DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

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

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

1.はじめに 近年、様々なアプリケーションの開発により協働ロボットの需要が高まりつつあります。 機械加工業においてはまだまだ従来の産業用ロボットの活用が一般的ですが、今回は機械加工業における協働ロボットの活用方法について解説します。 2.統計から見る協働ロボットの現状 協働ロボットの需要は年々拡大傾向にあります。 2018年は世界の産業用ロボット出荷台数全体に占める割合は3％ほどです。 しかし伸び率では23％増となっており、2019年は産業用ロボット出荷台数に占める割合が4.8％となる1万8000台が出荷されています。 全体に締める割合としてはまだまだ少ないですが様々な付加機能が開発されており今後さらに協働ロボット市場は拡大していくと予想されます。 3.協働ロボットとは 産業用ロボットと協働ロボットの大きな違いは安全柵が不要であることです。 安全柵が不要であるため中小機械加工業において問題となるスペース不足の問題を解決しスペースを有効活用することが可能となります。 産業用ロボットと協働ロボットの活用イメージを以下に示します。 ・産業用ロボット ①人間を超える生産性向上 ②高速、高精度、重可搬 ③設置スペース大（安全柵が必要） ④ロボット専門技術が必要 ・協働ロボット ①人間のサポート ②ゆっくり、そこそこ、持てる物は軽い ③省スペース（安全柵不要） ④専門知識不要の簡単操作 上記をまとめると、 産業用ロボット→大量生産向け 協働ロボット→多品種少量生産向け と言えるでしょう。 安全柵が不要で省スペース、それによるフレキシブルな活用が可能、専門的な技術が不要で簡易的な操作、それによる自社での低コストな導入、、、、 まさに協働ロボットは中小機械加工業における多品種少量生産に適したロボットであると言えます。 4.機械加工業における協働ロボットの具体的な活用方法 では具体的にどのように協働ロボットを活用するのでしょうか。 最新の協働ロボットは標準でカメラを搭載している物があります。 カメラが標準搭載されいるため従来、ロボットを画像認識を組み合わせた複雑なシステム構成が不要となり、アイディア次第でユーザーの要望に合わせた運用が可能になります。 従来のロボットと画像認識を組み合わせたシステムでは「キャリブレーション作業」が必須となり、これは専門の技術員が長時間かけて行う大変複雑な作業です。 標準でカメラを搭載した協働ロボットを活用することで、上記のようなキャリブレーション作業が不要となり、例えば以下のようなフレキシブルな運用が可能になります。 運用例 ①午前中は旋盤AでワークBをロボットで100ケ加工する ②午後は旋盤BでワークEをロボットで100ケ加工する ③ロボットが加工をしている間、ロボットだと効率が悪い10ケ程度の小ロット品は人間が加工する →ロボットと人間の「協働」で多品種少量生産対応 上記の運用例はカメラを搭載した協働ロボットの位置補正機能を活用し、フレキシブルに使いたい場所で使いたいときにロボットを使う、という運用を実現した例です。 何度も言いますが、このような運用を行うことはキャリブレーション作業が必要な従来のロボットでは実現不可能な運用方法です。 さらに、大手自動車メーカー等ではAGV（無人搬送車）と協働ロボットを組み合わせたシステムの活用を行っている企業もあります。 例えば、 AGVに協働ロボットを設置しておいて、自動倉庫から素材をロボット付きAGVで搬送して加工機の前まで持っていき、加工して、加工完了品はAGVで自動倉庫に自動で入庫する。 →AGVでは精度の良い位置決めが出来ないが画像認識の位置補正機能があるのである程度の位置決めでワーク投入できる アイディア次第で様々な活用方法を検討することができます。 面白いアイディアとしては、フレキシブルに使いたい場所で使う運用方法のさらなるアイディアとして、加工機の加工完了ランプをカメラで見て、加工完了を確認しワークを取り出す、というような活用も可能です。 私自身、実際に最新の協働ロボットに触れ、ティーチングを行ってみましたが、ほんの少しのレクチャーを受けるだけで基本的な動作は簡単にティーチングすることが可能でした！ ロボット導入の経験が無い、一度導入したけど失敗してしまった、そんな中小機械加工業にとってはうってつけのロボットだと確信しています！ 以下のダウンロードレポートでは、機械加工業のロボット活用について解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂きお役立て下さい。 多品種少量機械加工業様向け 成功する機械加工業ロボット活用解説レポート この1冊で成功するロボット導入の考え方・ポイントがわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 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 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 機械加工業におけるロボット活用の最新の取り組み   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 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI・デジタル活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI・デジタル活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   [sc name="cobot"][/sc] 1.はじめに 近年、様々なアプリケーションの開発により協働ロボットの需要が高まりつつあります。 機械加工業においてはまだまだ従来の産業用ロボットの活用が一般的ですが、今回は機械加工業における協働ロボットの活用方法について解説します。 2.統計から見る協働ロボットの現状 協働ロボットの需要は年々拡大傾向にあります。 2018年は世界の産業用ロボット出荷台数全体に占める割合は3％ほどです。 しかし伸び率では23％増となっており、2019年は産業用ロボット出荷台数に占める割合が4.8％となる1万8000台が出荷されています。 全体に締める割合としてはまだまだ少ないですが様々な付加機能が開発されており今後さらに協働ロボット市場は拡大していくと予想されます。 3.協働ロボットとは 産業用ロボットと協働ロボットの大きな違いは安全柵が不要であることです。 安全柵が不要であるため中小機械加工業において問題となるスペース不足の問題を解決しスペースを有効活用することが可能となります。 産業用ロボットと協働ロボットの活用イメージを以下に示します。 ・産業用ロボット ①人間を超える生産性向上 ②高速、高精度、重可搬 ③設置スペース大（安全柵が必要） ④ロボット専門技術が必要 ・協働ロボット ①人間のサポート ②ゆっくり、そこそこ、持てる物は軽い ③省スペース（安全柵不要） ④専門知識不要の簡単操作 上記をまとめると、 産業用ロボット→大量生産向け 協働ロボット→多品種少量生産向け と言えるでしょう。 安全柵が不要で省スペース、それによるフレキシブルな活用が可能、専門的な技術が不要で簡易的な操作、それによる自社での低コストな導入、、、、 まさに協働ロボットは中小機械加工業における多品種少量生産に適したロボットであると言えます。 4.機械加工業における協働ロボットの具体的な活用方法 では具体的にどのように協働ロボットを活用するのでしょうか。 最新の協働ロボットは標準でカメラを搭載している物があります。 カメラが標準搭載されいるため従来、ロボットを画像認識を組み合わせた複雑なシステム構成が不要となり、アイディア次第でユーザーの要望に合わせた運用が可能になります。 従来のロボットと画像認識を組み合わせたシステムでは「キャリブレーション作業」が必須となり、これは専門の技術員が長時間かけて行う大変複雑な作業です。 標準でカメラを搭載した協働ロボットを活用することで、上記のようなキャリブレーション作業が不要となり、例えば以下のようなフレキシブルな運用が可能になります。 運用例 ①午前中は旋盤AでワークBをロボットで100ケ加工する ②午後は旋盤BでワークEをロボットで100ケ加工する ③ロボットが加工をしている間、ロボットだと効率が悪い10ケ程度の小ロット品は人間が加工する →ロボットと人間の「協働」で多品種少量生産対応 上記の運用例はカメラを搭載した協働ロボットの位置補正機能を活用し、フレキシブルに使いたい場所で使いたいときにロボットを使う、という運用を実現した例です。 何度も言いますが、このような運用を行うことはキャリブレーション作業が必要な従来のロボットでは実現不可能な運用方法です。 さらに、大手自動車メーカー等ではAGV（無人搬送車）と協働ロボットを組み合わせたシステムの活用を行っている企業もあります。 例えば、 AGVに協働ロボットを設置しておいて、自動倉庫から素材をロボット付きAGVで搬送して加工機の前まで持っていき、加工して、加工完了品はAGVで自動倉庫に自動で入庫する。 →AGVでは精度の良い位置決めが出来ないが画像認識の位置補正機能があるのである程度の位置決めでワーク投入できる アイディア次第で様々な活用方法を検討することができます。 面白いアイディアとしては、フレキシブルに使いたい場所で使う運用方法のさらなるアイディアとして、加工機の加工完了ランプをカメラで見て、加工完了を確認しワークを取り出す、というような活用も可能です。 私自身、実際に最新の協働ロボットに触れ、ティーチングを行ってみましたが、ほんの少しのレクチャーを受けるだけで基本的な動作は簡単にティーチングすることが可能でした！ ロボット導入の経験が無い、一度導入したけど失敗してしまった、そんな中小機械加工業にとってはうってつけのロボットだと確信しています！ 以下のダウンロードレポートでは、機械加工業のロボット活用について解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂きお役立て下さい。 多品種少量機械加工業様向け 成功する機械加工業ロボット活用解説レポート この1冊で成功するロボット導入の考え方・ポイントがわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 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 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 機械加工業におけるロボット活用の最新の取り組み   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 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI・デジタル活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI・デジタル活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   [sc name="cobot"][/sc]

