DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

1.多品種少量生産対応で「儲かるロボット」を導入し最大限活用する！！ 日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、ロボット化、自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 職人技術で属人的な作業 ワークセットするだけの単純作業 3K作業 これらを解消し、多品種少量生産でも「儲かるロボット」を導入する必要があります。 製造業における就業者数は年々減少傾向、作業工数はロボットに置き換えていかざるを得ない状況です。 政府統計の主な産業別就業者数を見ると、製造業の就業者数は年々減少傾向にあります。 今後、人材の争奪戦になることは必至であり、中小製造業におけるロボット活用によるリソースの確保は最重要課題と言えるでしょう。 「儲かるロボット」を導入するポイントは以下の４つです ①教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ②リアルタイム補正によるロボット加工品質の向上 ③段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮 ④品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築   2.成功事例 CASE1：職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 作業工数比率を分析し工数比率の高い本溶接とグラインダー仕上工程にロボットを活用。 半自動溶接とTIG溶接はロボットMIG溶接に統一、自動倣い機能付研削装置を用いたロボットグラインダー仕上を活用し職人技術のロボット化を実現。 現状の作業を分析、ロボット活用工程を限定し低コストで多品種対応したことがポイントである。 CASE2：単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 安全柵不要の協働ロボットを導入し必要な時だけ設置して使用できるロボットシステムを構築。 導入対象設備はIoTによるデータ蓄積から導き出したネック工程を対象とし導入効果を最大化。 自社のネック工程を理解しロボットが最大限に生きる工程へ導入したことがポイント。 CASE3：稼働監視システムによって、稼働状況の見える化・蓄積したデータを活用して生産性向上 「ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない」、「そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない」などの課題の解決方法の一つとして稼動監視システムの導入がある。 ロボットの稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することが可能。 また、稼働状況が数値化・グラフ化されるので、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認できる。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、データを通して改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能。 さらに詳しい内容は2022年時流予測レポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。 ■製造業向けロボット活用2022年時流予測レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/solution-lp-dl-2022jy-robot.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業の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従業員100名以下の多品種少量生産で出来る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！&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～ 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/   1.多品種少量生産対応で「儲かるロボット」を導入し最大限活用する！！ 日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、ロボット化、自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 職人技術で属人的な作業 ワークセットするだけの単純作業 3K作業 これらを解消し、多品種少量生産でも「儲かるロボット」を導入する必要があります。 製造業における就業者数は年々減少傾向、作業工数はロボットに置き換えていかざるを得ない状況です。 政府統計の主な産業別就業者数を見ると、製造業の就業者数は年々減少傾向にあります。 今後、人材の争奪戦になることは必至であり、中小製造業におけるロボット活用によるリソースの確保は最重要課題と言えるでしょう。 「儲かるロボット」を導入するポイントは以下の４つです ①教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ②リアルタイム補正によるロボット加工品質の向上 ③段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮 ④品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築   2.成功事例 CASE1：職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 作業工数比率を分析し工数比率の高い本溶接とグラインダー仕上工程にロボットを活用。 半自動溶接とTIG溶接はロボットMIG溶接に統一、自動倣い機能付研削装置を用いたロボットグラインダー仕上を活用し職人技術のロボット化を実現。 現状の作業を分析、ロボット活用工程を限定し低コストで多品種対応したことがポイントである。 CASE2：単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 安全柵不要の協働ロボットを導入し必要な時だけ設置して使用できるロボットシステムを構築。 導入対象設備はIoTによるデータ蓄積から導き出したネック工程を対象とし導入効果を最大化。 自社のネック工程を理解しロボットが最大限に生きる工程へ導入したことがポイント。 CASE3：稼働監視システムによって、稼働状況の見える化・蓄積したデータを活用して生産性向上 「ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない」、「そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない」などの課題の解決方法の一つとして稼動監視システムの導入がある。 ロボットの稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することが可能。 また、稼働状況が数値化・グラフ化されるので、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認できる。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、データを通して改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能。 さらに詳しい内容は2022年時流予測レポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。 ■製造業向けロボット活用2022年時流予測レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/solution-lp-dl-2022jy-robot.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業の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従業員100名以下の多品種少量生産で出来る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！&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～ 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/  

