DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

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 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

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。 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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

▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．個別原価管理とは 本コラムでは、多くの企業で導入したいが、なかなか実行・定着までにいたらない“個別”原価管理について、導入・定着のポイントについて説明をさせていただきます。 個別原価管理(以下、原価管理)とは、受注生産を主とするものづくり企業においては、製造指示書等の一区分の製造にかかったコストの中身を見える化したものです。 原価管理を説明した資料は、テキストやWebサイト、説明動画も多くありますが、なぜ多くの企業で導入が困難なのでしょうか。 難しそう、何をすればいいかわからないといったイメージで敬遠していることもあると思いますが、実際に導入・定着を現場で実施してきた立場からポイントを下記させていただきます。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）原価管理のメリット・デメリット （２）導入する前に必要なこと （３）定着に必要な仕組み作り ２．原価管理のメリット・デメリット 原価管理は、前述したように一つの製造作業指示書で指示された製品を作成するのにかかるコストを費目別に計算したものです。 よって、今まで大雑把に計算していた企業にとっては、曖昧であった労務費や材料費、消耗品費などが明確に出てくることになります。 その結果として、材料工具の無駄遣い、在庫過多、作るたびに赤字が増える製品といったものがわかるようになります。 このように今まで曖昧であったものが、数字で表されるので、コスト改善を行うための、ポイントを定めやすくなり、目標設定と効果測定も実施しやすくなります。 一方で、現場にとっては、曖昧だったことが数字で定量的に表現されるようになるので、敬遠したい取組であったりします。 何事もそうですが、原価管理においても、メリット・デメリットの両面があります。 経営者にとっては、メリットが多いかもしれませんが、会社として取り組む上では、そのバランスをとること、つまり、現場にとってもメリットがある管理であることを理解してもらう必要があります。 では、具体的にどうすればよいでしょうか？ ３．スモールスタートで原価管理を導入 まずは、原価管理を導入する目的について設定することが重要です。 先ほども述べたように原価管理導入のメリットは大きいですが、導入・運用共にそれなりの手間がかかります。 制度を作るには、専門知識を学習する必要があり、自社にあった形の仕組みを作るためにはある程度の試行錯誤は必須です。 そこで、ここでは、スモールスタートで原価管理を導入するために必要なことを説明させていただきます。 このスモールスタートできっかけを作っていただき、取組を通して原価管理を高度に発展させていく流れを提案します。 ①管理したい費目の範囲を決定する テキスト通りに導入しようとすると、細かい費目が多く、自社の実態とあわないことがあります。 そこで、すべてを管理対象とするのではなく、確認したい費目に優先順位を定め、その上位から計算するようにします。 ②部分的に導入する 全ての製品に適応するのではなく、製造頻度が多い製品や売上金額が大きい製品などに絞って導入します。 その絞った対象で、原価計算や試験運用をすることで本運用前に取組の質を向上させることができます。 ③プロジェクト化し、改善を継続する 担当者に任せるのでなく、経営者自身をオーナーとしたプロジェクトを組織し、定期的に改善状況をフォローし、最終的なゴールに到達するまで続けることが重要です。 ４．定着に必要な仕組みづくり 導入前の事前準備には、スモールスタートを行うことで、取組の質を向上させることを提案させて頂きました。 次のステップとして、実際導入して運用を定着していくにはどうしたらよいでしょうか。 基本的には原価管理を始めると、想定より多くコストがかかっていること、または、その逆であることが判明し、コストが多くかかっているところは、削減する活動を開始するのが普通です。 このコスト削減を金額の大小のみに着目して行うとなかなか運用が継続せずに社員が積極的に参加しない取組となり、徐々に形骸化していきます。 そこで、原価管理をうまく定着しスパイラルアップさせるためのポイントを２つ下記します。 基本は情報を広く共有し、原価管理は経営層だけの話ではないことを認識してもらいます。 ①結果の見える化 どこの階層までオープンにするかは、各会社の社風にもよりますが、主任クラスまでには結果を共有し、自身が携わった製品が会社にどれだけの利益を与えて貢献しているのかを認識してもらう。 ②結果の活用 現場の改善活動をおこなっている企業は多いと思いますが、活動結果を定量的に評価しづらいといった側面があります。 