DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

専門コンサルタントが執筆するAI・ロボットコラム
最新のAI・ロボット技術に精通したコンサルタントによる定期コラム

クラウドを利用した生産管理システム

2021.03.19

1.はじめに 本コラムは、最近、その数が増えているクラウドを利用したシステムのうち、生産管理システムについて解説します。 市場競争の激化による生産性向上の取り組み、多くのシステムが老朽化による刷新が必要となる2025年の壁といった課題解決を急がれる背景から、DX化を推進し、従来、人が手作業+表計算ソフトを活用して行っていた類の業務を、自動で出来るような仕組み化=システム導入のニーズが増えています。その解決策の一つとして、生産管理システムが存在します。今回は、製造業の企業であれば、一度は導入を考えたことがある、生産管理システムについて、概要を解説いたします。 2.生産管理システムとは 最初に生産管理システムについて定義します。まず、各単語の定義は以下です。 「生産:材料から何らかの方法を用いて、人が必要とする価値あるものをつくりだすこと」 「管理:何らかの基準・ルールから外れないように物事を統制すること」 「システム:機能を有したものが複数集まり、片方向又は、双方向に影響を与えながら作動する秩序を持った集まり・仕組みのこと」 以上の三つの言葉を単純につなげるとわかりにくいので整理すると、生産管理システムとは、「モノづくりの過程で諸々の状態・数値が、管理範囲から外れないように、ルールに則って監視・管理する仕組み」ということができます。 つまり、生産管理システムとは、それ自体を導入すれば、使えるようになるモノではなく、使うためには、使う側がどういったルールで管理するかを明確にしておき、それに適したシステムを選ぶ、作る必要があるものです。 では、以下で生産管理システムがクラウドと合わせることでどのような特徴が出来たのかを解説します。また、注目のシステムについては、「5.おわりに」に記載しています。 3.クラウドとは クラウドについて解説します。 多くの人にとって、クラウドの最もイメージしやすいものは、「インターネット上のデータ保存スペース」ではないかと思います。確かにこの機能は、クラウドが提供するサービスの一つです。 本コラムで取り上げる「クラウド」の定義は、「クラウド・コンピューティング(cloud computing)」で、その意味は、「インターネット上のネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどを共有化して、サービス提供事業者が、利用者に容易に利用可能とするモデル」(※1)です。 対義語は、「オンプレミス(on-premises)」です。こちらは、「自社の中に、コンピュータ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのハードウェア、ソフトウェアを保有して、自社で管理・運用するモデル」を意味しています。 従来、工場に生産管理システムを入れるとなると、通信速度、データセキュリティの観点から、オンプレミス方式で導入することが通常でした。現在は、通信速度、データセキュリティの技術向上のおかげで、クラウドをストレス無く、安心して使用できる環境になっており、今後は、クラウドが主流になっていくことでしょう。 (※1:総務省国民のための情報セキュリティサイトhttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/glossary/02.html#ku02) 4.クラウドを利用した生産管理システムの特徴 クラウドを利用した生産管理システムの特徴について解説します。 大きな特徴は、クラウドを活用することでSaaSとして、システムを提供できるということです。 従来はパッケージとして、開発完了後に一括でのシステム導入し、運用を開始することが標準でした。そのため、システムを導入するまで、導入後の安定稼働に長期間に渡って多くの労力を投入する必要がありました。それは、オンプレミス方式では、一度システムを導入すると、開発会社の手元からシステムが離れてしまい、容易にシステムに変更を加えることが出来ないからです。 一方、クラウドを使用することで、システム自体は開発会社の手元にある状態のまま、使用者が使いたい機能を選んでシステムを使えることが可能になりました。そのため、一度にシステムを導入する必要が無くなり、自社のペースに合わせて、システム導入を行うことが可能です。また、SaaSの場合、システムのバージョンアップがすぐに反映されるといったメリットがあります。注意点としては、従来のパッケージタイプのシステムをそのまま、オンプレミスからクラウドに移行した場合はこの限りではありません。 導入時にかかるコストとランニングコストにも影響があります。従来は、初期費用が多くの投資が必要になりましたが、クラウド+SaaSの場合、カスタマイズ無しならば、初期費用を抑え、年間のクラウド+システム使用料等を払うことで継続的にシステム使用が可能です。 5.おわりに 今回は、クラウドを利用した生産管理システムの概要について解説をしました。まだ数は少ないですが、クラウドを利用した生産管理システムも出てきています。 特に注目すべきは、ワードやエクセルを開発しているマイクロソフト社が提供している、ダイナミクス365です。このダイナミクス365の中に、生産管理システムを含んだ中小企業向けの基幹システムダイナミクス365BusinessCentralがあります。このシステムはSaaSタイプのため、導入コストを抑えるかつ、段階的に導入を進めることが可能です。そして、マイクロソフト社が提供している他の多くのサービス、ソフト、システムとの連携が可能です。そのため、「このシステムをこう使えばこんなこと出来ないか」といったように、自社内でシステム運用を開発、改善することが可能です。今後、注目度が増すクラウドを利用した生産管理システムの概要解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ! AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”製造業経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”製造業経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント! ①”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用事例が学べる! AIに関心はあるが、具体的な行動が取れない製造業経営者の為のセミナーです ②営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる! 営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる! 製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです ④販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる! 各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる! 理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります! ▼詳細、お申し込みはこちらから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event//a> ■ダウンロード事例集のご紹介 「中堅・中小製造業経営者様向け“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート」 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多いテーマに絞って「工場のAI・デジタル化」事例を解説! 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進! 【事例②】付加価値を生まない検査工程から人手を開放!AIを活用した外観検査体制の構築! 【事例③】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現! その他にも、工場のAI・デジタル化の最新事例をご紹介! 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます! ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 1.はじめに 本コラムは、最近、その数が増えているクラウドを利用したシステムのうち、生産管理システムについて解説します。 市場競争の激化による生産性向上の取り組み、多くのシステムが老朽化による刷新が必要となる2025年の壁といった課題解決を急がれる背景から、DX化を推進し、従来、人が手作業+表計算ソフトを活用して行っていた類の業務を、自動で出来るような仕組み化=システム導入のニーズが増えています。その解決策の一つとして、生産管理システムが存在します。今回は、製造業の企業であれば、一度は導入を考えたことがある、生産管理システムについて、概要を解説いたします。 2.生産管理システムとは 最初に生産管理システムについて定義します。まず、各単語の定義は以下です。 「生産:材料から何らかの方法を用いて、人が必要とする価値あるものをつくりだすこと」 「管理:何らかの基準・ルールから外れないように物事を統制すること」 「システム:機能を有したものが複数集まり、片方向又は、双方向に影響を与えながら作動する秩序を持った集まり・仕組みのこと」 以上の三つの言葉を単純につなげるとわかりにくいので整理すると、生産管理システムとは、「モノづくりの過程で諸々の状態・数値が、管理範囲から外れないように、ルールに則って監視・管理する仕組み」ということができます。 つまり、生産管理システムとは、それ自体を導入すれば、使えるようになるモノではなく、使うためには、使う側がどういったルールで管理するかを明確にしておき、それに適したシステムを選ぶ、作る必要があるものです。 では、以下で生産管理システムがクラウドと合わせることでどのような特徴が出来たのかを解説します。また、注目のシステムについては、「5.おわりに」に記載しています。 3.クラウドとは クラウドについて解説します。 多くの人にとって、クラウドの最もイメージしやすいものは、「インターネット上のデータ保存スペース」ではないかと思います。確かにこの機能は、クラウドが提供するサービスの一つです。 本コラムで取り上げる「クラウド」の定義は、「クラウド・コンピューティング(cloud computing)」で、その意味は、「インターネット上のネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどを共有化して、サービス提供事業者が、利用者に容易に利用可能とするモデル」(※1)です。 対義語は、「オンプレミス(on-premises)」です。こちらは、「自社の中に、コンピュータ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのハードウェア、ソフトウェアを保有して、自社で管理・運用するモデル」を意味しています。 従来、工場に生産管理システムを入れるとなると、通信速度、データセキュリティの観点から、オンプレミス方式で導入することが通常でした。現在は、通信速度、データセキュリティの技術向上のおかげで、クラウドをストレス無く、安心して使用できる環境になっており、今後は、クラウドが主流になっていくことでしょう。 (※1:総務省国民のための情報セキュリティサイトhttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/glossary/02.html#ku02) 4.クラウドを利用した生産管理システムの特徴 クラウドを利用した生産管理システムの特徴について解説します。 大きな特徴は、クラウドを活用することでSaaSとして、システムを提供できるということです。 従来はパッケージとして、開発完了後に一括でのシステム導入し、運用を開始することが標準でした。そのため、システムを導入するまで、導入後の安定稼働に長期間に渡って多くの労力を投入する必要がありました。それは、オンプレミス方式では、一度システムを導入すると、開発会社の手元からシステムが離れてしまい、容易にシステムに変更を加えることが出来ないからです。 一方、クラウドを使用することで、システム自体は開発会社の手元にある状態のまま、使用者が使いたい機能を選んでシステムを使えることが可能になりました。そのため、一度にシステムを導入する必要が無くなり、自社のペースに合わせて、システム導入を行うことが可能です。また、SaaSの場合、システムのバージョンアップがすぐに反映されるといったメリットがあります。注意点としては、従来のパッケージタイプのシステムをそのまま、オンプレミスからクラウドに移行した場合はこの限りではありません。 導入時にかかるコストとランニングコストにも影響があります。従来は、初期費用が多くの投資が必要になりましたが、クラウド+SaaSの場合、カスタマイズ無しならば、初期費用を抑え、年間のクラウド+システム使用料等を払うことで継続的にシステム使用が可能です。 5.おわりに 今回は、クラウドを利用した生産管理システムの概要について解説をしました。まだ数は少ないですが、クラウドを利用した生産管理システムも出てきています。 特に注目すべきは、ワードやエクセルを開発しているマイクロソフト社が提供している、ダイナミクス365です。このダイナミクス365の中に、生産管理システムを含んだ中小企業向けの基幹システムダイナミクス365BusinessCentralがあります。このシステムはSaaSタイプのため、導入コストを抑えるかつ、段階的に導入を進めることが可能です。そして、マイクロソフト社が提供している他の多くのサービス、ソフト、システムとの連携が可能です。そのため、「このシステムをこう使えばこんなこと出来ないか」といったように、自社内でシステム運用を開発、改善することが可能です。今後、注目度が増すクラウドを利用した生産管理システムの概要解説は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ! AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”製造業経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”製造業経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント! ①”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用事例が学べる! AIに関心はあるが、具体的な行動が取れない製造業経営者の為のセミナーです ②営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる! 営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる! 製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです ④販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる! 各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる! 理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります! ▼詳細、お申し込みはこちらから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event//a> ■ダウンロード事例集のご紹介 「中堅・中小製造業経営者様向け“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート」 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多いテーマに絞って「工場のAI・デジタル化」事例を解説! 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進! 【事例②】付加価値を生まない検査工程から人手を開放!AIを活用した外観検査体制の構築! 【事例③】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現! その他にも、工場のAI・デジタル化の最新事例をご紹介! 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます! ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/

産業用ロボット導入のすすめ(リスクを抑え手軽に産業用ロボットを導入する為の方法)