本コラムでは、ものづくり企業がデジタル化・DXを推進する際の越えなければならない壁の一つ、「導入した取り組みを現場に定着する」方法のポイントについて説明をさせていただきます。 本内容は、中小企業のみならず、どの企業規模の製造業事業者にでも適用できる内容になっています。 １はじめに デジタル化・DXの目的は、「効率化、生産性改善」です。 紙を無くしてペーパーレス化すること、管理システムを導入することあくまで、“方法”でしかなく、“目的”ではありません。 これはデジタル化・DXを進めるマネージャー・リーダー各位がきちんと理解していなければいけないことです。 よくある事例として、最初は目的と方法をきちんと区別して理解しているのですが、目的達成のためにシステムを入れることが決まったタイミング以降、システムを入れることが目的となってしまうことです。 こうなると、現場はシステムを入れる意義が分からないまま、システムに対応することを要求された形となります。 そして、最終的にシステムを入れたけども、目的・意義が不明のままで、現場は使用することを要求されるので、言われたとおりに使うだけ、使い勝手が悪ければ使わなくなり、元の業務運用に戻ってしまい、投資活動が無駄になってしまうことになります。 マネージメント層が現場に期待することは、「導入した仕組・システムを活用して改善活動を自主的に行うこと」です。しかし、そうはなかなかなりません。なぜでしょうか？ 以下の章で、原因について説明をします。   2.原因 現場がシステムを活用してくれない理由は、現場目線で考えると下記の3つに分けることが出来ます。 (1)システムを入れたけど、業務が改善されていない (2)システムを入れたけど、業務量が増えただけ (3)システムを入れたけど、恩恵を受けていない 上記の3点に共通していることは、デジタル化・DXの目的を現場が理解しておらず、現場目線でシステム導入が出来ていないことが原因ということです。一つずつ説明していきます。 まず、(1)システムを入れたけど業務が改善されていないについてです。 現場は、何かしらの改善（主に業務が楽になること）を期待していますが、実際は、記入する帳票が紙記入から、PC入力に変更になっただけの場合がこれにあたります。この場合は、システム設計・導入時に現場を巻き込めておらず、現場に適したシステム設計がされていないことが原因です。 続いて、(2)システムを入れたけど、業務量が増えただけについてです。 例としては、システム運用を開始したものの、不安があるから、しばらくは従来業務と併用し、そのまま、併用が当たり前になってしまった場合や、システムを使用すること自体がとても手間がかかり複雑な場合です。 この場合は、システム運用開始前に運用リスクを想定した操作テストを十分に評価しなかったこと、システムで把握したい項目、達成したいことが不明確であること、現場を巻き込めていないことが原因です。 最後に、(3)システムを入れたけど、恩恵を受けていないについてです。 前述した１．の現場業務改善も恩恵ですが、ここでの恩恵は、システムを活用することで会社全般の業務内容や取り組み活動の精度が向上し、業績・待遇が改善されることを指しています。例えば、現場が入力した製造工数（時間）と材料費から原価を算出し、各製品の利益率を出す。 そして、利益率が低いものは生産をやめ、利益率が高いものを多く製造販売するといった戦略に切り替えることで、現場は、段取り替えの回数が減り、より効率良く製造を行えるようになります。そうすると、残業時間が削減されるといった恩恵を受けることが出来ます。 3.対策 では、どうすれば前述した事態を防ぐことが出来るでしょうか。3つのポイントを下記します。 (1)デジタル化・DXの意義を繰り返し伝えて理解してもらうこと (2)達成したい成果を明確に共有し、達成のために活動すること (3)改善の成果をフィードバックすること (1)は、言うのは簡単ですが、本当に理解しているのかを判定することが難しいです。 そのため、繰り返し伝えることで、刷り込んでいきましょう。そのためには、マネージャー・リーダー各位がデジタル化・DXのメリット・デメリットを理解して、具体例を用いながら現場と会話し、理解を深めてあげることが大切です。 (2)は、デジタル化・DXで何を達成しようとしているのかを明確にして、その成果を得るために改善が必要な業務を定め、成果を得られる仕組み・システムを構築する取り組みを行うということです。 システムは紙の帳票やエクセルと同じ手段の一つです。導入しただけでは、成果は得られません。 (3)は、システム導入後のポイントです。システムを使用することで、出てきた成果を現場と共有することで、取り組んだ成果を実感することが出来、意欲の向上につながります。 そしてその意欲が、次の改善活動の原動力になります。 目的を達成することからスコープをずらさず、成果が見える状態でプロジェクト運営をおこうことが出来れば、きっと導入したシステムは現場に定着し、改善を続けることができるでしょう。 4.対策 今回のコラムでは、デジタル化・DXを例として、実施した改善を現場に定着させ、更には現場が自主的に改善活動を行うようにするためのポイントについて説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。 また、上記内容の達成に支援が必要な場合は、弊社にお声がけいただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 従業員30名～200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生産管理・基幹システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・基幹システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ 生産管理・基幹システムでデータ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務を改善する為の生産管理・基幹システムを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システムを導入・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生産・購買・在庫・原価のデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 自社のどの業務が改善されるのか具体的に分かる！ ～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～ 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/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業の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～ 従業員100名以下の多品種少量生産で出来る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～ 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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 本コラムでは、ものづくり企業がデジタル化・DXを推進する際の越えなければならない壁の一つ、「導入した取り組みを現場に定着する」方法のポイントについて説明をさせていただきます。 