そこで、評価基準にコスト評価を加えることで、時間短縮の事例であれば、その結果でどれだけ安く作れるようになって、会社の売上が上がったかがわかるようになります ５．まとめ 今回のコラムでは、原価管理を開始から運用定着する流れについて簡単ではありますが、ポイントを説明させていただきました。 今回の紹介した内容をきっかけに、自社での原価に関する会話を開始し、コスト改善などの取り組みに発展させていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 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．個別原価管理とは 本コラムでは、多くの企業で導入したいが、なかなか実行・定着までにいたらない“個別”原価管理について、導入・定着のポイントについて説明をさせていただきます。 個別原価管理(以下、原価管理)とは、受注生産を主とするものづくり企業においては、製造指示書等の一区分の製造にかかったコストの中身を見える化したものです。 原価管理を説明した資料は、テキストやWebサイト、説明動画も多くありますが、なぜ多くの企業で導入が困難なのでしょうか。 難しそう、何をすればいいかわからないといったイメージで敬遠していることもあると思いますが、実際に導入・定着を現場で実施してきた立場からポイントを下記させていただきます。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）原価管理のメリット・デメリット （２）導入する前に必要なこと （３）定着に必要な仕組み作り ２．原価管理のメリット・デメリット 原価管理は、前述したように一つの製造作業指示書で指示された製品を作成するのにかかるコストを費目別に計算したものです。 よって、今まで大雑把に計算していた企業にとっては、曖昧であった労務費や材料費、消耗品費などが明確に出てくることになります。 その結果として、材料工具の無駄遣い、在庫過多、作るたびに赤字が増える製品といったものがわかるようになります。 このように今まで曖昧であったものが、数字で表されるので、コスト改善を行うための、ポイントを定めやすくなり、目標設定と効果測定も実施しやすくなります。 一方で、現場にとっては、曖昧だったことが数字で定量的に表現されるようになるので、敬遠したい取組であったりします。 何事もそうですが、原価管理においても、メリット・デメリットの両面があります。 経営者にとっては、メリットが多いかもしれませんが、会社として取り組む上では、そのバランスをとること、つまり、現場にとってもメリットがある管理であることを理解してもらう必要があります。 では、具体的にどうすればよいでしょうか？ ３．スモールスタートで原価管理を導入 まずは、原価管理を導入する目的について設定することが重要です。 先ほども述べたように原価管理導入のメリットは大きいですが、導入・運用共にそれなりの手間がかかります。 制度を作るには、専門知識を学習する必要があり、自社にあった形の仕組みを作るためにはある程度の試行錯誤は必須です。 そこで、ここでは、スモールスタートで原価管理を導入するために必要なことを説明させていただきます。 このスモールスタートできっかけを作っていただき、取組を通して原価管理を高度に発展させていく流れを提案します。 ①管理したい費目の範囲を決定する テキスト通りに導入しようとすると、細かい費目が多く、自社の実態とあわないことがあります。 そこで、すべてを管理対象とするのではなく、確認したい費目に優先順位を定め、その上位から計算するようにします。 ②部分的に導入する 全ての製品に適応するのではなく、製造頻度が多い製品や売上金額が大きい製品などに絞って導入します。 その絞った対象で、原価計算や試験運用をすることで本運用前に取組の質を向上させることができます。 ③プロジェクト化し、改善を継続する 担当者に任せるのでなく、経営者自身をオーナーとしたプロジェクトを組織し、定期的に改善状況をフォローし、最終的なゴールに到達するまで続けることが重要です。 ４．定着に必要な仕組みづくり 導入前の事前準備には、スモールスタートを行うことで、取組の質を向上させることを提案させて頂きました。 次のステップとして、実際導入して運用を定着していくにはどうしたらよいでしょうか。 基本的には原価管理を始めると、想定より多くコストがかかっていること、または、その逆であることが判明し、コストが多くかかっているところは、削減する活動を開始するのが普通です。 このコスト削減を金額の大小のみに着目して行うとなかなか運用が継続せずに社員が積極的に参加しない取組となり、徐々に形骸化していきます。 そこで、原価管理をうまく定着しスパイラルアップさせるためのポイントを２つ下記します。 基本は情報を広く共有し、原価管理は経営層だけの話ではないことを認識してもらいます。 ①結果の見える化 どこの階層までオープンにするかは、各会社の社風にもよりますが、主任クラスまでには結果を共有し、自身が携わった製品が会社にどれだけの利益を与えて貢献しているのかを認識してもらう。 ②結果の活用 現場の改善活動をおこなっている企業は多いと思いますが、活動結果を定量的に評価しづらいといった側面があります。 そこで、評価基準にコスト評価を加えることで、時間短縮の事例であれば、その結果でどれだけ安く作れるようになって、会社の売上が上がったかがわかるようになります ５．まとめ 今回のコラムでは、原価管理を開始から運用定着する流れについて簡単ではありますが、ポイントを説明させていただきました。 今回の紹介した内容をきっかけに、自社での原価に関する会話を開始し、コスト改善などの取り組みに発展させていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック

▼無料ダウンロードはこちらをクリック 「2025年の崖問題」を受けて新システム導入を検討されている方は多いかと思います。 しかし、技術革新を背景に現場からのシステム要件は高度化し、それに伴って開発工程も複雑化しています。 今回は、現場が求める要件を満たすシステムを効率的に構築するための有効な手法であるCRPについてご紹介いたします。 １．CRPとは CRP（Conference Room Pilot）とは、パッケージシステムを導入する前に数ライセンス分だけ購入して当該パッケージが自社要件を満たすかどうかテストすること、を指します。 具体的には、新パッケージシステムのデータ設定・定義の確認、現行フローをどこまで再現できるか・再現できない場合に新業務フローはどのようになるのかのテストなどがCRPの実業務に該当します。 ２．CRPが注目されている背景 CRPが注目されている背景には、システム開発の複雑化があります。 開発が複雑になる中でもシステムの作り直し・手戻りを最小限にするためにCRPはとても有効です。 昨今の技術革新に伴い「システムにできること」が増えた結果、現場からの要求機能は複雑化しています。 システム構築を進めていく途中で仕様変更となるケースも多く、要件定義から最終仕様の決定まで事前の計画に沿って進める「ウォーターフォール型」の開発では手戻りが発生しやすく非効率的です。 このような変化を受け、システム開発を小さなフェーズ（＝小単位）に分け、小単位毎に実装・テストを繰り返すことで、最小限の手戻りリスクで開発を進める「アジャイル開発」という手法も注目を集めています。 アジャイル開発と同様に、要件が複雑化する中でも手戻りが最小限で済むようにシステム開発を進めるために、CRPが注目されています。 次に、製造業がCRPに取り組むメリットについて説明します。 ３．製造業がCRPに取り組むメリット 製造業がCRPに取り組むメリットは下記のような内容が該当します。 ①プロジェクト・開発期間の最短化 CRPを実施するメリットの1点目は、システム導入プロジェクト・システム開発期間の最短化が挙げられます。 事前に機能上の課題などが洗い出せるため、開発が開始してから手戻りが発生する可能性が低くなるためです。 CRPをせずシステム開発終了後に現場からのフィードバックを受けシステムを改修する場合、その分の開発工数・時間だけプロジェクト・システム開発の期間は長期化します。 ②実運用のスムーズな切り替え CRPを実施するメリットの2点目は、新システムに向けて実運用の切り替えがスムーズにできるという点です。 CRPを実施することで、機能要件を洗い出したうえで開発が進められるだけではなく実際の運用フローも整理したうえで実運用に移ることができるためです。 通常はシステムの並行稼働時、もしくは開発終了後に運用検討するケースが多いですが、CRPを実施すればその工程を前倒しにすることができ、スムーズに実運用に乗せることができます。 ③新システムへの理解度の早期向上 CRPを実施するメリットの3点目は、現場社員・作業者による新システムへの理解度が早期に向上できるという点です。 CRPでは現場社員・作業者も新システムを触れることで、導入に先んじて操作感覚やシステム機能についての理解度を深めることができるためです。 システム移行方法として並行稼働を選択した場合、「いかに素早く正確に入力するか」が重要になりますが、CRPはその点で非常に有効です。 今回の記事はどちらかというとシステムベンダーが主体となって取り組む部分ですが、導入企業側もCRPのような導入手法を理解しておくことで、システム導入がより円滑に進む確率が高くなります。 システムベンダーに丸投げにならないよう、自社でも「どうしたらシステム導入が成功するか」を考えることが重要です。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 「2025年の崖問題」を受けて新システム導入を検討されている方は多いかと思います。 しかし、技術革新を背景に現場からのシステム要件は高度化し、それに伴って開発工程も複雑化しています。 今回は、現場が求める要件を満たすシステムを効率的に構築するための有効な手法であるCRPについてご紹介いたします。 １．CRPとは CRP（Conference Room Pilot）とは、パッケージシステムを導入する前に数ライセンス分だけ購入して当該パッケージが自社要件を満たすかどうかテストすること、を指します。 具体的には、新パッケージシステムのデータ設定・定義の確認、現行フローをどこまで再現できるか・再現できない場合に新業務フローはどのようになるのかのテストなどがCRPの実業務に該当します。 ２．CRPが注目されている背景 CRPが注目されている背景には、システム開発の複雑化があります。 開発が複雑になる中でもシステムの作り直し・手戻りを最小限にするためにCRPはとても有効です。 昨今の技術革新に伴い「システムにできること」が増えた結果、現場からの要求機能は複雑化しています。 システム構築を進めていく途中で仕様変更となるケースも多く、要件定義から最終仕様の決定まで事前の計画に沿って進める「ウォーターフォール型」の開発では手戻りが発生しやすく非効率的です。 