2021.03.12

自社に産業用ロボットを導入して製造工程の自動化を図りたいけれど、費用が掛かるし自動化した製造工程でいつまで受注できるのか不安とまず考える方も多いのではないでしょうか。 人手は足りていないが直近で受注が増えて毎日残業続き 特定の人間した出来ない作業があり進捗が遅れている ロボットの取り扱いの経験も無く、自社にどのように活用出来るか分からない ロボットを取り扱える人材がいないので、自社にはロボット活用は無理だ。 多額の投資をしても受注がなくなった時にムダになってしまう。 工程の自動化を考える時には上記の様な課題と悩みを持つ方は多いと思いますが、リスクを背負わずにロボットの導入を進める方法があるのをご存じでしょうか? 皆さんは産業用ロボットに中古品があり中古品を購入したりレンタルする事が出来る事をご存じですか? 中古は不安と思うかも知れませんが、産業用ロボットは基本的にとても頑丈なので少々の事では壊れたり劣化したりするものではありませんし、しっかりと業者によってメンテナンスされたモノが販売されています。 中古品を購入する事で数百万円する産業用ロボットの価格をかなり抑える事も出来ます。 長期的に保有する事にリスクを感じる方は中古品をレンタルするという選択肢もあり、レンタル期間は最短1か月~最長3年間の期間でレンタルできるモノが多いです。 レンタルの場合月々の費用は割高になりますが、ニーズの増減によって増設したり撤去したり出来るという事です。 特に協働ロボットと呼ばれる安全策が不要で人と並んで作業出来るロボットの場合、自由に移動させて思いの作業を行わせる事が出来るので、作業工程の欠員や臨時の増産など人手が足りない時だけレンタルして使う事が出来ます。 協働ロボットの操作性の簡単さや自由に移動出来るコンパクトさや身軽さはとても利便性が高く、自動車メーカーの生産ラインでも生産遅れが発生している工程や欠員の工程に協働ロボットを持っていき作業員の補助をさせるような使い方をされています。 協働ロボットの中古品市場はかなり活発で人気の程がうかがえます。 対して一般的な6軸多関節の産業用ロボットについては、ロボット稼働範囲に安全策を設置したり、加工方法に合わせたハンドエフェクタや治具等を製作する必要があるので、周辺機器の設計等インテグレーションが必要ですので、レンタル向きでは無いかもしれませんが、しっかりとしたシステムを作る事を前提にシステムの費用を抑える為に中古品を購入するという選択肢は多いにメリットがあると思います。 中古品の売買やレンタルについては、基本的には中古品販売事業者によるものですが、一部のロボットメーカーでも同様なサービスを実施しています。 海外メーカーのKUKAは非常に高精度なロボットを販売している世界トップクラスのロボットメーカですが、 中古品の販売やレンタルの事業も手掛けています。自動車で考えればディーラー中古車という位置づけでしょうか。 まだ自社にロボットを保有しておらず、ロボットに対する知見や技能をお持ちでない企業にとっては、ロボットをレンタルするという事は大きなリスクを背負わずに試してみる事が出来るのでとてもお手軽です。 当然ロボットの操作方法の習得や自社のどの工程のどの作業が出来るのか?出来る様にするためには? と工夫は必要ですが、そういう課題を乗りこえていく過程で社内にロボット活用をするというような新しい風を取り込む事が出来、ロボットを取り扱える人材が成長していくでしょう。 そしてロボットを自由に活用出来る様になれば、各工程に専用のロボットシステムを導入して本格的に自動化を図るも良いですし、期間限定でロボットをレンタルして火事場を凌ぐというのも良いですね。 自動化したいけど難しそう。操作出来る人材が居ないから。とロボットの導入を見送ってきたという方は、是非レンタルの選択肢もあるという事をご承知おき下さい。 既にロボットを活用している企業様であれば、既にロボットの取り扱い技能者が社内にいる事と思いますのでロボットに対する苦手意識も薄く、よりレンタル品の活用は容易なのではないでしょうか。 これまでに自動化してきた工程に加え、更なる自動化と合理化を図る為にも、社内の製造工程の内から人間がやる必要の無い工程や特定の人しか出来ない工程をターゲットとして、ロボットをレンタルして自動化出来るかどうかテストを行う事が出来ます。 テストに失敗してもレンタルだから返却すれは良いだけですからね。 これからの労働人口減少の環境下ではいち早く自動化を進め、ロボットを活用するなどのDX推進が企業には求められています。 これまでロボット化を諦めていた企業もこれかもロボット化を拡大していく企業も、まずはレンタル品で自動化のテストを行い、システム構成が決まれば中古品を買い取りするという流れで、自由にDX推進活動を進めていけるのではないでしょうか? いきなり多額の費用を払って外注に任せるのではなく、自社で積極的にテストしてみる事が真の意味でDX推進なのではないでしょうか。 おわりに 今回は、ロボットは中古品もあり購入もレンタルも出来るという選択肢についてお伝えしましたが如何でしたか? 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツをご用意しております。 是非ご活用下さい。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/automation-robotization-examples-02/ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210205/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 板金・プレス・溶接・組立加工業向け、熟練技術・職人技術にAI&ロボット活用!社長セミナー ①従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI&ロボットが分かる! ~少数精鋭主義の社長の為のAI&ロボット活用術が分かります~ ②多品種少量生産でこそ活用すべきAI&ロボットが分かる! ~大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI&ロボットの導入法が分かります~ ③熟練技術・職人的な業務にAI&ロボット導入する方法が分かる! ~一部の熟練者・職人に依存している業務にAI&ロボットを活用する方法が分かります~ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI&ロボット導入法が分かる! ~多品種少量生産対応AI&ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです~ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる! ~理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります~ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 自社に産業用ロボットを導入して製造工程の自動化を図りたいけれど、費用が掛かるし自動化した製造工程でいつまで受注できるのか不安とまず考える方も多いのではないでしょうか。 人手は足りていないが直近で受注が増えて毎日残業続き 特定の人間した出来ない作業があり進捗が遅れている ロボットの取り扱いの経験も無く、自社にどのように活用出来るか分からない ロボットを取り扱える人材がいないので、自社にはロボット活用は無理だ。 多額の投資をしても受注がなくなった時にムダになってしまう。 工程の自動化を考える時には上記の様な課題と悩みを持つ方は多いと思いますが、リスクを背負わずにロボットの導入を進める方法があるのをご存じでしょうか? 皆さんは産業用ロボットに中古品があり中古品を購入したりレンタルする事が出来る事をご存じですか? 中古は不安と思うかも知れませんが、産業用ロボットは基本的にとても頑丈なので少々の事では壊れたり劣化したりするものではありませんし、しっかりと業者によってメンテナンスされたモノが販売されています。 中古品を購入する事で数百万円する産業用ロボットの価格をかなり抑える事も出来ます。 長期的に保有する事にリスクを感じる方は中古品をレンタルするという選択肢もあり、レンタル期間は最短1か月~最長3年間の期間でレンタルできるモノが多いです。 レンタルの場合月々の費用は割高になりますが、ニーズの増減によって増設したり撤去したり出来るという事です。 特に協働ロボットと呼ばれる安全策が不要で人と並んで作業出来るロボットの場合、自由に移動させて思いの作業を行わせる事が出来るので、作業工程の欠員や臨時の増産など人手が足りない時だけレンタルして使う事が出来ます。 協働ロボットの操作性の簡単さや自由に移動出来るコンパクトさや身軽さはとても利便性が高く、自動車メーカーの生産ラインでも生産遅れが発生している工程や欠員の工程に協働ロボットを持っていき作業員の補助をさせるような使い方をされています。 協働ロボットの中古品市場はかなり活発で人気の程がうかがえます。 対して一般的な6軸多関節の産業用ロボットについては、ロボット稼働範囲に安全策を設置したり、加工方法に合わせたハンドエフェクタや治具等を製作する必要があるので、周辺機器の設計等インテグレーションが必要ですので、レンタル向きでは無いかもしれませんが、しっかりとしたシステムを作る事を前提にシステムの費用を抑える為に中古品を購入するという選択肢は多いにメリットがあると思います。 中古品の売買やレンタルについては、基本的には中古品販売事業者によるものですが、一部のロボットメーカーでも同様なサービスを実施しています。 海外メーカーのKUKAは非常に高精度なロボットを販売している世界トップクラスのロボットメーカですが、 中古品の販売やレンタルの事業も手掛けています。自動車で考えればディーラー中古車という位置づけでしょうか。 まだ自社にロボットを保有しておらず、ロボットに対する知見や技能をお持ちでない企業にとっては、ロボットをレンタルするという事は大きなリスクを背負わずに試してみる事が出来るのでとてもお手軽です。 当然ロボットの操作方法の習得や自社のどの工程のどの作業が出来るのか?出来る様にするためには? と工夫は必要ですが、そういう課題を乗りこえていく過程で社内にロボット活用をするというような新しい風を取り込む事が出来、ロボットを取り扱える人材が成長していくでしょう。 そしてロボットを自由に活用出来る様になれば、各工程に専用のロボットシステムを導入して本格的に自動化を図るも良いですし、期間限定でロボットをレンタルして火事場を凌ぐというのも良いですね。 自動化したいけど難しそう。操作出来る人材が居ないから。とロボットの導入を見送ってきたという方は、是非レンタルの選択肢もあるという事をご承知おき下さい。 既にロボットを活用している企業様であれば、既にロボットの取り扱い技能者が社内にいる事と思いますのでロボットに対する苦手意識も薄く、よりレンタル品の活用は容易なのではないでしょうか。 これまでに自動化してきた工程に加え、更なる自動化と合理化を図る為にも、社内の製造工程の内から人間がやる必要の無い工程や特定の人しか出来ない工程をターゲットとして、ロボットをレンタルして自動化出来るかどうかテストを行う事が出来ます。 テストに失敗してもレンタルだから返却すれは良いだけですからね。 これからの労働人口減少の環境下ではいち早く自動化を進め、ロボットを活用するなどのDX推進が企業には求められています。 これまでロボット化を諦めていた企業もこれかもロボット化を拡大していく企業も、まずはレンタル品で自動化のテストを行い、システム構成が決まれば中古品を買い取りするという流れで、自由にDX推進活動を進めていけるのではないでしょうか? いきなり多額の費用を払って外注に任せるのではなく、自社で積極的にテストしてみる事が真の意味でDX推進なのではないでしょうか。 おわりに 今回は、ロボットは中古品もあり購入もレンタルも出来るという選択肢についてお伝えしましたが如何でしたか? 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツをご用意しております。 是非ご活用下さい。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/automation-robotization-examples-02/ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210205/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 板金・プレス・溶接・組立加工業向け、熟練技術・職人技術にAI&ロボット活用!社長セミナー ①従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI&ロボットが分かる! ~少数精鋭主義の社長の為のAI&ロボット活用術が分かります~ ②多品種少量生産でこそ活用すべきAI&ロボットが分かる! ~大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI&ロボットの導入法が分かります~ ③熟練技術・職人的な業務にAI&ロボット導入する方法が分かる! ~一部の熟練者・職人に依存している業務にAI&ロボットを活用する方法が分かります~ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI&ロボット導入法が分かる! ~多品種少量生産対応AI&ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです~ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる! ~理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります~ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

AIを活用した業務効率化最新事例解説レポート

2021.03.05

今回は、中堅・中小製造業経営者様向けの最新無料ダウンロードレポートについてご紹介いたします。 中堅・中小製造業経営者様向け「AIを活用した業務効率化」最新事例解説レポート ▼▼詳細は以下のボタンをクリック!(無料でレポートダウンロードできます)▼▼ 【レポートテーマ①】 AIを使って過去の類似案件を簡単検索!営業・生産計画立案の業務効率化! ・概要 見積りや生産計画立案は過去と類似した依頼があると、過去情報を参照していますが、それには多くの手間が発生します。更に、過去情報を個人で持っていて共有されていないケースが多く、無駄な作業が発生しやすくなります。 そのような作業に対してどのようにAIを活用して業務効率化を図るのかレポートで解説しています。 【レポートテーマ②】 ベテラン社員の“勘”と“経験”に頼った生産計画立案体制からの脱却! AIを活用し、生産計画立案を自動最適化・脱属人化! ・概要 生産計画の立案はベテラン社員が「経験」、「勘」、「度胸」によって計画し属人化(職人化)している状態となっていることが多く見受けられます。 ベテラン社員が多大な工数をかけて行っている生産計画立案をAIを活用して脱属人化する具体的手法をレポートにて解説しております。 【レポートテーマ③】 中堅・中小製造業における“AI化の進め方”とは? AI化の手順を1~16ステップに分けて徹底解説! ・概要 「AIを使ってみたいが相談できる所が無い、、、」 「手作業の単純業務に工数がかかっている、、、」 「一部の社員に偏っている業務がありノウハウを継承できていない、、、」 「高付加価値な業務をより効率よく行い生産性を高めたい、、、」 「経験と勘を要する業務で属人化している、、、」 「分析を通じてもっと品質改善&現場改善したい、、、」 「標準化・パッケージ化して誰でも出来るように継承したい、、、」 そのようなお悩みを解決するAI活用の手順を16ステップに分けて解説しています。 上記3テーマについて解説したレポートです。 無料でダウンロードできますので、是非お気軽にご覧ください! ▼▼詳細は以下のボタンをクリック!(無料でレポートダウンロードできます)▼▼ ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ <このような方におすすめ> 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURLから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、中堅・中小製造業経営者様向けの最新無料ダウンロードレポートについてご紹介いたします。 中堅・中小製造業経営者様向け「AIを活用した業務効率化」最新事例解説レポート ▼▼詳細は以下のボタンをクリック!(無料でレポートダウンロードできます)▼▼ 【レポートテーマ①】 AIを使って過去の類似案件を簡単検索!営業・生産計画立案の業務効率化! ・概要 見積りや生産計画立案は過去と類似した依頼があると、過去情報を参照していますが、それには多くの手間が発生します。更に、過去情報を個人で持っていて共有されていないケースが多く、無駄な作業が発生しやすくなります。 そのような作業に対してどのようにAIを活用して業務効率化を図るのかレポートで解説しています。 【レポートテーマ②】 ベテラン社員の“勘”と“経験”に頼った生産計画立案体制からの脱却! AIを活用し、生産計画立案を自動最適化・脱属人化! ・概要 生産計画の立案はベテラン社員が「経験」、「勘」、「度胸」によって計画し属人化(職人化)している状態となっていることが多く見受けられます。 ベテラン社員が多大な工数をかけて行っている生産計画立案をAIを活用して脱属人化する具体的手法をレポートにて解説しております。 【レポートテーマ③】 中堅・中小製造業における“AI化の進め方”とは? AI化の手順を1~16ステップに分けて徹底解説! ・概要 「AIを使ってみたいが相談できる所が無い、、、」 「手作業の単純業務に工数がかかっている、、、」 「一部の社員に偏っている業務がありノウハウを継承できていない、、、」 「高付加価値な業務をより効率よく行い生産性を高めたい、、、」 「経験と勘を要する業務で属人化している、、、」 「分析を通じてもっと品質改善&現場改善したい、、、」 「標準化・パッケージ化して誰でも出来るように継承したい、、、」 そのようなお悩みを解決するAI活用の手順を16ステップに分けて解説しています。 上記3テーマについて解説したレポートです。 無料でダウンロードできますので、是非お気軽にご覧ください! ▼▼詳細は以下のボタンをクリック!(無料でレポートダウンロードできます)▼▼ ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ <このような方におすすめ> 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURLから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/