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）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 第３回の今回は、システムベンダーを比較検討する際のポイントについて解説いたします。 2.前回までの振り返りと本コラム内容について 前回までのコラムでは、検討開始の初動から仕様検討を開始するまでの間に実施することとして、（1）プロジェクトチーム体制（2）目的（3）導入範囲（4）目標・期待効果といった項目についてと、導入するシステムの仕様概要を決定し、ベンダーとのお打ち合わせに必要な情報、書類（業務フローとシステムに期待する必要機能のリスト）を準備するという段階までの解説をしました。 本コラムでは、導入するシステムベンダーに期待する内容についてポイントを解説いたします。ここでいうシステムベンダーとは、「システムを提供、導入を支援する」企業を指しています。 3.システムベンダーの検討 ここまでで、導入するシステムの仕様概要を決定し、ベンダーの選定とお打ち合わせに必要な書類（業務フローとシステムに期待する必要機能のリスト）が準備できましたので、実際に複数のベンダーにコンタクトを取って、お打ち合わせを開始できる状態にまで到達しました。 ベンダーを決めるにあたっては、（1）支援内容、（2）仕様検討の進め方（3）導入実績、（4）ベンダーの会社状況、（5）システムの基本設計、（6）コストとスケジュール　といったことを検討する必要があります。 （1）支援内容について解説します。 当たり前ですが、システム導入は入れて終了ということではなく、入れた機能が現場で、期待した性能を発揮する状況まで運用改善、使い方の指導をするまでをサポートすることを含めた内容で付き合ってくれる会社を選ぶべきです。そうしないと、現場に新たに導入したシステムが根付かない、または、最低限の機能しか使われないといった事態になり、システム導入が失敗となってしまいます。また、このような失敗は、システム導入投資のみならず、デジタル化案件の投資全般に懐疑的な印象を持たせる要因になり、デジタル化を進めたい企業にとっては、デジタル化足止めの要因となる可能性があるので、優先度が高い評価ポイントと考えています。 （2）仕様検討の進め方について解説します。 ベンダーとの仕様・機能についてお打ち合わせは大きく分けて、2つの種類が考えられます。1つ目は、「仕様概要検討→見積り→発注→契約後に詳細仕様検討→要件定義」する場合。2つ目は、「詳細仕様検討→見積→発注→要件定義」する場合です。この2つのパターンの大きな違いは、「発注後のコスト変動の大きさ」だと考えています。どちらのパターンでも要件定義作業の中で必要機能が増えた場合、その開発にかかる費用は追加となります。通常、仕様の詳細検討や要件定義を行う作業は、大きな工数・コストがかかります。そのため、これらは、一般的には契約後に行うことが多いです。しかし、実際にこれらの作業を行うと、自社内で検討していた時には出てこなかった要望が出てきて、当初よりも必要な仕様・機能が大幅に増えることも珍しくありません。そうなると、追加の開発費用が発生し、契約前の見積価格よりも高額になり、やむなく、機能を減らすといった事態になります。それを防止するためにも、自社が必要としている機能は、ベンダーとのお打ち合わせを開始する前に出来るだけ、洗い出しておいて、早々にベンダーに対応可否と対応内容を検討してもらうことで、初回の見積内容の精度を上げてもらうことが重要です。 4.おわりに 以上の内容を踏まえてベンダー選定を実施していただくことで、自社が検討の主導権を握ることが可能になり、ベンダー決定・契約後の予定変更を抑制することが可能になると考えています。 中小・零細製造業のデジタル化【基幹システム導入_ベンダー検討前編】の解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 1.はじめに 本コラムでは、情報システム、いわゆる情シス部隊が存在しない企業様において、新たに基幹システム（生産管理、工程管理、会計管理、購買管理といった複数の機能群を有し、一つのデータベースで統合したシステム、ERPともいう）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 第３回の今回は、システムベンダーを比較検討する際のポイントについて解説いたします。 2.前回までの振り返りと本コラム内容について 前回までのコラムでは、検討開始の初動から仕様検討を開始するまでの間に実施することとして、（1）プロジェクトチーム体制（2）目的（3）導入範囲（4）目標・期待効果といった項目についてと、導入するシステムの仕様概要を決定し、ベンダーとのお打ち合わせに必要な情報、書類（業務フローとシステムに期待する必要機能のリスト）を準備するという段階までの解説をしました。 本コラムでは、導入するシステムベンダーに期待する内容についてポイントを解説いたします。ここでいうシステムベンダーとは、「システムを提供、導入を支援する」企業を指しています。 3.システムベンダーの検討 ここまでで、導入するシステムの仕様概要を決定し、ベンダーの選定とお打ち合わせに必要な書類（業務フローとシステムに期待する必要機能のリスト）が準備できましたので、実際に複数のベンダーにコンタクトを取って、お打ち合わせを開始できる状態にまで到達しました。 ベンダーを決めるにあたっては、（1）支援内容、（2）仕様検討の進め方（3）導入実績、（4）ベンダーの会社状況、（5）システムの基本設計、（6）コストとスケジュール　といったことを検討する必要があります。 （1）支援内容について解説します。 当たり前ですが、システム導入は入れて終了ということではなく、入れた機能が現場で、期待した性能を発揮する状況まで運用改善、使い方の指導をするまでをサポートすることを含めた内容で付き合ってくれる会社を選ぶべきです。そうしないと、現場に新たに導入したシステムが根付かない、または、最低限の機能しか使われないといった事態になり、システム導入が失敗となってしまいます。また、このような失敗は、システム導入投資のみならず、デジタル化案件の投資全般に懐疑的な印象を持たせる要因になり、デジタル化を進めたい企業にとっては、デジタル化足止めの要因となる可能性があるので、優先度が高い評価ポイントと考えています。 （2）仕様検討の進め方について解説します。 ベンダーとの仕様・機能についてお打ち合わせは大きく分けて、2つの種類が考えられます。1つ目は、「仕様概要検討→見積り→発注→契約後に詳細仕様検討→要件定義」する場合。2つ目は、「詳細仕様検討→見積→発注→要件定義」する場合です。この2つのパターンの大きな違いは、「発注後のコスト変動の大きさ」だと考えています。どちらのパターンでも要件定義作業の中で必要機能が増えた場合、その開発にかかる費用は追加となります。通常、仕様の詳細検討や要件定義を行う作業は、大きな工数・コストがかかります。そのため、これらは、一般的には契約後に行うことが多いです。しかし、実際にこれらの作業を行うと、自社内で検討していた時には出てこなかった要望が出てきて、当初よりも必要な仕様・機能が大幅に増えることも珍しくありません。そうなると、追加の開発費用が発生し、契約前の見積価格よりも高額になり、やむなく、機能を減らすといった事態になります。それを防止するためにも、自社が必要としている機能は、ベンダーとのお打ち合わせを開始する前に出来るだけ、洗い出しておいて、早々にベンダーに対応可否と対応内容を検討してもらうことで、初回の見積内容の精度を上げてもらうことが重要です。 4.おわりに 以上の内容を踏まえてベンダー選定を実施していただくことで、自社が検討の主導権を握ることが可能になり、ベンダー決定・契約後の予定変更を抑制することが可能になると考えています。 中小・零細製造業のデジタル化【基幹システム導入_ベンダー検討前編】の解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ 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４つの溶接工程を１台のロボットに集約！若手社員でも多種溶接対応！ ・課題 お客様からの高い溶接品質要求を達成する為には、熟練した職人さんにしか任せる事が出来ない一方で、受注も拡大していき熟練工の工数が取れない状況の中で、生産効率を高めていく必要があった。既存設備としてTIG溶接ロボットは導入していたが、SPOT溶接やレーザー溶接、仕上げ研磨工程と一連加工業務の生産効率の向上が必要であった。 ・ロボットを導入した工程 TIG溶接、SPOT溶接、YAGレーザー溶接,仕上げ研磨工程を１台のロボットで実現 ・ポイント 今回のロボットシステムには、レーザビーム形状を自在に変化させられる最新ファイバーレーザー発信器を垂直多関節ロボットに持たせて、高度な微細溶接を可能にする新工法を確立しました。これにより、現在の4工程を1台のロボットに集約することができるとともに、熟練工に頼らずパート社員でも安全に加工可能な体制を構築することが可能となりました。加えて、労働生産性の向上や品質の向上、熟練技能のロボット化、イニシャルコスト及びランニングコストの削減が図れました。 従来のシステムであったなら各工程（TIG溶接、SPOT溶接、YAGレーザー溶接,仕上げ研磨工程）それぞれに多関節ロボットが専用に１台ずつ必要であり設置スペースやコストも大きなモノとなっていたところを、ファイバー溶接システムを導入しロボット１台で各工程の作業すべてをこなせる様になりました。 このような自動化システムを導入し熟練工の工数を削減し若手社員への教育や更に難易度の高い溶接作業を行ってもらう事で多面的な成果を生んでいます。 ・コンサルタントの視点 日本の製造現場では熟練工の不足や若手社員の確保など技術継承についても大きな課題があります。 しかし、今回紹介した事例の企業のような取り組みをされている企業には今後も若手社員が入り熟練工の技術を学ぶ一方でロボット活用が出来る新しい技術者がどんどん生まれていくことでしょう。そして将来さらに先進的なものづくりを実践され、日本のものづくりを革新されていくのだと思います。 生産現場の課題について真剣に取り組んでメーカーやSIERと協力し、先進的なシステム構築を進めるのは本当に大事なことですね。溶接工程に限らずあらゆる分野でロボットの性能が向上している昨今、規制概念に捉われる事なく新しいシステムを構築していくスタンスが必要と感じさせる事例でした。 ロボットによる肉盛り溶接とオフラインティーチングで脱職人化 ・課題 こちらの企業様では、多品種の金属製品を生産しており、数万個に及ぶ多様な金型を保有しております。金型の保守や新規製作工程において、摩耗補修時に表面を硬化肉盛り処理しますが、高度な熟練技能と長い工数が必要となるため生産活動のネックでした。また高い技術を保有する職人を育てるには数十年の時間を要するので、今後の職人不足を想定したうえで脱職人化に向けた取り組み(デジタルイノベーション)を行う必要がありました。 ・ロボットを導入した工程 金型新規製作や金型修繕時の硬化肉盛り溶接工程 ・ポイント 硬化肉盛り溶接を自動化する為に、レーザクラッティング工法（金属の粉体を利用した肉盛り溶接工法）を採用されました。 自動化するための課題は、溶接欠陥が無く金型への入熱が少ない溶接条件と溶接歪が発生しにくい加パス（熟練者の経験値）を正確に再現するロボット軌跡制御と、ロボットティーチング作業の簡略化がありました。 課題を解決する為に、ロボットペンダントを用いたダイレクトティーチング方法ではなく、オフラインティーチングソフトウェアを導入しました。PCを用いて最適な加工パスを生成した上で、溶接工の経験と知識を加えて溶接条件やトーチの調整を重ねました。ペンダントによるティーチングではロボットを停止する必要があり、その間生産する事が出来ませんし、溶接工の技術を再現するようなトーチの軌道を教示するにも非常に多くの時間が必要となります。オフラインティーチングソフトを用いる事で、生産を行いながら他の金型の修繕の為のロボットプログラムを生成する事で多品種対応を実現されています。 結果として、溶接を自動化することで一連の金型製作/保守工程の熟練作業の置き換えを図り、専任者2名を削減できました。加えて処理時間を大幅短縮することに成功し、従業員を過酷な環境から解放することにも繋がりました。 ・コンサルタントの視点 金型の修繕など高い溶接技能が必要な場合でもロボットは対応できます。事例企業様も自動化システムを構築するまでは、多くの工夫や試行錯誤を行っていたと考えられますが、一度自動化してしまえば、「何故この作業を人が行っていたのか」と言えます。そして、1つでも工程を自動化すると自然とノウハウが身につき、他工程の自動化も進んでいくことでしょう。今回は2017年の導入事例ですが、数年経ったことで更なる成果を挙げられていると考えられます。初期投資費用はかかりますが、今後10年、20年先を考えた場合は正しい選択ではないでしょうか。国や地方自治体の補助金を上手に利用して負担を軽くする対策もあります。オフラインティーチングソフトにも色々な種類があります。例えば、海外で開発されたソフトウェアはメーカー純正のソフトウェアに比べて多機能ですが、初期導入費用は数百万円になります。しかし外部業者にロボットティーチングを依頼し、生産停止してティーチングすることを考えると、多品種であればあるほど効果が見込めます。さらに複雑な形状部品や色々な角度でのアプローチが必要な場合はより効果を発揮します。現在の製品がいつまで需要があるのか分からない、仕様変更が頻繁にある場合にも有効です。初期導入費用は掛かりますが、職人の雇用にかかっていた費用に置き換えると効果が期待できるかもしれません。   板金・溶接加工業様向け TIG溶接におけるロボット活用徹底解説レポート この1冊でTIG溶接におけるロボット活用の具体的事例がわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 溶接におけるロボット活用の課題 溶接におけるロボット活用成功のポイント 補助金を活用したTIG溶接ロボット導入成功事例   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 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/   [sc name="welding-robot"][/sc] ４つの溶接工程を１台のロボットに集約！若手社員でも多種溶接対応！ ・課題 お客様からの高い溶接品質要求を達成する為には、熟練した職人さんにしか任せる事が出来ない一方で、受注も拡大していき熟練工の工数が取れない状況の中で、生産効率を高めていく必要があった。既存設備としてTIG溶接ロボットは導入していたが、SPOT溶接やレーザー溶接、仕上げ研磨工程と一連加工業務の生産効率の向上が必要であった。 ・ロボットを導入した工程 TIG溶接、SPOT溶接、YAGレーザー溶接,仕上げ研磨工程を１台のロボットで実現 ・ポイント 今回のロボットシステムには、レーザビーム形状を自在に変化させられる最新ファイバーレーザー発信器を垂直多関節ロボットに持たせて、高度な微細溶接を可能にする新工法を確立しました。これにより、現在の4工程を1台のロボットに集約することができるとともに、熟練工に頼らずパート社員でも安全に加工可能な体制を構築することが可能となりました。加えて、労働生産性の向上や品質の向上、熟練技能のロボット化、イニシャルコスト及びランニングコストの削減が図れました。 従来のシステムであったなら各工程（TIG溶接、SPOT溶接、YAGレーザー溶接,仕上げ研磨工程）それぞれに多関節ロボットが専用に１台ずつ必要であり設置スペースやコストも大きなモノとなっていたところを、ファイバー溶接システムを導入しロボット１台で各工程の作業すべてをこなせる様になりました。 このような自動化システムを導入し熟練工の工数を削減し若手社員への教育や更に難易度の高い溶接作業を行ってもらう事で多面的な成果を生んでいます。 ・コンサルタントの視点 日本の製造現場では熟練工の不足や若手社員の確保など技術継承についても大きな課題があります。 しかし、今回紹介した事例の企業のような取り組みをされている企業には今後も若手社員が入り熟練工の技術を学ぶ一方でロボット活用が出来る新しい技術者がどんどん生まれていくことでしょう。そして将来さらに先進的なものづくりを実践され、日本のものづくりを革新されていくのだと思います。 生産現場の課題について真剣に取り組んでメーカーやSIERと協力し、先進的なシステム構築を進めるのは本当に大事なことですね。溶接工程に限らずあらゆる分野でロボットの性能が向上している昨今、規制概念に捉われる事なく新しいシステムを構築していくスタンスが必要と感じさせる事例でした。 ロボットによる肉盛り溶接とオフラインティーチングで脱職人化 ・課題 こちらの企業様では、多品種の金属製品を生産しており、数万個に及ぶ多様な金型を保有しております。金型の保守や新規製作工程において、摩耗補修時に表面を硬化肉盛り処理しますが、高度な熟練技能と長い工数が必要となるため生産活動のネックでした。また高い技術を保有する職人を育てるには数十年の時間を要するので、今後の職人不足を想定したうえで脱職人化に向けた取り組み(デジタルイノベーション)を行う必要がありました。 ・ロボットを導入した工程 金型新規製作や金型修繕時の硬化肉盛り溶接工程 ・ポイント 硬化肉盛り溶接を自動化する為に、レーザクラッティング工法（金属の粉体を利用した肉盛り溶接工法）を採用されました。 自動化するための課題は、溶接欠陥が無く金型への入熱が少ない溶接条件と溶接歪が発生しにくい加パス（熟練者の経験値）を正確に再現するロボット軌跡制御と、ロボットティーチング作業の簡略化がありました。 課題を解決する為に、ロボットペンダントを用いたダイレクトティーチング方法ではなく、オフラインティーチングソフトウェアを導入しました。PCを用いて最適な加工パスを生成した上で、溶接工の経験と知識を加えて溶接条件やトーチの調整を重ねました。ペンダントによるティーチングではロボットを停止する必要があり、その間生産する事が出来ませんし、溶接工の技術を再現するようなトーチの軌道を教示するにも非常に多くの時間が必要となります。オフラインティーチングソフトを用いる事で、生産を行いながら他の金型の修繕の為のロボットプログラムを生成する事で多品種対応を実現されています。 結果として、溶接を自動化することで一連の金型製作/保守工程の熟練作業の置き換えを図り、専任者2名を削減できました。加えて処理時間を大幅短縮することに成功し、従業員を過酷な環境から解放することにも繋がりました。 ・コンサルタントの視点 金型の修繕など高い溶接技能が必要な場合でもロボットは対応できます。事例企業様も自動化システムを構築するまでは、多くの工夫や試行錯誤を行っていたと考えられますが、一度自動化してしまえば、「何故この作業を人が行っていたのか」と言えます。そして、1つでも工程を自動化すると自然とノウハウが身につき、他工程の自動化も進んでいくことでしょう。今回は2017年の導入事例ですが、数年経ったことで更なる成果を挙げられていると考えられます。初期投資費用はかかりますが、今後10年、20年先を考えた場合は正しい選択ではないでしょうか。国や地方自治体の補助金を上手に利用して負担を軽くする対策もあります。オフラインティーチングソフトにも色々な種類があります。例えば、海外で開発されたソフトウェアはメーカー純正のソフトウェアに比べて多機能ですが、初期導入費用は数百万円になります。しかし外部業者にロボットティーチングを依頼し、生産停止してティーチングすることを考えると、多品種であればあるほど効果が見込めます。さらに複雑な形状部品や色々な角度でのアプローチが必要な場合はより効果を発揮します。現在の製品がいつまで需要があるのか分からない、仕様変更が頻繁にある場合にも有効です。初期導入費用は掛かりますが、職人の雇用にかかっていた費用に置き換えると効果が期待できるかもしれません。   板金・溶接加工業様向け TIG溶接におけるロボット活用徹底解説レポート この1冊でTIG溶接におけるロボット活用の具体的事例がわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 溶接におけるロボット活用の課題 溶接におけるロボット活用成功のポイント 補助金を活用したTIG溶接ロボット導入成功事例   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 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/   [sc name="welding-robot"][/sc]

今回のコラムでは、製造業・工場におけるデジタル活用事例をご紹介致します。 1.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 ・導入前の状態と主な課題 工場内で生産日報・日常点検表等の紙帳票が散乱した状態。加えて、➀ 日報・点検表等の内容を紙に記入⇒➁ エクセルに転記⇒➂ データ集計⇒➃ グラフ化という、「生産に直結しない間接作業」に多くの時間を要する点が課題となっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 紙帳票の電子化・ペーパーレス化を進めたことで、業務効率化（転記作業の圧縮等）と紙コストの削減に成功。タブレットを使用することで情報共有がより円滑になった。また、間接作業を減らすことで、より生産に直結する作業へ集中できる現場体制へとシフトできた。 ・取り組みのポイント 現場従業員の中で「使用頻度の高い帳票×集計に時間がかかるもの」からペーパーレス化に着手 2.メンテナンス事業の案件情報一元管理 ・導入前の状態と主な課題 メンテナンス担当者が個々人でメンテナンス内容をエクセルで管理。顧客全体のメンテナンス状況がわかりずらく、メンテナンスから取得した情報も会社資産となっていなかった。また、メモ書きからエクセル記入しているため、資料作成にも時間がかかっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 メンテナンス帳票を電子化しタブレットを採用。メンテナンス情報をクラウド上に一元管理。エクセル転記の手間がなくなった。また、入力項目をプルダウンにすることで、傾向分析や要因分析の実施も可能に。データ分析をすることで営業活動の改善にも繋げていくようにした。 ・取り組みのポイント タブレットで入力しやすいインターフェイスと導入ハードルが低いクラウドを活用 3.営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 ・導入前の状態と主な課題 製品イメージをお客様に提示する場合、営業担当者が設計部に依頼をして、都度、提案用の3DCAD図面を作成していた。受注に繋がらない設計依頼も多く、提案用の設計依頼が設計部の仕事を圧迫するという課題があった。 ・導入後の主な課題解決効果 営業担当者でも容易に使える3DCADのインターフェイスを開発。営業担当者が客先からネットワークを経由して、自社の3DCADを操作できるようにした。営業担当者は必要な情報を入力するだけでシステムが自動で稼働し、3D図面を作図できるようになった。 ・取り組みのポイント 営業担当者がその場でお客様に製品イメージを提示でき商談を進めやすくなる 4.クラウドIoTによる設備の故障予知 ・導入前の状態と主な課題 設備トラブルが多く、毎日のように突発故障が発生していた。故障により、設備が長時間停止した場合は、生産計画の変更が必要となる。 故障挙動を事前に把握しておきたいが、人員が少なく、日常的に設備状態を監視できる体制が整備されていなかった。 ・導入後の主な課題解決効果 設備のPLCからデータを取得して、温度や電流値等を見える化。故障の傾向を把握することで、突発故障を減らすことができた。また、クラウドを活用することで環境設定が容易になり、結果として低コストでのシステム（IoT）導入が可能であった。 ・取り組みのポイント クラウド活用により、いつでも・どこでも設備状態を確認可能に 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 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 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   [sc name="ai-digital"][/sc] 今回のコラムでは、製造業・工場におけるデジタル活用事例をご紹介致します。 1.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 ・導入前の状態と主な課題 工場内で生産日報・日常点検表等の紙帳票が散乱した状態。加えて、➀ 日報・点検表等の内容を紙に記入⇒➁ エクセルに転記⇒➂ データ集計⇒➃ グラフ化という、「生産に直結しない間接作業」に多くの時間を要する点が課題となっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 紙帳票の電子化・ペーパーレス化を進めたことで、業務効率化（転記作業の圧縮等）と紙コストの削減に成功。タブレットを使用することで情報共有がより円滑になった。また、間接作業を減らすことで、より生産に直結する作業へ集中できる現場体制へとシフトできた。 ・取り組みのポイント 現場従業員の中で「使用頻度の高い帳票×集計に時間がかかるもの」からペーパーレス化に着手 2.メンテナンス事業の案件情報一元管理 ・導入前の状態と主な課題 メンテナンス担当者が個々人でメンテナンス内容をエクセルで管理。顧客全体のメンテナンス状況がわかりずらく、メンテナンスから取得した情報も会社資産となっていなかった。また、メモ書きからエクセル記入しているため、資料作成にも時間がかかっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 メンテナンス帳票を電子化しタブレットを採用。メンテナンス情報をクラウド上に一元管理。エクセル転記の手間がなくなった。また、入力項目をプルダウンにすることで、傾向分析や要因分析の実施も可能に。データ分析をすることで営業活動の改善にも繋げていくようにした。 ・取り組みのポイント タブレットで入力しやすいインターフェイスと導入ハードルが低いクラウドを活用 3.営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 ・導入前の状態と主な課題 製品イメージをお客様に提示する場合、営業担当者が設計部に依頼をして、都度、提案用の3DCAD図面を作成していた。受注に繋がらない設計依頼も多く、提案用の設計依頼が設計部の仕事を圧迫するという課題があった。 ・導入後の主な課題解決効果 営業担当者でも容易に使える3DCADのインターフェイスを開発。営業担当者が客先からネットワークを経由して、自社の3DCADを操作できるようにした。営業担当者は必要な情報を入力するだけでシステムが自動で稼働し、3D図面を作図できるようになった。 ・取り組みのポイント 営業担当者がその場でお客様に製品イメージを提示でき商談を進めやすくなる 4.クラウドIoTによる設備の故障予知 ・導入前の状態と主な課題 設備トラブルが多く、毎日のように突発故障が発生していた。故障により、設備が長時間停止した場合は、生産計画の変更が必要となる。 故障挙動を事前に把握しておきたいが、人員が少なく、日常的に設備状態を監視できる体制が整備されていなかった。 ・導入後の主な課題解決効果 設備のPLCからデータを取得して、温度や電流値等を見える化。故障の傾向を把握することで、突発故障を減らすことができた。また、クラウドを活用することで環境設定が容易になり、結果として低コストでのシステム（IoT）導入が可能であった。 ・取り組みのポイント クラウド活用により、いつでも・どこでも設備状態を確認可能に 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 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 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   [sc 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映画スターウォーズに登場するC3POや、アイアンマンに登場する人工知能ジャービスのような私たちが理想とするAIを、一般的には「強いAI」と言います。