本内容は、中小企業のみならず、どの企業規模の製造業事業者にでも適用できる内容になっています。 １はじめに デジタル化・DXの目的は、「効率化、生産性改善」です。 紙を無くしてペーパーレス化すること、管理システムを導入することあくまで、“方法”でしかなく、“目的”ではありません。 これはデジタル化・DXを進めるマネージャー・リーダー各位がきちんと理解していなければいけないことです。 よくある事例として、最初は目的と方法をきちんと区別して理解しているのですが、目的達成のためにシステムを入れることが決まったタイミング以降、システムを入れることが目的となってしまうことです。 こうなると、現場はシステムを入れる意義が分からないまま、システムに対応することを要求された形となります。 そして、最終的にシステムを入れたけども、目的・意義が不明のままで、現場は使用することを要求されるので、言われたとおりに使うだけ、使い勝手が悪ければ使わなくなり、元の業務運用に戻ってしまい、投資活動が無駄になってしまうことになります。 マネージメント層が現場に期待することは、「導入した仕組・システムを活用して改善活動を自主的に行うこと」です。しかし、そうはなかなかなりません。なぜでしょうか？ 以下の章で、原因について説明をします。   2.原因 現場がシステムを活用してくれない理由は、現場目線で考えると下記の3つに分けることが出来ます。 (1)システムを入れたけど、業務が改善されていない (2)システムを入れたけど、業務量が増えただけ (3)システムを入れたけど、恩恵を受けていない 上記の3点に共通していることは、デジタル化・DXの目的を現場が理解しておらず、現場目線でシステム導入が出来ていないことが原因ということです。一つずつ説明していきます。 まず、(1)システムを入れたけど業務が改善されていないについてです。 現場は、何かしらの改善（主に業務が楽になること）を期待していますが、実際は、記入する帳票が紙記入から、PC入力に変更になっただけの場合がこれにあたります。この場合は、システム設計・導入時に現場を巻き込めておらず、現場に適したシステム設計がされていないことが原因です。 続いて、(2)システムを入れたけど、業務量が増えただけについてです。 例としては、システム運用を開始したものの、不安があるから、しばらくは従来業務と併用し、そのまま、併用が当たり前になってしまった場合や、システムを使用すること自体がとても手間がかかり複雑な場合です。 この場合は、システム運用開始前に運用リスクを想定した操作テストを十分に評価しなかったこと、システムで把握したい項目、達成したいことが不明確であること、現場を巻き込めていないことが原因です。 最後に、(3)システムを入れたけど、恩恵を受けていないについてです。 前述した１．の現場業務改善も恩恵ですが、ここでの恩恵は、システムを活用することで会社全般の業務内容や取り組み活動の精度が向上し、業績・待遇が改善されることを指しています。例えば、現場が入力した製造工数（時間）と材料費から原価を算出し、各製品の利益率を出す。 そして、利益率が低いものは生産をやめ、利益率が高いものを多く製造販売するといった戦略に切り替えることで、現場は、段取り替えの回数が減り、より効率良く製造を行えるようになります。そうすると、残業時間が削減されるといった恩恵を受けることが出来ます。 3.対策 では、どうすれば前述した事態を防ぐことが出来るでしょうか。3つのポイントを下記します。 (1)デジタル化・DXの意義を繰り返し伝えて理解してもらうこと (2)達成したい成果を明確に共有し、達成のために活動すること (3)改善の成果をフィードバックすること (1)は、言うのは簡単ですが、本当に理解しているのかを判定することが難しいです。 そのため、繰り返し伝えることで、刷り込んでいきましょう。そのためには、マネージャー・リーダー各位がデジタル化・DXのメリット・デメリットを理解して、具体例を用いながら現場と会話し、理解を深めてあげることが大切です。 (2)は、デジタル化・DXで何を達成しようとしているのかを明確にして、その成果を得るために改善が必要な業務を定め、成果を得られる仕組み・システムを構築する取り組みを行うということです。 システムは紙の帳票やエクセルと同じ手段の一つです。導入しただけでは、成果は得られません。 (3)は、システム導入後のポイントです。システムを使用することで、出てきた成果を現場と共有することで、取り組んだ成果を実感することが出来、意欲の向上につながります。 そしてその意欲が、次の改善活動の原動力になります。 目的を達成することからスコープをずらさず、成果が見える状態でプロジェクト運営をおこうことが出来れば、きっと導入したシステムは現場に定着し、改善を続けることができるでしょう。 4.対策 今回のコラムでは、デジタル化・DXを例として、実施した改善を現場に定着させ、更には現場が自主的に改善活動を行うようにするためのポイントについて説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。 また、上記内容の達成に支援が必要な場合は、弊社にお声がけいただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 従業員30名～200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生産管理・基幹システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・基幹システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ 生産管理・基幹システムでデータ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務を改善する為の生産管理・基幹システムを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システムを導入・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生産・購買・在庫・原価のデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 自社のどの業務が改善されるのか具体的に分かる！ ～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～ 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/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業の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～ 従業員100名以下の多品種少量生産で出来る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～ 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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 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！ 無料お申し込みはこちら 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今回は、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきます。 製造業における見積もりAI導入事例：岐阜県A社 導入企業様：岐阜県A社様 従業員数：約50名 業種：建築用金属製品製造業 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入 “社長自ら”従事していた見積もり業務にAIを導入 属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進 岐阜県のA社様では、見積もりAIシステムの導入を進めています。   