いまさら聞けない「SaaS」とは?

2021.02.26

▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 昨今はデジタル化やDXという言葉を聞かない日がなくなりました。今ではビジネス向けのニュースだけではなく一般視聴者に向けたDXの番組も始まっています。もはや誰もがITを使ってどのようなサービスが出来るようになるかを理解するようになりました。このような状況の中で、日々様々なサービスが生み出され、顧客はその便利さを体感出来るようになりました。多くの企業がデジタル化やDXの観点から会社方針を検討し、メーカーやソフトウェア会社は、様々なサービスを開発し、ユーザーはそれらを導入することで長年続いたアナログ的な業務からの脱却を図ろうとしています。 では昨今よく耳にするSaaSとはいったい何なのでしょうか。世界的にもスタンダートになり、日本でも多くの企業が導入しているSaaSについて今回は紹介していきます。 1.「クラウド」と「SaaS」 SaaS(Software as a Service:サース)とは、インターネット上でサービスを利用することができる仕組みのことです。所有するPCにパッケージ製品をインストールする利用形態ではなく、インターネット経由でクラウド上のソフトウェアにアクセスすることで利用できるサブスク型の形態となっています。 ここでは、さらに詳しく、「SaaS」という言葉の理解を深めると共に、同義で使われていることも多い「クラウド」という言葉についても解説します。 どちらもよく耳にする言葉ではありますが、両者の位置づけとしてはクラウドの種類の1つとしてSaaSがあります。 クラウドと一言で言っても形態にはさまざまな種類があります。代表的なものとして挙げられるのがSaaS(Software as a Service)です。 その以外にも PaaS(Platform as a Service:パース)/ IaaS(Infrastructure as a Service:イァース)等があります。 SaaSとは、ソフトウェアを提供するクラウドサービスのことで、ITインフラおよびミドルウェアに加え、アプリケーションソフトが提供されます。必要なものが全て揃えられている為、パッケージ製品がインターネット経由で利用できると考えても良いでしょう。代表的なサービスに、GmailやOffice365などがあり、私たちにとって最も身近なクラウドといえます。 このほか開発環境を提供するクラウドサービスPaaSや、サーバー(ITインフラ)のみを提供するクラウドサービスIaaSなどがあります。これらはインフラエンジニアや開発エンジニアに利用されることがほとんどです。 2.SaaSの市場 2019年10月に発表された富士キメラ総研の調査によると、2019年度のSaaS国内市場は5646億円と見込まれ、2023年度には8174億円まで拡大すると予想されています。また、総務省が発表した「情報通信白書 令和2年版」でも、SaaSを含めたクラウドサービスを利用する企業数は2019年の段階で前年より6.0%増加したことが報告されています。 2020年、新型コロナウイルスの世界的流行によって人々の生活は大きく変化しました。リモートワークの普及や、それに伴うレガシーソフトウエアからの脱却により、日本企業のデジタル化は5~10年分進んだとも言われています。DX(デジタルトランスフォーメーション)関連ソリューションを導入した企業とそうではない企業の差はますます大きくなっていくでしょう。 さらに、世界的にもクラウドサービス市場規模は、2021年には約3500億ドルの規模になると予測されており、今後も急成長することが見込まれています。その中でも、SaaSはクラウドサービス全体の1/3の割合を占め、成長率は平均約20%/年と、PaaS・IaaSなどと比較しても一番高い水準で売り上げを維持することが想定されています。 3.SaaSのメリットとデメリット それではなぜ、SaaSは急速に拡大するのでしょうか。ユーザー側のメリットとしては次のようなものが挙げられます。 導入を迅速に行うことができる → アカウントを取得するだけで利用できるためソフトウェアのインストールなどの作業をすることなく導入することができます。 安価なコストで使い始めることができる → 使用する分だけをお支払するサブスク型モデルであるため、無駄なコストが発生しません。 多くの場合、一定のトライアル期間がある → 一定期間サービスをお試しで使用できる形態をとっているサービスが多数存在するため、導入前に使用感を確認し比較することも可能です。 ハード・ソフトウェアの管理が不要 → 自社サーバーを使用する場合、サーバーPC・ソフトウェアの更新は必ず発生します。これは避けることは出来ません。一方SaaSの場合ハードやソフトバージョンアップ等のメンテナンスを含む保守作業はシステムの提供側が一括に行うため、利用者側の管理は不要です。 デバイスの種類を選ばない → クラウド上に公開されているものにアクセスする形態であるため、デバイスを選ばず使用することができます。 一方、ユーザー側は注意しておきたいデメリットもあります。 セキュリティガイドラインの整備が必要 → インターネット経由での利用であるため外部ソフトウェアと接続する必要があります。そのため、社内ネットワークが社外のどの程度のネットワークまで接続ができるかを検討する必要があります。 カスタマイズの範囲は小さい → パッケージソフトに比べてカスタマイズの制約があるのが一般的です。基本的には、そのシステムにあわせて社内の運用を変えていく考え方となります。 開発計画はシステム提供者側のスケジュールの制約を受ける → 機能の追加等のアップデートはシステム提供側のスケジュールで行われるため、その間の利用に制限がかかることがあります。 システムを利用する上では何事にもメリットでデメリットは存在します。これらを踏まえた上でも、システム導入を検討する際には、SaaSを選択肢に入れて検討する価値が大いにあります。 最後に、代表的なSaaSをご紹介します。 Salesforce :セールスフォース・ドットコム社が提供するCRM/顧客管理システム、SFA/営業支援システム、MA/マーケティングオートメーション カオナビ :カオナビ社が提供する人材マネジメントシステム Sansan :Sansan社が提供する法人向けクラウド名刺管理サービス G Suite :Google社が提供するビジネス向けグループウエアサービス 4.おわりに 今回は「SaaS」について解説しました。 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/ ■ダウンロード事例集のご紹介 「中堅・中小製造業経営者様向け“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート」 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 昨今はデジタル化やDXという言葉を聞かない日がなくなりました。今ではビジネス向けのニュースだけではなく一般視聴者に向けたDXの番組も始まっています。もはや誰もがITを使ってどのようなサービスが出来るようになるかを理解するようになりました。このような状況の中で、日々様々なサービスが生み出され、顧客はその便利さを体感出来るようになりました。多くの企業がデジタル化やDXの観点から会社方針を検討し、メーカーやソフトウェア会社は、様々なサービスを開発し、ユーザーはそれらを導入することで長年続いたアナログ的な業務からの脱却を図ろうとしています。 では昨今よく耳にするSaaSとはいったい何なのでしょうか。世界的にもスタンダートになり、日本でも多くの企業が導入しているSaaSについて今回は紹介していきます。 1.「クラウド」と「SaaS」 SaaS(Software as a Service:サース)とは、インターネット上でサービスを利用することができる仕組みのことです。所有するPCにパッケージ製品をインストールする利用形態ではなく、インターネット経由でクラウド上のソフトウェアにアクセスすることで利用できるサブスク型の形態となっています。 ここでは、さらに詳しく、「SaaS」という言葉の理解を深めると共に、同義で使われていることも多い「クラウド」という言葉についても解説します。 どちらもよく耳にする言葉ではありますが、両者の位置づけとしてはクラウドの種類の1つとしてSaaSがあります。 クラウドと一言で言っても形態にはさまざまな種類があります。代表的なものとして挙げられるのがSaaS(Software as a Service)です。 その以外にも PaaS(Platform as a Service:パース)/ IaaS(Infrastructure as a Service:イァース)等があります。 SaaSとは、ソフトウェアを提供するクラウドサービスのことで、ITインフラおよびミドルウェアに加え、アプリケーションソフトが提供されます。必要なものが全て揃えられている為、パッケージ製品がインターネット経由で利用できると考えても良いでしょう。代表的なサービスに、GmailやOffice365などがあり、私たちにとって最も身近なクラウドといえます。 このほか開発環境を提供するクラウドサービスPaaSや、サーバー(ITインフラ)のみを提供するクラウドサービスIaaSなどがあります。これらはインフラエンジニアや開発エンジニアに利用されることがほとんどです。 2.SaaSの市場 2019年10月に発表された富士キメラ総研の調査によると、2019年度のSaaS国内市場は5646億円と見込まれ、2023年度には8174億円まで拡大すると予想されています。また、総務省が発表した「情報通信白書 令和2年版」でも、SaaSを含めたクラウドサービスを利用する企業数は2019年の段階で前年より6.0%増加したことが報告されています。 2020年、新型コロナウイルスの世界的流行によって人々の生活は大きく変化しました。リモートワークの普及や、それに伴うレガシーソフトウエアからの脱却により、日本企業のデジタル化は5~10年分進んだとも言われています。DX(デジタルトランスフォーメーション)関連ソリューションを導入した企業とそうではない企業の差はますます大きくなっていくでしょう。 さらに、世界的にもクラウドサービス市場規模は、2021年には約3500億ドルの規模になると予測されており、今後も急成長することが見込まれています。その中でも、SaaSはクラウドサービス全体の1/3の割合を占め、成長率は平均約20%/年と、PaaS・IaaSなどと比較しても一番高い水準で売り上げを維持することが想定されています。 3.SaaSのメリットとデメリット それではなぜ、SaaSは急速に拡大するのでしょうか。ユーザー側のメリットとしては次のようなものが挙げられます。 導入を迅速に行うことができる → アカウントを取得するだけで利用できるためソフトウェアのインストールなどの作業をすることなく導入することができます。 安価なコストで使い始めることができる → 使用する分だけをお支払するサブスク型モデルであるため、無駄なコストが発生しません。 多くの場合、一定のトライアル期間がある → 一定期間サービスをお試しで使用できる形態をとっているサービスが多数存在するため、導入前に使用感を確認し比較することも可能です。 ハード・ソフトウェアの管理が不要 → 自社サーバーを使用する場合、サーバーPC・ソフトウェアの更新は必ず発生します。これは避けることは出来ません。一方SaaSの場合ハードやソフトバージョンアップ等のメンテナンスを含む保守作業はシステムの提供側が一括に行うため、利用者側の管理は不要です。 デバイスの種類を選ばない → クラウド上に公開されているものにアクセスする形態であるため、デバイスを選ばず使用することができます。 一方、ユーザー側は注意しておきたいデメリットもあります。 セキュリティガイドラインの整備が必要 → インターネット経由での利用であるため外部ソフトウェアと接続する必要があります。そのため、社内ネットワークが社外のどの程度のネットワークまで接続ができるかを検討する必要があります。 カスタマイズの範囲は小さい → パッケージソフトに比べてカスタマイズの制約があるのが一般的です。基本的には、そのシステムにあわせて社内の運用を変えていく考え方となります。 開発計画はシステム提供者側のスケジュールの制約を受ける → 機能の追加等のアップデートはシステム提供側のスケジュールで行われるため、その間の利用に制限がかかることがあります。 システムを利用する上では何事にもメリットでデメリットは存在します。これらを踏まえた上でも、システム導入を検討する際には、SaaSを選択肢に入れて検討する価値が大いにあります。 最後に、代表的なSaaSをご紹介します。 Salesforce :セールスフォース・ドットコム社が提供するCRM/顧客管理システム、SFA/営業支援システム、MA/マーケティングオートメーション カオナビ :カオナビ社が提供する人材マネジメントシステム Sansan :Sansan社が提供する法人向けクラウド名刺管理サービス G Suite :Google社が提供するビジネス向けグループウエアサービス 4.おわりに 今回は「SaaS」について解説しました。 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/ ■ダウンロード事例集のご紹介 「中堅・中小製造業経営者様向け“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート」 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/

NC旋盤スマートロボットシステム導入解説レポート!!