しかし、現在の世界に人間と同じように考えることができる強いAIはまだ存在していません。 現在は、知能の一部に特化した機能を実現する「弱いAI」に 絞った研究が世界中で行われています。この一連の研究は、これまで「ブーム」と「冬の時代」を何度か繰り返してきました。 【第一次AIブーム】 第一次AIブームは、コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになったことが要因で起こったブームです。このブームが始まった1950年代後半から1960年代までを推論・探索の時代といいます。 当時のAI技術は、迷路や数学の定理の証明問題などの簡単な問題は解けても、数式上で表しきれない複雑な問題は解けないレベルでした。ルールが決められた中で最適な答えを探すことができることは証明されたのですが、それ以上のことが見込めないため、経済効果もついてきませんでした。1970年代頃からは冬の時代を迎えることになります。 【第二次AIブーム】 第一次AIブームが去り、冬の時代が明けた1980年代頃、「コンピュータに知識を入れると賢くなる」という考え方を基にしたアプローチが全盛期を迎えました。この時代を、知識の時代と言います。データベースに専門知識を詰め込んだ「エキスパートシステム」と呼ばれるコンピュータが大量に生産されたことがきっかけに起こったブームが第二次AIブームです。 第一次ブームの時に比べると、知識量によって応用を効かせることができることを証明できたのですが、入れたい知識をどのように蓄積・管理するのかという点が課題となり、第二次AIブームも冷め、冬の時代へ突入しました。 【第三次AIブーム】 そして現在起きているのが第三次AIブームです。機械学習と呼ばれる、「AIが自身で学習する仕組み」が発表されたことがきっかけに第三次AIブームが始まっています。さらに、第三次AIブームは、これまでの第一次AIブーム・第二次AIブームとは異なり、現実社会においてAIにより大きな経済効果を生み出している特徴があります。 これまでを振り返ると、第一次AIブームでは、条件の有限な問題でなければ解を得られないというフレーム問題が障壁となり、実用化が進まなかったため経済効果に至りませんでした。同様に、第二次AIブームでも、知識の定式化の難しさや知識に基づくルールの矛盾などが障壁となり経済効果に至らなかった背景があります。この第三次AIブームでは、特に、画像認識分野や自然言語処理分野で発展が目覚ましく、既に画像認識分野では自動運転や顔認証、自然言語処理分野では機械翻訳、音声対話、売上需要予測などの多くのサービスが展開され、私たちの生活の中にも身近なものとなってきました。今後AIは単独の業界にとどまることなく、様々な業界でさらに価値を生み出し続けていくことも明確とも言えるでしょう。 これまでのブームは過度な期待からの反動で終焉を迎えています。現在のAI技術でも個別の視点で見ると期待通りの結果が得られなかった事例もあるでしょう。しかし、全体として、経済効果を生み出している技術も既に多く存在し、それにより技術は進歩し続けています。 現在のブームがブームとして終焉を迎えるのは考えにくく、技術進歩により、今後もより多くの価値を生み出していくでしょう。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例について解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 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 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 映画スターウォーズに登場するC3POや、アイアンマンに登場する人工知能ジャービスのような私たちが理想とするAIを、一般的には「強いAI」と言います。しかし、現在の世界に人間と同じように考えることができる強いAIはまだ存在していません。 現在は、知能の一部に特化した機能を実現する「弱いAI」に 絞った研究が世界中で行われています。この一連の研究は、これまで「ブーム」と「冬の時代」を何度か繰り返してきました。 【第一次AIブーム】 第一次AIブームは、コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになったことが要因で起こったブームです。このブームが始まった1950年代後半から1960年代までを推論・探索の時代といいます。 当時のAI技術は、迷路や数学の定理の証明問題などの簡単な問題は解けても、数式上で表しきれない複雑な問題は解けないレベルでした。ルールが決められた中で最適な答えを探すことができることは証明されたのですが、それ以上のことが見込めないため、経済効果もついてきませんでした。1970年代頃からは冬の時代を迎えることになります。 【第二次AIブーム】 第一次AIブームが去り、冬の時代が明けた1980年代頃、「コンピュータに知識を入れると賢くなる」という考え方を基にしたアプローチが全盛期を迎えました。この時代を、知識の時代と言います。データベースに専門知識を詰め込んだ「エキスパートシステム」と呼ばれるコンピュータが大量に生産されたことがきっかけに起こったブームが第二次AIブームです。 第一次ブームの時に比べると、知識量によって応用を効かせることができることを証明できたのですが、入れたい知識をどのように蓄積・管理するのかという点が課題となり、第二次AIブームも冷め、冬の時代へ突入しました。 【第三次AIブーム】 そして現在起きているのが第三次AIブームです。機械学習と呼ばれる、「AIが自身で学習する仕組み」が発表されたことがきっかけに第三次AIブームが始まっています。さらに、第三次AIブームは、これまでの第一次AIブーム・第二次AIブームとは異なり、現実社会においてAIにより大きな経済効果を生み出している特徴があります。 これまでを振り返ると、第一次AIブームでは、条件の有限な問題でなければ解を得られないというフレーム問題が障壁となり、実用化が進まなかったため経済効果に至りませんでした。同様に、第二次AIブームでも、知識の定式化の難しさや知識に基づくルールの矛盾などが障壁となり経済効果に至らなかった背景があります。この第三次AIブームでは、特に、画像認識分野や自然言語処理分野で発展が目覚ましく、既に画像認識分野では自動運転や顔認証、自然言語処理分野では機械翻訳、音声対話、売上需要予測などの多くのサービスが展開され、私たちの生活の中にも身近なものとなってきました。今後AIは単独の業界にとどまることなく、様々な業界でさらに価値を生み出し続けていくことも明確とも言えるでしょう。 これまでのブームは過度な期待からの反動で終焉を迎えています。現在のAI技術でも個別の視点で見ると期待通りの結果が得られなかった事例もあるでしょう。しかし、全体として、経済効果を生み出している技術も既に多く存在し、それにより技術は進歩し続けています。 現在のブームがブームとして終焉を迎えるのは考えにくく、技術進歩により、今後もより多くの価値を生み出していくでしょう。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例について解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 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 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現在、大手製造業ではリサーチ（PoC：実証実験）の段階にある企業が大半です。 一方、中堅・中小製造業においては、一部で既に工場におけるAIの導入・活用が始まっています。 中小企業を対象とした「ものづくり補助金」においても、「工場×AI」をテーマとした採択比率が年々増加傾向にあります。 製造業（特に中小製造業）においては、長い目で見れば見るほど経験者・熟練者不足が進行する（⇒経験者・熟練者不足は“確定された未来予測”である）と思われます。 「労働人口の減少」「働き方改革の推進」「職人の高齢化」「若手人材の採用難」等を背景として工場のAI活用事例が増えていくでしょう。 工場のAI活用の目的としては以下のような例があげれらます。 「既存業務の自動化・省力化・標準化」 「3K業務の自動化」 「熟練業務&属人業務の技術継承・若手育成」 「熟練者を単純作業から解放し、より付加価値の高い業務へ移行させる」 では、工場におけるAI活用テーマとしてどのようなテーマがあるのでしょうか？ 1.工場におけるAI活用のテーマ まずは工場の業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することからスタートします。 「あれもこれも」ではなく、「営業情報AI化」「見積もり作成AI化」「設計・構想AI化」「生産計画作成AI化」「外観検査AI化」「原価管理AI化」「メンテナンスAI化」等のように、まずは業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することが重要です。 工場のAI活用は大きく分けると以下７つのテーマに分けられます。 営業情報AI化 見積もり作成AI化 設計・構想AI化 生産計画作成AI化 外観検査AI化 原価管理AI化 メンテナンスAI化 では、以上のテーマを一つずつ課題とAI活用の方向性について見ていきましょう。 ・営業情報AI化 課題：営業スキルに個人差があり、営業活動が担当者ごとに属人化している 方向性：営業担当者とお客様との商談情報をデータベース化&AI解析し、営業力を向上させる（営業スキルの標準化） ・見積もり作成AI化 課題：見積もりノウハウが社内に蓄積されておらず、見積もり業務自体が一部の熟練者の過去の経験に依存している 方向性：熟練者の経験に依存している見積もり作成に、AIを導入して省力化&標準化を図る ・設計・構想AI化 課題：設計業務が一部の熟練者に依存しており、技術継承が難しい 方向性：加工プログラム設計・金型設計・冶具設計等のAI化を通じて、設計業務の標準化を図る ・生産計画作成AI化 課題：生産計画の作成に関して特定社員に依存しており、代わりとなる人材がいない 方向性：AIを活用し、一部の経験者にしかできない生産計画の作成を自動化・最適化する ・外観検査AI化 課題：付加価値を生みにくい外観検査に人手と手間がかかり、作業効率が上がらない 方向性：外観検査工程にAIを導入し、省力化と作業の効率化を図る ・原価管理AI化 課題：個別製品毎の原価管理・利益管理の体制が整っておらず、チェック機能が上手くはたらいていない 方向性：AIを活用し、個別製品毎の原価管理・利益管理の仕組みを整備する ・メンテナンスAI化 課題：修理・メンテナンスの効率が悪く、余計に工数がかかってしまう 方向性：製品の販売後に生じる修理・メンテナンスの情報をデータベース化&AI解析することで、営業・設計開発に活かす では次に、実際の工場におけるAI活用事例をみていきましょう。 2.工場のAI活用事例 事例① “顧客提案用のCAD図面”自動作図システムの導入 顧客との商談を経て、営業担当者から設計部へ「顧客提案用のCAD図面を作ってほしい」という要望が頻発。設計部は本業の設計業務に注力できないという状況に。全体として。受注に繋がらない案件も多く、失注したら設計担当者の工数がそのままマイナス（赤字）となっていた。 CADを使えない営業担当者でも顧客との商談中に必要情報を入力することで、その場で顧客提案用のCAD図面を自動作成できるAIシステムを導入。結果として、設計部の業務負担が激減。設計担当者は空いた時間で「より付加価値の高い詳細設計業務」に集中できるようになった。 事例② AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。見積もり算出に際して、取引先から共有された図面のうち約7～8割を書き直す必要があった。また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成が可能となった。また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 事例③ AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 多品種小ロット（リピートが少ない）案件について、過去の類似案件から生産時間を割り出し、工程を作成する必要があったが、「過去図面の検索に多くの時間と労力がかかる」「図面を探してから、過去の製作情報を探す」「工程作成が属人化している」等の課題があった。 AIを活用することで、新規受注案件と類似した過去3D-CADから、過去の加工情報・見積もり価格を検索できるようにした。その結果、「営業サイドの見積もりの効率化」「生産計画担当の非属人化・効率化」の推進に成功。 事例④ AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 生産計画は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存（属人化）しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力。熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現。 3.おわりに 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 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 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 現在、大手製造業ではリサーチ（PoC：実証実験）の段階にある企業が大半です。 一方、中堅・中小製造業においては、一部で既に工場におけるAIの導入・活用が始まっています。 中小企業を対象とした「ものづくり補助金」においても、「工場×AI」をテーマとした採択比率が年々増加傾向にあります。 製造業（特に中小製造業）においては、長い目で見れば見るほど経験者・熟練者不足が進行する（⇒経験者・熟練者不足は“確定された未来予測”である）と思われます。 「労働人口の減少」「働き方改革の推進」「職人の高齢化」「若手人材の採用難」等を背景として工場のAI活用事例が増えていくでしょう。 工場のAI活用の目的としては以下のような例があげれらます。 「既存業務の自動化・省力化・標準化」 「3K業務の自動化」 「熟練業務&属人業務の技術継承・若手育成」 「熟練者を単純作業から解放し、より付加価値の高い業務へ移行させる」 では、工場におけるAI活用テーマとしてどのようなテーマがあるのでしょうか？ 1.工場におけるAI活用のテーマ まずは工場の業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することからスタートします。 「あれもこれも」ではなく、「営業情報AI化」「見積もり作成AI化」「設計・構想AI化」「生産計画作成AI化」「外観検査AI化」「原価管理AI化」「メンテナンスAI化」等のように、まずは業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することが重要です。 工場のAI活用は大きく分けると以下７つのテーマに分けられます。 営業情報AI化 見積もり作成AI化 設計・構想AI化 生産計画作成AI化 外観検査AI化 原価管理AI化 メンテナンスAI化 では、以上のテーマを一つずつ課題とAI活用の方向性について見ていきましょう。 ・営業情報AI化 課題：営業スキルに個人差があり、営業活動が担当者ごとに属人化している 方向性：営業担当者とお客様との商談情報をデータベース化&AI解析し、営業力を向上させる（営業スキルの標準化） ・見積もり作成AI化 課題：見積もりノウハウが社内に蓄積されておらず、見積もり業務自体が一部の熟練者の過去の経験に依存している 方向性：熟練者の経験に依存している見積もり作成に、AIを導入して省力化&標準化を図る ・設計・構想AI化 課題：設計業務が一部の熟練者に依存しており、技術継承が難しい 方向性：加工プログラム設計・金型設計・冶具設計等のAI化を通じて、設計業務の標準化を図る ・生産計画作成AI化 課題：生産計画の作成に関して特定社員に依存しており、代わりとなる人材がいない 方向性：AIを活用し、一部の経験者にしかできない生産計画の作成を自動化・最適化する ・外観検査AI化 課題：付加価値を生みにくい外観検査に人手と手間がかかり、作業効率が上がらない 方向性：外観検査工程にAIを導入し、省力化と作業の効率化を図る ・原価管理AI化 課題：個別製品毎の原価管理・利益管理の体制が整っておらず、チェック機能が上手くはたらいていない 方向性：AIを活用し、個別製品毎の原価管理・利益管理の仕組みを整備する ・メンテナンスAI化 課題：修理・メンテナンスの効率が悪く、余計に工数がかかってしまう 方向性：製品の販売後に生じる修理・メンテナンスの情報をデータベース化&AI解析することで、営業・設計開発に活かす では次に、実際の工場におけるAI活用事例をみていきましょう。 2.工場のAI活用事例 事例① “顧客提案用のCAD図面”自動作図システムの導入 顧客との商談を経て、営業担当者から設計部へ「顧客提案用のCAD図面を作ってほしい」という要望が頻発。設計部は本業の設計業務に注力できないという状況に。全体として。受注に繋がらない案件も多く、失注したら設計担当者の工数がそのままマイナス（赤字）となっていた。 CADを使えない営業担当者でも顧客との商談中に必要情報を入力することで、その場で顧客提案用のCAD図面を自動作成できるAIシステムを導入。結果として、設計部の業務負担が激減。設計担当者は空いた時間で「より付加価値の高い詳細設計業務」に集中できるようになった。 事例② AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。見積もり算出に際して、取引先から共有された図面のうち約7～8割を書き直す必要があった。また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成が可能となった。また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 事例③ AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 多品種小ロット（リピートが少ない）案件について、過去の類似案件から生産時間を割り出し、工程を作成する必要があったが、「過去図面の検索に多くの時間と労力がかかる」「図面を探してから、過去の製作情報を探す」「工程作成が属人化している」等の課題があった。 AIを活用することで、新規受注案件と類似した過去3D-CADから、過去の加工情報・見積もり価格を検索できるようにした。その結果、「営業サイドの見積もりの効率化」「生産計画担当の非属人化・効率化」の推進に成功。 事例④ AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 生産計画は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存（属人化）しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力。熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現。 3.おわりに 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 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 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