このような変化を受け、システム開発を小さなフェーズ（＝小単位）に分け、小単位毎に実装・テストを繰り返すことで、最小限の手戻りリスクで開発を進める「アジャイル開発」という手法も注目を集めています。 アジャイル開発と同様に、要件が複雑化する中でも手戻りが最小限で済むようにシステム開発を進めるために、CRPが注目されています。 次に、製造業がCRPに取り組むメリットについて説明します。 ３．製造業がCRPに取り組むメリット 製造業がCRPに取り組むメリットは下記のような内容が該当します。 ①プロジェクト・開発期間の最短化 CRPを実施するメリットの1点目は、システム導入プロジェクト・システム開発期間の最短化が挙げられます。 事前に機能上の課題などが洗い出せるため、開発が開始してから手戻りが発生する可能性が低くなるためです。 CRPをせずシステム開発終了後に現場からのフィードバックを受けシステムを改修する場合、その分の開発工数・時間だけプロジェクト・システム開発の期間は長期化します。 ②実運用のスムーズな切り替え CRPを実施するメリットの2点目は、新システムに向けて実運用の切り替えがスムーズにできるという点です。 CRPを実施することで、機能要件を洗い出したうえで開発が進められるだけではなく実際の運用フローも整理したうえで実運用に移ることができるためです。 通常はシステムの並行稼働時、もしくは開発終了後に運用検討するケースが多いですが、CRPを実施すればその工程を前倒しにすることができ、スムーズに実運用に乗せることができます。 ③新システムへの理解度の早期向上 CRPを実施するメリットの3点目は、現場社員・作業者による新システムへの理解度が早期に向上できるという点です。 CRPでは現場社員・作業者も新システムを触れることで、導入に先んじて操作感覚やシステム機能についての理解度を深めることができるためです。 システム移行方法として並行稼働を選択した場合、「いかに素早く正確に入力するか」が重要になりますが、CRPはその点で非常に有効です。 今回の記事はどちらかというとシステムベンダーが主体となって取り組む部分ですが、導入企業側もCRPのような導入手法を理解しておくことで、システム導入がより円滑に進む確率が高くなります。 システムベンダーに丸投げにならないよう、自社でも「どうしたらシステム導入が成功するか」を考えることが重要です。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック データドリブン経営という言葉が出現してから随分と時間が経ちましたが、実際に実現できている会社は多くはありません。 その理由として、主に製造現場のデータ化の取り組みの優先順位が低いことが主に挙げられます。 しかし、製造現場の状況をデータ化することによって見えることは多くあり、うまく活用することによって適切な投資、経営改善が可能となります。 今回は製造現場をデータ化することによって ・見えてくるもの ・データを見て現場改善を進めていくことの効果 について説明していきます。 １．製造現場のデータ化ができていない理由 冒頭でも述べましたが、多くの企業では製造現場のデータ化ができておりません。データ化の優先順位が低いことももちろん理由として挙げられますが、優先順位を上げて取り組むとなった場合、次にデータ化の取り組みのハードルの高さが障壁となってきます。そのハードルの高さの原因は以下となります。 a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 c.現場の方の協力が必要である d.恒常的に行わなければ効果が得られない a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 単に実績だけを取得するのでは、その製品の製造にかかわるリードタイムやボトルネック工程の分析ができなくなってしまいます。どの軸で分析を行い、どのデータを取得することでどのような改善が見込めるかが見えたうえで、データの粒度を設定していく必要があります。 これには、現場の知識だけでなくデータ分析の知識が必要であり、この双方を満たす人材が希少である為、データのハードルが高くなってします。 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 データの粒度が確定した後には、データ取得方法を検討する必要があります。現在、市場には様々なデータ取得方法が存在しており、それぞれ得手不得手があります。 複数の方法を吟味するには多少の費用が必要となり、さらには一つの手法がすべての設備、工程に対して適切であるとは限らないため、全設備、全工程に合った取得方法を限られた費用の中で決定する必要があります。 費用感としてもおおよそ数百万はかかり、安い金額とは言えない為、限られた予算で取得方法を決定していかなければなりません。 c.現場の方の協力が必要である 取得方法が決定した後は、現場の方への協力をお願いする必要があります。すべて自動で取得できれば良いのですが、データ化する項目には製品名や工程数、担当者名等自動で取得し得ない情報が含まれていますので、二次元コード読み取りなどのひと手間をお願いしなければなりません。 しかし、多品種少量生産であり、常に特急品やその他トラブル等の外乱に対応している現場にとって、そのひと手間を行うことは製造業務の妨げであると感じてしまうことも少なくありません。 データ化することで何が見え、どのように現場改善としてフィードバックされていくのか、という道筋を然りとお見せし、現場の方への理解を得た上で進めていく必要があります。 d.