですが、今後労働人口が急激に減少する日本で会社を維持していくために大変重要なポイントとなります。実際、2020年4月に新卒入社したビジネスパーソン500名のうち7割以上が「業務のデジタル化」を企業の選定基準において重要とする調査結果も発表されています。DXに取り組むことで、先進性やトレンドにどれだけ対応しているかをアピールすることもできると考えられます。 以下のレポートでは「製造業経営者様向け 2025年の崖レポートから始まったDX～コロナ禍で起こったこと」というタイトルで詳解しておりますので、ぜひご覧ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_02/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI・デジタル活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI・デジタル活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html