DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

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 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name="ai-digital"][/sc]

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 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 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 ▼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/

▼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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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。     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

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。 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↓↓ 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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 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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