恒常的に行わなければ効果が得られない 多品種少量生産において、データサンプリングによる現場分析にはある程度の限界があります。前項で述べたように、様々な外乱に対処しながら製造しているため、サンプリング時の状況から現場のすべてを推測することはできません。 そのため、恒常的にデータを取得していき、ビッグデータとして蓄積していく必要があります。 これらの障壁は避けられないものであり、簡易化させることはほとんど難しいと考えてよいでしょう。会社全体でデータ化に向けての取り組みを行い、地道に泥臭くデータ化を行っていくことが必要となってきます。 ２．製造現場をデータ化することによって見えてくるもの しかし、1項の障壁を突破してでも、データ化することには意味があります。 まず、前提として取得すべきデータは下記項目である必要があります。 ロットNo 段取り開始時間 顧客名 段取り終了時間 製品名 作業開始時間 工程数 作業終了時間 担当者名 設備番号 指示数 良品数 不良品数 不良理由 ここまでの項目を取得できていれば、以下のように多くの軸からの分析が可能となります。 ロットNo軸集計による直接製造費の算出 顧客軸集計による客先別分析 製品ごとのボトルネック工程の分析 担当者ごとの作業分析 設備ごとの稼働分析・製品リードタイム分析 製品に対する良品・不良品の傾向分析 段取りのタイミング、製品ごとにおける傾向分析 製品の製造状況のリアルタイム把握、時間軸分析 etc… データに関してのみ言えば、取得したデータの項目が分析の軸となるため、取得するデータが細かいほどより細かい分析が出来るようになります。 もちろん、細かく取得する分現場への負荷が高くなってしまうため、議論を行う必要がありますが、データの項目を設定する際には、「取得する項目が既に取得されている項目別に違いが現れるかどうか」という点に留意して設定することでより適切な粒度設定が可能となります。 例）段取り時間を追加で取得する必要があるかどうかを検討する場合 ・取得する項目：段取り時間 ・既に取得されている項目：担当者 ・違い：担当者ごとにスキルが問われるため、時間に違いが現れる。 ３．データを見て現場改善を進めていくことの効果 データの取得まで行うことができた場合、次は分析のフェーズになります。ここでいう分析では、高度な分析は必要とせずとも必要な改善項目が見えてくる場合が多いと感じています。 分析の方法としては、「項目別にフィルターをかけてそれぞれの違いを分かりやすくグラフ化する」という方法で十分です。 最初の分析段階では、データを見て現場改善していくことによって、今までなんとなく頭の中で「ここが課題で改善が必要だな…」と感じていた部分が可視化されるようになります。勘や経験による課題感の根拠となるものがデータとして現れてきます。 そうなると、根拠のある改善になるため、投資における失敗のリスクを削減することができ、さらに投資対効果の算出も可能となってきます。 データによる改善の効果が現れ始めると、改善による新たな項目に対してもデータ化を意識した改善を行うようになります。それによって新しく改善項目が現れ、またデータ化を意識した改善を行う…とこのサイクルを繰り替えるようになります。 これが「データドリブン経営」となるのです。 ４．まとめ AIをはじめとした最新技術において、「データ」というものはデジタル社会である以上使われ続けます。 IT企業では、このデータを集めてビッグデータとして販売するような企業もあるほどです。 早い段階でこの「データ化」に取り組み、資産として蓄積していくことが会社をより良くしていくカギとなります。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 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。 データドリブン経営という言葉が出現してから随分と時間が経ちましたが、実際に実現できている会社は多くはありません。 その理由として、主に製造現場のデータ化の取り組みの優先順位が低いことが主に挙げられます。 しかし、製造現場の状況をデータ化することによって見えることは多くあり、うまく活用することによって適切な投資、経営改善が可能となります。 今回は製造現場をデータ化することによって ・見えてくるもの ・データを見て現場改善を進めていくことの効果 について説明していきます。 １．製造現場のデータ化ができていない理由 冒頭でも述べましたが、多くの企業では製造現場のデータ化ができておりません。データ化の優先順位が低いことももちろん理由として挙げられますが、優先順位を上げて取り組むとなった場合、次にデータ化の取り組みのハードルの高さが障壁となってきます。そのハードルの高さの原因は以下となります。 a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 c.現場の方の協力が必要である d.恒常的に行わなければ効果が得られない a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 単に実績だけを取得するのでは、その製品の製造にかかわるリードタイムやボトルネック工程の分析ができなくなってしまいます。どの軸で分析を行い、どのデータを取得することでどのような改善が見込めるかが見えたうえで、データの粒度を設定していく必要があります。 これには、現場の知識だけでなくデータ分析の知識が必要であり、この双方を満たす人材が希少である為、データのハードルが高くなってします。 