DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

板金溶接業における人手不足や職人技術の技術継承（属人化）は中小板金溶接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。 今回はその中でもTIG溶接にポイントを絞って解説していきます。 本コラムの内容をより詳しく解説したダウンロードレポートをご用意しております。 是非最後までお読みください！！     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_02/ 1.TIG溶接とは TIG(ティグ)溶接は、Tungsten Inert Gas（タングステン不活性ガス）溶接を略したもので、アーク溶接法の一種です。そのアーク溶接法の中でも、タングステンを電極に用いた非溶極式に分類され、溶接部をアルゴンなどの不活性ガスでシールドしながら、必要に応じて溶加材を溶かし込んで溶接する方式です。 アーク溶接は、母材を溶かすと共に、電極を溶かし溶加材としても用いる溶極式と、消耗しない電極を用い、別に溶加材を添加する非溶極式に分けられます。 TIG(ティグ)溶接は、非溶極式のアーク溶接法で、融点が3380℃と金属の中で最も高融点のタングステン、もしくはタングステン合金を電極として使用します。 アルミニウムやマグネシウムをTIG(ティグ)溶接する場合は、アーク放電のクリーニング作用を活かすことができる交流が主に使用されています。 TIG(ティグ)溶接では通常、電極が陰極、母材が陽極の正極性で、直流を流して溶接を行います。これは、電子を放出する電極に比べ、電子が衝突する母材側がより加熱されることを理由とします。 一方、電極が陽極、母材が陰極の逆極性では、電子が衝突する電極が消耗すると同時に、電子を放出する母材表面の酸化物が還元され、酸化物が取り除かれるクリーニング作用が生じます。逆極性での溶接は、電極の消耗により長時間の溶接ができないという欠点があるものの、酸化膜の融点が2000℃超と高く、正極性での溶接が困難なアルミニウムやマグネシウムなどでは極めて有効です。 そこで、アルミニウムやマグネシウムには、クリーニング作用を活かすと共に電極の消耗も抑制した交流TIG(ティグ)溶接が用いられています。 ※参考：Mitsuri　https://mitsu-ri.net/articles/tig-welding 2.TIG溶接におけるロボット活用の課題 中小板金溶接加工業におけるTIG溶接工程は、多くの場合多品種かつ少量生産です。 さらに、特定の作業者でなければ出来ない製品や、部品点数が多く作業時間が掛かる製品が多く、ボトルネック工程となり生産能力不足や残業時間発生の原因となっています。 特にアルミ材の多層溶接は難易度が高く、このような作業こそ熟練の手作業で行い、簡単な溶接はロボットにより自動化していく必要があります。 ある企業を例に挙げると、TIG溶接工程で常時3名の技能者が溶接を行っていました。 溶接と研磨の工程を掛け持ちしており、慢性的な生産能力の不足と残業対応が続いており労働環境が悪化している状態でした。 加工品目が多く、点付けを複数個所付ける簡単なものから寸法要求が厳しく特定の技術者でないと出来ないモノまで幅広くあり、技能者には高いレベルを要求されるが簡単な溶接にも工数を割かれている、という状況です。 3.TIG溶接におけるロボット活用成功のポイント 以上のような現状から、この企業では以下の２つのポイントでロボット導入を進めました。 ロボットを活用して溶接工程の生産能力の底上げと残業時間の低減を図りたい そして属人的な作業からの脱却と品質の安定を図りたい ロボットシステムに求めたポイントと必要なスペックとしては以下があげられます。 薄板TIG溶接が可能である事 SUS・鉄系材料で共用出来る事 多品種対応出来る事 溶接技能の持たない人材でも生産が出来る事 一度に複数個の溶接が出来る事 シンプルな構成にして出来るだけ投資コストを下げる事 以上のように“ロボットに求める効果”と“ロボットに求めるスペック”を明確にすることがTIG溶接におけるロボット活用成功のポイントです。 4.成功事例から学ぶロボット活用におけるポイント TIG溶接のみならず、中小製造業の成功事例から学ぶロボット活用におけるポイントを以下にまとめます。 ①業務分析から自社に最適なソリューションを見つける ・将来を見据えた自動化への投資判断 ・適格な費用対効果試算 ・複数の構想から最適なシステム選択 ②スモールスタートでも、まずやってみる ・自社でロボット技術者をしっかりと育成し将来的にロボット化を拡大させる ・ロボットというものを知ってから改良をして課題を克服すれば良い ・補助金活用で初期費用負担軽減 ③ロボット担当者をバックアップする体制作り ・ロボット担当者の工数確保（特にロボット導入初期） ・溶接未経験でも溶接の知見者と協力すれば自動化出来る ④日々のロボット教示活動と生産を持続させる仕組み ・担当者任せにせず、関係者全員がリアルタイムの状況を把握し高い関心を持つ ・加工条件の記録とデータ（知見）を積み重ねる ・教示が終わった品種は、しっかりと標準作業として文章で残し誰でも出来る様にする 5.おわりに 以下のダウンロードレポートでは、今回のコラムでご紹介した成功事例を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貴社のロボット活用にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_02/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務に AI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 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） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 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ロボット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   [sc name="welding-robot"][/sc] 板金溶接業における人手不足や職人技術の技術継承（属人化）は中小板金溶接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。 今回はその中でもTIG溶接にポイントを絞って解説していきます。 本コラムの内容をより詳しく解説したダウンロードレポートをご用意しております。 是非最後までお読みください！！     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_02/ 1.TIG溶接とは TIG(ティグ)溶接は、Tungsten Inert Gas（タングステン不活性ガス）溶接を略したもので、アーク溶接法の一種です。そのアーク溶接法の中でも、タングステンを電極に用いた非溶極式に分類され、溶接部をアルゴンなどの不活性ガスでシールドしながら、必要に応じて溶加材を溶かし込んで溶接する方式です。 アーク溶接は、母材を溶かすと共に、電極を溶かし溶加材としても用いる溶極式と、消耗しない電極を用い、別に溶加材を添加する非溶極式に分けられます。 TIG(ティグ)溶接は、非溶極式のアーク溶接法で、融点が3380℃と金属の中で最も高融点のタングステン、もしくはタングステン合金を電極として使用します。 アルミニウムやマグネシウムをTIG(ティグ)溶接する場合は、アーク放電のクリーニング作用を活かすことができる交流が主に使用されています。 TIG(ティグ)溶接では通常、電極が陰極、母材が陽極の正極性で、直流を流して溶接を行います。これは、電子を放出する電極に比べ、電子が衝突する母材側がより加熱されることを理由とします。 一方、電極が陽極、母材が陰極の逆極性では、電子が衝突する電極が消耗すると同時に、電子を放出する母材表面の酸化物が還元され、酸化物が取り除かれるクリーニング作用が生じます。逆極性での溶接は、電極の消耗により長時間の溶接ができないという欠点があるものの、酸化膜の融点が2000℃超と高く、正極性での溶接が困難なアルミニウムやマグネシウムなどでは極めて有効です。 そこで、アルミニウムやマグネシウムには、クリーニング作用を活かすと共に電極の消耗も抑制した交流TIG(ティグ)溶接が用いられています。 ※参考：Mitsuri　https://mitsu-ri.net/articles/tig-welding 2.TIG溶接におけるロボット活用の課題 中小板金溶接加工業におけるTIG溶接工程は、多くの場合多品種かつ少量生産です。 さらに、特定の作業者でなければ出来ない製品や、部品点数が多く作業時間が掛かる製品が多く、ボトルネック工程となり生産能力不足や残業時間発生の原因となっています。 特にアルミ材の多層溶接は難易度が高く、このような作業こそ熟練の手作業で行い、簡単な溶接はロボットにより自動化していく必要があります。 ある企業を例に挙げると、TIG溶接工程で常時3名の技能者が溶接を行っていました。 溶接と研磨の工程を掛け持ちしており、慢性的な生産能力の不足と残業対応が続いており労働環境が悪化している状態でした。 加工品目が多く、点付けを複数個所付ける簡単なものから寸法要求が厳しく特定の技術者でないと出来ないモノまで幅広くあり、技能者には高いレベルを要求されるが簡単な溶接にも工数を割かれている、という状況です。 3.TIG溶接におけるロボット活用成功のポイント 以上のような現状から、この企業では以下の２つのポイントでロボット導入を進めました。 ロボットを活用して溶接工程の生産能力の底上げと残業時間の低減を図りたい そして属人的な作業からの脱却と品質の安定を図りたい ロボットシステムに求めたポイントと必要なスペックとしては以下があげられます。 薄板TIG溶接が可能である事 SUS・鉄系材料で共用出来る事 多品種対応出来る事 溶接技能の持たない人材でも生産が出来る事 一度に複数個の溶接が出来る事 シンプルな構成にして出来るだけ投資コストを下げる事 以上のように“ロボットに求める効果”と“ロボットに求めるスペック”を明確にすることがTIG溶接におけるロボット活用成功のポイントです。 4.成功事例から学ぶロボット活用におけるポイント TIG溶接のみならず、中小製造業の成功事例から学ぶロボット活用におけるポイントを以下にまとめます。 ①業務分析から自社に最適なソリューションを見つける ・将来を見据えた自動化への投資判断 ・適格な費用対効果試算 ・複数の構想から最適なシステム選択 ②スモールスタートでも、まずやってみる ・自社でロボット技術者をしっかりと育成し将来的にロボット化を拡大させる ・ロボットというものを知ってから改良をして課題を克服すれば良い ・補助金活用で初期費用負担軽減 ③ロボット担当者をバックアップする体制作り ・ロボット担当者の工数確保（特にロボット導入初期） ・溶接未経験でも溶接の知見者と協力すれば自動化出来る ④日々のロボット教示活動と生産を持続させる仕組み ・担当者任せにせず、関係者全員がリアルタイムの状況を把握し高い関心を持つ ・加工条件の記録とデータ（知見）を積み重ねる ・教示が終わった品種は、しっかりと標準作業として文章で残し誰でも出来る様にする 5.おわりに 以下のダウンロードレポートでは、今回のコラムでご紹介した成功事例を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貴社のロボット活用にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_02/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務に AI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 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） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 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ロボット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   [sc name="welding-robot"][/sc]

今回は、“製造業のDXにおけるAIの役割”～AIの現在地/AIは何が出来るのか？～と題して、製造業におけるAIの基本、AIの活用方法を解説しております。 ダウンロードレポートでは本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下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ 1.世界、日本におけるAIの動向 まずは、世界のAIの動向について、データでAIの現在地を確認していきます。 近年AIは中国・アメリカが激しい競争を繰り広げています。 中国の各産業におけるAIの活用状況は85％、アメリカは51％となっています。 （総務省（2018）「企業の人工知能（AI）の導入状況に関する各国調査」） 日本においてはその割合が39％と低く、日本は米中に大きく遅れをとっているのが現状です。 一方でこのような状況に日本は何もしていないわけではなく、日本の取り組みを紹介します。 日本では2017年に民間において日本ディープラーニング協会が設立され、AIエンジニアやビジネスパーソンの育成を行っています。 AI検定で知られているG検定やE検定は日本ディープラーニング協会が主催しています。ビジネスパーソン向けのG検定は3万人以上の合格者が生まれています。 また、民間に遅れて2019年に政府でもAI戦略を発表し、研究への支援やAI教育に、注力し始めています。 そのかいあってか、つい最近ですがAI分野の有力な国際学会で日本の論文が最高位に相次いで選ばれたというニュースがありました。 量ではまだまだ米中には及びませんが、質では追い付いたかもしれない？といったのが日本の今のAIの状況となります。 国内のAI市場予測「富士キメラ総研「2019人工知能ビジネス総調査」から、2018年は5031億円、2030年予想2兆1286億円と４倍に市場が広がる予測となっています。 この調査はコロナ以前の調査ですが、それでも４倍予測となっています。 コロナ禍で、AI分野の時計は大きく進んでいるといわれていますので、もしかしたらもっと市場が広がるかもしれません。 国内のAIの活用動向は、 「すでに導入しているが」４．２％ 「実証実験（POC）をしている・検討している」を含めると全体の２７％　 となります。（AI白書2020） 業種別の導入状況を見ると、金融業が一番早くて、「導入している」「検討している」など何かしらしている割合が５割、製造業だと同じ項目で２割という状況です。 2.AIは何が出来るのか？ では次に、AIで何が出来るかについてお話していきます。 AIの分野ではよく「強いAI」「弱いAI」という言い方をします。 「強いAI」は意識を持ち総合的な判断をできるAIのことを指します。これは現段階でこの世には存在しない技術です。 今の世の中にあるのは「弱いAI」特化型AIとも呼ばれています。一定の領域のみの業務に特化したAIです。 この分野は「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる技術で発展してきました。 AIは基本的に大量のデータを学習させることで力を発揮します。学習の仕方で大きく２つに分かれています。 機械学習はディープラーニングの一部ですが、それぞれに違いについて説明すると、 機械学習は人間が特徴を定義するのに対して、ディープラーニングはコンピューター自身が学習データから特徴を抽出していきます。それぞれにメリットデメリットありますが、ディープラーニングにおいては導き出された結果までがブラックボックスになってしまうという特徴があります。したがって、AIを活用する際は、それぞれの特徴とよく理解した上で活用していくと良いでしょう。 ではこのような技術を用いてAIは何が出来るのでしょうか？ 今のAIが出来ることは、 「分類すること」、「判断すること」、「予測すること」の３つです。 この「分類」「判断」についていうと 「過去の経験から、物事を分類して判断する」 このような考えは、まさに「べテランや熟練作業者」範疇です。 AIは未来予測をする予測ツールとしてイメージされがちですが、実はベテランや熟練作業者の作業を代替ができる可能性を秘めているのです。 次に、DXとAIの関係性について整理します。 DXでは、「データの積極活用」が最も重要とされています。データを利活用することで人的コストを始めて削減することができます。 データを蓄積することも重要ですが、データを蓄積しているだけでは何も意味はありません。 では、蓄積するデータは何でしょうか？ それは、「会社の知」です。他のどのデータでもありません。 どこかのデータを活用するわけではありません。まず、社内で「会社の知」を整理することが「始めの一歩」となります。 次に、このデータをどのように活用するかが重要になります。それを助けてくれるのがAI技術です。 AIでデータ学習（会社の知）や複雑な業務でもルール化することで、高度な判断・予測をすることができます。 AIにより、誰でも同じような結論が導き出されて、ベテラン担当者は属人化していた作業から解放されます。 「会社の知」を活かすことで、会社全体の質が向上することが期待されます。 実際に、導入している企業では収集された膨大なデータを活用し、AIを用いることで、競争優位性を確立しています。 また、別のツールでRPAというものがあります。AIとRPAに違いについて少し説明します。 