2021.02.19

3週連続!「導入解説レポート」リリース企画!! 第3週目の今回は、「NC旋盤スマートロボットシステム導入解説レポート」です! コラムではレポートの中身を少しだけお話します。 詳しくは導入解説レポートをダウンロード!! 1.中小製造業が抱える旋盤工程における悩みとは? 切削加工製造業において広く使用されているNC旋盤。 中小製造業において、多品種少量生産のロボット化・自動化は喫緊の課題であると言えるでしょう。 しかし、大量生産のロボット化・自動化とは異なり多品種少量生産のロボット化・自動化には様々な課題があります。 製造業における自動化の機運は高まりを見せておりますが、中小規模の製造企業における導入率は依然低い水準となっております。その理由として、多品種少量生産ゆえの自動化量産効果の見えづらさ、段取り替え頻度の高さとそれに必要な時間と手間に対するためらいが大きく作用していると考えられます。 今回は、導入が簡単で段取り替えも手軽におこなえ、少ない投資額で高い汎用性を持つワーク供給装置を提供する国内初登場の多品種少量生産に対応したNC旋盤専用スマートロボットシステムを解説していきます。 2. 多品種少量生産を可能にするスマートロボットシステムとは? 多品種少量生産におけるロボット化・自動化はロボットを導入するユーザー自体がそれなりの知識と経験を持っていることが必要となります。 多品種少量生産のロボット化・自動化においては、いかにロボット稼働率を上げ(段取り替えロスを少なくし)、いかに投資対効果を捻出し(低投資で最大の効果を出し)、いかに生産性を向上させるか(浮いた工数をどう活用するか)、が重要でSIer任せの構想設計ではなくユーザーの技量が大きく関わってきます。 中小製造業の多品種少量生産におけるロボット活用を阻む大きな項目として「ロボットティーチングの難しさ」、「多設備での多品種少量生産」があげられます。 そのような課題を一挙に解決するロボットシステムが「スマートロボットシステム」です。 スマートロボットシステムの特徴として以下があげられます。 3.スマートロボットシステム6つの特徴 「簡単設定」 設定画面の案内に従ってワークや加工機の情報を入力していくことで必要な設定入力がおこなえ、専門 的なロボット知識がなくても、ロボットに作業をさせることができます。 「ティーチングレス」 ロボット操作に慣れない方にはハードルが高く感じられる、ワークの取出し・受渡し位置や途中の移動経路を設定するためのティーチング作業を自動化。ワークや加工機の変更、レイアウト変更時などの再設定もシステム業者に頼らず自分たちでおこなえるため、導入後の時間や費用が節約できます。 レポートでは6つの特徴について詳しく解説しています! 4.スマートロボットシステムシステムの活用方法 スマートロボットシステムはロボットや自動化の知識が無くとも、導入後すぐに多品種少量生産に対応したロボットシステムを構築することが可能です。 例えば、午前中は旋盤1号機でA品種をロボットで加工し午後は旋盤2号機でB品種とC品種をロボットで加工、夜勤では旋盤3号機でD品種をロボットで加工、といったように設置場所や加工設備に囚われることなくロボットを活用することが可能となります。 既存の量産ライン対応型のロボットシステムでは成し得なかった「多品種少量生」が可能です。 日々の生産工程の見直し、人員配置の見直しによっては、ユーザーのアイディア次第で劇的な生産性向上が見込めるでしょう。 5.おわりに NC旋盤導入解説レポートはこちらからダウンロード!! https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210219/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/ 3週連続!「導入解説レポート」リリース企画!! 第3週目の今回は、「NC旋盤スマートロボットシステム導入解説レポート」です! コラムではレポートの中身を少しだけお話します。 詳しくは導入解説レポートをダウンロード!! 1.中小製造業が抱える旋盤工程における悩みとは? 切削加工製造業において広く使用されているNC旋盤。 中小製造業において、多品種少量生産のロボット化・自動化は喫緊の課題であると言えるでしょう。 しかし、大量生産のロボット化・自動化とは異なり多品種少量生産のロボット化・自動化には様々な課題があります。 製造業における自動化の機運は高まりを見せておりますが、中小規模の製造企業における導入率は依然低い水準となっております。その理由として、多品種少量生産ゆえの自動化量産効果の見えづらさ、段取り替え頻度の高さとそれに必要な時間と手間に対するためらいが大きく作用していると考えられます。 今回は、導入が簡単で段取り替えも手軽におこなえ、少ない投資額で高い汎用性を持つワーク供給装置を提供する国内初登場の多品種少量生産に対応したNC旋盤専用スマートロボットシステムを解説していきます。 2. 多品種少量生産を可能にするスマートロボットシステムとは? 多品種少量生産におけるロボット化・自動化はロボットを導入するユーザー自体がそれなりの知識と経験を持っていることが必要となります。 多品種少量生産のロボット化・自動化においては、いかにロボット稼働率を上げ(段取り替えロスを少なくし)、いかに投資対効果を捻出し(低投資で最大の効果を出し)、いかに生産性を向上させるか(浮いた工数をどう活用するか)、が重要でSIer任せの構想設計ではなくユーザーの技量が大きく関わってきます。 中小製造業の多品種少量生産におけるロボット活用を阻む大きな項目として「ロボットティーチングの難しさ」、「多設備での多品種少量生産」があげられます。 そのような課題を一挙に解決するロボットシステムが「スマートロボットシステム」です。 スマートロボットシステムの特徴として以下があげられます。 3.スマートロボットシステム6つの特徴 「簡単設定」 設定画面の案内に従ってワークや加工機の情報を入力していくことで必要な設定入力がおこなえ、専門 的なロボット知識がなくても、ロボットに作業をさせることができます。 「ティーチングレス」 ロボット操作に慣れない方にはハードルが高く感じられる、ワークの取出し・受渡し位置や途中の移動経路を設定するためのティーチング作業を自動化。ワークや加工機の変更、レイアウト変更時などの再設定もシステム業者に頼らず自分たちでおこなえるため、導入後の時間や費用が節約できます。 レポートでは6つの特徴について詳しく解説しています! 4.スマートロボットシステムシステムの活用方法 スマートロボットシステムはロボットや自動化の知識が無くとも、導入後すぐに多品種少量生産に対応したロボットシステムを構築することが可能です。 例えば、午前中は旋盤1号機でA品種をロボットで加工し午後は旋盤2号機でB品種とC品種をロボットで加工、夜勤では旋盤3号機でD品種をロボットで加工、といったように設置場所や加工設備に囚われることなくロボットを活用することが可能となります。 既存の量産ライン対応型のロボットシステムでは成し得なかった「多品種少量生」が可能です。 日々の生産工程の見直し、人員配置の見直しによっては、ユーザーのアイディア次第で劇的な生産性向上が見込めるでしょう。 5.おわりに NC旋盤導入解説レポートはこちらからダウンロード!! https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210219/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/

初めての“AI画像検査”導入解説レポート!!

2021.02.12

3週連続!「導入解説レポート」リリース企画!! 第2週目の今回は、「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」です! コラムではレポートの中身を少しだけお話します。 詳しくは導入解説レポートをダウンロード!! 1.中小製造業が抱える外観検査工程における悩みとは? 製造業において外観検査は切っても切れない存在です。 生産した製品にキズや汚れなどがないかの確認は主に検査員が行います。 外観検査は「目視検査」を検査員が行い、それにより「人件費」がかさみます。当然ながら検査員が自分の目でキズや汚れなどがないかを確認しますが、人間ですからミスを犯すことはありますので、外観不良のある製品が後工程に流れてしまう可能性もゼロではありません。また、キズの基準が曖昧となり検査の質が安定しない可能性があります。検査員による目視検査は一定のリスクがあると言えるでしょう。 昨今では、生産コストを抑えなければならないにもかかわらず高い品質が要求されます。検査コストは製品の原価に直接加算されますので、検査をいかに効率的に行うかが重要となってきます。 そういった背景の中で注目されているのが外観検査の自動化であり、画像認識技術とAI(人工知能)を活用した画像検査システムです。 工場AI・ロボット.comではAI画像検査システムの構築に積極的に取り組んでいます! 2. “AI画像検査”を導入するメリットとは? AI画像検査を導入によるメリットは多々ありますが代表的なメリットを以下に示します。 ①検査員削減による人員コスト削減 ②熟練検査作業者でも起こりうる見落とし(不良品流出)の防止 ③属人化した検査業務の脱属人化(システム化) ④不良データの蓄積による生産品質の改善、向上 ⑤不良情報の即時フィードバックによる生産性向上(大量の不良発生やロットアウト防止) では実際にAI画像検査を導入する具体的手法とはどのようなものなのでしょうか? 解説レポートでは導入の進め方について詳しく解説しています! 3.工場AI・ロボット.comが行うAI画像検査の強み 通常、AIシステムや画像検査システムベンダーに外観検査システムを依頼する場合、光沢のあるワークや透明なワークは「お断り」を受けるパターンが多いのが現状です。 たとえ“AI画像検査”自体が上手くいったとしてもその画像検査システムを運用する自動化システムの構想設計が適切でないと思った通りの効果が出ない可能性もあります。 工場AI・ロボット.comでは「お断り」のワークはもちろん、工場全体を見て確実に効果が出る“AI画像検査”システムを構築致します。 4.おわりに 詳細は「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」をダウンロード!! https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210212/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/ 3週連続!「導入解説レポート」リリース企画!! 第2週目の今回は、「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」です! コラムではレポートの中身を少しだけお話します。 詳しくは導入解説レポートをダウンロード!! 1.中小製造業が抱える外観検査工程における悩みとは? 製造業において外観検査は切っても切れない存在です。 生産した製品にキズや汚れなどがないかの確認は主に検査員が行います。 外観検査は「目視検査」を検査員が行い、それにより「人件費」がかさみます。当然ながら検査員が自分の目でキズや汚れなどがないかを確認しますが、人間ですからミスを犯すことはありますので、外観不良のある製品が後工程に流れてしまう可能性もゼロではありません。また、キズの基準が曖昧となり検査の質が安定しない可能性があります。検査員による目視検査は一定のリスクがあると言えるでしょう。 昨今では、生産コストを抑えなければならないにもかかわらず高い品質が要求されます。検査コストは製品の原価に直接加算されますので、検査をいかに効率的に行うかが重要となってきます。 そういった背景の中で注目されているのが外観検査の自動化であり、画像認識技術とAI(人工知能)を活用した画像検査システムです。 工場AI・ロボット.comではAI画像検査システムの構築に積極的に取り組んでいます! 2. “AI画像検査”を導入するメリットとは? AI画像検査を導入によるメリットは多々ありますが代表的なメリットを以下に示します。 ①検査員削減による人員コスト削減 ②熟練検査作業者でも起こりうる見落とし(不良品流出)の防止 ③属人化した検査業務の脱属人化(システム化) ④不良データの蓄積による生産品質の改善、向上 ⑤不良情報の即時フィードバックによる生産性向上(大量の不良発生やロットアウト防止) では実際にAI画像検査を導入する具体的手法とはどのようなものなのでしょうか? 解説レポートでは導入の進め方について詳しく解説しています! 3.工場AI・ロボット.comが行うAI画像検査の強み 通常、AIシステムや画像検査システムベンダーに外観検査システムを依頼する場合、光沢のあるワークや透明なワークは「お断り」を受けるパターンが多いのが現状です。 たとえ“AI画像検査”自体が上手くいったとしてもその画像検査システムを運用する自動化システムの構想設計が適切でないと思った通りの効果が出ない可能性もあります。 工場AI・ロボット.comでは「お断り」のワークはもちろん、工場全体を見て確実に効果が出る“AI画像検査”システムを構築致します。 4.おわりに 詳細は「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」をダウンロード!! https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210212/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/

多品種少量溶接ロボット導入解説レポート!!