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 データの粒度が確定した後には、データ取得方法を検討する必要があります。現在、市場には様々なデータ取得方法が存在しており、それぞれ得手不得手があります。 複数の方法を吟味するには多少の費用が必要となり、さらには一つの手法がすべての設備、工程に対して適切であるとは限らないため、全設備、全工程に合った取得方法を限られた費用の中で決定する必要があります。 費用感としてもおおよそ数百万はかかり、安い金額とは言えない為、限られた予算で取得方法を決定していかなければなりません。 c.現場の方の協力が必要である 取得方法が決定した後は、現場の方への協力をお願いする必要があります。すべて自動で取得できれば良いのですが、データ化する項目には製品名や工程数、担当者名等自動で取得し得ない情報が含まれていますので、二次元コード読み取りなどのひと手間をお願いしなければなりません。 しかし、多品種少量生産であり、常に特急品やその他トラブル等の外乱に対応している現場にとって、そのひと手間を行うことは製造業務の妨げであると感じてしまうことも少なくありません。 データ化することで何が見え、どのように現場改善としてフィードバックされていくのか、という道筋を然りとお見せし、現場の方への理解を得た上で進めていく必要があります。 d.恒常的に行わなければ効果が得られない 多品種少量生産において、データサンプリングによる現場分析にはある程度の限界があります。前項で述べたように、様々な外乱に対処しながら製造しているため、サンプリング時の状況から現場のすべてを推測することはできません。 そのため、恒常的にデータを取得していき、ビッグデータとして蓄積していく必要があります。 これらの障壁は避けられないものであり、簡易化させることはほとんど難しいと考えてよいでしょう。会社全体でデータ化に向けての取り組みを行い、地道に泥臭くデータ化を行っていくことが必要となってきます。 ２．製造現場をデータ化することによって見えてくるもの しかし、1項の障壁を突破してでも、データ化することには意味があります。 まず、前提として取得すべきデータは下記項目である必要があります。 ロットNo 段取り開始時間 顧客名 段取り終了時間 製品名 作業開始時間 工程数 作業終了時間 担当者名 設備番号 指示数 良品数 不良品数 不良理由 ここまでの項目を取得できていれば、以下のように多くの軸からの分析が可能となります。 ロットNo軸集計による直接製造費の算出 顧客軸集計による客先別分析 製品ごとのボトルネック工程の分析 担当者ごとの作業分析 設備ごとの稼働分析・製品リードタイム分析 製品に対する良品・不良品の傾向分析 段取りのタイミング、製品ごとにおける傾向分析 製品の製造状況のリアルタイム把握、時間軸分析 etc… データに関してのみ言えば、取得したデータの項目が分析の軸となるため、取得するデータが細かいほどより細かい分析が出来るようになります。 もちろん、細かく取得する分現場への負荷が高くなってしまうため、議論を行う必要がありますが、データの項目を設定する際には、「取得する項目が既に取得されている項目別に違いが現れるかどうか」という点に留意して設定することでより適切な粒度設定が可能となります。 例）段取り時間を追加で取得する必要があるかどうかを検討する場合 ・取得する項目：段取り時間 ・既に取得されている項目：担当者 ・違い：担当者ごとにスキルが問われるため、時間に違いが現れる。 ３．データを見て現場改善を進めていくことの効果 データの取得まで行うことができた場合、次は分析のフェーズになります。ここでいう分析では、高度な分析は必要とせずとも必要な改善項目が見えてくる場合が多いと感じています。 分析の方法としては、「項目別にフィルターをかけてそれぞれの違いを分かりやすくグラフ化する」という方法で十分です。 最初の分析段階では、データを見て現場改善していくことによって、今までなんとなく頭の中で「ここが課題で改善が必要だな…」と感じていた部分が可視化されるようになります。勘や経験による課題感の根拠となるものがデータとして現れてきます。 そうなると、根拠のある改善になるため、投資における失敗のリスクを削減することができ、さらに投資対効果の算出も可能となってきます。 データによる改善の効果が現れ始めると、改善による新たな項目に対してもデータ化を意識した改善を行うようになります。それによって新しく改善項目が現れ、またデータ化を意識した改善を行う…とこのサイクルを繰り替えるようになります。 これが「データドリブン経営」となるのです。 ４．まとめ AIをはじめとした最新技術において、「データ」というものはデジタル社会である以上使われ続けます。 IT企業では、このデータを集めてビッグデータとして販売するような企業もあるほどです。 早い段階でこの「データ化」に取り組み、資産として蓄積していくことが会社をより良くしていくカギとなります。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック

今回は、「DXを低コストで実現するためのポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 さて、近年全国各地の中堅・中小製造業の企業様にて、 DX推進の一環として「業務のシステム化」に関する コンサルティングをさせていただく機会が増えています。 その中で、お付き合い先の製造業の経営者様から、 「システム化にはやはり多額のお金がかかるんですよね…」 といったお声を頂戴することがあります。 「できるだけ低コストでシステム化を実現したい！」という想いは、 多くの製造業経営者様の間で共通の認識であることを、 日々実感する次第です。 もちろん、「補助金活用」という手段を通じて、 システム化に伴う金額的な負担を軽減する という選択肢もありますが、 申請した補助金が不採択になってしまった場合のリスクを考慮すると、 「補助金活用」以外の手段も同時に考えていきたいところ。 そこで、今回のコラムでは 「システム化に伴うコストの低減」に繋げるために 有効なポイントを2つご紹介いたします。 １．ポイント（1）：システム化の前に「既存業務の見直し・再定義」からスタートする 「システム化に伴うコストの低減」へと繋げるために重要なポイントとして、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとするのではなく、 システム導入を契機として、 既存の業務のあり方を見直し、 余計な業務工程や考え方・ルール等を削ぎ落とす ことが挙げられます。 多くの場合、現場担当者は「今の仕事が必要で、正しい」と思っているため、 現場担当者に対して「どのような仕事のやり方がベストか？」を聞いても、 「今の仕事のやり方がベスト」という答え以外はなかなか返ってきづらいです。 このような状況の中で、 既存の業務フローや業務の考え方を すべてシステム化しようとしてしまうと、 システム化に伴うコストは自然と上がってしまいます。 「業務のシステム化」に関するコンサルティングの流れとして、 既存業務を客観的に分析・整理することからスタートするわけですが、 システム化に伴うコストを低減するためには、 これまでの会社の常識や前任者の名残りで、既存業務の標準化が進んでいない業務はないか？ 客観的に考えると特に競争優位になっていないのに、「単に複雑なだけ」の業務が残っていないか？ よくよく聞いてみると実施目的が曖昧だが、これまでの慣習で残ったままになっている業務はないか？ 自社の業績アップ（売上アップ・利益アップ・コスト削減）に貢献しているかどうか不透明な業務はないか？ 等の客観的かつ経営的な観点から、 現状を俯瞰し整理していくことが必要です。 「システムへの投資後」ではなく、 「システムに投資する前」の段階で、 既存業務のあり方や目的等を問い直し、 その上で既存業務の簡素化・再定義を進めていくことが、 「システム化に伴うコスト低減」に向けた第一歩となります。 ２．ポイント（2）：「機能」ではなく、「本当に解決したい課題」から考える 結論としては、「1回のシステム開発に多くの機能・条件を求めすぎない」ことが特に重要となります。 よくある例としては、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとする。 「本当に解決したい課題」を絞らずに、機能の話ばかりに終始する。 各機能に対して優先順位を明確につけずに、すべての機能を1つのシステムに組み込もうとする。 その他にも自社特有の機能を1つのシステムに「あれもこれも」と追加しようとする。 結果としてシステム開発費用が膨れ上がる。 システム開発費用と比例して、システム開発工数も延びてしまう。 より多くの機能・条件を1つのシステム内でカバーする必要があるため、システム開発が難航してしまう。 システムの出来自体も、かなり複雑なものになってしまう。 等の事柄が挙げられます。 上記のような発想のまま、 1度で完璧なものを完成させる前提でシステム化を進めてしまうと、 システム化に伴うコストは高騰し、 結果的にシステム化自体も失敗する可能性が高まってしまいます。 システム化に伴うコストの高騰と システム化自体の失敗を回避するための進め方の一例としては、 ①現場の事実をもとにした課題の整理 ②解くべき課題の優先順位付け ③優先度の高い課題を解決する機能の洗い出し ④必要機能のシステムへの落とし込み という流れを踏まえた上で、 どうしても追加したい機能や条件がある場合は、 開発フェーズを分けて導入を進める等の進め方がおすすめです。 システムに搭載する機能自体は、 あくまでも「本当に解決したい課題」を解決するための手段にすぎません。 したがって、業務のシステム化を進めるにあたっては、 「どのような機能を追加するか？（＝手段）」の議論の前に、 「本当に解決したい課題は何か？（＝目的）」を十分に議論し、 内容を整理する機会を確保することが必要となります。   ■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   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【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】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】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 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知 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、「DXを低コストで実現するためのポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 さて、近年全国各地の中堅・中小製造業の企業様にて、 DX推進の一環として「業務のシステム化」に関する コンサルティングをさせていただく機会が増えています。 