RPAは「決められた単純な業務の繰り返し」なら代替することができます。AIで出来ること、RPAで出来ることをわけながら考えると課題は整理されていきます。RPAで難しいことをやらせてもいけませんし、AIで簡単なことをやらせてもいけません。 最後にデータ利用を語る上で重要なのがBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。 BIツールとは、蓄積データを簡単に分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことを指します。従来、データはExcelで整理、グラフ化することが一般的でしたが、手間の多さが業務負担となっていました。データが増えると可視化の容易さも必要なアイテムとなってきます。 データは可視化しないと意味がありません。簡単に可視化できるツールはかかせないものになります。 3.おわりに ダウンロードレポートでは本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下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ ■執筆 株式会社 船井総合研究所 飯塚 佳史 宇都宮大学大学院エネルギー環境科学専攻を卒業後、トッパン・フォームズ株式会社に入社。開発部門や生産技術部門を経験し、工場における設備・システムの導入および現場改善に従事。 現職においては全国各地の中堅・中小製造業を対象にAIやIoTを活用したシステムや管理システムなどについて課題抽出～要件定義～導入～運用フォローまでを行っている。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有している企業向け 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下で マシニングセンタ・NC旋盤等を保有する機械加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い機械加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い機械加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い機械加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ 従業員100名以下の機械加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ 少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります マシニングセンタ・NC旋盤等を保有していて多品種少量生産で活用できるAI＆ロボットが分かる！ 大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ 一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ 多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ 理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります 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） 2021/06/16 (水) 13:00～15:00 2021/06/22 (火) 13:00～15:00 2021/06/23 (水) 13:00～15:00 2021/06/29 (火) 13:00～15:00 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DX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・・・ ＡＩを活用した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のでＡＩを活用して改善したい・・・ 生産管理に工数がかかっているのでＡＩを活用した生産管理システムを導入したい・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社のＡＩ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、“製造業のDXにおけるAIの役割”～AIの現在地/AIは何が出来るのか？～と題して、製造業におけるAIの基本、AIの活用方法を解説しております。 ダウンロードレポートでは本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下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ 1.世界、日本におけるAIの動向 まずは、世界のAIの動向について、データでAIの現在地を確認していきます。 近年AIは中国・アメリカが激しい競争を繰り広げています。 中国の各産業におけるAIの活用状況は85％、アメリカは51％となっています。 （総務省（2018）「企業の人工知能（AI）の導入状況に関する各国調査」） 日本においてはその割合が39％と低く、日本は米中に大きく遅れをとっているのが現状です。 一方でこのような状況に日本は何もしていないわけではなく、日本の取り組みを紹介します。 日本では2017年に民間において日本ディープラーニング協会が設立され、AIエンジニアやビジネスパーソンの育成を行っています。 AI検定で知られているG検定やE検定は日本ディープラーニング協会が主催しています。ビジネスパーソン向けのG検定は3万人以上の合格者が生まれています。 また、民間に遅れて2019年に政府でもAI戦略を発表し、研究への支援やAI教育に、注力し始めています。 そのかいあってか、つい最近ですがAI分野の有力な国際学会で日本の論文が最高位に相次いで選ばれたというニュースがありました。 量ではまだまだ米中には及びませんが、質では追い付いたかもしれない？といったのが日本の今のAIの状況となります。 国内のAI市場予測「富士キメラ総研「2019人工知能ビジネス総調査」から、2018年は5031億円、2030年予想2兆1286億円と４倍に市場が広がる予測となっています。 この調査はコロナ以前の調査ですが、それでも４倍予測となっています。 コロナ禍で、AI分野の時計は大きく進んでいるといわれていますので、もしかしたらもっと市場が広がるかもしれません。 国内のAIの活用動向は、 「すでに導入しているが」４．２％ 「実証実験（POC）をしている・検討している」を含めると全体の２７％　 となります。（AI白書2020） 業種別の導入状況を見ると、金融業が一番早くて、「導入している」「検討している」など何かしらしている割合が５割、製造業だと同じ項目で２割という状況です。 2.AIは何が出来るのか？ では次に、AIで何が出来るかについてお話していきます。 AIの分野ではよく「強いAI」「弱いAI」という言い方をします。 「強いAI」は意識を持ち総合的な判断をできるAIのことを指します。これは現段階でこの世には存在しない技術です。 今の世の中にあるのは「弱いAI」特化型AIとも呼ばれています。一定の領域のみの業務に特化したAIです。 この分野は「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる技術で発展してきました。 AIは基本的に大量のデータを学習させることで力を発揮します。学習の仕方で大きく２つに分かれています。 機械学習はディープラーニングの一部ですが、それぞれに違いについて説明すると、 機械学習は人間が特徴を定義するのに対して、ディープラーニングはコンピューター自身が学習データから特徴を抽出していきます。それぞれにメリットデメリットありますが、ディープラーニングにおいては導き出された結果までがブラックボックスになってしまうという特徴があります。したがって、AIを活用する際は、それぞれの特徴とよく理解した上で活用していくと良いでしょう。 ではこのような技術を用いてAIは何が出来るのでしょうか？ 今のAIが出来ることは、 「分類すること」、「判断すること」、「予測すること」の３つです。 この「分類」「判断」についていうと 「過去の経験から、物事を分類して判断する」 このような考えは、まさに「べテランや熟練作業者」範疇です。 AIは未来予測をする予測ツールとしてイメージされがちですが、実はベテランや熟練作業者の作業を代替ができる可能性を秘めているのです。 次に、DXとAIの関係性について整理します。 DXでは、「データの積極活用」が最も重要とされています。データを利活用することで人的コストを始めて削減することができます。 データを蓄積することも重要ですが、データを蓄積しているだけでは何も意味はありません。 では、蓄積するデータは何でしょうか？ それは、「会社の知」です。他のどのデータでもありません。 どこかのデータを活用するわけではありません。まず、社内で「会社の知」を整理することが「始めの一歩」となります。 次に、このデータをどのように活用するかが重要になります。それを助けてくれるのがAI技術です。 AIでデータ学習（会社の知）や複雑な業務でもルール化することで、高度な判断・予測をすることができます。 AIにより、誰でも同じような結論が導き出されて、ベテラン担当者は属人化していた作業から解放されます。 「会社の知」を活かすことで、会社全体の質が向上することが期待されます。 実際に、導入している企業では収集された膨大なデータを活用し、AIを用いることで、競争優位性を確立しています。 また、別のツールでRPAというものがあります。AIとRPAに違いについて少し説明します。 RPAは「決められた単純な業務の繰り返し」なら代替することができます。AIで出来ること、RPAで出来ることをわけながら考えると課題は整理されていきます。RPAで難しいことをやらせてもいけませんし、AIで簡単なことをやらせてもいけません。 最後にデータ利用を語る上で重要なのがBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。 BIツールとは、蓄積データを簡単に分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことを指します。従来、データはExcelで整理、グラフ化することが一般的でしたが、手間の多さが業務負担となっていました。データが増えると可視化の容易さも必要なアイテムとなってきます。 データは可視化しないと意味がありません。簡単に可視化できるツールはかかせないものになります。 3.おわりに ダウンロードレポートでは本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下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ ■執筆 株式会社 船井総合研究所 飯塚 佳史 宇都宮大学大学院エネルギー環境科学専攻を卒業後、トッパン・フォームズ株式会社に入社。開発部門や生産技術部門を経験し、工場における設備・システムの導入および現場改善に従事。 現職においては全国各地の中堅・中小製造業を対象にAIやIoTを活用したシステムや管理システムなどについて課題抽出～要件定義～導入～運用フォローまでを行っている。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有している企業向け 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下で マシニングセンタ・NC旋盤等を保有する機械加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い機械加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い機械加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い機械加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ 従業員100名以下の機械加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ 少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります マシニングセンタ・NC旋盤等を保有していて多品種少量生産で活用できるAI＆ロボットが分かる！ 大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ 一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ 多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ 理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります 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） 2021/06/16 (水) 13:00～15:00 2021/06/22 (火) 13:00～15:00 2021/06/23 (水) 13:00～15:00 2021/06/29 (火) 13:00～15:00 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DX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・・・ ＡＩを活用した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のでＡＩを活用して改善したい・・・ 生産管理に工数がかかっているのでＡＩを活用した生産管理システムを導入したい・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社のＡＩ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↓↓ 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今回は、“2025年崖レポートから始まったDX～コロナ禍で起こったことを徹底解説”と題して、製造業におけるDXの基本、及びコロナウィルスとの関係性を解説しております。 ダウンロードレポートでは本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下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_02/ 昨今のDXの波ですが、このはじまりは2018年に経済産業省から発表された、いわゆるDXレポートからといわれています。 DXレポートでは「日本の企業がDXを推進しなければ、2025年以降運用の担当者不足によるシステムトラブルのリスクや機会損失により最大１２兆円/年の損失が出る可能性がある」という警告をしています。 たくさんの企業で「新しいことをやりたいが、基幹システムが古くて何も出来ない」という状況があります。 こういった状況を2025年の崖というイメージで警告されています。 具体的な数字では、以下のようになります。 ２１年以上にわたって稼働している基幹システム：全体の６割 IT人材不足：４３万人 IT予算に占めるシステム維持管理費：９０％　 システムの老朽化もIT人材も不足も2025までに大幅に悪化する予測が立てられています。 これは、ユーザー側からすると、2025年頃にはシステム更新したくても、IT人材の不足により よりよいシステムを、必要なタイミングで更新出来ない可能性を示唆しています。 では次にここ数年のDXに関わる出来事について整理しています。 AI分野では2017年に日本ディープラーニング協会（民間）が設立されました。 2018年はDXレポートが発表された年です。この年はクラウドサービスについて利用方針（まずシステムを検討する際はクラウドを検討しなさい）という政府からの方針です。2019年は働き方改革が施行されています。 働き方改革とDXの関係についてはこのあと紹介します。 民間から遅れること2年。政府主導でAI戦略が発表されました。これはAI人材の育成プログラムなどにおける指針です。 2020年からコロナ禍となり、DXがより推進されていきます。デジタル庁の設立が発表されました。 昨年末にはDXの中間レポートが発表されました。これも後ほど説明していきます。 2021年９月デジタル庁の創設の予定となっています。 この４年間のこれらの出来事は昨今のDXに大きく関係しているトピックスとなります。 働き方改革とDXについて関係を整理します。 働き方改革の背景は、深刻な労働力不足からはじまっています。労働力解消のために、政府は三本の柱を作りました。今回注目するのは「長時間労働の解消」についてです。 これまでの日本は労働時間が多いことが世界的にも特徴がありました。 しかし、労働時間を増やして経済成長を維持するアプローチの限界を迎えており、「働き方改革」をきっかけに長時間労働の見直しがはじまりました。 コロナ以前より「労働時間の短縮」や「生産性の向上」が取り組みされてきましたが、コロナ禍により、労働に対する価値観が大きく変化しました。 見せかけの改革から脱却し、創造的に業務に時間をついやす本質的な改革をしていこうという流れが生まれました。 また、働き方の改善の一方で熟練技術者やベテランの技術や知識の継承も課題にあがっています。 これらの労働の改善や創造的な業務へ変革する手段としてデジタルシフトやDXがより必要とされるようになりました。 ではDXとは何か。です。 まず、DXのXはトランスフォーメーション（変革）を意味します。