1.はじめに 本コラムでは、情報システム、いわゆる情シス部隊が存在しない企業様において、新たに基幹システム（生産管理、工程管理、会計管理、購買管理といった複数の機能群を有し、一つのデータベースで統合したシステム、ERPともいう）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 第2回の今回は、導入を進めるにあたって、自社に必要な仕様をどのように整理していくかを解説いたします。 2.前回の振り返りと本コラム内容について 前回のコラムでは、検討開始の初動から仕様検討を開始するまでの間に実施することとして、（1）プロジェクトチーム体制（2）目的（3）導入範囲（4）目標・期待効果といった項目について解説をしました。 本コラムでは、導入するシステムに求める、期待する機能をどのように考えて具体性を持たせていくかについて解説いたします。 3.仕様要求の検討 前回のコラムでは、導入範囲と目的・期待効果について、大まかに決めることを提案しました。今回の仕様要求を検討する段階では、この導入範囲を深掘りして、現在のどの業務をシステムにどのような形で織り込んでいくのかを一つずつ検討していきます。 この段階では、一旦はすべての業務をシステムに組み込むことを意識することが大切です。そして、すべての業務に対してシステム化を行った場合、どのような全体像になるかをつかんでおくことは、継続的にシステム化を進めていく中で重要な情報になります。 具体的には、以下の順番で行います。 （1）主要となる業務フローを書き出します。そして、その業務フローの中で、各業務で行う作業を可能な限り、詳細に箇条書きにします。 （2）その箇条書きにした作業を一つずつ見ていきます。一つずつ見ていく際に、手作業か・PCを使用するか・自分ひとりで完結する作業か、などといった、その作業をする上でポイントとなるところを考慮しながら、システムに置き換えるかどうか、置き換えるならどのように置き換えるかを判断していきます。この時の判断は、最初に決めている「導入の目的」を念頭に置いて決定をします。（実際に出来るかどうかは別として決めていきます。）この作業を実施する際は、実際にその作業をしている人の意見を聞きながら、ポイントを見逃さないようにしましょう。 （3）業務フローに基づいた各作業の洗い出しとシステム化対象の選別が完了すると、どういった機能が必要かが判明するので、これを基に仕様要求の一覧表を作成することが出来、システムベンダーとの会話が可能になります。システムベンダーとは、業務フローと仕様要求の一覧表を見ながら会話することで、出来ることと出来ない事、出来ない事はどうすればいいのかを議論することが可能になるため、今後の進め方が容易になります。 4.おわりに 上記の内容は、作業には時間がかかりますが、主要業務の最初から最後までを精査することで、確認漏れを防ぐことが出来るようになるので、後々の手戻り発生を防ぐことが可能になります。 情シス不在な中小企業の基幹システム導入方法_仕様要求作成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。 前回のコラムはこちら 情報システム部を持たない中小企業が基幹システムを導入する方法_検討開始編 中堅・中小製造業におけるAI導入に関する考え方や、 具体的な事例をもっと知りたい方は、 是非以下の「無料オンライン相談」をご活用ください。 ご相談内容に応じて最適なコンサルタントを選定し、対応させていただきます。 ▼無料オンライン相談のお申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼【2021年6月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「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/ ＜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＞ ①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 ②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 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 ▼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/ ▼ダウンロードレポートのご案内 「製造業のDXにおけるAIの役割」 この1冊で製造業におけるAIの基本とAIの活用方法が分かる！ 世界、日本におけるAIの動向 AIは何ができるのか？ 製造業のAIを活用した取り組み事例 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.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）を導入する場合の検討から導入、活用までの流れについて、数回のシリーズに分けてお届けさせていただきます。 第2回の今回は、導入を進めるにあたって、自社に必要な仕様をどのように整理していくかを解説いたします。 2.前回の振り返りと本コラム内容について 前回のコラムでは、検討開始の初動から仕様検討を開始するまでの間に実施することとして、（1）プロジェクトチーム体制（2）目的（3）導入範囲（4）目標・期待効果といった項目について解説をしました。 本コラムでは、導入するシステムに求める、期待する機能をどのように考えて具体性を持たせていくかについて解説いたします。 3.仕様要求の検討 前回のコラムでは、導入範囲と目的・期待効果について、大まかに決めることを提案しました。今回の仕様要求を検討する段階では、この導入範囲を深掘りして、現在のどの業務をシステムにどのような形で織り込んでいくのかを一つずつ検討していきます。 この段階では、一旦はすべての業務をシステムに組み込むことを意識することが大切です。そして、すべての業務に対してシステム化を行った場合、どのような全体像になるかをつかんでおくことは、継続的にシステム化を進めていく中で重要な情報になります。 具体的には、以下の順番で行います。 （1）主要となる業務フローを書き出します。そして、その業務フローの中で、各業務で行う作業を可能な限り、詳細に箇条書きにします。 （2）その箇条書きにした作業を一つずつ見ていきます。一つずつ見ていく際に、手作業か・PCを使用するか・自分ひとりで完結する作業か、などといった、その作業をする上でポイントとなるところを考慮しながら、システムに置き換えるかどうか、置き換えるならどのように置き換えるかを判断していきます。この時の判断は、最初に決めている「導入の目的」を念頭に置いて決定をします。（実際に出来るかどうかは別として決めていきます。）この作業を実施する際は、実際にその作業をしている人の意見を聞きながら、ポイントを見逃さないようにしましょう。 （3）業務フローに基づいた各作業の洗い出しとシステム化対象の選別が完了すると、どういった機能が必要かが判明するので、これを基に仕様要求の一覧表を作成することが出来、システムベンダーとの会話が可能になります。システムベンダーとは、業務フローと仕様要求の一覧表を見ながら会話することで、出来ることと出来ない事、出来ない事はどうすればいいのかを議論することが可能になるため、今後の進め方が容易になります。 4.おわりに 上記の内容は、作業には時間がかかりますが、主要業務の最初から最後までを精査することで、確認漏れを防ぐことが出来るようになるので、後々の手戻り発生を防ぐことが可能になります。 情シス不在な中小企業の基幹システム導入方法_仕様要求作成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。 前回のコラムはこちら 情報システム部を持たない中小企業が基幹システムを導入する方法_検討開始編 中堅・中小製造業におけるAI導入に関する考え方や、 具体的な事例をもっと知りたい方は、 是非以下の「無料オンライン相談」をご活用ください。 ご相談内容に応じて最適なコンサルタントを選定し、対応させていただきます。 ▼無料オンライン相談のお申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼【2021年6月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「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/ ＜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＞ ①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 ②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 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 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▼無料ダウンロードはこちらをクリック 製造業において、効率的な生産計画の立案は常に重要なテーマです。少子高齢化や労働力不足といった深刻な情勢の中、企業はコスト削減や品質管理の向上を図るために、より正確でスムーズなプロセスを求めています。そこで注目されているのが、AIを活用した生産計画作成システムです。 このシステムは、日々の生産フローの中で発生するさまざまな課題解決を解消し、作業員の負担を軽減します。深層学習を用いたアルゴリズムにより、ビッグデータを分析し、不良品の要因や異常をリアルタイムで検知することが可能になります。これにより、日程計画や在庫管理、発注の手配が適切に行われ、全体の統制を図ることができます。また、生成されたデータを通じて生産プロセスの見える化が進み、より戦略的な意思決定が可能となります。 特に、AIシステムは大量のデータを蓄積し、計算を行うことで、従来の作業員に依存していたプロセスを自動化し、作業の効率化を図ります。