その中で、お付き合い先の製造業の経営者様から、 「システム化にはやはり多額のお金がかかるんですよね…」 といったお声を頂戴することがあります。 「できるだけ低コストでシステム化を実現したい！」という想いは、 多くの製造業経営者様の間で共通の認識であることを、 日々実感する次第です。 もちろん、「補助金活用」という手段を通じて、 システム化に伴う金額的な負担を軽減する という選択肢もありますが、 申請した補助金が不採択になってしまった場合のリスクを考慮すると、 「補助金活用」以外の手段も同時に考えていきたいところ。 そこで、今回のコラムでは 「システム化に伴うコストの低減」に繋げるために 有効なポイントを2つご紹介いたします。 １．ポイント（1）：システム化の前に「既存業務の見直し・再定義」からスタートする 「システム化に伴うコストの低減」へと繋げるために重要なポイントとして、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとするのではなく、 システム導入を契機として、 既存の業務のあり方を見直し、 余計な業務工程や考え方・ルール等を削ぎ落とす ことが挙げられます。 多くの場合、現場担当者は「今の仕事が必要で、正しい」と思っているため、 現場担当者に対して「どのような仕事のやり方がベストか？」を聞いても、 「今の仕事のやり方がベスト」という答え以外はなかなか返ってきづらいです。 このような状況の中で、 既存の業務フローや業務の考え方を すべてシステム化しようとしてしまうと、 システム化に伴うコストは自然と上がってしまいます。 「業務のシステム化」に関するコンサルティングの流れとして、 既存業務を客観的に分析・整理することからスタートするわけですが、 システム化に伴うコストを低減するためには、 これまでの会社の常識や前任者の名残りで、既存業務の標準化が進んでいない業務はないか？ 客観的に考えると特に競争優位になっていないのに、「単に複雑なだけ」の業務が残っていないか？ よくよく聞いてみると実施目的が曖昧だが、これまでの慣習で残ったままになっている業務はないか？ 自社の業績アップ（売上アップ・利益アップ・コスト削減）に貢献しているかどうか不透明な業務はないか？ 等の客観的かつ経営的な観点から、 現状を俯瞰し整理していくことが必要です。 「システムへの投資後」ではなく、 「システムに投資する前」の段階で、 既存業務のあり方や目的等を問い直し、 その上で既存業務の簡素化・再定義を進めていくことが、 「システム化に伴うコスト低減」に向けた第一歩となります。 ２．ポイント（2）：「機能」ではなく、「本当に解決したい課題」から考える 結論としては、「1回のシステム開発に多くの機能・条件を求めすぎない」ことが特に重要となります。 よくある例としては、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとする。 「本当に解決したい課題」を絞らずに、機能の話ばかりに終始する。 各機能に対して優先順位を明確につけずに、すべての機能を1つのシステムに組み込もうとする。 その他にも自社特有の機能を1つのシステムに「あれもこれも」と追加しようとする。 結果としてシステム開発費用が膨れ上がる。 システム開発費用と比例して、システム開発工数も延びてしまう。 より多くの機能・条件を1つのシステム内でカバーする必要があるため、システム開発が難航してしまう。 システムの出来自体も、かなり複雑なものになってしまう。 等の事柄が挙げられます。 上記のような発想のまま、 1度で完璧なものを完成させる前提でシステム化を進めてしまうと、 システム化に伴うコストは高騰し、 結果的にシステム化自体も失敗する可能性が高まってしまいます。 システム化に伴うコストの高騰と システム化自体の失敗を回避するための進め方の一例としては、 ①現場の事実をもとにした課題の整理 ②解くべき課題の優先順位付け ③優先度の高い課題を解決する機能の洗い出し ④必要機能のシステムへの落とし込み という流れを踏まえた上で、 どうしても追加したい機能や条件がある場合は、 開発フェーズを分けて導入を進める等の進め方がおすすめです。 システムに搭載する機能自体は、 あくまでも「本当に解決したい課題」を解決するための手段にすぎません。 したがって、業務のシステム化を進めるにあたっては、 「どのような機能を追加するか？（＝手段）」の議論の前に、 「本当に解決したい課題は何か？（＝目的）」を十分に議論し、 内容を整理する機会を確保することが必要となります。   ■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   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【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】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】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 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知