この見積もりAIシステムは、 新規の見積もり作成の際に、参考となる過去の図面データを探すのに時間がかかる 参考となる過去の図面データを探す工程が特に属人化しており、ベテランしか対応できない 工程が属人化しているために、若手育成が進まない 等の「見積もり業務」に関する課題解決をサポートするためのシステムで、 AIを活用することで、新規の見積もり作成の際に必要な「過去の参考図面データ」を探すスピードが速くなる 属人的な見積もり作成ノウハウを標準化できる 比較的経験の浅い担当者のスキルの底上げができる 等の効果が期待されます。 【見積もりAIシステム導入前】 【見積もりAIシステム導入後】 一方で、今回のシステム導入に関しては、「社長の働き方改革の実現」というのが、より本質的なAI導入目的となります。 A社様は従業員約50名という規模で、現状はベテランの営業担当者以外に、社長も自ら見積もり業務に従事されています。 A社様以外にも、このような規模の企業様の場合、社長自ら見積もり業務に従事されているケースもよくあるようです。 各企業様によってさまざまな事情がある中、 「社長である自分がやらないといけない」 と考える一方で、本音としては 「今の業務を他の社員に引き継ぎたい」 「社長としてもっと他のことに時間を使いたい」 「社長にしかできない、より付加価値の高い仕事にリソースを集中したい」 と心の中では思っている節もあるかと思います。 システム導入を契機として、「社長の時間の使い方」をより良い方向に変えていく・・・ つまりは、「社長の働き方改革の実現」というのが、今回のより本質的なAI導入目的となります。 以上、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきました。 中堅・中小製造業向け見積もりAI導入・活用コンサルティングとは？ 船井総研では、主に全国各地の中堅・中小製造業（部品加工業・メーカー）様向けに、AIの導入＆活用に関するお手伝いをさせていただきます。 はじめに工場の現場診断・ヒアリングを実施後、各企業様の経営課題やAI導入方針に応じて、各企業様にとってオリジナルかつ最適なAIの導入＆活用方法を企画・構想し、ご提案いたします。 見積もりに関して、 属人的な業務になってしまっている 手作業が多い業務になってしまっている 一部の社員に負担が偏った業務になってしまっている と感じている中堅・中小製造業の企業様には強くおすすめします。 詳細は以下のリンクからご確認ください。 ⇒中堅・中小製造業向けAI導入・活用コンサルティングとは？ 今回ご紹介したAI導入事例の詳細についてご興味のある方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。 ▼お問い合わせはこちらのURLから https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045 ▼最新事例レポート 無料ダウンロードはこちらのURLから https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/ 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。   ■無料ダウンロード！！ 船井流DX事例レポート ”営業＆設計部門の生産性向上 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ 具体的事例 【従業員数】：約70名　【業種】：コンテナ製造メーカー 【営業担当者】 　「CAD図面の作成依頼⇒顧客へCAD図面を提示する」までの時間を 　「1週間以上⇒数分間」へ大幅に短縮！ ■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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきます。 製造業における見積もりAI導入事例：岐阜県A社 導入企業様：岐阜県A社様 従業員数：約50名 業種：建築用金属製品製造業 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入 “社長自ら”従事していた見積もり業務にAIを導入 属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進 岐阜県のA社様では、見積もりAIシステムの導入を進めています。   この見積もりAIシステムは、 新規の見積もり作成の際に、参考となる過去の図面データを探すのに時間がかかる 参考となる過去の図面データを探す工程が特に属人化しており、ベテランしか対応できない 工程が属人化しているために、若手育成が進まない 等の「見積もり業務」に関する課題解決をサポートするためのシステムで、 AIを活用することで、新規の見積もり作成の際に必要な「過去の参考図面データ」を探すスピードが速くなる 属人的な見積もり作成ノウハウを標準化できる 比較的経験の浅い担当者のスキルの底上げができる 等の効果が期待されます。 【見積もりAIシステム導入前】 【見積もりAIシステム導入後】 一方で、今回のシステム導入に関しては、「社長の働き方改革の実現」というのが、より本質的なAI導入目的となります。 A社様は従業員約50名という規模で、現状はベテランの営業担当者以外に、社長も自ら見積もり業務に従事されています。 A社様以外にも、このような規模の企業様の場合、社長自ら見積もり業務に従事されているケースもよくあるようです。 各企業様によってさまざまな事情がある中、 「社長である自分がやらないといけない」 と考える一方で、本音としては 「今の業務を他の社員に引き継ぎたい」 「社長としてもっと他のことに時間を使いたい」 「社長にしかできない、より付加価値の高い仕事にリソースを集中したい」 と心の中では思っている節もあるかと思います。 システム導入を契機として、「社長の時間の使い方」をより良い方向に変えていく・・・ つまりは、「社長の働き方改革の実現」というのが、今回のより本質的なAI導入目的となります。 以上、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきました。 中堅・中小製造業向け見積もりAI導入・活用コンサルティングとは？ 船井総研では、主に全国各地の中堅・中小製造業（部品加工業・メーカー）様向けに、AIの導入＆活用に関するお手伝いをさせていただきます。 はじめに工場の現場診断・ヒアリングを実施後、各企業様の経営課題やAI導入方針に応じて、各企業様にとってオリジナルかつ最適なAIの導入＆活用方法を企画・構想し、ご提案いたします。 見積もりに関して、 属人的な業務になってしまっている 手作業が多い業務になってしまっている 一部の社員に負担が偏った業務になってしまっている と感じている中堅・中小製造業の企業様には強くおすすめします。 詳細は以下のリンクからご確認ください。 ⇒中堅・中小製造業向けAI導入・活用コンサルティングとは？ 今回ご紹介したAI導入事例の詳細についてご興味のある方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。 ▼お問い合わせはこちらのURLから https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045 ▼最新事例レポート 無料ダウンロードはこちらのURLから https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/ 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。   ■無料ダウンロード！！ 船井流DX事例レポート ”営業＆設計部門の生産性向上 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ 具体的事例 【従業員数】：約70名　【業種】：コンテナ製造メーカー 【営業担当者】 　「CAD図面の作成依頼⇒顧客へCAD図面を提示する」までの時間を 　「1週間以上⇒数分間」へ大幅に短縮！ ■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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回のコラムでは、従業員6名の会社が協働ロボットを導入した事例をご紹介します。 A社は従業員数6名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる樹脂部品の加工をされている企業です。 A社では一人一人が加工技術者であり一人一人がプログラム作成や新規品の立ち上げ等の高付加価値業務を担っています。ですので単純なワークセット作業はその高付加価値業務に費やす時間を減らしてしまい会社全体としての生産性低下の原因となっていました。 そこでA社では加工機へのワークセット作業に協働ロボットの導入を計画しました。 A社で導入を計画した協働ロボットは標準でカメラを搭載した3D位置補正機能付きの協働ロボットです。 この協働ロボットの特徴は標準でカメラを搭載しているため、通常の産業用ロボットとカメラを組み合わせたシステムで必要となる連携機能や調整作業が不要となります。 この調整作業はキャリブレーション作業と言われ、かなり専門性の高い作業となりメーカーやSIerの専門作業者に作業を依頼する必要があります。 標準でカメラを搭載した協働ロボットではこのキャリブレーション作業が不要となり、現場作業者でも容易に扱うことができるようになっています。 さらに、最新の協働ロボットはティーチングプログラム作成も簡易化されており、多少の教育を受けるだけで直感的かつ簡単にティーチングを行えるようになっています。 実際、A社でも1日のロボット操作教育を受けただけでカメラの画像認識と組み合わせたティーチングプログラムを現場作業者自らが作成できるようになりました。 従来の産業用ロボットはこのティーチングプログラム作成が自社で行えないため導入後のメンテナンスや品種追加が自社では困難でした。 ティーチング作業を自社で行えることでメンテナンスや品種追加を内製化することが可能です。 内製化することでイニシャルコストを削減できます。 従来の産業用ロボットと異なり、標準でカメラを搭載している協働ロボットを使うことで可能となるのは以下の2点です。   ①ワーク認識が可能となるためワークピッキングの可能範囲が広がる ②3D位置補正が可能なため必要な時だけロボットを設置して使う「移動式協働ロボット」が可能となる   A社では上記の利点を活用して、多品種のワークピッキングと移動式による生産性向上を実現しました。 単純なワークセット作業を協働ロボットに代替えさせることにより、加工作業者の工数が空きプログラム作成や新規品の立ち上げに時間を使うことができるようになりました。 さらに、夜間や休日に協働ロボットが加工を行うように準備することで、常態化していた残業や休日出勤を削減することができました。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法はダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 今回のコラムでは、従業員6名の会社が協働ロボットを導入した事例をご紹介します。 A社は従業員数6名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる樹脂部品の加工をされている企業です。 A社では一人一人が加工技術者であり一人一人がプログラム作成や新規品の立ち上げ等の高付加価値業務を担っています。ですので単純なワークセット作業はその高付加価値業務に費やす時間を減らしてしまい会社全体としての生産性低下の原因となっていました。 そこでA社では加工機へのワークセット作業に協働ロボットの導入を計画しました。 A社で導入を計画した協働ロボットは標準でカメラを搭載した3D位置補正機能付きの協働ロボットです。 この協働ロボットの特徴は標準でカメラを搭載しているため、通常の産業用ロボットとカメラを組み合わせたシステムで必要となる連携機能や調整作業が不要となります。 この調整作業はキャリブレーション作業と言われ、かなり専門性の高い作業となりメーカーやSIerの専門作業者に作業を依頼する必要があります。 標準でカメラを搭載した協働ロボットではこのキャリブレーション作業が不要となり、現場作業者でも容易に扱うことができるようになっています。 さらに、最新の協働ロボットはティーチングプログラム作成も簡易化されており、多少の教育を受けるだけで直感的かつ簡単にティーチングを行えるようになっています。 実際、A社でも1日のロボット操作教育を受けただけでカメラの画像認識と組み合わせたティーチングプログラムを現場作業者自らが作成できるようになりました。 従来の産業用ロボットはこのティーチングプログラム作成が自社で行えないため導入後のメンテナンスや品種追加が自社では困難でした。 ティーチング作業を自社で行えることでメンテナンスや品種追加を内製化することが可能です。 内製化することでイニシャルコストを削減できます。 従来の産業用ロボットと異なり、標準でカメラを搭載している協働ロボットを使うことで可能となるのは以下の2点です。   ①ワーク認識が可能となるためワークピッキングの可能範囲が広がる ②3D位置補正が可能なため必要な時だけロボットを設置して使う「移動式協働ロボット」が可能となる   A社では上記の利点を活用して、多品種のワークピッキングと移動式による生産性向上を実現しました。 単純なワークセット作業を協働ロボットに代替えさせることにより、加工作業者の工数が空きプログラム作成や新規品の立ち上げに時間を使うことができるようになりました。 さらに、夜間や休日に協働ロボットが加工を行うように準備することで、常態化していた残業や休日出勤を削減することができました。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法はダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

2021年は新型コロナウィルスの影響を受けながらも、働き方の変革や企業人の意識改革により、企業にとってはデジタル化の波がより着実に進んだ１年になりました。ほとんどの企業でDX戦略を掲げてきたと思います。 2021年のAI業界の動向についておさらいしていきましょう。 ＜超高精度の自然言語AI　GPT-3＞ GPT-3は深層学習（ディープラーニング）を使用して、人間のようなテキストを自動生成することができる自己回帰言語モデルとして、OpenAI（本拠：サンフランシスコ）によって発表されました。 「自動で文章生成する」と一言で言っても、「決まった形式での質問に答えることができるもの」「会話ができるもの」「自然な文章を作成できるもの」と様々な種類がありますが、GPT-3では難易度の高い“自然な文章”をこれまでにないレベルで作成できるようになった点が特に注目されました。さらには、プログラミングが出来なくても動作を文章で入力すれば自動でプログラムを生成する技術も開発され、今後IT技術者不足問題の解決の一助となっていく点も注目すべきポイントです。GPT-3は例えばMicrosoft Power Apps などで使用され始めており、誰もがイメージを形にしやすい環境が徐々に作られつつあります。 他にも、文章だけでなく画像ピクセルで入力しても、それを基にリアルな新しい画像を生成することができます。例えば以下の写真のように、「アボカド」と「椅子」などの非現実的な組み合わせから「アボカドの形をしたひじ掛けの椅子」などの画像を生成することも可能です。 引用：https://openai.com/blog/dall-e/   ＜最新のBERT事例＞ 「BERT」とは、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルを指します。端的にいえばBERTは検索エンジンの性能を向上させるために開発された「自然言語処理技術」の一つです。 自然言語処理が可能なNLP（NLP：自然言語処理）はBERTだけではありません。では、BERTは従来のNLPと比べてどの点が優れているのでしょうか？最も大きな差は「文脈を理解できる」点です。これまでのNLPでは、それぞれの単語については理解できましたが、流れを読み取ることはできませんでした。一方、BERTでは人間が使う言葉の表面的な意味だけではなく、文脈に隠された意味も含めた学習が可能となり、より人間に近い自然な会話が可能となりました。 