これにより、急なスケジュールの変更にも柔軟に対応できる体制が整います。さらに、システムが提供するデータ分析によって、購買やメンテナンスにおいても、成果を上げることが期待されます。 今後の製造業における競争力を高めるため、AIを活用した生産計画作成システムの導入は不可欠です。本記事では、この革新的なシステムがどのように企業の生産性を向上させるのか、具体的な事例を交えながら探っていきます。 1.AI生産計画作成システムとは？ AI (人工知能)を活用した生産計画作成システムとは、製造業における生産計画作成工程の「自動化・標準化・最適化・業務効率化」の実現を目的としたシステムです。 従来の生産計画作成工程が1から10まであるとした場合、そのすべてを人が属人的に対応していた点にAIの技術を用いることによって、大きく以下の3つのメリットを享受することができます。 ①従来はすべて従業員が担当していた生産計画作成工程をAIで8割程度自動化できるようになる。 （⇒生産計画作成の自動化） ②現状、一部の従業員の勘や経験に依存している生産計画作成工程について、熟練者だけでなく、生産計画作成の知識や経験の浅い従業員でも対応できるようになる。 （⇒生産計画作成の標準化） ③AIを活用した生産計画作成システムの導入を通じて、目の前の状況や条件に合わせた、最適な生産計画案（生産計画表）を作成できるようになる。 （⇒生産計画作成の最適化） 2.AI生産計画作成システム導入事例 以下、従業員数約60名の製造業における「AIを活用した生産計画作成システム」の導入事例についてご紹介いたします。 ＜Before（導入前の状態と主な課題）＞ 生産計画（工程計画）の立案は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After（AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化）＞ この場合どのように対応するかといいますと、まずはこの企業様が扱っていた「各製品の大量の加工手順・工数データ」を生産計画作成AIシステムの中に入れ込み、AIに学習させます。 併せて、実際に使用する設備のスペックデータもインプットします。 ただ、同じ設備を使っても、担当者によって設備の稼働時間や実際の製品の加工時間が異なる場合もあるため、「製品の加工手順・工数データ」や「設備のスペックデータ」と併せて現場担当者のスキルデータもシステムの中に予めインプットしておきます。 加えて、「納期」や「ロット」などに関する情報もシステムに事前に入れ込んでおきます。 以上を踏まえた上で、それぞれのデータを連携しながらAIを活用し、複数の生産計画（工程計画）作成パターンをシミュレーション＆比較していきます。 その結果として、予めシステムにインプットしておいた各種データをもとに、例えば2週間先に製品の納期が設定されている場合に、その納期に合わせて最適な生産計画（工程計画）のパターンを出力してくれます。 ただ、この場合において大事なのは、品質100％の「ベスト」な生産計画をAIが作るということではなく、あくまでも品質80％程度の精度の「ベター」な生産計画を、ヒトの経験や勘に頼らず自動で作成してくれるということです。ここが重要なポイントになります。 8割方はAIが自動で作成し、残り約2割のちょっとした手直しについては、ヒトが担当するということになります。 これまでは1から10まですべてを一部の熟練者が担当していましたが、そのうち約8割はAIを活用して自動化でき、ヒトの手がかかるのは残りの約2割で済むようになる。 このような仕組みの中で、納期に合わせて自動でAIが最適な生産計画を作成してくれます。 3.より詳しく知りたくなった方へ 以上、ここまで「AIを活用した生産計画作成システムとは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 中堅・中小製造業におけるAI導入に関する考え方や、具体的な事例をもっと知りたい方は、是非以下の「無料オンライン相談」をご活用ください。 ご相談内容に応じて最適なコンサルタントを選定し、対応させていただきます。 ▼無料オンライン相談のお申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="ai-digital"][/sc] ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 製造業において、効率的な生産計画の立案は常に重要なテーマです。少子高齢化や労働力不足といった深刻な情勢の中、企業はコスト削減や品質管理の向上を図るために、より正確でスムーズなプロセスを求めています。そこで注目されているのが、AIを活用した生産計画作成システムです。 このシステムは、日々の生産フローの中で発生するさまざまな課題解決を解消し、作業員の負担を軽減します。深層学習を用いたアルゴリズムにより、ビッグデータを分析し、不良品の要因や異常をリアルタイムで検知することが可能になります。これにより、日程計画や在庫管理、発注の手配が適切に行われ、全体の統制を図ることができます。また、生成されたデータを通じて生産プロセスの見える化が進み、より戦略的な意思決定が可能となります。 特に、AIシステムは大量のデータを蓄積し、計算を行うことで、従来の作業員に依存していたプロセスを自動化し、作業の効率化を図ります。これにより、急なスケジュールの変更にも柔軟に対応できる体制が整います。さらに、システムが提供するデータ分析によって、購買やメンテナンスにおいても、成果を上げることが期待されます。 今後の製造業における競争力を高めるため、AIを活用した生産計画作成システムの導入は不可欠です。本記事では、この革新的なシステムがどのように企業の生産性を向上させるのか、具体的な事例を交えながら探っていきます。 1.AI生産計画作成システムとは？ AI (人工知能)を活用した生産計画作成システムとは、製造業における生産計画作成工程の「自動化・標準化・最適化・業務効率化」の実現を目的としたシステムです。 従来の生産計画作成工程が1から10まであるとした場合、そのすべてを人が属人的に対応していた点にAIの技術を用いることによって、大きく以下の3つのメリットを享受することができます。 ①従来はすべて従業員が担当していた生産計画作成工程をAIで8割程度自動化できるようになる。 （⇒生産計画作成の自動化） ②現状、一部の従業員の勘や経験に依存している生産計画作成工程について、熟練者だけでなく、生産計画作成の知識や経験の浅い従業員でも対応できるようになる。 （⇒生産計画作成の標準化） ③AIを活用した生産計画作成システムの導入を通じて、目の前の状況や条件に合わせた、最適な生産計画案（生産計画表）を作成できるようになる。 （⇒生産計画作成の最適化） 2.AI生産計画作成システム導入事例 以下、従業員数約60名の製造業における「AIを活用した生産計画作成システム」の導入事例についてご紹介いたします。 ＜Before（導入前の状態と主な課題）＞ 生産計画（工程計画）の立案は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After（AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化）＞ この場合どのように対応するかといいますと、まずはこの企業様が扱っていた「各製品の大量の加工手順・工数データ」を生産計画作成AIシステムの中に入れ込み、AIに学習させます。 併せて、実際に使用する設備のスペックデータもインプットします。 ただ、同じ設備を使っても、担当者によって設備の稼働時間や実際の製品の加工時間が異なる場合もあるため、「製品の加工手順・工数データ」や「設備のスペックデータ」と併せて現場担当者のスキルデータもシステムの中に予めインプットしておきます。 加えて、「納期」や「ロット」などに関する情報もシステムに事前に入れ込んでおきます。 以上を踏まえた上で、それぞれのデータを連携しながらAIを活用し、複数の生産計画（工程計画）作成パターンをシミュレーション＆比較していきます。 その結果として、予めシステムにインプットしておいた各種データをもとに、例えば2週間先に製品の納期が設定されている場合に、その納期に合わせて最適な生産計画（工程計画）のパターンを出力してくれます。 ただ、この場合において大事なのは、品質100％の「ベスト」な生産計画をAIが作るということではなく、あくまでも品質80％程度の精度の「ベター」な生産計画を、ヒトの経験や勘に頼らず自動で作成してくれるということです。ここが重要なポイントになります。 8割方はAIが自動で作成し、残り約2割のちょっとした手直しについては、ヒトが担当するということになります。 これまでは1から10まですべてを一部の熟練者が担当していましたが、そのうち約8割はAIを活用して自動化でき、ヒトの手がかかるのは残りの約2割で済むようになる。 このような仕組みの中で、納期に合わせて自動でAIが最適な生産計画を作成してくれます。 3.より詳しく知りたくなった方へ 以上、ここまで「AIを活用した生産計画作成システムとは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 中堅・中小製造業におけるAI導入に関する考え方や、具体的な事例をもっと知りたい方は、是非以下の「無料オンライン相談」をご活用ください。 ご相談内容に応じて最適なコンサルタントを選定し、対応させていただきます。 ▼無料オンライン相談のお申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="ai-digital"][/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] 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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