2021.02.05

今週から3週に渡って「導入解説レポート」をリリース致します!第一弾は、「多品種少量溶接ロボット導入解説レポート」です!コラムではレポートの中身を少しだけお話します。詳しくは導入解説レポートをダウンロード!! 1.中小板金加工業が抱える多品種少量生産溶接工程における悩みとは? 基本的には以上のように7つの悩みがあげられます。 多品種少量生産である 導入が未経験である 3K業務である 属人化している 様々な溶接がある 投資コストに不安がある 相談できる所が無い 以上のお悩みは全て、工場AI・ロボット.comで解決できます! 2.多品種少量生産溶接ロボット導入の進め方 導入の進め方としては大きく8つの項目に分類されます。 ①ワークの絞り込み ②工程の絞り込み ③絞り込んだ中での効果額シュミレーション ④絞り込んだ中での設備投資シュミレーション ⑤直接的な効果以外の効果をリストアップ ⑥上記5項目を3パターン程度アイディア出し及び構想 ⑦3パターンを比較検討 ⑧システムインテグレーター等の選定 上記の項目についてさらに詳しく見ていきます。 ワークの絞り込み(対象ワークの選定)は非常に重要な項目となってきます。ワーク選定の方法は、 ・過去生産実績数から工数を算出 ・工数の多くかかっているワークを選別 ・選別したワークの工程、ワーク形状等から選定するワークを判断 となります。 単純に工数順にワーク選定することもできますがロボット活用を円滑に進めるためには選定したワークの形状や工程を考慮する必要があります。 解説レポートではさらに導入の進め方についてさらに詳しく解説しています! 3.多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 導入解説レポートでは板金加工業A社における、手作業による仮溶接、本溶接、グラインダー仕上げを行っている多品種少量溶接工程のロボット導入の具体的手法を解説しています! 4.おわりに 詳細は「多品種少量溶接ロボット導入解説レポート」をダウンロード!! https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210205/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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] 今週から3週に渡って「導入解説レポート」をリリース致します!第一弾は、「多品種少量溶接ロボット導入解説レポート」です!コラムではレポートの中身を少しだけお話します。詳しくは導入解説レポートをダウンロード!! 1.中小板金加工業が抱える多品種少量生産溶接工程における悩みとは? 基本的には以上のように7つの悩みがあげられます。 多品種少量生産である 導入が未経験である 3K業務である 属人化している 様々な溶接がある 投資コストに不安がある 相談できる所が無い 以上のお悩みは全て、工場AI・ロボット.comで解決できます! 2.多品種少量生産溶接ロボット導入の進め方 導入の進め方としては大きく8つの項目に分類されます。 ①ワークの絞り込み ②工程の絞り込み ③絞り込んだ中での効果額シュミレーション ④絞り込んだ中での設備投資シュミレーション ⑤直接的な効果以外の効果をリストアップ ⑥上記5項目を3パターン程度アイディア出し及び構想 ⑦3パターンを比較検討 ⑧システムインテグレーター等の選定 上記の項目についてさらに詳しく見ていきます。 ワークの絞り込み(対象ワークの選定)は非常に重要な項目となってきます。ワーク選定の方法は、 ・過去生産実績数から工数を算出 ・工数の多くかかっているワークを選別 ・選別したワークの工程、ワーク形状等から選定するワークを判断 となります。 単純に工数順にワーク選定することもできますがロボット活用を円滑に進めるためには選定したワークの形状や工程を考慮する必要があります。 解説レポートではさらに導入の進め方についてさらに詳しく解説しています! 3.多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 導入解説レポートでは板金加工業A社における、手作業による仮溶接、本溶接、グラインダー仕上げを行っている多品種少量溶接工程のロボット導入の具体的手法を解説しています! 4.おわりに 詳細は「多品種少量溶接ロボット導入解説レポート」をダウンロード!! https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210205/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる! ~AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです~ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる! ~大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです~ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる! ~理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます~ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる! ~具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります~ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる! ~大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します~ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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]

クラウドを活用するメリット:後編

2021.01.29

今回は「クラウドを活用するメリット:後編」と題しまして、製造業におけるクラウド活用の主なメリットのうち、「コスト面以外のメリット」についてご紹介いたします。 ※「クラウドを活用するメリット:前編」は以下のURLからご覧いただけます。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210115-2/ 1.導入面のメリット クラウド活用におけるコスト面以外のメリットとして、「導入面のメリット」が挙げられます。 ※クラウド=インターネット上のサーバーを利用してソフトウェアを利用すること オンプレミス(=自社内で独自の物理的なサーバーを保有し、自社内の設備によってソフトウェアを運用すること)と比べて、システムの導入が円滑に進みやすいという利点があります。 オンプレミスの場合、 開発環境や商用環境のインフラ設計・構築が独自に必要となる ネットワークの構築のために導入決定~利用開始までおよそ1年前後の期間を要する 等の特徴があります。 一方で、クラウドの場合、 システムの運用に必要なITリソースを自社で調達する必要がない 比較的容易にアカウントを取得できるため、申し込み・決済後すぐにサービスを利用開始できる という特徴があります。 2.運用面のメリット 続いて、クラウドの運用面に関するメリットです。 ①災害に強い オンプレミスの場合、「災害発生時に弱い」という点が運用面の課題としてよく取り上げられます。 具体的には、自社内に物理サーバーを構えてデータを運用するため、万一災害が発生した場合に、自社内のサーバーやデータの復旧に支障をきたすことが懸念されます。 一方で、クラウドサービスのサーバーは、データセンターに置かれているのが一般的です。 データセンターは、地震だけでなく火災や停電にも強い構造となっているため、自社でサーバーを保管するよりも、安全にデータを守ることができます。 ②場所を問わず、多様なデバイスからデータへのアクセスが可能 オンプレミスの場合、災害が発生すれば建物の倒壊や停電等によって会社で仕事ができない状況に陥ることが十分に考えられます。 災害の発生により出社が困難な場合や、会社の建物が倒壊した場合、システムの利用や事業そのものをストップせざるを得ません。 一方で、クラウドの場合、社内で使っているパソコンに限らず、インターネット環境さえ整備されていれば、社外であっても様々なデバイスを使って仕事を進めることができます。クラウドの活用によって最低限仕事が進められる状態を予め用意しておくことで、災害のために出社が困難な場合でも、自宅のパソコンやスマートフォン等のデバイスを用いて事業を継続することができます。 3.管理面のメリット 最後に、クラウドの管理面の主なメリットについてご紹介します。 ①サーバーのメンテナンスが不要 クラウドの場合、サーバーのメンテナンスをサーバーの提供事業者に任せることができるため、自社の事業やサービスの構築・運営に集中することができます。 社内にインフラ管理専門の担当者が社内にいる場合は、その担当者の管理負担を軽減することにも繋がります。 ②サーバーの機能や台数等を柔軟に調整することができる 一般に、オンプレミス型のサーバーの場合、機能等の変更に比較的長い時間を要するため、導入時にサービス拡大後のことも予め想定してシステム導入しておく必要があります。 一方でクラウドサーバーの場合、Web上でサーバーの機能や台数等の変更が随時可能です。 そのため、後から必要な分だけ機能や台数等を拡張していくという方針をとることが可能なので、管理面での無駄が発生しにくいというメリットがあります。 4.おわりに 以上、クラウド活用におけるコスト面以外のメリットについて、簡単にご紹介させていただきました。 新型コロナウイルスの影響により、企業規模を問わず働き方改革の実践がより一層求められていく中、自社内のデータの運用・管理方法についても、時流に適応した形を模索していきたいところです。 ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー」 <このような方におすすめ> 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURLから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■ダウンロード事例集のご紹介 「中堅・中小製造業経営者様向け“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート」 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「クラウドを活用するメリット:後編」と題しまして、製造業におけるクラウド活用の主なメリットのうち、「コスト面以外のメリット」についてご紹介いたします。 ※「クラウドを活用するメリット:前編」は以下のURLからご覧いただけます。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210115-2/ 1.導入面のメリット クラウド活用におけるコスト面以外のメリットとして、「導入面のメリット」が挙げられます。 ※クラウド=インターネット上のサーバーを利用してソフトウェアを利用すること オンプレミス(=自社内で独自の物理的なサーバーを保有し、自社内の設備によってソフトウェアを運用すること)と比べて、システムの導入が円滑に進みやすいという利点があります。 オンプレミスの場合、 開発環境や商用環境のインフラ設計・構築が独自に必要となる ネットワークの構築のために導入決定~利用開始までおよそ1年前後の期間を要する 等の特徴があります。 一方で、クラウドの場合、 システムの運用に必要なITリソースを自社で調達する必要がない 比較的容易にアカウントを取得できるため、申し込み・決済後すぐにサービスを利用開始できる という特徴があります。 2.運用面のメリット 続いて、クラウドの運用面に関するメリットです。 ①災害に強い オンプレミスの場合、「災害発生時に弱い」という点が運用面の課題としてよく取り上げられます。 具体的には、自社内に物理サーバーを構えてデータを運用するため、万一災害が発生した場合に、自社内のサーバーやデータの復旧に支障をきたすことが懸念されます。 一方で、クラウドサービスのサーバーは、データセンターに置かれているのが一般的です。 データセンターは、地震だけでなく火災や停電にも強い構造となっているため、自社でサーバーを保管するよりも、安全にデータを守ることができます。 ②場所を問わず、多様なデバイスからデータへのアクセスが可能 オンプレミスの場合、災害が発生すれば建物の倒壊や停電等によって会社で仕事ができない状況に陥ることが十分に考えられます。 災害の発生により出社が困難な場合や、会社の建物が倒壊した場合、システムの利用や事業そのものをストップせざるを得ません。 一方で、クラウドの場合、社内で使っているパソコンに限らず、インターネット環境さえ整備されていれば、社外であっても様々なデバイスを使って仕事を進めることができます。クラウドの活用によって最低限仕事が進められる状態を予め用意しておくことで、災害のために出社が困難な場合でも、自宅のパソコンやスマートフォン等のデバイスを用いて事業を継続することができます。 3.管理面のメリット 最後に、クラウドの管理面の主なメリットについてご紹介します。 ①サーバーのメンテナンスが不要 クラウドの場合、サーバーのメンテナンスをサーバーの提供事業者に任せることができるため、自社の事業やサービスの構築・運営に集中することができます。 社内にインフラ管理専門の担当者が社内にいる場合は、その担当者の管理負担を軽減することにも繋がります。 ②サーバーの機能や台数等を柔軟に調整することができる 一般に、オンプレミス型のサーバーの場合、機能等の変更に比較的長い時間を要するため、導入時にサービス拡大後のことも予め想定してシステム導入しておく必要があります。 一方でクラウドサーバーの場合、Web上でサーバーの機能や台数等の変更が随時可能です。 そのため、後から必要な分だけ機能や台数等を拡張していくという方針をとることが可能なので、管理面での無駄が発生しにくいというメリットがあります。 4.おわりに 以上、クラウド活用におけるコスト面以外のメリットについて、簡単にご紹介させていただきました。 新型コロナウイルスの影響により、企業規模を問わず働き方改革の実践がより一層求められていく中、自社内のデータの運用・管理方法についても、時流に適応した形を模索していきたいところです。 ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用!社長セミナー」 <このような方におすすめ> 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURLから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■ダウンロード事例集のご紹介 「中堅・中小製造業経営者様向け“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート」

専門コンサルタント厳選!多品種少量生産中小企業のロボット導入成功事例3選(溶接編)