なぜDTにならないかと言いますと、 トランスは英語圏でクロスの意味も持っています。そのためトランスやクロスはXで表現されることが多い為、DXと表現されているそうです。 DXの意味ですが、一般的には「ITの活用を通じて、ビジネスモデルや組織を変革すること」を意味します。その目的は「企業の競争優位性を確立すること」です。 すこし漠然としているので、かみ砕くと「ITテクノロジーを活用して、新しい価値やサービスを提供すること」になります。 DXは具体例で説明したほうがイメージしやすので、 よく比較されるデジタル化とDX化について比較しながら説明していきます。 デジタル化：新聞⇒○○電子版、教育⇒オンライン授業、自動車⇒カーナビや安全装置 これがDXという「データを活用した新しい価値サービス提供」に発展するとこのようになります。 DX化：新聞⇒データを利用してメディアの連携により、個別の興味に最適な配信 教育⇒１人１台デジタル教材を活用して、学習データを活用して個別理解度に適した授業 自動車⇒GPSによる自動運転ができるようなります、GPSデータから他交通期間や周辺サービスと連携このようにDXを通して、データを活用し、新しい価値やサービスを提供することができるようになります。 次に日本のDXの現在地についてです。 昨年末１２月に発表されたDXの中間レポートから確認していきます。 続きの内容はダウンロードレポートをご覧ください。     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 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/05/26 (水)　13:00～15:00 〈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 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/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです～ ②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～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～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～ ④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～ ⑤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！～ 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/05/26 (水)　13:00～15:00 〈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 お申し込みはこちらから→ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/070210 ■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DX活用について診断致します！ DX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 DX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、“2025年崖レポートから始まったDX～コロナ禍で起こったことを徹底解説”と題して、製造業におけるDXの基本、及びコロナウィルスとの関係性を解説しております。 ダウンロードレポートでは本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下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_02/ 昨今のDXの波ですが、このはじまりは2018年に経済産業省から発表された、いわゆるDXレポートからといわれています。 DXレポートでは「日本の企業がDXを推進しなければ、2025年以降運用の担当者不足によるシステムトラブルのリスクや機会損失により最大１２兆円/年の損失が出る可能性がある」という警告をしています。 たくさんの企業で「新しいことをやりたいが、基幹システムが古くて何も出来ない」という状況があります。 こういった状況を2025年の崖というイメージで警告されています。 具体的な数字では、以下のようになります。 ２１年以上にわたって稼働している基幹システム：全体の６割 IT人材不足：４３万人 IT予算に占めるシステム維持管理費：９０％　 システムの老朽化もIT人材も不足も2025までに大幅に悪化する予測が立てられています。 これは、ユーザー側からすると、2025年頃にはシステム更新したくても、IT人材の不足により よりよいシステムを、必要なタイミングで更新出来ない可能性を示唆しています。 では次にここ数年のDXに関わる出来事について整理しています。 AI分野では2017年に日本ディープラーニング協会（民間）が設立されました。 2018年はDXレポートが発表された年です。この年はクラウドサービスについて利用方針（まずシステムを検討する際はクラウドを検討しなさい）という政府からの方針です。2019年は働き方改革が施行されています。 働き方改革とDXの関係についてはこのあと紹介します。 民間から遅れること2年。政府主導でAI戦略が発表されました。これはAI人材の育成プログラムなどにおける指針です。 2020年からコロナ禍となり、DXがより推進されていきます。デジタル庁の設立が発表されました。 昨年末にはDXの中間レポートが発表されました。これも後ほど説明していきます。 2021年９月デジタル庁の創設の予定となっています。 この４年間のこれらの出来事は昨今のDXに大きく関係しているトピックスとなります。 働き方改革とDXについて関係を整理します。 働き方改革の背景は、深刻な労働力不足からはじまっています。労働力解消のために、政府は三本の柱を作りました。今回注目するのは「長時間労働の解消」についてです。 これまでの日本は労働時間が多いことが世界的にも特徴がありました。 しかし、労働時間を増やして経済成長を維持するアプローチの限界を迎えており、「働き方改革」をきっかけに長時間労働の見直しがはじまりました。 コロナ以前より「労働時間の短縮」や「生産性の向上」が取り組みされてきましたが、コロナ禍により、労働に対する価値観が大きく変化しました。 見せかけの改革から脱却し、創造的に業務に時間をついやす本質的な改革をしていこうという流れが生まれました。 また、働き方の改善の一方で熟練技術者やベテランの技術や知識の継承も課題にあがっています。 これらの労働の改善や創造的な業務へ変革する手段としてデジタルシフトやDXがより必要とされるようになりました。 ではDXとは何か。です。 まず、DXのXはトランスフォーメーション（変革）を意味します。なぜDTにならないかと言いますと、 トランスは英語圏でクロスの意味も持っています。そのためトランスやクロスはXで表現されることが多い為、DXと表現されているそうです。 DXの意味ですが、一般的には「ITの活用を通じて、ビジネスモデルや組織を変革すること」を意味します。その目的は「企業の競争優位性を確立すること」です。 すこし漠然としているので、かみ砕くと「ITテクノロジーを活用して、新しい価値やサービスを提供すること」になります。 DXは具体例で説明したほうがイメージしやすので、 よく比較されるデジタル化とDX化について比較しながら説明していきます。 デジタル化：新聞⇒○○電子版、教育⇒オンライン授業、自動車⇒カーナビや安全装置 これがDXという「データを活用した新しい価値サービス提供」に発展するとこのようになります。 DX化：新聞⇒データを利用してメディアの連携により、個別の興味に最適な配信 教育⇒１人１台デジタル教材を活用して、学習データを活用して個別理解度に適した授業 自動車⇒GPSによる自動運転ができるようなります、GPSデータから他交通期間や周辺サービスと連携このようにDXを通して、データを活用し、新しい価値やサービスを提供することができるようになります。 次に日本のDXの現在地についてです。 昨年末１２月に発表されたDXの中間レポートから確認していきます。 続きの内容はダウンロードレポートをご覧ください。     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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。 今回は成功する機械加工業におけるロボット活用のポイントを解説していきます。 本コラムの内容をより詳しく解説したダウンロードレポートをご用意しております。 是非最後までお読みください！！     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_01/ 1.多品種少量生産の機械加工業でロボットを活用するポイント まず多品種少量生産についてです。 多品種少量生産とは、 工場における生産様式の一つで，同一の工場において類似性の低い製品を多品種にしかも1品目あたりは少量生産するもの。従来の少品種大量生産向けの生産システムに代って，近年の市場の変化，ニーズの多様化に柔軟に対応するために，多品種少量生産向けの生産システムの必要性が高まってきている。引用：コトバンク とあります。 ここで言う「多品種」とは何品種からが多品種になるのでしょうか。 「少量生産」とは1ロットにおける生産数が何個以下の物が少量生産になるのでしょうか。 定義は非常に曖昧なものです。 だからこそ、「多品種少量生産だからロボット化は無理だろう」と先入観でロボット活用を諦めてしまうパターンが多いのではないでしょうか？ その曖昧な定義である多品種少量生産のロボット活用において重要なポイントはたった2つです。 ①製品分析 ②作業分析 分析というと難しそうに聞こえるかもしれませんが、①製品分析とはどの製品を対象にするか、であり、② 作業分析とはどの工程を対象にするか、です。 この２つの分析を組み合わせて活用条件を絞り込みます。 漠然としていた多品種少量生産のロボット活用がこの２つの分析により明確になってきます。 2.中小機械加工業におけるロボットの役割3つのポイント 中小機械加工業におけるロボットの役割は以下の３つです。 ①人による作業の代替えによる生産性向上・省人化・省力化 ②熟練作業者の高付加価値作業への配置転換 ③若手技術者の育成による企業の成長 まず、「①人による作業の代替えによる生産性向上・省人化・省力化」については「数字」でコストメリットを試算して導入効果の検証をしていく必要があります。 この段階で検証を誤ると、導入したけど何の効果も無かった、ただスペースを圧迫するだけのオブジェになってしまった、なんて言うことにもなりかねません。 それに加えて、中小製造業では一つのロボットシステム（低投資）で多品種対応（高利益）が求められます。 作業改善や作業方法（作業者動線）の変更、加工条件の見直し、加工機自体の見直し、設備レイアウトの見直し、等様々な改善を組み合わせて導入を検討する必要があります。 次に「②熟練作業者の高付加価値作業への配置転換」です。 付加価値の高い作業とは中小機械加工業が得意とする「職人の技術」です。 ロボットが出来ることはロボットが、人間にしか出来ないことは人間が、そのようにロボットと人間が作業を分担して、より短納期でより高品質な製品を提供する、中小機械加工業としての強み（技術）を生かした戦略が必要になります。 最後に「③若手技術者の育成による企業の成長」について 若手が育たないので新しいシステムを導入しても扱える人間がいない、メンテナンスできる人間がいない、さらに新たな技術の導入に手が出せない、と悪循環に陥っている企業もあるのではないでしょうか？ そのような状況から脱却するための手段にもなり得ます。 ロボット等の最新技術のオペレーターや技術担当者として若手を採用し「やりがい」や「目標・目的」を持って業務に取り組んでもらうことで若手社員本人としての成長と共に企業として成長していくとこが中小製造業におけるロボット導入のポイントです。 3.機械加工業におけるロボット活用の最新の取り組み 最新の取り組みとして以下のような事例が挙げられます。 フレキシブルに移動可能な協働ロボットシステム ロボットとAGVを組み合わせた多品種少量生産対応システム 解説レポートでは以上のような最新の取り組みについて具体的な活用事例を掲載しております。 4.おわりに ダウンロードレポートでは、今回のコラムでご紹介したポイントを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貴社のロボット活用にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_01/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有している企業向け 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下で マシニングセンタ・NC旋盤等を保有する機械加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い機械加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い機械加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い機械加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ 従業員100名以下の機械加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ 少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります マシニングセンタ・NC旋盤等を保有していて多品種少量生産で活用できるAI＆ロボットが分かる！ 大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ 一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ 多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ 理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります 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） 2021/06/16 (水) 13:00～15:00 2021/06/22 (火) 13:00～15:00 2021/06/23 (水) 13:00～15:00 2021/06/29 (火) 13:00～15:00 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ロボット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。 今回は成功する機械加工業におけるロボット活用のポイントを解説していきます。 本コラムの内容をより詳しく解説したダウンロードレポートをご用意しております。 是非最後までお読みください！！     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_01/ 1.多品種少量生産の機械加工業でロボットを活用するポイント まず多品種少量生産についてです。 多品種少量生産とは、 工場における生産様式の一つで，同一の工場において類似性の低い製品を多品種にしかも1品目あたりは少量生産するもの。従来の少品種大量生産向けの生産システムに代って，近年の市場の変化，ニーズの多様化に柔軟に対応するために，多品種少量生産向けの生産システムの必要性が高まってきている。引用：コトバンク とあります。 ここで言う「多品種」とは何品種からが多品種になるのでしょうか。 「少量生産」とは1ロットにおける生産数が何個以下の物が少量生産になるのでしょうか。 定義は非常に曖昧なものです。 だからこそ、「多品種少量生産だからロボット化は無理だろう」と先入観でロボット活用を諦めてしまうパターンが多いのではないでしょうか？ その曖昧な定義である多品種少量生産のロボット活用において重要なポイントはたった2つです。 ①製品分析 ②作業分析 分析というと難しそうに聞こえるかもしれませんが、①製品分析とはどの製品を対象にするか、であり、② 作業分析とはどの工程を対象にするか、です。 この２つの分析を組み合わせて活用条件を絞り込みます。 漠然としていた多品種少量生産のロボット活用がこの２つの分析により明確になってきます。 2.中小機械加工業におけるロボットの役割3つのポイント 中小機械加工業におけるロボットの役割は以下の３つです。 ①人による作業の代替えによる生産性向上・省人化・省力化 ②熟練作業者の高付加価値作業への配置転換 ③若手技術者の育成による企業の成長 まず、「①人による作業の代替えによる生産性向上・省人化・省力化」については「数字」でコストメリットを試算して導入効果の検証をしていく必要があります。 この段階で検証を誤ると、導入したけど何の効果も無かった、ただスペースを圧迫するだけのオブジェになってしまった、なんて言うことにもなりかねません。 それに加えて、中小製造業では一つのロボットシステム（低投資）で多品種対応（高利益）が求められます。 作業改善や作業方法（作業者動線）の変更、加工条件の見直し、加工機自体の見直し、設備レイアウトの見直し、等様々な改善を組み合わせて導入を検討する必要があります。 次に「②熟練作業者の高付加価値作業への配置転換」です。 