BERTは、GoogleやYahoo! などの検索画面で使用されています。BERTによって、どのような角度からの入力情報でもユーザーの目的であるwebページがより高い確率と精度でヒット出来るようになり始めました。最近では文章で検索しても精度高く検索結果を得られるようになり、引き続き2022年も注目していきたい技術と言えます。   ＜ローコード/ノーコード機械学習ツールの発展＞ AIや機械学習の分野が成熟するにつれて、基礎的なツールは幅広いユーザーが簡単に使うことができるようになりました。これは、開発環境においても同様です。2021年はローコードやノーコードで開発できるツールが多数発表され、中にはDataRobotなど勢いのあるツールも出てきました。 このようなツールによってデータサイエンティストやエンジニアが全く必要でなくなるわけではありませんが、プログラミングを書くことが出来ない人でも基本的なAIアプリを作成できるような技術が出来てきました。ローコード・ノーコードツールによって素人でも自動機械学習を使用できるようになったことは大きな変化と言えます。   ＜2022年はメタバース？＞ 　FacebookがSNS業界からメタバース業界への進化を狙って「Meta Platforms, Inc.（メタ・プラットフォームズ）」に変更したことをきっかけに、現在改めてメタバースへの関心が高まっています。メタバースは、仮想空間内に分身であるアバターを作成することで、コミュニケーションだけでなくイベントを体験することができ、その没入感を得られるのが大きな特徴として注目される先端テクノロジーです。メタバースの開発によって相乗効果としてのネットワークやAI技術の向上が見込まれるだけでなく、AR/VRデバイスも普及することになります。TrendForce社によると、2022年は前年比26.4％増の1202万台の出荷が予想されています。また、米金融大手のモルガン・スタンレーは、VRデバイス市場が2040年までに27兆円超になると予想しており、2022年はメタバースが急速に成長する最初の年として注目されています。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 【最新版】船井流 DX事例レポート 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け “営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 2021年は新型コロナウィルスの影響を受けながらも、働き方の変革や企業人の意識改革により、企業にとってはデジタル化の波がより着実に進んだ１年になりました。ほとんどの企業でDX戦略を掲げてきたと思います。 2021年のAI業界の動向についておさらいしていきましょう。 ＜超高精度の自然言語AI　GPT-3＞ GPT-3は深層学習（ディープラーニング）を使用して、人間のようなテキストを自動生成することができる自己回帰言語モデルとして、OpenAI（本拠：サンフランシスコ）によって発表されました。 「自動で文章生成する」と一言で言っても、「決まった形式での質問に答えることができるもの」「会話ができるもの」「自然な文章を作成できるもの」と様々な種類がありますが、GPT-3では難易度の高い“自然な文章”をこれまでにないレベルで作成できるようになった点が特に注目されました。さらには、プログラミングが出来なくても動作を文章で入力すれば自動でプログラムを生成する技術も開発され、今後IT技術者不足問題の解決の一助となっていく点も注目すべきポイントです。GPT-3は例えばMicrosoft Power Apps などで使用され始めており、誰もがイメージを形にしやすい環境が徐々に作られつつあります。 他にも、文章だけでなく画像ピクセルで入力しても、それを基にリアルな新しい画像を生成することができます。例えば以下の写真のように、「アボカド」と「椅子」などの非現実的な組み合わせから「アボカドの形をしたひじ掛けの椅子」などの画像を生成することも可能です。 引用：https://openai.com/blog/dall-e/   ＜最新のBERT事例＞ 「BERT」とは、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルを指します。端的にいえばBERTは検索エンジンの性能を向上させるために開発された「自然言語処理技術」の一つです。 自然言語処理が可能なNLP（NLP：自然言語処理）はBERTだけではありません。では、BERTは従来のNLPと比べてどの点が優れているのでしょうか？最も大きな差は「文脈を理解できる」点です。これまでのNLPでは、それぞれの単語については理解できましたが、流れを読み取ることはできませんでした。一方、BERTでは人間が使う言葉の表面的な意味だけではなく、文脈に隠された意味も含めた学習が可能となり、より人間に近い自然な会話が可能となりました。 BERTは、GoogleやYahoo! などの検索画面で使用されています。BERTによって、どのような角度からの入力情報でもユーザーの目的であるwebページがより高い確率と精度でヒット出来るようになり始めました。最近では文章で検索しても精度高く検索結果を得られるようになり、引き続き2022年も注目していきたい技術と言えます。   ＜ローコード/ノーコード機械学習ツールの発展＞ AIや機械学習の分野が成熟するにつれて、基礎的なツールは幅広いユーザーが簡単に使うことができるようになりました。これは、開発環境においても同様です。2021年はローコードやノーコードで開発できるツールが多数発表され、中にはDataRobotなど勢いのあるツールも出てきました。 このようなツールによってデータサイエンティストやエンジニアが全く必要でなくなるわけではありませんが、プログラミングを書くことが出来ない人でも基本的なAIアプリを作成できるような技術が出来てきました。ローコード・ノーコードツールによって素人でも自動機械学習を使用できるようになったことは大きな変化と言えます。   ＜2022年はメタバース？＞ 　FacebookがSNS業界からメタバース業界への進化を狙って「Meta Platforms, Inc.（メタ・プラットフォームズ）」に変更したことをきっかけに、現在改めてメタバースへの関心が高まっています。メタバースは、仮想空間内に分身であるアバターを作成することで、コミュニケーションだけでなくイベントを体験することができ、その没入感を得られるのが大きな特徴として注目される先端テクノロジーです。メタバースの開発によって相乗効果としてのネットワークやAI技術の向上が見込まれるだけでなく、AR/VRデバイスも普及することになります。TrendForce社によると、2022年は前年比26.4％増の1202万台の出荷が予想されています。また、米金融大手のモルガン・スタンレーは、VRデバイス市場が2040年までに27兆円超になると予想しており、2022年はメタバースが急速に成長する最初の年として注目されています。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 【最新版】船井流 DX事例レポート 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け “営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回のコラムでは、中小製造業の工場へ協働ロボットを導入して生産性を向上した事例をご紹介します。 K県のY社は従業員数10名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる金属部品の加工をされている企業です。 Y社では多品種少量生産を行っており少ロットの加工品についてもワークセットのような単純作業を自動化することが難しく作業者によるワークセットを行っていました。 多品種少量生産では品種が変わる度に段取り替えが必要となるため、自動車部品製造業のような少品種大量生産ラインに見られる大型の自動化ラインを組むことは困難です。 なので、少ない品種のワークセットをロボット化、自動化しようとすると、その設備（旋盤、マシニングセンター）はロボットによるワークセット専用の設備となってしまい、多品種対応が困難となってしまいます。 