2021.01.22

今回は、忙しくてロボット導入事例を調べる時間が取れない経営者の方のために、ロボット導入実証事業(経済産業省)の補助金制度を活用した中小企業のロボット導入事例を厳選して解説します。 ※ロボット導入実証事業事例紹介ハンドブックはこちらから http://robo-navi.com/webroot/document/2018RobotHandBook.pdf 1.小ロット多品種板金加工業の溶接工程にロボット導入!7軸ロボットの導入により、人手に頼っていた溶接部門のロボット化を実現! 概要 小ロット多品種の板金加工業において、切断、曲げ、溶接、プレスの工程を稼動させているが、その中でも、今回はロボット導入が遅れ、未だ手作業にて加工を行う溶接部門のロボット化に挑戦した。 7軸のロット溶接機をポジショナーと組み合わせることで、今までの6軸の溶接ロボットでは不可能だった溶接姿勢や汎用性を確保。溶接の熟練工が作業する必要がなく、ロボットの安全講習を受講した有資格者であれば、問題なく作業できるようになった。 また、重量物の溶接加工は溶接者が腰を屈めた無理な姿勢をとらないとできないことが多く、無理な姿勢での作業を少しでも軽減することが可能となった。 今後、治具へのセットする段取りなどを何度も行い、慣れることで更にスムースな加工が可能と考えている。 2.大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭!車両用大型部品の溶接工程にロボット導入! 概要 多数の顧客から都度支給される図面により、様々な部品の溶接加工を行っているため、当然ながら少量多品種の生産体制であり、ロボット化は不可能であると考えていた。しかしこの度新規受注した中厚板の部品は溶接工数が長く、相似形部品も存在することから改めてロボット化を再検討し、SIerの支持もあり導入を決定した。 当該部品は以前はクレーンによる反転作業を行っていたが、専用2軸ポジショナーを開発することで自動化、危険作業がなくなった。また、ロボットの導入により、作業員による仕上がりの差がなくなった。また、ロボットが本溶接をしてくれることにより仮溶接にかけられる時間も1.5倍増になり生産性の向上を図ることができた。 少量多品種対応に関しては、現在2種類の相似形の異なった製品の設定を行っているのみであるが、今後作業員の慣れとともに増やす予定である。 3.スタートボタンを押すだけの簡単操作でパート社員でも操作が可能に!曲面や立体形状アルミ部品のスタッド溶接加工作業をロボット化! 概要 精密板金加工業において、立体形状になった部品へのスタッド溶接作業は人間が手動で行うしかなかった。 こちらの企業では毎月6,000本もの手加工によるスタッド溶接加工があり、単純作業の繰り返しだが、溶接不良がでないようにするには、垂直に溶接ガンを保持しなければならず集中力の維持が必要である。また、加工時の火花でやけどをすることもあり、作業者には負担が大きかった。 今回、垂直多関節ロボットを導入し、ティーチングやパーツフィーダの工夫で自動化を実現。 その結果、ワークを設置しスタートボタンを押すだけでスタッド溶接ができるようになり、作業者の負担が軽減し女性パート社員でも作業ができるようになった。 生産スピードも4.4倍になり、手加工時の不良率4%が1%に下がった。 4.多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法とは? 多品種少量生産におけるロボット活用は製品分析、現状作業分析、ロボット運用の適切な構想等様々な分析と検討が必要となってきます。 2月には「多品種少量溶接ロボット導入解説レポート」を配信予定です!! レポートには多品種少量溶接ロボット導入の進め方、具体的導入事例、導入成功事例を掲載しております! 2月のレポート配信を楽しみにお待ちください! 5.おわりに 今回は多品種少量生産ロボット導入成功事例(溶接編)をお送りしました。 工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を開始致します!! 以下のようなお悩みはありませんか? 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■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(オンライン)マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有していて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&産性UP! 2/16(火)、18(木)、24(水) 13:00~15:00 ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/ ■ダウンロード事例集のご案内 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 板金・溶接加工業様向け 多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート この1冊で多品種少量溶接ロボット導入の具体的事例がわかる! ①多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ②多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 ③補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-dl.html 今回は、忙しくてロボット導入事例を調べる時間が取れない経営者の方のために、ロボット導入実証事業(経済産業省)の補助金制度を活用した中小企業のロボット導入事例を厳選して解説します。 ※ロボット導入実証事業事例紹介ハンドブックはこちらから http://robo-navi.com/webroot/document/2018RobotHandBook.pdf 1.小ロット多品種板金加工業の溶接工程にロボット導入!7軸ロボットの導入により、人手に頼っていた溶接部門のロボット化を実現! 概要 小ロット多品種の板金加工業において、切断、曲げ、溶接、プレスの工程を稼動させているが、その中でも、今回はロボット導入が遅れ、未だ手作業にて加工を行う溶接部門のロボット化に挑戦した。 7軸のロット溶接機をポジショナーと組み合わせることで、今までの6軸の溶接ロボットでは不可能だった溶接姿勢や汎用性を確保。溶接の熟練工が作業する必要がなく、ロボットの安全講習を受講した有資格者であれば、問題なく作業できるようになった。 また、重量物の溶接加工は溶接者が腰を屈めた無理な姿勢をとらないとできないことが多く、無理な姿勢での作業を少しでも軽減することが可能となった。 今後、治具へのセットする段取りなどを何度も行い、慣れることで更にスムースな加工が可能と考えている。 2.大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭!車両用大型部品の溶接工程にロボット導入! 概要 多数の顧客から都度支給される図面により、様々な部品の溶接加工を行っているため、当然ながら少量多品種の生産体制であり、ロボット化は不可能であると考えていた。しかしこの度新規受注した中厚板の部品は溶接工数が長く、相似形部品も存在することから改めてロボット化を再検討し、SIerの支持もあり導入を決定した。 当該部品は以前はクレーンによる反転作業を行っていたが、専用2軸ポジショナーを開発することで自動化、危険作業がなくなった。また、ロボットの導入により、作業員による仕上がりの差がなくなった。また、ロボットが本溶接をしてくれることにより仮溶接にかけられる時間も1.5倍増になり生産性の向上を図ることができた。 少量多品種対応に関しては、現在2種類の相似形の異なった製品の設定を行っているのみであるが、今後作業員の慣れとともに増やす予定である。 3.スタートボタンを押すだけの簡単操作でパート社員でも操作が可能に!曲面や立体形状アルミ部品のスタッド溶接加工作業をロボット化! 概要 精密板金加工業において、立体形状になった部品へのスタッド溶接作業は人間が手動で行うしかなかった。 こちらの企業では毎月6,000本もの手加工によるスタッド溶接加工があり、単純作業の繰り返しだが、溶接不良がでないようにするには、垂直に溶接ガンを保持しなければならず集中力の維持が必要である。また、加工時の火花でやけどをすることもあり、作業者には負担が大きかった。 今回、垂直多関節ロボットを導入し、ティーチングやパーツフィーダの工夫で自動化を実現。 その結果、ワークを設置しスタートボタンを押すだけでスタッド溶接ができるようになり、作業者の負担が軽減し女性パート社員でも作業ができるようになった。 生産スピードも4.4倍になり、手加工時の不良率4%が1%に下がった。 4.多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法とは? 多品種少量生産におけるロボット活用は製品分析、現状作業分析、ロボット運用の適切な構想等様々な分析と検討が必要となってきます。 2月には「多品種少量溶接ロボット導入解説レポート」を配信予定です!! レポートには多品種少量溶接ロボット導入の進め方、具体的導入事例、導入成功事例を掲載しております! 2月のレポート配信を楽しみにお待ちください! 5.おわりに 今回は多品種少量生産ロボット導入成功事例(溶接編)をお送りしました。 工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を開始致します!! 以下のようなお悩みはありませんか? 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します! ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい!! https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■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(オンライン)マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有していて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&産性UP! 2/16(火)、18(木)、24(水) 13:00~15:00 ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ 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/ ■ダウンロード事例集のご案内 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 板金・溶接加工業様向け 多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート この1冊で多品種少量溶接ロボット導入の具体的事例がわかる! ①多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ②多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 ③補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-dl.html

クラウドを活用するメリット:前編

2021.01.15

昨今の「DX」推進に関連し、注目される技術として「クラウド」技術があります。日常生活の中でも、スマートフォンで撮影した写真や動画の保存先として、聞いたことがあると思います。今回は、製造業において「クラウド」を活用することのメリットを解説します。 1.「クラウド」とは? 多くの人にとって、クラウドの最もイメージしやすいものは、「インターネット上のデータ保存スペース」ではないかと思います。確かにこの機能は、クラウドが提供するサービスの一つです。 本コラムで取り上げる「クラウド」の定義は、「クラウド・コンピューティング(cloud computing)」で、その意味は、「インターネット上のネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどを共有化して、サービス提供事業者が、利用者に容易に利用可能とするモデル」(※1)です。このようなモデルを使用して提供されるサービスやシステムは、「クラウドサービス」「クラウドシステム」「SaaS」、単に「クラウド」とも呼ばれます。 対義語として、「オンプレミス(on-premises)」があります。こちらは、「自社の中に、コンピュータ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのハードウェア、ソフトウェアを保有して、自社で管理・運用するモデル」を意味しています。 (※1:総務省国民のための情報セキュリティサイトhttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/glossary/02.html#ku02)つまり「クラウド」は、自社でサーバ等の設備を準備する必要無く、PCのウェブブラウザを使って、インターネット上のサービス提供事業者の所有するサーバでアプリケーションを動かす技術といえます。 2.クラウドを活用するメリットとは? 前提として「クラウド」技術はIT分野に属します。製造業のIT分野は、管理システム(基幹システム、生産管理システムなど)運用、データ(図面、実績など)保存、アプリケーション運用、情報処理などが該当します。 クラウドを活用することで、上記の項目にどのようなメリットをもたらすのでしょうか? 従来、企業がコンピュータを使用した環境を構築する場合、「オンプレミス」が当たり前でした。それが、ハードウェアの発達(ストレージの大容量化、サーバの処理能力向上、通信速度環境の高速・安定化など)により、クラウド技術が発達し、環境構築にクラウドを活用することが可能となりました。そのため「クラウドを活用する」ことで、オンプレミスで環境構築(=自社ですべてを手配)する必要性が無くなり、導入ハードルの高さを下げることが可能になりました。 具体例は、Microsoft社のofficeです。従来(オンプレミス)はパッケージで販売され、新バージョンが発売されると、使用人数分のパッケージを購入し、その数だけ、1台1台バージョンアップ作業を行っていました。現在(クラウド)では、office365を選択すれば、月または年単位で定額料金を支払うことで常に最新版officeを使用可能です。また、ウェ ブサイトから契約・解約手続きができるので、常に使用する分だけ契約をし、ムダを無くすことが可能です。 3.クラウドを活用することで得られる具体的なメリット では、クラウドを活用することで得られるメリットで、特に着目すべきところは、どこでしょうか? その1つ目は、やはり「コスト」です。 製造業で、製品に付加価値を与えているのは、製造工程です。一方、システム環境に投資することは、業務効率化などの生産性改善には寄与するものの、付加価値を向上させるものではありません。そのため、従来のオンプレミスのシステム環境構築は、その投資額に対して得られるメリットが小さいために、投資自体が積極的に行われてきませんでした。特に中小企業では、システム投資に行うくらいであれば、同じ金額の生産設備を購入したほうが、売り上げた増えるといった状況でした。 一方、「クラウド」を活用すれば、システム環境構築費用の大部分を占める、「設備費用」「開発・カスタマイズ費用」「保守運用費用」をサービス提供事業者側で負担し、そのサービスの利用者が少しずつ負担する形式を取ることになります。そのため、利用者側が負担するコストを抑制することが出来、システム投資が大変行いやすくなります。 4.おわりに 今回は、「クラウドを活用するメリット前編」として、クラウド技術を導入することで得られるメリットのうち、コスト面について解説しました。来月は、「クラウドを活用するメリット後編」として、製造業でクラウドを活用することで得られるコスト面以外のメリットについて解説していきます。中小企業の製造業に特化した船井総合研究所AI・ロボット支援室では、ロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。この機会にぜひご参加ください。 ■ダウンロード事例集のご案内 ■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(オンライン)マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有していて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&産性UP! 2/16(火)、18(木)、24(水) 13:00~15:00 昨今の「DX」推進に関連し、注目される技術として「クラウド」技術があります。日常生活の中でも、スマートフォンで撮影した写真や動画の保存先として、聞いたことがあると思います。今回は、製造業において「クラウド」を活用することのメリットを解説します。 1.「クラウド」とは? 多くの人にとって、クラウドの最もイメージしやすいものは、「インターネット上のデータ保存スペース」ではないかと思います。確かにこの機能は、クラウドが提供するサービスの一つです。 本コラムで取り上げる「クラウド」の定義は、「クラウド・コンピューティング(cloud computing)」で、その意味は、「インターネット上のネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどを共有化して、サービス提供事業者が、利用者に容易に利用可能とするモデル」(※1)です。このようなモデルを使用して提供されるサービスやシステムは、「クラウドサービス」「クラウドシステム」「SaaS」、単に「クラウド」とも呼ばれます。 対義語として、「オンプレミス(on-premises)」があります。こちらは、「自社の中に、コンピュータ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのハードウェア、ソフトウェアを保有して、自社で管理・運用するモデル」を意味しています。 (※1:総務省国民のための情報セキュリティサイトhttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/glossary/02.html#ku02)つまり「クラウド」は、自社でサーバ等の設備を準備する必要無く、PCのウェブブラウザを使って、インターネット上のサービス提供事業者の所有するサーバでアプリケーションを動かす技術といえます。 2.クラウドを活用するメリットとは? 前提として「クラウド」技術はIT分野に属します。製造業のIT分野は、管理システム(基幹システム、生産管理システムなど)運用、データ(図面、実績など)保存、アプリケーション運用、情報処理などが該当します。 クラウドを活用することで、上記の項目にどのようなメリットをもたらすのでしょうか? 従来、企業がコンピュータを使用した環境を構築する場合、「オンプレミス」が当たり前でした。それが、ハードウェアの発達(ストレージの大容量化、サーバの処理能力向上、通信速度環境の高速・安定化など)により、クラウド技術が発達し、環境構築にクラウドを活用することが可能となりました。そのため「クラウドを活用する」ことで、オンプレミスで環境構築(=自社ですべてを手配)する必要性が無くなり、導入ハードルの高さを下げることが可能になりました。 具体例は、Microsoft社のofficeです。従来(オンプレミス)はパッケージで販売され、新バージョンが発売されると、使用人数分のパッケージを購入し、その数だけ、1台1台バージョンアップ作業を行っていました。現在(クラウド)では、office365を選択すれば、月または年単位で定額料金を支払うことで常に最新版officeを使用可能です。また、ウェ ブサイトから契約・解約手続きができるので、常に使用する分だけ契約をし、ムダを無くすことが可能です。 3.クラウドを活用することで得られる具体的なメリット では、クラウドを活用することで得られるメリットで、特に着目すべきところは、どこでしょうか? その1つ目は、やはり「コスト」です。 製造業で、製品に付加価値を与えているのは、製造工程です。一方、システム環境に投資することは、業務効率化などの生産性改善には寄与するものの、付加価値を向上させるものではありません。そのため、従来のオンプレミスのシステム環境構築は、その投資額に対して得られるメリットが小さいために、投資自体が積極的に行われてきませんでした。特に中小企業では、システム投資に行うくらいであれば、同じ金額の生産設備を購入したほうが、売り上げた増えるといった状況でした。 一方、「クラウド」を活用すれば、システム環境構築費用の大部分を占める、「設備費用」「開発・カスタマイズ費用」「保守運用費用」をサービス提供事業者側で負担し、そのサービスの利用者が少しずつ負担する形式を取ることになります。そのため、利用者側が負担するコストを抑制することが出来、システム投資が大変行いやすくなります。 4.おわりに 今回は、「クラウドを活用するメリット前編」として、クラウド技術を導入することで得られるメリットのうち、コスト面について解説しました。来月は、「クラウドを活用するメリット後編」として、製造業でクラウドを活用することで得られるコスト面以外のメリットについて解説していきます。中小企業の製造業に特化した船井総合研究所AI・ロボット支援室では、ロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。この機会にぜひご参加ください。 ■ダウンロード事例集のご案内 ■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(オンライン)マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有していて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&産性UP! 2/16(火)、18(木)、24(水) 13:00~15:00