付加価値の高い作業とは中小機械加工業が得意とする「職人の技術」です。 ロボットが出来ることはロボットが、人間にしか出来ないことは人間が、そのようにロボットと人間が作業を分担して、より短納期でより高品質な製品を提供する、中小機械加工業としての強み（技術）を生かした戦略が必要になります。 最後に「③若手技術者の育成による企業の成長」について 若手が育たないので新しいシステムを導入しても扱える人間がいない、メンテナンスできる人間がいない、さらに新たな技術の導入に手が出せない、と悪循環に陥っている企業もあるのではないでしょうか？ そのような状況から脱却するための手段にもなり得ます。 ロボット等の最新技術のオペレーターや技術担当者として若手を採用し「やりがい」や「目標・目的」を持って業務に取り組んでもらうことで若手社員本人としての成長と共に企業として成長していくとこが中小製造業におけるロボット導入のポイントです。 3.機械加工業におけるロボット活用の最新の取り組み 最新の取り組みとして以下のような事例が挙げられます。 フレキシブルに移動可能な協働ロボットシステム ロボットとAGVを組み合わせた多品種少量生産対応システム 解説レポートでは以上のような最新の取り組みについて具体的な活用事例を掲載しております。 4.おわりに ダウンロードレポートでは、今回のコラムでご紹介したポイントを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貴社のロボット活用にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210422_01/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有している企業向け 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下で マシニングセンタ・NC旋盤等を保有する機械加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い機械加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い機械加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い機械加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ 従業員100名以下の機械加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ 少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります マシニングセンタ・NC旋盤等を保有していて多品種少量生産で活用できるAI＆ロボットが分かる！ 大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ 一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ 多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ 理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります 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） 2021/06/16 (水) 13:00～15:00 2021/06/22 (火) 13:00～15:00 2021/06/23 (水) 13:00～15:00 2021/06/29 (火) 13:00～15:00 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ロボット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、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）を入れ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。 初回の今回は、基幹システムの導入検討を始めたときに、まず何から始めていくかを解説いたします。 2.検討開始時にまず明確にすること 検討を開始する切っ掛けは、「他社の導入事例を見た」「システム会社から営業を受けた」「自社規模拡大に伴い、手計算・個別パッケージによる管理は限界が近い」など色々ありますが、検討開始からの初動をうまく立ち上げるためには、初期に下記のことを決めておく必要があります。 （1）プロジェクトチーム体制 （2）目的 （3）導入範囲 （4）目標・期待効果 意外に思われるかもしれませんが、まずは、プロジェクトチームを組織することをお勧めします。情シス部隊が存在すれば、そこを起点にして、検討を開始することが可能ですが、不在の場合は、進め方が異なります。まずは、経営者自らをプロジェクトチーム長に据えたチームを結成します。そして、経営者が基幹システム導入プロジェクトの進捗を常に管理・把握し、導入成功に向けて推進することが、プロジェクト成否の最も重要なポイントです。また、初期にプロジェクトチームを作る目的は他にもあります。以下では、その目的と他の（2）～（4）の内容について解説いたします。 3.具体的な項目内容 （1）プロジェクトチームを初期に作る目的は、上記理由に加えて、手戻りの防止です。基幹システムは全社の業務運営にかかわるシステムのため、最初から考えうる関係者を集めて会話を始めないと、意見の漏れが発生し、後から修正が必要になります。（3）導入範囲にも関係する話ですが、最初期は、話を大きく広げて、広げきってから、取捨選択し、絞っていく方が効率が良いです。そのためにも、最初は、大きくチームを作り導入範囲を決める段階で、再度プロジェクトチームの人選を実施するのがお勧めです。 （2）目的は、「何故、入れるのか？」を明確化したものです。この目的をプロジェクトチームメンバーで議論し、共有しておく必要があります。こうすることで、システム導入という手段が目的になることを防ぐことができます。プロジェクトが立ち上がり、進み始めると、度々、なぜこのプロジェクトに取り組んでいるのかをプロジェクトメンバーではない方から質問を受けたり、メンバー自身が疑問に思うことがあります。そういったときに、明確な目的が決まっていれば、すぐに答えにたどり着くことが出来ます。 （3）導入範囲について解説します。基幹システムは、多くの機能を有している事から、出来る限りの機能を導入したくなりますが、限りある人員でプロジェクトを進めていく上では、その判断は負荷増大からの計画遅れの原因になる可能性があります。よって、導入範囲は、優先順と期限を決めて、段階的にその範囲を拡大していくことをお勧めします。 まずは、プロジェクトメンバーから各部署で行っている業務一覧、業務フローを整理してもらいます。次に、課題やシステム化ニーズの意見・アイディアを出してもらいます。その後、一般的な基幹システムの機能群を参考にしながら、システム化する業務を大まかに選別します。選別のさいには、「導入必須」「導入不要」「可能であれば導入」「将来導入」といった四区分に分類し、それぞれのシステム化をいつまでに実施するかを検討しています。 （4）目的・期待効果について解説します。これは、各業務がシステム化することでどうなればゴール（＝目的）で、それによる期待効果をこう、といったことをざっくりでも決めておくことです。この点については、検討を進める中で、基幹システムについて知識が増えていくことで随時見直しを行い、最終的に、導入する基幹システムが決定する時点で固まっていれば大丈夫です。 4.おわりに 上記の内容を最初期に実施することで、プロジェクトが止まったり、計画変更を繰り返すことを防ぐことが可能になります。次のステップでは、システムに要求する機能をより詳細に検討していくことになります。 情シス不在な中小企業の基幹システム導入方法_検討開始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。 DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 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！ 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 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 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） 2021/06/12 (水) 13:00～15:00 2021/06/18 (火) 13:00～15:00 2021/06/19 (水) 13:00～15:00 2021/06/26 (水) 13:00～15:00 このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです～ ②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～ ③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～ ④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～ ⑤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！～ ■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ロボット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、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）を入れ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。 初回の今回は、基幹システムの導入検討を始めたときに、まず何から始めていくかを解説いたします。 2.検討開始時にまず明確にすること 検討を開始する切っ掛けは、「他社の導入事例を見た」「システム会社から営業を受けた」「自社規模拡大に伴い、手計算・個別パッケージによる管理は限界が近い」など色々ありますが、検討開始からの初動をうまく立ち上げるためには、初期に下記のことを決めておく必要があります。 （1）プロジェクトチーム体制 （2）目的 （3）導入範囲 （4）目標・期待効果 意外に思われるかもしれませんが、まずは、プロジェクトチームを組織することをお勧めします。情シス部隊が存在すれば、そこを起点にして、検討を開始することが可能ですが、不在の場合は、進め方が異なります。まずは、経営者自らをプロジェクトチーム長に据えたチームを結成します。そして、経営者が基幹システム導入プロジェクトの進捗を常に管理・把握し、導入成功に向けて推進することが、プロジェクト成否の最も重要なポイントです。また、初期にプロジェクトチームを作る目的は他にもあります。以下では、その目的と他の（2）～（4）の内容について解説いたします。 3.具体的な項目内容 （1）プロジェクトチームを初期に作る目的は、上記理由に加えて、手戻りの防止です。基幹システムは全社の業務運営にかかわるシステムのため、最初から考えうる関係者を集めて会話を始めないと、意見の漏れが発生し、後から修正が必要になります。（3）導入範囲にも関係する話ですが、最初期は、話を大きく広げて、広げきってから、取捨選択し、絞っていく方が効率が良いです。そのためにも、最初は、大きくチームを作り導入範囲を決める段階で、再度プロジェクトチームの人選を実施するのがお勧めです。 （2）目的は、「何故、入れるのか？」を明確化したものです。この目的をプロジェクトチームメンバーで議論し、共有しておく必要があります。こうすることで、システム導入という手段が目的になることを防ぐことができます。プロジェクトが立ち上がり、進み始めると、度々、なぜこのプロジェクトに取り組んでいるのかをプロジェクトメンバーではない方から質問を受けたり、メンバー自身が疑問に思うことがあります。そういったときに、明確な目的が決まっていれば、すぐに答えにたどり着くことが出来ます。 （3）導入範囲について解説します。基幹システムは、多くの機能を有している事から、出来る限りの機能を導入したくなりますが、限りある人員でプロジェクトを進めていく上では、その判断は負荷増大からの計画遅れの原因になる可能性があります。よって、導入範囲は、優先順と期限を決めて、段階的にその範囲を拡大していくことをお勧めします。 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1.溶接ロボットにおいての課題 産業用ロボットは一般的に「教示された通りに、精度良く、くり返し動作する」ものです。 繰り返し精度は、±0.1mm～0.5mｍ程なので、そこまで精度が悪いものではありません。 しかし溶接の対象となる構造物は下記の様な個体差が発生します。 切断寸法 曲げ角度 仮付け位置 母材の歪み、反り 治具固定時のズレ 溶接中の熱変形 このような加工で起きる加工寸法の誤差が元で、ロボットに教示してある溶接トーチと溶接線の位置 が微妙にずれてくる事は容易に想像が出来ます。 このような誤差が発生する環境でも長期的に品質と稼働を安定させていくためには、変化をセンシングしてトーチ位置やロボットの軌道、溶接条件を修正していく事が解決の手段として有効です。 特にTIG溶接等、シビアな溶接線の管理が必要な溶接には必須と言えます。 もちろんロボットの絶対精度の問題もありますが、多くの場合のロボット溶接においては、ロボット自身の精度よりも、むしろその相手(被溶接物)側の様々な要因によるずれを、いかに補正できるかが課題になります。 今回はそんな溶接ロボットの補正が可能となるセンシング機器について解説していきます。 2.センサーの種類や分類 まずセンサーについては下記の2点に分類されます。 接触式センサー 非接触式センサー 接触式センサーで一般的なのは ●接触プローブセンサ 溶接トーチと一体で動作するようにした接触子を開先にあて、開先の位置を検出する事が可能でアナログ信号でリアルタイムに位置を検出するものと、リミットSWのようにON/OFF（センサーが当たった瞬間の位置）を検出するものの2種類が一般的です。 ●ワイヤータッチセンサ 溶接ワイヤ自身を接触子として用いるもので、微弱電流を流した溶接ワイヤと被溶接物との接触により、溶接開始点や終了点、継手位置等を検出します。 溶接トーチやロボット手首の近くに、検出ヘッドなどのじゃまになる機構を必要とせず、狭い部などでも適用上の制限が少ない。 溶接ワイヤ自身により位置検出を行うため、 センサ自体の位置調整(キャリブレーション)を必要としない。 簡単な制御回路で構成でき、センサ機構や計測装置が不要なため経済的である. ただこの方法はアーク発生中のリアルタイムの倣いではないため溶接線そのものの検出には不向きで、多くの場合は溶接前の溶接開始点検出用として用いられ溶接線に追従するアークセンサと併用する事も多い。 非接触式センサーとしては ●アークセンサ 消耗電極アーク溶接を開先内でウィービングしながら行った時の、溶接電流またはアーク電圧の変化を検出し、トーチ位置の制御を行います。特にZ相（溶接面からトーチ間の距離）の制御が行われ溶け込み量を安定させてくれます。 アークセンサは以下のような特徴をもっており有効なアーク溶接用ロボットのセンサとして広く用いられてます。 アーク自身をセンサとしているため、溶接トーチやロボット手首の近くに検出ヘッドなどの機構を必要とせず、複雑な形状のワークにも適用できる。 溶接中の熱変形にも追従でき、リアルタイムで3次元溶接線倣いができる。 アーク光、スパッタ、ヒュームなどの影響を受けず、精度、耐久性に優れている。 低コストで、経済的である。 アークセンサはアーク自身をセンサとするため検出ヘッドが不要で、アーク、スパッタ、ヒュームなどの影響を受 けないが、ウイービングを必要とするため実用溶接速度範囲は、1.5min/m 程度であり、相応の開先のあ る所にしか適用できない。 ●レーザーセンサー レーザー光を照射するセンサーヘッドを溶接トーチと同様にロボットハンドに装着し、溶接前にレーザー光を被溶接物に照射して、形状の変化を読み取る事で、開先や溶接位置の検出を行います。 レーザ光の反射により２Dの点群データを読み取りロボット側にフィードバックしたのちに専用のソフトウェアにて点群データを編集、任意の設定した加工点を中心にロボットの加工PRGが補正されるモノです。 レーザー光による検出精度は非常に優れている事と周辺環境にも影響されにくい事が特徴です。 TIG溶接の突き合わせ面などGAPがゼロに近いものでも、微細な段差や寸法の変化を検知する事が出来ます。 センサーから得られた点群データ（各計測地点の座標を持ったデータ）を編集、加工する事で、複雑な形状の判別も可能なので、より幅広く応用が利くセンサーです。 ロボットハンドにレーザーセンサーを装着し加工前に一度サーチしてからロボットコントローラーや外部ソフトウェアにて位置補正を実施。 レーザー発光面には溶接によるスパッタやヒュームの影響からレンズを保護するカバーが取り付けられていて定期的に交換が必要。 補正機器としては高価でセンサーのみで数百万円する事もあります。レーザー光から得られたデータを編集し加工点をサーチ、ロボットPRGを補正するソフトウェアが別途必要になる場合も多いです。（特にメーカー純正ではないレーザー補正システム） 直近ではレーザーセンサーから３Dのモデルを自動で生成し３Dモデル上で加工点をサーチしロボットPRGを補正してくれるソフトウェアの開発も進んでおり、今後の成長が最も期待される分野です。 