ロボット、自動化設備が邪魔になり作業者による手作業が出来なくなるためです。 Y社では上記のような状況を解決するために協働ロボットを導入しました。 協働ロボットでは安全柵が不要となりスペースを有効活用することができます。 さらにY社では、この協働ロボットを移動式にすることにより、ロボットを使わない時は移動させて人による作業を行えるようにしています。 これにより、ロボットを使いたいときだけ使い、人による加工が必要な製品については作業者による手加工を行えるようにしました。 協働ロボット導入前は熟練作業者が単純なワークセット作業に従事している時間が多かったのですが、協働ロボット導入後は単純なワークセット作業は協働ロボットに任せ、熟練作業者は空いた工数を使い、より付加価値の高い作業（加工プログラム作成、高精度加工の段取り作業、等）を行えるようになり、会社全体として生産性が向上しました。 Y社のこのシステムは様々なカラクリ装置や工夫を施して低コストで移動式協働ロボットを実現しています。 このように、ユーザー自身が自社のニーズを的確に把握して、工夫を凝らし、ロボット導入をしていくことが重要となります。 現在では、Y社のようなカラクリや工夫が無くても低コストな標準仕様で上記を実現できる協働ロボットが発売されています。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法は以下のダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 今回のコラムでは、中小製造業の工場へ協働ロボットを導入して生産性を向上した事例をご紹介します。 K県のY社は従業員数10名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる金属部品の加工をされている企業です。 Y社では多品種少量生産を行っており少ロットの加工品についてもワークセットのような単純作業を自動化することが難しく作業者によるワークセットを行っていました。 多品種少量生産では品種が変わる度に段取り替えが必要となるため、自動車部品製造業のような少品種大量生産ラインに見られる大型の自動化ラインを組むことは困難です。 なので、少ない品種のワークセットをロボット化、自動化しようとすると、その設備（旋盤、マシニングセンター）はロボットによるワークセット専用の設備となってしまい、多品種対応が困難となってしまいます。 ロボット、自動化設備が邪魔になり作業者による手作業が出来なくなるためです。 Y社では上記のような状況を解決するために協働ロボットを導入しました。 協働ロボットでは安全柵が不要となりスペースを有効活用することができます。 さらにY社では、この協働ロボットを移動式にすることにより、ロボットを使わない時は移動させて人による作業を行えるようにしています。 これにより、ロボットを使いたいときだけ使い、人による加工が必要な製品については作業者による手加工を行えるようにしました。 協働ロボット導入前は熟練作業者が単純なワークセット作業に従事している時間が多かったのですが、協働ロボット導入後は単純なワークセット作業は協働ロボットに任せ、熟練作業者は空いた工数を使い、より付加価値の高い作業（加工プログラム作成、高精度加工の段取り作業、等）を行えるようになり、会社全体として生産性が向上しました。 Y社のこのシステムは様々なカラクリ装置や工夫を施して低コストで移動式協働ロボットを実現しています。 このように、ユーザー自身が自社のニーズを的確に把握して、工夫を凝らし、ロボット導入をしていくことが重要となります。 現在では、Y社のようなカラクリや工夫が無くても低コストな標準仕様で上記を実現できる協働ロボットが発売されています。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法は以下のダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

1.生産性を3倍にする思考法 ずばり今回は夜間生産を実施しましょう！という話です。 夜間操業になると、1直体制の加工機1台が2直体制になり、生産性は単純に2倍になります。3直分カバーできると、生産性3倍です。つまり、今回は「夜間操業、無人での連続稼働を行えるようにしましょう！」という話です。 ここからはどういった考えで投資をするか？というお話をします。まず、夜間生産を行えるようになると、見直されるポイントを書きます。 夜間生産により、生産に余剰が生まれる →各加工機に生産余剰が生まれる 昼間生産で新規受注余力が生まれる →売り上げのUP 下記はイメージ図です。 単純な図式ですが、 「夜間生産を1台の加工機だけでもすると、新規受注の余力が生まれる！」という事を言いたいです。 「じゃあ、夜間生産をするけどどうした良いの？」というご質問にお答えしていきます。 2.自社の加工製品を確認する ここは、どのようなロボットシステムを入れるか？という事を考える投資を考える段階です。 多品種少量生産を行われる会社様は多いと思います。その中で自動化をどう進めたらよいか？ 答えは「準量産品の見極め」と「ワーク形状の見極め」です。 自動化をしたいとき、量産品は直ぐに思いつきます。準量産品と言われるとぴんと来ない方も多い方と思います。自社の生産するワークの中で、量産品の次に多いワークはないか？その調査をしましょう。 一品一様のワークまで対象にすると中々自動化が出来ません。というより、費用対効果が出なくなりますし、なかなか構想が進まなくてとん挫することになる可能性が高いです。 もう一つの「ワーク形状の見極め」です。加工する際に、一気に削って作成することは少なく、2~3回と分けて加工することも多いと思います。その第1段階である素材からの時のみをロボット化するという物です。その素材の形状がなるだけ似ている事が前提となりますが、こうすることで、ロボットのハンド作成コストを下げることができます。自社の加工の強みを再確認することになり、受注のパターンの画一化や見積もりの早期化にもつながります。一品一様の中にも自社の特徴、強みは顕著に表れている傾向があります。つまり、「この時点で新規受注の道筋を立てよう！」という事です。 3.ロボットへのワーク供給を考える 夜間操業の為の供給の付帯設備がいろいろあります。ストッカーやフィーダー等あります。ですが「ありものの供給機は自社のワークに合わない」とお考えの方も多いと思います。私は前の項目でも述べたように、「加工段階を色々と考えると、供給用設備にも合わせるようになるのでは？」と考えます。 この記事を読んでいただく方の多くは自社で加工をしていると思います。その際、ワークをセットする冶具を多く作られると思います。何が言いたいかというと、「ワークを最も知る自分たちだからこそ、ワークにあった供給冶具を作れるのでは？」という事です。基本的な供給機は、ロボットSIerに作成してもらい、供給冶具は自社で工夫する。それを考えるべきだと私は考えます。 解決方法の提供というより、考え方の押し売り的な面が強いですが、ロボット活用の際にはぜひご考慮いただきたいポイントです。 また、供給で一番楽なのはNC旋盤を対象とする場合です。円形ワークが多いのでV溝を作ればストック可能だからです。 4.加工法の改良 実際に入れたロボットをどう活用するか？生産性UPを考える段階です。 ロボットは人と違い疲れる事はや集中力が切れることはありません。ただ、決められたことしかできません。では、長時間ロボットを動かすためにどうすればよいか？ それは、今まで人手前提で作っていた加工方法を見直すことが必要です。見直す対象はいかが考えられます。 加工条件(プログラム)の導き出し 切削液、潤滑油 ツールの交換の条件、 キリコの処理 ロボットの導入において、ロボットがクローズアップされがちですが、「長時間稼働させたい」「職人芸を自動化させたい」となると、自社の加工方法の見直しが必須になります。上3つの条件はロボット担当だけでなく、加工担当も巻き込み解決していく必要があり、長期にわたるかもしれません。ですが必ず効果が出ます！ ただ、キリコの処理に関しては投資が必要なケースが多いです。人手前提で買った加工機にはキリコを排除する機工がついていないケースがあります。その場合、投資をするか、ロボットで何とかするか、しっかり考えないといけません。