ロボット溶接がオススメのレーザー溶接について解説

2021.01.08

昨今、各社から多数のレーザー溶接システムが販売されていますが、皆さんはレーザー溶接と一言で言っても沢山の種類があるのをご存じでしょうか? レーザー光の発生原理から接合部の溶け込み方など種類によってかなり違いがあります。 その為、ロボットと併用したレーザー溶接システムにも向き不向きがあります。 本記事ではレーザー溶接の種類や特徴を解説していきたいと思います。 レーザー溶接に使用するレーザーは、気体または固体からを取り出しすのが一般的です。 大きく分類するとCO2レーザー、YAGレーザー、ファイバーレーザーの3種類があり、それぞれの持つ特性や性能は大きく変化します。 1.CO2レーザー CO2レーザー溶接は気体レーザー溶接の代表で、「炭酸ガスレーザー溶接」とも呼ばれます。 名の通りCO2(二酸化炭素)を媒体にレーザー光を発振します。 CO2は、固体レーザーに比べて変換効率が高く、大出力の連続発振(CW:Continuous Wave)が可能です。金属だけでなく樹脂系などの溶接にも対応しているため、幅広い分野で普及しています。 CO2レーザーの特徴とデメリット 炭酸ガスを発振媒体にした波長10.6μmの気体レーザーがCO2レーザーです。波長は共振器ミラーによる波長選択によって、9.6μmまで短くできます。 出力形態は連続発振とパルス発振が可能で、ビームの品質が優れ、高パワーでも約0.6mmのスポット径に集光できるという特徴があります。 CO2レーザーに使われるガスは、高効率な発振を実現するためにCO2のほかにアシストガスとしてN2(窒素)、He(ヘリウム)、Ar(アルゴン)、CO(一酸化炭素)を混合したものが使われます。レーザー発振の媒体はCO2ですが、これらのアシストガスを混合することで共振器(放電管)内の出力が増大します。混合比率は、共振器の種類、ビームの品質や加工効率、各ガスの価格などによって変わってきます。 数kW~数十kWの高パワー連続発振レーザーが、自動車分野、薄鋼板、鉄鋼や造船分野などで溶接に使われています。また、レーザー切断や穴開け、表面処理などにも応用されています。 ただ、高パワー溶接でArガスをアシストガスとして使った場合、Arプラズマが発生し、溶け込みが浅くなるのでHeガスを使うことが多いのですが、Heガスは高価という難点があります。ミラーや集光レンズには、10μm光の透過性に優れた、半導体であるZnSe(セレン化亜鉛)を使うのもCO2レーザーの特徴です。 レーザーが照射されるとミラーや集光レンズの内部に不均一な温度分布が生じるという熱レンズ効果とよばれる現象が起きますが、ZnSeは最も吸収率が低く、熱レンズ効果を小さくする母材とされています。ZnSeを使ってもやはり熱レンズ効果により、焦点位置がレーザー発振器側へ次第にずれてしまうため連続加工では注意が必要です。 また、CO2レーザーは波長が10μm帯のため、レーザー発振器から取り出してファイバー伝送ができません。取り回しの良いファイバー材料の石英がこの波長帯のレーザーを吸収してしまうからです。ファイバー伝送ができないということは、発振器から、加工位置まで、ミラーを用いた空間伝送を行う必要があり、発振器からの距離も制限され、自動化がしにくく産業用ロボットに使うことも難しいのです。 2.YAGレーザー YAGとは、イットリウム(Yttrium)、アルミニウム(Aluminum)、ガーネット(Garnet)の頭文字を取ったものです。気体レーザー溶接の代表であるCO2レーザー溶接に対し、YAGレーザー溶接は固体レーザー溶接の代表です。励起にはフラッシュランプを使い、短い波長のレーザー発振が可能です。 伝送方式がミラーに限られるCO2レーザー溶接に対し、YAGレーザー溶接ではミラーによる伝送に加え光ファイバを使った伝送も可能で、必要に応じて伝送方法を使い分けることができます。また、波長がCO2レーザーに対して1/10と短く、母材へのエネルギー吸収率が高いこともYAGレーザー溶接の利点です。 YAGレーザーの特徴とデメリット レーザー溶接で使われるものは YAGに数%のNd(ネオジム)をドープしたNd:YAGレーザーで波長は1.064μm、医療用でEr(エルビウム)をドープしたEr:YAGレーザーも使われています。 波長の短さをいかし、伝送損失の低いファイバー伝送が可能なのがYAGレーザーの特徴です。レーザーを熱源として初めて自動化やロボット化を実現した技術とされ、ノーマルパルス、Qスイッチ(短時間照射、医療用)、連続発振が可能でその広い応用範囲が期待されてきました。 2~4kWクラスの連続発振YAGレーザーは複数の鋼板を溶接したプレス用部材であるテーラードブランク(Tailored Blanks)の突合せ継手や亜鉛メッキ鋼板の重ね継手溶接で使われ、6~10kWクラスの連続発振レーザーはステンレス鋼板などの溶接に使われてきました。 ただ、第一世代のYAGレーザーは、Ndを活性元素としたランプ励起であり、発振効率は約1~3%と低く(CO2レーザーは10%程度)、発熱も大きかったため、BPPは25~100 mm・mradであり、集光性は良くありませんでした。 また、励起用のフラッシュランプや冷却水などの消耗品を定期的に交換する必要があり、メンテナンスにコストと時間がかかるというデメリットもあり、固体レーザーの先鞭をつけた技術ですが最近ではあまり使われなくなっています。 一方、第二世代のYAGレーザーは、ファイバーレーザーと同じ、Ybを活性元素とした半導体レーザー励起であり、発振効率は約20~30%と高くなっています。媒質形状は冷却性能に優れた薄いディスク型で、熱歪みの発生を補償する構造であるため、BPPは4~24mm・mradとファイバーレーザーに迫る集光性があり、ファイバーレーザーに競合する形で、産業適用されています。 3.ファイバレーザー 「ファイバレーザー」は固体レーザーの一種で、媒質に光ファイバを使います。 増幅用ファイバには、「ダブルクラッドファイバ」という、コアに希土類元素をドープした光ファイバを使います。 また、ファイバの出力側に低反射率ミラー、入射側に高反射率ミラーを装備しています。 ファイバレーザーは、波長が短くビーム集光径を絞ることが可能です。レーザーのエネルギー密度はレーザー溶接と比べてもきわめて高く、アルミなどの高反射材に対しても、深い溶け込みを得ることができます。また、薄板や微細部品の溶接はもちろん、異種金属同士の溶接にも対応できます。さらに、ビームの焦点を自動で設定することができ、非接触で高速溶接もできるため、従来では不可能であった入り組んだ場所のロボット溶接を可能にします。 ファイバーレーザーの特徴とデメリット 扱いが難しく自動化やロボット化に不適なCO2レーザーや効率の悪いYAGレーザーに代わる新たな技術として注目されているのが、高輝度・高出力の固体レーザー、ファイバーレーザーです。 これはレーザー発振器から単に光ファイバーを使って伝送するバルク型レーザーとは異なり、高純度の石英ガラスで作られた光ファイバーに希土類元素のYb3+(イオン化したイッテルビウム)をドープし、外部から半導体レーザーを照射すること(励起)で高効率のレーザー発振を行い、高出力のレーザーを作り出すという技術です。 レーザー媒質、伝送光学系ともファイバーが用いられ、空間光学系のないモノリシックな構造で、励起用の半導体レーザーもファイバー結合型が用いられているため、メンテナンスが不要でロバストな構造となって います。波長はYAGレーザーに近い1.07μmで、レーザー発振用光ファイバーは直径約10~20μm、伝送用光ファイバーは直径約50~300μmで長さ20~50m程度の伝送が可能です。 レーザー発振器は光ファイバー内に組み込まれた反射・共振作用を有する一対のファイバー素子によって構成されるため、取り回しが良くミラー調整やメンテナンスが不要なのもファイバーレーザーの特徴です。このため、自動化や無人化、ロボット化が容易であり、人手不足が深刻化する産業界にとっても重要な技術といえるでしょう。 日本は光ファイバーの研究開発や製造で出遅れている感もありますが、ファイバーレーザーは自動車分野、鉄道車両、鉄鋼、造船など多くの産業分野で使われ、マルチモジュールによる高パワー化、高輝度・高効率化、取り回しの良いファイバー伝送、メンテナンス不要という多くの利点を持ち、加工用レーザーの主力となっています。 記事引用元:https://minsaku.com/articles/post408/ 4.おわりに 今回はレーザー溶接の種類や特徴について解説しました。 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツをご用意しております。 是非ご活用下さい。 ■ダウンロード事例集のご案内 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 板金・溶接加工業様向け 多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート この1冊で多品種少量溶接ロボット導入の具体的事例がわかる! ①多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ②多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 ③補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量・一品特注生産 溶接加工業社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 【このような方にオススメ】 従業員200名以下の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溶接加工業の社長様 溶接工程を熟練者・職人に依存している溶接加工業の社長様 溶接の熟練者不足・職人不足に頭を悩ませている溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品が多い溶接工程をロボット・自動化したい社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/03/09 (水) 13:00~15:00 2022/03/14 (月) 13:00~15:00 2022/03/24 (木) 13:00~15:00 2022/03/30 (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/   [sc name="welding-robot"][/sc] 昨今、各社から多数のレーザー溶接システムが販売されていますが、皆さんはレーザー溶接と一言で言っても沢山の種類があるのをご存じでしょうか? レーザー光の発生原理から接合部の溶け込み方など種類によってかなり違いがあります。 その為、ロボットと併用したレーザー溶接システムにも向き不向きがあります。 本記事ではレーザー溶接の種類や特徴を解説していきたいと思います。 レーザー溶接に使用するレーザーは、気体または固体からを取り出しすのが一般的です。 大きく分類するとCO2レーザー、YAGレーザー、ファイバーレーザーの3種類があり、それぞれの持つ特性や性能は大きく変化します。 1.CO2レーザー CO2レーザー溶接は気体レーザー溶接の代表で、「炭酸ガスレーザー溶接」とも呼ばれます。 名の通りCO2(二酸化炭素)を媒体にレーザー光を発振します。 CO2は、固体レーザーに比べて変換効率が高く、大出力の連続発振(CW:Continuous Wave)が可能です。金属だけでなく樹脂系などの溶接にも対応しているため、幅広い分野で普及しています。 CO2レーザーの特徴とデメリット 炭酸ガスを発振媒体にした波長10.6μmの気体レーザーがCO2レーザーです。波長は共振器ミラーによる波長選択によって、9.6μmまで短くできます。 出力形態は連続発振とパルス発振が可能で、ビームの品質が優れ、高パワーでも約0.6mmのスポット径に集光できるという特徴があります。 CO2レーザーに使われるガスは、高効率な発振を実現するためにCO2のほかにアシストガスとしてN2(窒素)、He(ヘリウム)、Ar(アルゴン)、CO(一酸化炭素)を混合したものが使われます。レーザー発振の媒体はCO2ですが、これらのアシストガスを混合することで共振器(放電管)内の出力が増大します。混合比率は、共振器の種類、ビームの品質や加工効率、各ガスの価格などによって変わってきます。 数kW~数十kWの高パワー連続発振レーザーが、自動車分野、薄鋼板、鉄鋼や造船分野などで溶接に使われています。また、レーザー切断や穴開け、表面処理などにも応用されています。 ただ、高パワー溶接でArガスをアシストガスとして使った場合、Arプラズマが発生し、溶け込みが浅くなるのでHeガスを使うことが多いのですが、Heガスは高価という難点があります。ミラーや集光レンズには、10μm光の透過性に優れた、半導体であるZnSe(セレン化亜鉛)を使うのもCO2レーザーの特徴です。 レーザーが照射されるとミラーや集光レンズの内部に不均一な温度分布が生じるという熱レンズ効果とよばれる現象が起きますが、ZnSeは最も吸収率が低く、熱レンズ効果を小さくする母材とされています。ZnSeを使ってもやはり熱レンズ効果により、焦点位置がレーザー発振器側へ次第にずれてしまうため連続加工では注意が必要です。 また、CO2レーザーは波長が10μm帯のため、レーザー発振器から取り出してファイバー伝送ができません。取り回しの良いファイバー材料の石英がこの波長帯のレーザーを吸収してしまうからです。ファイバー伝送ができないということは、発振器から、加工位置まで、ミラーを用いた空間伝送を行う必要があり、発振器からの距離も制限され、自動化がしにくく産業用ロボットに使うことも難しいのです。 2.YAGレーザー YAGとは、イットリウム(Yttrium)、アルミニウム(Aluminum)、ガーネット(Garnet)の頭文字を取ったものです。