このようなセンサーを活用する事で被溶接物の寸法・形状・姿勢の変化をサーチし、ロボットPRGを 自動で補正していく事で、品質と稼働の安定を図る事が出来ます。 主なセンサーの機能の整理としては ①ティーチングなどにより記憶されたトーチの位置・軌跡に対し、実際の溶接線を検出し、誤差を修正する。 （基となるティーチングデータの開始点を溶接線に合わせて自動で補正する） ②開先幅や裏波の状況などをセンシングし、溶接電流・電圧・速度・ウィービング幅などの溶接条件を修 正する。 溶接加工においてはMIG、MAG、TIG、レーザー等複数ありますが、共通して自動化の課題になるのはいつも、被溶接物の寸法、姿勢の誤差ですが、全ての加工条件で寸法誤差を減らす事は非常に大事ですが、それでも誤差は生まれてきます。 ロボットはあくまで人間でいう所の腕にあたり、モノを考えたりする事は出来ませんので、センサーが目となりソフトウェアが脳として加工物の個体差を判別しズレを修正する事で、人間の職人と同様に溶接を行わせる事が出来ます。 3.おわりに 今回は、溶接ロボットのセンサーと補正機能についてお伝えしましたが如何でしたか？ 船井総研では溶接ロボット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。 4.無料オンライン診断サービス 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ロボット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   [sc name="welding-robot"][/sc] 1.溶接ロボットにおいての課題 産業用ロボットは一般的に「教示された通りに、精度良く、くり返し動作する」ものです。 繰り返し精度は、±0.1mm～0.5mｍ程なので、そこまで精度が悪いものではありません。 しかし溶接の対象となる構造物は下記の様な個体差が発生します。 切断寸法 曲げ角度 仮付け位置 母材の歪み、反り 治具固定時のズレ 溶接中の熱変形 このような加工で起きる加工寸法の誤差が元で、ロボットに教示してある溶接トーチと溶接線の位置 が微妙にずれてくる事は容易に想像が出来ます。 このような誤差が発生する環境でも長期的に品質と稼働を安定させていくためには、変化をセンシングしてトーチ位置やロボットの軌道、溶接条件を修正していく事が解決の手段として有効です。 特にTIG溶接等、シビアな溶接線の管理が必要な溶接には必須と言えます。 もちろんロボットの絶対精度の問題もありますが、多くの場合のロボット溶接においては、ロボット自身の精度よりも、むしろその相手(被溶接物)側の様々な要因によるずれを、いかに補正できるかが課題になります。 今回はそんな溶接ロボットの補正が可能となるセンシング機器について解説していきます。 2.センサーの種類や分類 まずセンサーについては下記の2点に分類されます。 接触式センサー 非接触式センサー 接触式センサーで一般的なのは ●接触プローブセンサ 溶接トーチと一体で動作するようにした接触子を開先にあて、開先の位置を検出する事が可能でアナログ信号でリアルタイムに位置を検出するものと、リミットSWのようにON/OFF（センサーが当たった瞬間の位置）を検出するものの2種類が一般的です。 ●ワイヤータッチセンサ 溶接ワイヤ自身を接触子として用いるもので、微弱電流を流した溶接ワイヤと被溶接物との接触により、溶接開始点や終了点、継手位置等を検出します。 溶接トーチやロボット手首の近くに、検出ヘッドなどのじゃまになる機構を必要とせず、狭い部などでも適用上の制限が少ない。 溶接ワイヤ自身により位置検出を行うため、 センサ自体の位置調整(キャリブレーション)を必要としない。 簡単な制御回路で構成でき、センサ機構や計測装置が不要なため経済的である. ただこの方法はアーク発生中のリアルタイムの倣いではないため溶接線そのものの検出には不向きで、多くの場合は溶接前の溶接開始点検出用として用いられ溶接線に追従するアークセンサと併用する事も多い。 非接触式センサーとしては ●アークセンサ 消耗電極アーク溶接を開先内でウィービングしながら行った時の、溶接電流またはアーク電圧の変化を検出し、トーチ位置の制御を行います。特にZ相（溶接面からトーチ間の距離）の制御が行われ溶け込み量を安定させてくれます。 アークセンサは以下のような特徴をもっており有効なアーク溶接用ロボットのセンサとして広く用いられてます。 アーク自身をセンサとしているため、溶接トーチやロボット手首の近くに検出ヘッドなどの機構を必要とせず、複雑な形状のワークにも適用できる。 溶接中の熱変形にも追従でき、リアルタイムで3次元溶接線倣いができる。 アーク光、スパッタ、ヒュームなどの影響を受けず、精度、耐久性に優れている。 低コストで、経済的である。 アークセンサはアーク自身をセンサとするため検出ヘッドが不要で、アーク、スパッタ、ヒュームなどの影響を受 けないが、ウイービングを必要とするため実用溶接速度範囲は、1.5min/m 程度であり、相応の開先のあ る所にしか適用できない。 ●レーザーセンサー レーザー光を照射するセンサーヘッドを溶接トーチと同様にロボットハンドに装着し、溶接前にレーザー光を被溶接物に照射して、形状の変化を読み取る事で、開先や溶接位置の検出を行います。 レーザ光の反射により２Dの点群データを読み取りロボット側にフィードバックしたのちに専用のソフトウェアにて点群データを編集、任意の設定した加工点を中心にロボットの加工PRGが補正されるモノです。 レーザー光による検出精度は非常に優れている事と周辺環境にも影響されにくい事が特徴です。 TIG溶接の突き合わせ面などGAPがゼロに近いものでも、微細な段差や寸法の変化を検知する事が出来ます。 センサーから得られた点群データ（各計測地点の座標を持ったデータ）を編集、加工する事で、複雑な形状の判別も可能なので、より幅広く応用が利くセンサーです。 ロボットハンドにレーザーセンサーを装着し加工前に一度サーチしてからロボットコントローラーや外部ソフトウェアにて位置補正を実施。 レーザー発光面には溶接によるスパッタやヒュームの影響からレンズを保護するカバーが取り付けられていて定期的に交換が必要。 補正機器としては高価でセンサーのみで数百万円する事もあります。レーザー光から得られたデータを編集し加工点をサーチ、ロボットPRGを補正するソフトウェアが別途必要になる場合も多いです。（特にメーカー純正ではないレーザー補正システム） 直近ではレーザーセンサーから３Dのモデルを自動で生成し３Dモデル上で加工点をサーチしロボットPRGを補正してくれるソフトウェアの開発も進んでおり、今後の成長が最も期待される分野です。 このようなセンサーを活用する事で被溶接物の寸法・形状・姿勢の変化をサーチし、ロボットPRGを 自動で補正していく事で、品質と稼働の安定を図る事が出来ます。 主なセンサーの機能の整理としては ①ティーチングなどにより記憶されたトーチの位置・軌跡に対し、実際の溶接線を検出し、誤差を修正する。 （基となるティーチングデータの開始点を溶接線に合わせて自動で補正する） ②開先幅や裏波の状況などをセンシングし、溶接電流・電圧・速度・ウィービング幅などの溶接条件を修 正する。 溶接加工においてはMIG、MAG、TIG、レーザー等複数ありますが、共通して自動化の課題になるのはいつも、被溶接物の寸法、姿勢の誤差ですが、全ての加工条件で寸法誤差を減らす事は非常に大事ですが、それでも誤差は生まれてきます。 ロボットはあくまで人間でいう所の腕にあたり、モノを考えたりする事は出来ませんので、センサーが目となりソフトウェアが脳として加工物の個体差を判別しズレを修正する事で、人間の職人と同様に溶接を行わせる事が出来ます。 3.おわりに 今回は、溶接ロボットのセンサーと補正機能についてお伝えしましたが如何でしたか？ 船井総研では溶接ロボット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。 4.無料オンライン診断サービス 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ロボット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   [sc name="welding-robot"][/sc]

今回は、過去に執筆した 「製造業のDX（デジタル・トランスフォーメーション）」 をテーマとしたコラムのうち、 製造業のAI・デジタル活用について取り上げた記事を改めてご紹介いたします。 過去にお読み忘れがあったコラムについても、それぞれ1分間程度でお読みいただくことができます。是非この機会にご覧ください。 【読み忘れコラム】全編無料公開中！ ▼製造業のAI・デジタル活用お役立ちコラム▼ AI搭載ロボットコントローラーによるロボット制御の事例と解説 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/200720-2/ AIとデジタル化の波は避けられない https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201005-2/ 今のAIを知るために、まずAIの歴史を学ぼう https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201019-2/ AIのいろは「機械学習とディープラーニング」を学ぼう https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201109-2/ 中堅・中小製造業におけるAI導入の目的とは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201124-2/ 日本の製造業でDX化が進まないのは独自進化した現場改善の為 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201207-2/ 【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201221-2/ クラウドを活用するメリット：前編 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210115-2/ クラウドを活用するメリット：後編 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210129-2/ 初めての“AI画像検査”導入解説レポート！！ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210212-2/ いまさら聞けない「SaaS」とは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210226-2/ AIを活用した業務効率化最新事例解説レポート https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210305/ クラウドを利用した生産管理システム https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210319-2/ DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 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！ 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 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです～ ②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～ ③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～ ④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～ ⑤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！～ ■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ロボット活用について診断致します！ DX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・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい DX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、過去に執筆した 「製造業のDX（デジタル・トランスフォーメーション）」 をテーマとしたコラムのうち、 製造業のAI・デジタル活用について取り上げた記事を改めてご紹介いたします。 過去にお読み忘れがあったコラムについても、それぞれ1分間程度でお読みいただくことができます。是非この機会にご覧ください。 【読み忘れコラム】全編無料公開中！ ▼製造業のAI・デジタル活用お役立ちコラム▼ AI搭載ロボットコントローラーによるロボット制御の事例と解説 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/200720-2/ AIとデジタル化の波は避けられない https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201005-2/ 今のAIを知るために、まずAIの歴史を学ぼう https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201019-2/ AIのいろは「機械学習とディープラーニング」を学ぼう https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201109-2/ 中堅・中小製造業におけるAI導入の目的とは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201124-2/ 日本の製造業でDX化が進まないのは独自進化した現場改善の為 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201207-2/ 【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201221-2/ クラウドを活用するメリット：前編 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210115-2/ クラウドを活用するメリット：後編 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210129-2/ 初めての“AI画像検査”導入解説レポート！！ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210212-2/ いまさら聞けない「SaaS」とは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210226-2/ AIを活用した業務効率化最新事例解説レポート https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210305/ クラウドを利用した生産管理システム https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210319-2/ DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 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！ 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 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです～ ②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～ ③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～ ④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～ ⑤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！～ ■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ロボット活用について診断致します！ DX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・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい DX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

「データドリブン」という言葉は主にマーケティング分野で使われている言葉ですが、最近では経営分野でも使われるようになってきました。2018年頃より盛んになった企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が近年いっそう進んだことや、クラウドやデータ分析技術の進化によって、以前は扱いが困難だった膨大で複雑なビッグデータも分析・活用できるようになってきました。そして、経営の領域においても、これまで蓄積してきたデータを企業活動に生かそうという動きが広がって来ています。 では現状、私たちは経営判断や現場判断などの意思決定をする場合、どのようなことを根拠に判断しているでしょうか。 必要な情報を収集、纏めた上で判断する方、もしくは自らの勘・経験を頼り（いわゆるKKD（勘・経験・度胸））に判断する方もいらっしゃるでしょう。判断するには誰もが、前者であるべきと考えていますが、実際は、判断に活用出来るデータが出来るまでに「データを集計→表やグラフにする」といった作業に多くの労力と時間がかかる為、後者の場合で判断してしまうことも多くあるかと思います。誰もがデータを活用しなければならないと考えている中で、大きなギャップが存在しているという課題があります。 データドリブンはただの「紙→デジタル」の置き換えではありません。 例えば、現場の検査表を紙からタブレット入力にしてデータを保管しておくのは「ただのデジタル化」です。 検査表からデータ分析して設備の点検優先を自動でシステムから提案して人が判断・行動していくのが「データドリブン」です。 このように現場でも積極的データを基に、分析して、判断・行動していくのがあるべき姿です。 そのデータドリブンに移行するにあたりポイントになるのが以下です ＜クラウドの活用＞ 蓄積データについてサーバーをどこに構築するかの選択があります。もちろん、社内サーバーもよいですが、初期費用・メンテナンス・セキュリティを考えた場合、クラウド運用は大きなメリットがあります。 「クラウド」とは、クラウドベンダーが用意したITリソースをネットワーク越しに利用し、利用量に応じて料金を支払う方式のことです。サーバー機器を購入せずインターネット上でサーバーを利用するため、物理的な投資はなく、資産管理も必要ありません。つまり、サーバーを管理することが不要であることから、自社での製品アップデート作業やメンテナンスも不要となります。また、クラウドは専門知識がなくてもすぐに始めることができます。 いつでも環境が整っている為、サービスの導入時も設定のみで容易に利用を開始することができます。 詳しくはこちらのページをご参照ください（https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/201005/） ＜ブラウザの活用＞ 蓄積されたデータを「どこでも」「誰でも」見ることが求められます。 データがあっても「会社に帰って確認します」では効率が悪い。ですよね。 その場でデータから出来ればすぐに回答可能ですが、データが見えないだけで数日間進捗が遅れてしまい、もしかしたら、営業機会を逃してしまうかもしれません。 その点を改善するために活用したいのが「ブラウザ」です。 ブラウザは、英語の「browse（拾い読み）」が語源とされており、webサイトを閲覧するためのソフトを指します。有名なブラウザとして知られているのは以下の通りです。 Internetexplorer（Microsoft社） Microsoft Edge（Microsoft社） Googlechrome（Google社） Mozilla Firefox（Mozilla Foundation社） Safari（Apple社） 前述の「クラウド」を活用するためには、ブラウザ環境が必須となります。活用したいクラウドにより、最適なブラウザが異なるため、導入を検討する際にはしっかりと確認することが必要です。 ＜BIの活用＞ BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、企業が持つさまざまなデータを分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことです。表やグラフなど「見えるデータ」にするには、担当者が生データを加工（Excel入力→グラフ化）しなければなりません。この作業は単純なようですが、見えないところで担当者の多くの時間を使っています。報告資料の為に、時間をかけてデータを加工して、グラフや表を作るのは担当者の本来の業務ではありません。 BIツールを活用することで、「報告の為の資料作り」の必要がなくなり、担当者を含めた、様々な立場の方々が「見える化したデータ」を共有・活用することができるようになります。「顧客別の売上情報」「製品別の売上情報」「設備別の生産情報」など「必要なデータ」を「必要なとき」に見て、データから判断する、といったことが可能になります。データドリブンにおいてはBIツールの活用はマストになるでしょう。 ＜AIの活用＞ AIの得意とすることは蓄積されたデータから予測したり、判断することです。船井総研では「熟練作業の標準化」という切り口でAIの活用を御提案しています。 熟練作業はベテラン高齢者だけではなく、パートの方でも誰でもあり得ます。要するに、「長いこと経験しているその人しかできない」作業のことです。 AIを活用することで「いつでも、誰がやっても同じ結果に」ということが可能になります。 蓄積されているデータから最適な判断をAIがします。もちろん、蓄積データは当然その企業のノウハウとなります。未知のモノからAIが結論を出す訳ではありません。あくまでAIが持つデータは「企業の知」そのものです。熟練技術やベテラン担当者の作業は１～２年で他の人がマスターできるようなものではありません。かといっていつまでの熟練技術やベテランがいるわけではありません。AIを活用して、誰もがその技術を共有できる環境が今後必要になってきます。 データドリブンで考える上で重要なことは、データが会社の中心にあり、「いつでも・どこでもデータを取り出せる」ことです。コロナ禍により、さらに、このような環境の必要性はより重要なものとなりました。 個人のローカルPCだけに保管していたり、会社に戻らないとシステムが見られないのでは、判断やアクションが遅れてしまいます。「会社の知」を全員で共有し、データドリブンを実現していきましょう。 DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 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！ 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 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです～ ②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～ ③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～ ④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！ 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Safari（Apple社） 前述の「クラウド」を活用するためには、ブラウザ環境が必須となります。活用したいクラウドにより、最適なブラウザが異なるため、導入を検討する際にはしっかりと確認することが必要です。 ＜BIの活用＞ BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、企業が持つさまざまなデータを分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことです。表やグラフなど「見えるデータ」にするには、担当者が生データを加工（Excel入力→グラフ化）しなければなりません。この作業は単純なようですが、見えないところで担当者の多くの時間を使っています。報告資料の為に、時間をかけてデータを加工して、グラフや表を作るのは担当者の本来の業務ではありません。 BIツールを活用することで、「報告の為の資料作り」の必要がなくなり、担当者を含めた、様々な立場の方々が「見える化したデータ」を共有・活用することができるようになります。「顧客別の売上情報」「製品別の売上情報」「設備別の生産情報」など「必要なデータ」を「必要なとき」に見て、データから判断する、といったことが可能になります。データドリブンにおいてはBIツールの活用はマストになるでしょう。 ＜AIの活用＞ AIの得意とすることは蓄積されたデータから予測したり、判断することです。船井総研では「熟練作業の標準化」という切り口でAIの活用を御提案しています。 熟練作業はベテラン高齢者だけではなく、パートの方でも誰でもあり得ます。要するに、「長いこと経験しているその人しかできない」作業のことです。 AIを活用することで「いつでも、誰がやっても同じ結果に」ということが可能になります。 蓄積されているデータから最適な判断をAIがします。もちろん、蓄積データは当然その企業のノウハウとなります。未知のモノからAIが結論を出す訳ではありません。あくまでAIが持つデータは「企業の知」そのものです。熟練技術やベテラン担当者の作業は１～２年で他の人がマスターできるようなものではありません。かといっていつまでの熟練技術やベテランがいるわけではありません。AIを活用して、誰もがその技術を共有できる環境が今後必要になってきます。 データドリブンで考える上で重要なことは、データが会社の中心にあり、「いつでも・どこでもデータを取り出せる」ことです。コロナ禍により、さらに、このような環境の必要性はより重要なものとなりました。 個人のローカルPCだけに保管していたり、会社に戻らないとシステムが見られないのでは、判断やアクションが遅れてしまいます。「会社の知」を全員で共有し、データドリブンを実現していきましょう。 DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 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！ 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 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです～ ②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～ ③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！ 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今回は、忙しくてロボット導入事例を調べる時間が取れない経営者の方のために、ロボット導入実証事業（経済産業省）の補助金制度を活用した中小企業のロボット導入事例を厳選して解説します。 ※ロボット導入実証事業事例紹介ハンドブックはこちらから http://robo-navi.com/webroot/document/2018RobotHandBook.pdf 1.超精密金属加工工程にロボットストッカーセルを導入！ 概要 工作機械への材料投入・取出しと治具セット作業にロボットを導入。 ロボット・工作機械・ロボットストッカーの組み合わせで自動化を実現。 自動車部品の超精密金属加工工程において、切削加工の高速化を目指すには搬送をロボットにより自動化することは必須である。しかし、①工作機械内部での位置決めが非常にシビアである、②自動投入での加工による大量不良の可能性がある、③要求されるコストが厳しい等の課題が多くあった。 これらの課題をクリアするため、ハンドの動かし方の工夫、工作機械内での全数寸法検査、小スペース・低コストのロボットストッカーを開発し、自動化を実現した。 導入効果としては、人手作業で発生する機械停止時間を削減し、稼働率・生産数をアップすることができた。休日でも無人稼動を行うことが出来るストッカーの導入により、約3.2倍の労働生産性の向上を実現した。さらに、限られた工場内スペースを有効活用し、生産個数/単位面積の向上も図ることが可能となった。 〇労働生産性 3.2倍 人数 0.7人 → 0.4人 労働時間 11時間 → 8時間 生産量 206個 → 285個 〇その他の効果 流出不良が減った 〇事業規模 13.6百万円 2.歯車の加工前の洗浄と加工後の油切り・洗浄をロボット化！ 概要 歯車加工における、歯切から焼入前のシェービング工程にロボットを導入。 人手に頼っていた洗浄作業のロボット化を実現。 歯車の品質を担保するのに欠かせないシェービング（歯面の表面仕上げのひとつ）前の洗浄を、これまでは人手に頼っていたが、人手による作業時間を短縮し、併せて打痕といったヒューマンエラーの防止、作業環境の改善を図る目的で導入。 同作業の代替に加え、シェービング後の油切り・洗浄もロボットによって実現。 これにより、洗浄作業を2人から1人へ省人化。作業時間も半分となった。さらに、直近の不良品発生率はゼロであり、作業者の健康衛生上の問題も発生していない。 ロボット導入に伴い、改めて作業工程の見直しを行うことができ、更なる効率化、作業環境の改善に取り組むきっかけとなった。 〇労働生産性 1.3倍 人数 2人 → 1.5人 労働時間 2時間 → 1時間 生産量 個 → 個 〇その他の効果 衛生環境の向上 〇事業規模 5.6百万円 3.NC工作機械（マシニングセンタ）の製品着脱工程にロボット導入！ 概要 NC工作機械（マシニングセンタ）の切削加工における、製品の着脱工程に協働ロボットを導入。 人手に頼っていた多品種少ロット品の着脱作業のロボット化を実現。 NC工作機械（マシニングセンタ）はプログラム自動運転だが、多品種生産においては段取替え作業とともに着脱作業も人手で行うことが一般的であり、その稼働率は低い。当社は従来3交代勤務で24時間生産しても、マシニングセンタの稼働率は55%であった。そこで、多品種対応することを制約条件にしたロボット導入を決定し、生産性向上を図ることとした。 マシニングセンタ7台に対して5台の多関節ロボットを配置し、着脱工程のハンドリングを自動化した。多品種生産ではラインにいつでも人が接近できる自由度が重要であるため、リスクアセスメントを行った上で安全柵設置しない協働ロボットを採用した。 結果、マシニングセンタの稼働率は55%から77%に高まり、6人で24時間管理していたラインは3人に省人化された。「多品種」とは何品種で、「少ロット」とは年間何個なのかを明らかにして層別し、ロボット化対象を重点化したことが、成功ポイントであった。 〇労働生産性 2.8倍 人数 6人 → 3人 労働時間 24時間 → 24時間 生産量 100個 → 140個 〇その他の効果 流出不良が減った 〇事業規模 56.4百万円 4.多品種少量機械加工向けロボット導入の具体的手法とは？ 多品種少量生産におけるロボット活用は製品分析、現状作業分析、ロボット運用の適切な構想等様々な分析と検討が必要となってきます。 具体的な手法は「導入解説レポート」をご覧ください！！ レポートには多品種少量機械加工向けロボット導入の進め方、具体的導入事例、導入成功事例を掲載しております！ 5.おわりに 今回は多品種少量生産ロボット導入成功事例（機械加工編）をお送りしました。 機械加工に特化したスマートロボットシステムの詳細は以下の解説レポートをチェック！！ スマートロボットシステムはロボットや自動化の知識が無くとも、導入後すぐに多品種少量生産に対応したロボットシステムを構築することが可能です。 例えば、午前中は旋盤1号機でA品種をロボットで加工し午後は旋盤2号機でB品種とC品種をロボットで加工、夜勤では旋盤3号機でD品種をロボットで加工、といったように設置場所や加工設備に囚われることなくロボットを活用することが可能となります。 既存の量産ライン対応型のロボットシステムでは成し得なかった「多品種少量生」が可能です。 日々の生産工程の見直し、人員配置の見直しによっては、ユーザーのアイディア次第で劇的な生産性向上が見込めるでしょう。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210219/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ ①従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■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ロボット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 今回は、忙しくてロボット導入事例を調べる時間が取れない経営者の方のために、ロボット導入実証事業（経済産業省）の補助金制度を活用した中小企業のロボット導入事例を厳選して解説します。 ※ロボット導入実証事業事例紹介ハンドブックはこちらから http://robo-navi.com/webroot/document/2018RobotHandBook.pdf 1.超精密金属加工工程にロボットストッカーセルを導入！ 概要 工作機械への材料投入・取出しと治具セット作業にロボットを導入。 ロボット・工作機械・ロボットストッカーの組み合わせで自動化を実現。 自動車部品の超精密金属加工工程において、切削加工の高速化を目指すには搬送をロボットにより自動化することは必須である。しかし、①工作機械内部での位置決めが非常にシビアである、②自動投入での加工による大量不良の可能性がある、③要求されるコストが厳しい等の課題が多くあった。 これらの課題をクリアするため、ハンドの動かし方の工夫、工作機械内での全数寸法検査、小スペース・低コストのロボットストッカーを開発し、自動化を実現した。 導入効果としては、人手作業で発生する機械停止時間を削減し、稼働率・生産数をアップすることができた。休日でも無人稼動を行うことが出来るストッカーの導入により、約3.2倍の労働生産性の向上を実現した。さらに、限られた工場内スペースを有効活用し、生産個数/単位面積の向上も図ることが可能となった。 〇労働生産性 3.2倍 人数 0.7人 → 0.4人 労働時間 11時間 → 8時間 生産量 206個 → 285個 〇その他の効果 流出不良が減った 〇事業規模 13.6百万円 2.歯車の加工前の洗浄と加工後の油切り・洗浄をロボット化！ 概要 歯車加工における、歯切から焼入前のシェービング工程にロボットを導入。 