気体レーザー溶接の代表であるCO2レーザー溶接に対し、YAGレーザー溶接は固体レーザー溶接の代表です。励起にはフラッシュランプを使い、短い波長のレーザー発振が可能です。 伝送方式がミラーに限られるCO2レーザー溶接に対し、YAGレーザー溶接ではミラーによる伝送に加え光ファイバを使った伝送も可能で、必要に応じて伝送方法を使い分けることができます。また、波長がCO2レーザーに対して1/10と短く、母材へのエネルギー吸収率が高いこともYAGレーザー溶接の利点です。 YAGレーザーの特徴とデメリット レーザー溶接で使われるものは YAGに数%のNd(ネオジム)をドープしたNd:YAGレーザーで波長は1.064μm、医療用でEr(エルビウム)をドープしたEr:YAGレーザーも使われています。 波長の短さをいかし、伝送損失の低いファイバー伝送が可能なのがYAGレーザーの特徴です。レーザーを熱源として初めて自動化やロボット化を実現した技術とされ、ノーマルパルス、Qスイッチ(短時間照射、医療用)、連続発振が可能でその広い応用範囲が期待されてきました。 2~4kWクラスの連続発振YAGレーザーは複数の鋼板を溶接したプレス用部材であるテーラードブランク(Tailored Blanks)の突合せ継手や亜鉛メッキ鋼板の重ね継手溶接で使われ、6~10kWクラスの連続発振レーザーはステンレス鋼板などの溶接に使われてきました。 ただ、第一世代のYAGレーザーは、Ndを活性元素としたランプ励起であり、発振効率は約1~3%と低く(CO2レーザーは10%程度)、発熱も大きかったため、BPPは25~100 mm・mradであり、集光性は良くありませんでした。 また、励起用のフラッシュランプや冷却水などの消耗品を定期的に交換する必要があり、メンテナンスにコストと時間がかかるというデメリットもあり、固体レーザーの先鞭をつけた技術ですが最近ではあまり使われなくなっています。 一方、第二世代のYAGレーザーは、ファイバーレーザーと同じ、Ybを活性元素とした半導体レーザー励起であり、発振効率は約20~30%と高くなっています。媒質形状は冷却性能に優れた薄いディスク型で、熱歪みの発生を補償する構造であるため、BPPは4~24mm・mradとファイバーレーザーに迫る集光性があり、ファイバーレーザーに競合する形で、産業適用されています。 3.ファイバレーザー 「ファイバレーザー」は固体レーザーの一種で、媒質に光ファイバを使います。 増幅用ファイバには、「ダブルクラッドファイバ」という、コアに希土類元素をドープした光ファイバを使います。 また、ファイバの出力側に低反射率ミラー、入射側に高反射率ミラーを装備しています。 ファイバレーザーは、波長が短くビーム集光径を絞ることが可能です。レーザーのエネルギー密度はレーザー溶接と比べてもきわめて高く、アルミなどの高反射材に対しても、深い溶け込みを得ることができます。また、薄板や微細部品の溶接はもちろん、異種金属同士の溶接にも対応できます。さらに、ビームの焦点を自動で設定することができ、非接触で高速溶接もできるため、従来では不可能であった入り組んだ場所のロボット溶接を可能にします。 ファイバーレーザーの特徴とデメリット 扱いが難しく自動化やロボット化に不適なCO2レーザーや効率の悪いYAGレーザーに代わる新たな技術として注目されているのが、高輝度・高出力の固体レーザー、ファイバーレーザーです。 これはレーザー発振器から単に光ファイバーを使って伝送するバルク型レーザーとは異なり、高純度の石英ガラスで作られた光ファイバーに希土類元素のYb3+(イオン化したイッテルビウム)をドープし、外部から半導体レーザーを照射すること(励起)で高効率のレーザー発振を行い、高出力のレーザーを作り出すという技術です。 レーザー媒質、伝送光学系ともファイバーが用いられ、空間光学系のないモノリシックな構造で、励起用の半導体レーザーもファイバー結合型が用いられているため、メンテナンスが不要でロバストな構造となって います。波長はYAGレーザーに近い1.07μmで、レーザー発振用光ファイバーは直径約10~20μm、伝送用光ファイバーは直径約50~300μmで長さ20~50m程度の伝送が可能です。 レーザー発振器は光ファイバー内に組み込まれた反射・共振作用を有する一対のファイバー素子によって構成されるため、取り回しが良くミラー調整やメンテナンスが不要なのもファイバーレーザーの特徴です。このため、自動化や無人化、ロボット化が容易であり、人手不足が深刻化する産業界にとっても重要な技術といえるでしょう。 日本は光ファイバーの研究開発や製造で出遅れている感もありますが、ファイバーレーザーは自動車分野、鉄道車両、鉄鋼、造船など多くの産業分野で使われ、マルチモジュールによる高パワー化、高輝度・高効率化、取り回しの良いファイバー伝送、メンテナンス不要という多くの利点を持ち、加工用レーザーの主力となっています。 記事引用元:https://minsaku.com/articles/post408/ 4.おわりに 今回はレーザー溶接の種類や特徴について解説しました。 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツをご用意しております。 是非ご活用下さい。 ■ダウンロード事例集のご案内 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 板金・溶接加工業様向け 多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート この1冊で多品種少量溶接ロボット導入の具体的事例がわかる! ①多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ②多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 ③補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量・一品特注生産 溶接加工業社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 【このような方にオススメ】 従業員200名以下の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溶接加工業の社長様 溶接工程を熟練者・職人に依存している溶接加工業の社長様 溶接の熟練者不足・職人不足に頭を悩ませている溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品が多い溶接工程をロボット・自動化したい社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/03/09 (水) 13:00~15:00 2022/03/14 (月) 13:00~15:00 2022/03/24 (木) 13:00~15:00 2022/03/30 (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/   [sc name="welding-robot"][/sc]

【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは?

2020.12.21

労働人口の減少(特に熟練者の不足)や職人の高齢化等の流れが進んでいく中、 「熟練技術の継承」というのは企業規模を問わず、工場経営における一大テーマかと存じます。 今回のコラムでは、「AIを活用した熟練技術の継承」というテーマに関して、 製造業での取り組み事例を2つご紹介いたします。 【事例①:AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進】 <Before> 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。 自社内での見積もり算出に際して、 取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、 取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、 後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する 過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 <After> AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、 「従来かかっていた時間よりも短い時間で」 かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、 知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 (⇒業務の標準化&脱属人化を推進) <取り組みのポイント> ・業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 ・「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる ・熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 【事例②:AIを活用した外観検査体制の構築】 <Before> 多品種小ロット案件の最終検査(傷の有無の確認)を目視で実施していたが、 「作業者の感覚に頼るところが多い」 「証拠が取れていないケースが多く、トレーサビリティ不可となる(責任問題への発展に関する懸念)」 等の課題を抱えていた。 <After> AIを活用し、打痕・傷の特徴やOK・NGレベルを 教師データとして事前に学習させることで、外観検査システムを開発。 様々なパターン傷を学習させていくことで精度が向上。 検査担当者が検査工程に従事する時間を短縮させることができた。 <取り組みのポイント> ・ヒトが付加価値を生まない作業(=検査工程)をAIで代替 ・熟練技術をAI自体に継承する 以上、AIを活用した熟練技術の継承に関する事例についてご紹介いたしました。 今回ご紹介した事例の他にも、 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を 以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け “工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 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。 労働人口の減少(特に熟練者の不足)や職人の高齢化等の流れが進んでいく中、 「熟練技術の継承」というのは企業規模を問わず、工場経営における一大テーマかと存じます。 今回のコラムでは、「AIを活用した熟練技術の継承」というテーマに関して、 製造業での取り組み事例を2つご紹介いたします。 【事例①:AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進】 <Before> 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。 自社内での見積もり算出に際して、 取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、 取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、 後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する 過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 <After> AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、 「従来かかっていた時間よりも短い時間で」 かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、 知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 (⇒業務の標準化&脱属人化を推進) <取り組みのポイント> ・業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 ・「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる ・熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 【事例②:AIを活用した外観検査体制の構築】 <Before> 多品種小ロット案件の最終検査(傷の有無の確認)を目視で実施していたが、 「作業者の感覚に頼るところが多い」 「証拠が取れていないケースが多く、トレーサビリティ不可となる(責任問題への発展に関する懸念)」 等の課題を抱えていた。 <After> AIを活用し、打痕・傷の特徴やOK・NGレベルを 教師データとして事前に学習させることで、外観検査システムを開発。 様々なパターン傷を学習させていくことで精度が向上。 検査担当者が検査工程に従事する時間を短縮させることができた。 <取り組みのポイント> ・ヒトが付加価値を生まない作業(=検査工程)をAIで代替 ・熟練技術をAI自体に継承する 以上、AIを活用した熟練技術の継承に関する事例についてご紹介いたしました。 今回ご紹介した事例の他にも、 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を 以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け “工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/