人手に頼っていた洗浄作業のロボット化を実現。 歯車の品質を担保するのに欠かせないシェービング（歯面の表面仕上げのひとつ）前の洗浄を、これまでは人手に頼っていたが、人手による作業時間を短縮し、併せて打痕といったヒューマンエラーの防止、作業環境の改善を図る目的で導入。 同作業の代替に加え、シェービング後の油切り・洗浄もロボットによって実現。 これにより、洗浄作業を2人から1人へ省人化。作業時間も半分となった。さらに、直近の不良品発生率はゼロであり、作業者の健康衛生上の問題も発生していない。 ロボット導入に伴い、改めて作業工程の見直しを行うことができ、更なる効率化、作業環境の改善に取り組むきっかけとなった。 〇労働生産性 1.3倍 人数 2人 → 1.5人 労働時間 2時間 → 1時間 生産量 個 → 個 〇その他の効果 衛生環境の向上 〇事業規模 5.6百万円 3.NC工作機械（マシニングセンタ）の製品着脱工程にロボット導入！ 概要 NC工作機械（マシニングセンタ）の切削加工における、製品の着脱工程に協働ロボットを導入。 人手に頼っていた多品種少ロット品の着脱作業のロボット化を実現。 NC工作機械（マシニングセンタ）はプログラム自動運転だが、多品種生産においては段取替え作業とともに着脱作業も人手で行うことが一般的であり、その稼働率は低い。当社は従来3交代勤務で24時間生産しても、マシニングセンタの稼働率は55%であった。そこで、多品種対応することを制約条件にしたロボット導入を決定し、生産性向上を図ることとした。 マシニングセンタ7台に対して5台の多関節ロボットを配置し、着脱工程のハンドリングを自動化した。多品種生産ではラインにいつでも人が接近できる自由度が重要であるため、リスクアセスメントを行った上で安全柵設置しない協働ロボットを採用した。 結果、マシニングセンタの稼働率は55%から77%に高まり、6人で24時間管理していたラインは3人に省人化された。「多品種」とは何品種で、「少ロット」とは年間何個なのかを明らかにして層別し、ロボット化対象を重点化したことが、成功ポイントであった。 〇労働生産性 2.8倍 人数 6人 → 3人 労働時間 24時間 → 24時間 生産量 100個 → 140個 〇その他の効果 流出不良が減った 〇事業規模 56.4百万円 4.多品種少量機械加工向けロボット導入の具体的手法とは？ 多品種少量生産におけるロボット活用は製品分析、現状作業分析、ロボット運用の適切な構想等様々な分析と検討が必要となってきます。 具体的な手法は「導入解説レポート」をご覧ください！！ レポートには多品種少量機械加工向けロボット導入の進め方、具体的導入事例、導入成功事例を掲載しております！ 5.おわりに 今回は多品種少量生産ロボット導入成功事例（機械加工編）をお送りしました。 機械加工に特化したスマートロボットシステムの詳細は以下の解説レポートをチェック！！ スマートロボットシステムはロボットや自動化の知識が無くとも、導入後すぐに多品種少量生産に対応したロボットシステムを構築することが可能です。 例えば、午前中は旋盤1号機でA品種をロボットで加工し午後は旋盤2号機でB品種とC品種をロボットで加工、夜勤では旋盤3号機でD品種をロボットで加工、といったように設置場所や加工設備に囚われることなくロボットを活用することが可能となります。 既存の量産ライン対応型のロボットシステムでは成し得なかった「多品種少量生」が可能です。 日々の生産工程の見直し、人員配置の見直しによっては、ユーザーのアイディア次第で劇的な生産性向上が見込めるでしょう。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210219/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ ①従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■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ロボット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 本コラムは、最近、その数が増えているクラウドを利用したシステムのうち、生産管理システムについて解説します。 市場競争の激化による生産性向上の取り組み、多くのシステムが老朽化による刷新が必要となる2025年の壁といった課題解決を急がれる背景から、DX化を推進し、従来、人が手作業＋表計算ソフトを活用して行っていた類の業務を、自動で出来るような仕組み化＝システム導入のニーズが増えています。その解決策の一つとして、生産管理システムが存在します。今回は、製造業の企業であれば、一度は導入を考えたことがある、生産管理システムについて、概要を解説いたします。 2.生産管理システムとは 最初に生産管理システムについて定義します。まず、各単語の定義は以下です。 「生産：材料から何らかの方法を用いて、人が必要とする価値あるものをつくりだすこと」 「管理：何らかの基準・ルールから外れないように物事を統制すること」 「システム：機能を有したものが複数集まり、片方向又は、双方向に影響を与えながら作動する秩序を持った集まり・仕組みのこと」 以上の三つの言葉を単純につなげるとわかりにくいので整理すると、生産管理システムとは、「モノづくりの過程で諸々の状態・数値が、管理範囲から外れないように、ルールに則って監視・管理する仕組み」ということができます。 つまり、生産管理システムとは、それ自体を導入すれば、使えるようになるモノではなく、使うためには、使う側がどういったルールで管理するかを明確にしておき、それに適したシステムを選ぶ、作る必要があるものです。 では、以下で生産管理システムがクラウドと合わせることでどのような特徴が出来たのかを解説します。また、注目のシステムについては、「5.おわりに」に記載しています。 3.クラウドとは クラウドについて解説します。 多くの人にとって、クラウドの最もイメージしやすいものは、「インターネット上のデータ保存スペース」ではないかと思います。確かにこの機能は、クラウドが提供するサービスの一つです。 本コラムで取り上げる「クラウド」の定義は、「クラウド・コンピューティング（cloud computing）」で、その意味は、「インターネット上のネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどを共有化して、サービス提供事業者が、利用者に容易に利用可能とするモデル」（※1）です。 対義語は、「オンプレミス（on-premises）」です。こちらは、「自社の中に、コンピュータ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのハードウェア、ソフトウェアを保有して、自社で管理・運用するモデル」を意味しています。 従来、工場に生産管理システムを入れるとなると、通信速度、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。現在は、通信速度、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おり、今後は、クラウドが主流になっていくことでしょう。 （※1：総務省国民のための情報セキュリティサイトhttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/glossary/02.html#ku02） 4.クラウドを利用した生産管理システムの特徴 クラウドを利用した生産管理システムの特徴について解説します。 大きな特徴は、クラウドを活用することでSaaSとして、システムを提供できるということです。 従来はパッケージとして、開発完了後に一括でのシステム導入し、運用を開始することが標準でした。そのため、システムを導入するまで、導入後の安定稼働に長期間に渡って多くの労力を投入する必要がありました。それは、オンプレミス方式では、一度システムを導入すると、開発会社の手元からシステムが離れてしまい、容易にシステムに変更を加えることが出来ないからです。 一方、クラウドを使用することで、システム自体は開発会社の手元にある状態のまま、使用者が使いたい機能を選んでシステムを使えることが可能になりました。そのため、一度にシステムを導入する必要が無くなり、自社のペースに合わせて、システム導入を行うことが可能です。また、SaaSの場合、システムのバージョンアップがすぐに反映されるといったメリットがあります。注意点としては、従来のパッケージタイプのシステムをそのまま、オンプレミスからクラウドに移行した場合はこの限りではありません。 導入時にかかるコストとランニングコストにも影響があります。従来は、初期費用が多くの投資が必要になりましたが、クラウド＋SaaSの場合、カスタマイズ無しならば、初期費用を抑え、年間のクラウド＋システム使用料等を払うことで継続的にシステム使用が可能です。 5.おわりに 今回は、クラウドを利用した生産管理システムの概要について解説をしました。まだ数は少ないですが、クラウドを利用した生産管理システムも出てきています。 特に注目すべきは、ワードやエクセルを開発しているマイクロソフト社が提供している、ダイナミクス365です。このダイナミクス365の中に、生産管理システムを含んだ中小企業向けの基幹システムダイナミクス365BusinessCentralがあります。このシステムはSaaSタイプのため、導入コストを抑えるかつ、段階的に導入を進めることが可能です。そして、マイクロソフト社が提供している他の多くのサービス、ソフト、システムとの連携が可能です。そのため、「このシステムをこう使えばこんなこと出来ないか」といったように、自社内でシステム運用を開発、改善することが可能です。今後、注目度が増すクラウドを利用した生産管理システムの概要解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです ②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 ③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 ④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 ⑤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！ ▼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//a> ■ダウンロード事例集のご紹介 「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」 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！ 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！ ▼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/ 1.はじめに 本コラムは、最近、その数が増えているクラウドを利用したシステムのうち、生産管理システムについて解説します。 市場競争の激化による生産性向上の取り組み、多くのシステムが老朽化による刷新が必要となる2025年の壁といった課題解決を急がれる背景から、DX化を推進し、従来、人が手作業＋表計算ソフトを活用して行っていた類の業務を、自動で出来るような仕組み化＝システム導入のニーズが増えています。その解決策の一つとして、生産管理システムが存在します。今回は、製造業の企業であれば、一度は導入を考えたことがある、生産管理システムについて、概要を解説いたします。 2.生産管理システムとは 最初に生産管理システムについて定義します。まず、各単語の定義は以下です。 「生産：材料から何らかの方法を用いて、人が必要とする価値あるものをつくりだすこと」 「管理：何らかの基準・ルールから外れないように物事を統制すること」 「システム：機能を有したものが複数集まり、片方向又は、双方向に影響を与えながら作動する秩序を持った集まり・仕組みのこと」 以上の三つの言葉を単純につなげるとわかりにくいので整理すると、生産管理システムとは、「モノづくりの過程で諸々の状態・数値が、管理範囲から外れないように、ルールに則って監視・管理する仕組み」ということができます。 つまり、生産管理システムとは、それ自体を導入すれば、使えるようになるモノではなく、使うためには、使う側がどういったルールで管理するかを明確にしておき、それに適したシステムを選ぶ、作る必要があるものです。 では、以下で生産管理システムがクラウドと合わせることでどのような特徴が出来たのかを解説します。また、注目のシステムについては、「5.おわりに」に記載しています。 3.クラウドとは クラウドについて解説します。 多くの人にとって、クラウドの最もイメージしやすいものは、「インターネット上のデータ保存スペース」ではないかと思います。確かにこの機能は、クラウドが提供するサービスの一つです。 本コラムで取り上げる「クラウド」の定義は、「クラウド・コンピューティング（cloud computing）」で、その意味は、「インターネット上のネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどを共有化して、サービス提供事業者が、利用者に容易に利用可能とするモデル」（※1）です。 対義語は、「オンプレミス（on-premises）」です。こちらは、「自社の中に、コンピュータ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのハードウェア、ソフトウェアを保有して、自社で管理・運用するモデル」を意味しています。 従来、工場に生産管理システムを入れるとなると、通信速度、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。現在は、通信速度、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おり、今後は、クラウドが主流になっていくことでしょう。 （※1：総務省国民のための情報セキュリティサイトhttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/glossary/02.html#ku02） 4.クラウドを利用した生産管理システムの特徴 クラウドを利用した生産管理システムの特徴について解説します。 大きな特徴は、クラウドを活用することでSaaSとして、システムを提供できるということです。 従来はパッケージとして、開発完了後に一括でのシステム導入し、運用を開始することが標準でした。そのため、システムを導入するまで、導入後の安定稼働に長期間に渡って多くの労力を投入する必要がありました。それは、オンプレミス方式では、一度システムを導入すると、開発会社の手元からシステムが離れてしまい、容易にシステムに変更を加えることが出来ないからです。 一方、クラウドを使用することで、システム自体は開発会社の手元にある状態のまま、使用者が使いたい機能を選んでシステムを使えることが可能になりました。そのため、一度にシステムを導入する必要が無くなり、自社のペースに合わせて、システム導入を行うことが可能です。また、SaaSの場合、システムのバージョンアップがすぐに反映されるといったメリットがあります。注意点としては、従来のパッケージタイプのシステムをそのまま、オンプレミスからクラウドに移行した場合はこの限りではありません。 導入時にかかるコストとランニングコストにも影響があります。従来は、初期費用が多くの投資が必要になりましたが、クラウド＋SaaSの場合、カスタマイズ無しならば、初期費用を抑え、年間のクラウド＋システム使用料等を払うことで継続的にシステム使用が可能です。 5.おわりに 今回は、クラウドを利用した生産管理システムの概要について解説をしました。まだ数は少ないですが、クラウドを利用した生産管理システムも出てきています。 特に注目すべきは、ワードやエクセルを開発しているマイクロソフト社が提供している、ダイナミクス365です。このダイナミクス365の中に、生産管理システムを含んだ中小企業向けの基幹システムダイナミクス365BusinessCentralがあります。このシステムはSaaSタイプのため、導入コストを抑えるかつ、段階的に導入を進めることが可能です。そして、マイクロソフト社が提供している他の多くのサービス、ソフト、システムとの連携が可能です。そのため、「このシステムをこう使えばこんなこと出来ないか」といったように、自社内でシステム運用を開発、改善することが可能です。今後、注目度が増すクラウドを利用した生産管理システムの概要解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”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”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”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製造業経営者の為のセミナーです ②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 ③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 ④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 ⑤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！ ▼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//a> ■ダウンロード事例集のご紹介 「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」 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！ 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！ ▼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/

自社に産業用ロボットを導入して製造工程の自動化を図りたいけれど、費用が掛かるし自動化した製造工程でいつまで受注できるのか不安とまず考える方も多いのではないでしょうか。 人手は足りていないが直近で受注が増えて毎日残業続き 特定の人間した出来ない作業があり進捗が遅れている ロボットの取り扱いの経験も無く、自社にどのように活用出来るか分からない ロボットを取り扱える人材がいないので、自社にはロボット活用は無理だ。 多額の投資をしても受注がなくなった時にムダになってしまう。 工程の自動化を考える時には上記の様な課題と悩みを持つ方は多いと思いますが、リスクを背負わずにロボットの導入を進める方法があるのをご存じでしょうか？ 皆さんは産業用ロボットに中古品があり中古品を購入したりレンタルする事が出来る事をご存じですか？ 中古は不安と思うかも知れませんが、産業用ロボットは基本的にとても頑丈なので少々の事では壊れたり劣化したりするものではありませんし、しっかりと業者によってメンテナンスされたモノが販売されています。 中古品を購入する事で数百万円する産業用ロボットの価格をかなり抑える事も出来ます。 長期的に保有する事にリスクを感じる方は中古品をレンタルするという選択肢もあり、レンタル期間は最短1か月～最長3年間の期間でレンタルできるモノが多いです。 レンタルの場合月々の費用は割高になりますが、ニーズの増減によって増設したり撤去したり出来るという事です。 特に協働ロボットと呼ばれる安全策が不要で人と並んで作業出来るロボットの場合、自由に移動させて思いの作業を行わせる事が出来るので、作業工程の欠員や臨時の増産など人手が足りない時だけレンタルして使う事が出来ます。 協働ロボットの操作性の簡単さや自由に移動出来るコンパクトさや身軽さはとても利便性が高く、自動車メーカーの生産ラインでも生産遅れが発生している工程や欠員の工程に協働ロボットを持っていき作業員の補助をさせるような使い方をされています。 協働ロボットの中古品市場はかなり活発で人気の程がうかがえます。 対して一般的な6軸多関節の産業用ロボットについては、ロボット稼働範囲に安全策を設置したり、加工方法に合わせたハンドエフェクタや治具等を製作する必要があるので、周辺機器の設計等インテグレーションが必要ですので、レンタル向きでは無いかもしれませんが、しっかりとしたシステムを作る事を前提にシステムの費用を抑える為に中古品を購入するという選択肢は多いにメリットがあると思います。 中古品の売買やレンタルについては、基本的には中古品販売事業者によるものですが、一部のロボットメーカーでも同様なサービスを実施しています。 海外メーカーのKUKAは非常に高精度なロボットを販売している世界トップクラスのロボットメーカですが、 中古品の販売やレンタルの事業も手掛けています。自動車で考えればディーラー中古車という位置づけでしょうか。 まだ自社にロボットを保有しておらず、ロボットに対する知見や技能をお持ちでない企業にとっては、ロボットをレンタルするという事は大きなリスクを背負わずに試してみる事が出来るのでとてもお手軽です。 当然ロボットの操作方法の習得や自社のどの工程のどの作業が出来るのか？出来る様にするためには？ と工夫は必要ですが、そういう課題を乗りこえていく過程で社内にロボット活用をするというような新しい風を取り込む事が出来、ロボットを取り扱える人材が成長していくでしょう。 そしてロボットを自由に活用出来る様になれば、各工程に専用のロボットシステムを導入して本格的に自動化を図るも良いですし、期間限定でロボットをレンタルして火事場を凌ぐというのも良いですね。 自動化したいけど難しそう。操作出来る人材が居ないから。とロボットの導入を見送ってきたという方は、是非レンタルの選択肢もあるという事をご承知おき下さい。 既にロボットを活用している企業様であれば、既にロボットの取り扱い技能者が社内にいる事と思いますのでロボットに対する苦手意識も薄く、よりレンタル品の活用は容易なのではないでしょうか。 これまでに自動化してきた工程に加え、更なる自動化と合理化を図る為にも、社内の製造工程の内から人間がやる必要の無い工程や特定の人しか出来ない工程をターゲットとして、ロボットをレンタルして自動化出来るかどうかテストを行う事が出来ます。 テストに失敗してもレンタルだから返却すれは良いだけですからね。 これからの労働人口減少の環境下ではいち早く自動化を進め、ロボットを活用するなどのDX推進が企業には求められています。 これまでロボット化を諦めていた企業もこれかもロボット化を拡大していく企業も、まずはレンタル品で自動化のテストを行い、システム構成が決まれば中古品を買い取りするという流れで、自由にDX推進活動を進めていけるのではないでしょうか？ いきなり多額の費用を払って外注に任せるのではなく、自社で積極的にテストしてみる事が真の意味でDX推進なのではないでしょうか。 おわりに 今回は、ロボットは中古品もあり購入もレンタルも出来るという選択肢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。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/automation-robotization-examples-02/ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210205/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 板金・プレス・溶接・組立加工業向け、熟練技術・職人技術にAI＆ロボット活用！社長セミナー ①従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■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ロボット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・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい！！ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 自社に産業用ロボットを導入して製造工程の自動化を図りたいけれど、費用が掛かるし自動化した製造工程でいつまで受注できるのか不安とまず考える方も多いのではないでしょうか。 人手は足りていないが直近で受注が増えて毎日残業続き 特定の人間した出来ない作業があり進捗が遅れている ロボットの取り扱いの経験も無く、自社にどのように活用出来るか分からない ロボットを取り扱える人材がいないので、自社にはロボット活用は無理だ。 多額の投資をしても受注がなくなった時にムダになってしまう。 工程の自動化を考える時には上記の様な課題と悩みを持つ方は多いと思いますが、リスクを背負わずにロボットの導入を進める方法があるのをご存じでしょうか？ 皆さんは産業用ロボットに中古品があり中古品を購入したりレンタルする事が出来る事をご存じですか？ 中古は不安と思うかも知れませんが、産業用ロボットは基本的にとても頑丈なので少々の事では壊れたり劣化したりするものではありませんし、しっかりと業者によってメンテナンスされたモノが販売されています。 中古品を購入する事で数百万円する産業用ロボットの価格をかなり抑える事も出来ます。 長期的に保有する事にリスクを感じる方は中古品をレンタルするという選択肢もあり、レンタル期間は最短1か月～最長3年間の期間でレンタルできるモノが多いです。 レンタルの場合月々の費用は割高になりますが、ニーズの増減によって増設したり撤去したり出来るという事です。 特に協働ロボットと呼ばれる安全策が不要で人と並んで作業出来るロボットの場合、自由に移動させて思いの作業を行わせる事が出来るので、作業工程の欠員や臨時の増産など人手が足りない時だけレンタルして使う事が出来ます。 協働ロボットの操作性の簡単さや自由に移動出来るコンパクトさや身軽さはとても利便性が高く、自動車メーカーの生産ラインでも生産遅れが発生している工程や欠員の工程に協働ロボットを持っていき作業員の補助をさせるような使い方をされています。 協働ロボットの中古品市場はかなり活発で人気の程がうかがえます。 対して一般的な6軸多関節の産業用ロボットについては、ロボット稼働範囲に安全策を設置したり、加工方法に合わせたハンドエフェクタや治具等を製作する必要があるので、周辺機器の設計等インテグレーションが必要ですので、レンタル向きでは無いかもしれませんが、しっかりとしたシステムを作る事を前提にシステムの費用を抑える為に中古品を購入するという選択肢は多いにメリットがあると思います。 中古品の売買やレンタルについては、基本的には中古品販売事業者によるものですが、一部のロボットメーカーでも同様なサービスを実施しています。 海外メーカーのKUKAは非常に高精度なロボットを販売している世界トップクラスのロボットメーカですが、 中古品の販売やレンタルの事業も手掛けています。自動車で考えればディーラー中古車という位置づけでしょうか。 まだ自社にロボットを保有しておらず、ロボットに対する知見や技能をお持ちでない企業にとっては、ロボットをレンタルするという事は大きなリスクを背負わずに試してみる事が出来るのでとてもお手軽です。 当然ロボットの操作方法の習得や自社のどの工程のどの作業が出来るのか？出来る様にするためには？ と工夫は必要ですが、そういう課題を乗りこえていく過程で社内にロボット活用をするというような新しい風を取り込む事が出来、ロボットを取り扱える人材が成長していくでしょう。 そしてロボットを自由に活用出来る様になれば、各工程に専用のロボットシステムを導入して本格的に自動化を図るも良いですし、期間限定でロボットをレンタルして火事場を凌ぐというのも良いですね。 自動化したいけど難しそう。操作出来る人材が居ないから。とロボットの導入を見送ってきたという方は、是非レンタルの選択肢もあるという事をご承知おき下さい。 既にロボットを活用している企業様であれば、既にロボットの取り扱い技能者が社内にいる事と思いますのでロボットに対する苦手意識も薄く、よりレンタル品の活用は容易なのではないでしょうか。 これまでに自動化してきた工程に加え、更なる自動化と合理化を図る為にも、社内の製造工程の内から人間がやる必要の無い工程や特定の人しか出来ない工程をターゲットとして、ロボットをレンタルして自動化出来るかどうかテストを行う事が出来ます。 テストに失敗してもレンタルだから返却すれは良いだけですからね。 これからの労働人口減少の環境下ではいち早く自動化を進め、ロボットを活用するなどのDX推進が企業には求められています。 これまでロボット化を諦めていた企業もこれかもロボット化を拡大していく企業も、まずはレンタル品で自動化のテストを行い、システム構成が決まれば中古品を買い取りするという流れで、自由にDX推進活動を進めていけるのではないでしょうか？ いきなり多額の費用を払って外注に任せるのではなく、自社で積極的にテストしてみる事が真の意味でDX推進なのではないでしょうか。 おわりに 今回は、ロボットは中古品もあり購入もレンタルも出来るという選択肢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。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/automation-robotization-examples-02/ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210205/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 板金・プレス・溶接・組立加工業向け、熟練技術・職人技術にAI＆ロボット活用！社長セミナー ①従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ 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今回は、中堅・中小製造業経営者様向けの最新無料ダウンロードレポートについてご紹介いたします。 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 ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ 【レポートテーマ①】 AIを使って過去の類似案件を簡単検索！営業・生産計画立案の業務効率化！ ・概要 見積りや生産計画立案は過去と類似した依頼があると、過去情報を参照していますが、それには多くの手間が発生します。更に、過去情報を個人で持っていて共有されていないケースが多く、無駄な作業が発生しやすくなります。 そのような作業に対してどのようにAIを活用して業務効率化を図るのかレポートで解説しています。 【レポートテーマ②】 ベテラン社員の“勘”と“経験”に頼った生産計画立案体制からの脱却！ AIを活用し、生産計画立案を自動最適化・脱属人化！ ・概要 生産計画の立案はベテラン社員が「経験」、「勘」、「度胸」によって計画し属人化（職人化）している状態となっていることが多く見受けられます。 ベテラン社員が多大な工数をかけて行っている生産計画立案をAIを活用して脱属人化する具体的手法をレポートにて解説しております。 【レポートテーマ③】 中堅・中小製造業における“AI化の進め方”とは？ AI化の手順を1～16ステップに分けて徹底解説！ ・概要 「AIを使ってみたいが相談できる所が無い、、、」 「手作業の単純業務に工数がかかっている、、、」 「一部の社員に偏っている業務がありノウハウを継承できていない、、、」 「高付加価値な業務をより効率よく行い生産性を高めたい、、、」 「経験と勘を要する業務で属人化している、、、」 「分析を通じてもっと品質改善＆現場改善したい、、、」 「標準化・パッケージ化して誰でも出来るように継承したい、、、」 そのようなお悩みを解決するAI活用の手順を16ステップに分けて解説しています。 上記3テーマについて解説したレポートです。 無料でダウンロードできますので、是非お気軽にご覧ください！ ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用！社長セミナー」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ＜このような方におすすめ＞ 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURL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/ 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、中堅・中小製造業経営者様向けの最新無料ダウンロードレポートについてご紹介いたします。 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 ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ 【レポートテーマ①】 AIを使って過去の類似案件を簡単検索！営業・生産計画立案の業務効率化！ ・概要 見積りや生産計画立案は過去と類似した依頼があると、過去情報を参照していますが、それには多くの手間が発生します。更に、過去情報を個人で持っていて共有されていないケースが多く、無駄な作業が発生しやすくなります。 そのような作業に対してどのようにAIを活用して業務効率化を図るのかレポートで解説しています。 【レポートテーマ②】 ベテラン社員の“勘”と“経験”に頼った生産計画立案体制からの脱却！ AIを活用し、生産計画立案を自動最適化・脱属人化！ ・概要 生産計画の立案はベテラン社員が「経験」、「勘」、「度胸」によって計画し属人化（職人化）している状態となっていることが多く見受けられます。 ベテラン社員が多大な工数をかけて行っている生産計画立案をAIを活用して脱属人化する具体的手法をレポートにて解説しております。 【レポートテーマ③】 中堅・中小製造業における“AI化の進め方”とは？ AI化の手順を1～16ステップに分けて徹底解説！ ・概要 「AIを使ってみたいが相談できる所が無い、、、」 「手作業の単純業務に工数がかかっている、、、」 「一部の社員に偏っている業務がありノウハウを継承できていない、、、」 「高付加価値な業務をより効率よく行い生産性を高めたい、、、」 「経験と勘を要する業務で属人化している、、、」 「分析を通じてもっと品質改善＆現場改善したい、、、」 「標準化・パッケージ化して誰でも出来るように継承したい、、、」 そのようなお悩みを解決するAI活用の手順を16ステップに分けて解説しています。 上記3テーマについて解説したレポートです。 無料でダウンロードできますので、是非お気軽にご覧ください！ ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用！社長セミナー」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ＜このような方におすすめ＞ 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURL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/