加工時のキリコの飛沫に関しても、エアーで飛ばすなど、しっかり対策しておかないとワークに傷を付けることになります。自社の加工機を色々と知っている分、自動化する際にロボットSIerにキリコ対策をどうするか？しっかりと話し合って自動化をしましょう！   今回は生産性を3倍にする方法＝夜間操業に関してお話ししました。ご参考にしていただけると幸いです。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 1.生産性を3倍にする思考法 ずばり今回は夜間生産を実施しましょう！という話です。 夜間操業になると、1直体制の加工機1台が2直体制になり、生産性は単純に2倍になります。3直分カバーできると、生産性3倍です。つまり、今回は「夜間操業、無人での連続稼働を行えるようにしましょう！」という話です。 ここからはどういった考えで投資をするか？というお話をします。まず、夜間生産を行えるようになると、見直されるポイントを書きます。 夜間生産により、生産に余剰が生まれる →各加工機に生産余剰が生まれる 昼間生産で新規受注余力が生まれる →売り上げのUP 下記はイメージ図です。 単純な図式ですが、 「夜間生産を1台の加工機だけでもすると、新規受注の余力が生まれる！」という事を言いたいです。 「じゃあ、夜間生産をするけどどうした良いの？」というご質問にお答えしていきます。 2.自社の加工製品を確認する ここは、どのようなロボットシステムを入れるか？という事を考える投資を考える段階です。 多品種少量生産を行われる会社様は多いと思います。その中で自動化をどう進めたらよいか？ 答えは「準量産品の見極め」と「ワーク形状の見極め」です。 自動化をしたいとき、量産品は直ぐに思いつきます。準量産品と言われるとぴんと来ない方も多い方と思います。自社の生産するワークの中で、量産品の次に多いワークはないか？その調査をしましょう。 一品一様のワークまで対象にすると中々自動化が出来ません。というより、費用対効果が出なくなりますし、なかなか構想が進まなくてとん挫することになる可能性が高いです。 もう一つの「ワーク形状の見極め」です。加工する際に、一気に削って作成することは少なく、2~3回と分けて加工することも多いと思います。その第1段階である素材からの時のみをロボット化するという物です。その素材の形状がなるだけ似ている事が前提となりますが、こうすることで、ロボットのハンド作成コストを下げることができます。自社の加工の強みを再確認することになり、受注のパターンの画一化や見積もりの早期化にもつながります。一品一様の中にも自社の特徴、強みは顕著に表れている傾向があります。つまり、「この時点で新規受注の道筋を立てよう！」という事です。 3.ロボットへのワーク供給を考える 夜間操業の為の供給の付帯設備がいろいろあります。ストッカーやフィーダー等あります。ですが「ありものの供給機は自社のワークに合わない」とお考えの方も多いと思います。私は前の項目でも述べたように、「加工段階を色々と考えると、供給用設備にも合わせるようになるのでは？」と考えます。 この記事を読んでいただく方の多くは自社で加工をしていると思います。その際、ワークをセットする冶具を多く作られると思います。何が言いたいかというと、「ワークを最も知る自分たちだからこそ、ワークにあった供給冶具を作れるのでは？」という事です。基本的な供給機は、ロボットSIerに作成してもらい、供給冶具は自社で工夫する。それを考えるべきだと私は考えます。 解決方法の提供というより、考え方の押し売り的な面が強いですが、ロボット活用の際にはぜひご考慮いただきたいポイントです。 また、供給で一番楽なのはNC旋盤を対象とする場合です。円形ワークが多いのでV溝を作ればストック可能だからです。 4.加工法の改良 実際に入れたロボットをどう活用するか？生産性UPを考える段階です。 ロボットは人と違い疲れる事はや集中力が切れることはありません。ただ、決められたことしかできません。では、長時間ロボットを動かすためにどうすればよいか？ それは、今まで人手前提で作っていた加工方法を見直すことが必要です。見直す対象はいかが考えられます。 加工条件(プログラム)の導き出し 切削液、潤滑油 ツールの交換の条件、 キリコの処理 ロボットの導入において、ロボットがクローズアップされがちですが、「長時間稼働させたい」「職人芸を自動化させたい」となると、自社の加工方法の見直しが必須になります。上3つの条件はロボット担当だけでなく、加工担当も巻き込み解決していく必要があり、長期にわたるかもしれません。ですが必ず効果が出ます！ ただ、キリコの処理に関しては投資が必要なケースが多いです。人手前提で買った加工機にはキリコを排除する機工がついていないケースがあります。その場合、投資をするか、ロボットで何とかするか、しっかり考えないといけません。加工時のキリコの飛沫に関しても、エアーで飛ばすなど、しっかり対策しておかないとワークに傷を付けることになります。自社の加工機を色々と知っている分、自動化する際にロボットSIerにキリコ対策をどうするか？しっかりと話し合って自動化をしましょう！   今回は生産性を3倍にする方法＝夜間操業に関してお話ししました。ご参考にしていただけると幸いです。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓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、中小企業・零細企業の製造業企業が、昨今のデジタル化・DX化に対応する必要性とデジタル化・DX推進に必要なマインドについて説明をします。 現在押し寄せてきているデジタル化・DXの波の大きさは、過去のIT化の波と比べてもとても大きいものです。これまで、何とか波を乗り越えてきた企業にとってもこの波はやり過ごすことは難易度が高い状況です。それはなぜでしょうか？ その理由は2つあります。 1つ目は、今回のデジタル化・DXの大きな流れの背景にある社会的な原因。 2つ目は、デジタル化が一般生活の至る所に入り込み、現在の私たちの暮らしを土台から支えており、使えないとトラブルになる程、必要不可欠なツールになったためです。 上記の理由について詳細は後述するとして、今回の波に応じず、デジタル化・DXに取り組まずにそのままにすると、生産自体は続けられたとしても、最悪の場合、関係会社とのITレベル・リテラシーレベルに乖離が発生し、関係を継続出来なくなる可能性があります。 以下の章で、上記の詳細とデジタル化・DX推進に必要なマインドについて説明をします。 2.2つの理由 はじめに挙げた2つの理由について説明をします。 まず、1つ目の理由「今回のデジタル化・DXの大きな流れの背景にある社会的な原因」の中で、代表的な原因を下記します。 少子化による国内労働力の奪い合い SGDsによる環境資源保護取り組みを評価する高まり ブラック企業問題の是正 労働生産性の向上取り組み 以上のような、従来であれば意識していなかった事象が当たり前になってきており、それに対応するには、今までの当たり前から脱却する必要があります。人手に頼った対策では限界があり、それ以外の力・ツールを使用する必要があります。 次に2つ目の理由「デジタル化が一般生活の至る所に入り込み、現在の私たちの暮らしを土台から支えており、使えないと不便を感じる程、必要不可欠なツールになった」についてです。 デジタルネイティブ・Ｚ世代と呼ばれる世代が誕生している事からも、デジタル技術は、私たちの生活の一部になっています。そのため、デジタル技術の活用前提で、物事を改善する必要があります。もちろん、従来の知恵・工夫で改善することは今後も必要ですが、デジタル技術・デジタルツールを使用することを同じレベルで最初から考えることが当たり前になってきています。 このように、今までの「数十年の間、当たり前に持っていた考え・価値観」が今後は、その前提から変わることから、当たり前ではなくなることが予想されます。 3.これからの当たり前 仕事で例えますと、今まで書面上で確認していた指示書や注文書等が、ペーパーレス化技術により、ディスプレイ上に表示されて、印刷は一切されないことが主流になります。紙に印刷して保管することが、最も安心とされていたことが、データ化して、クラウドに保存したほうが、偽造・紛失のリスクを無くせるからより安心と考える時代になってくるのです。そうなると、書類の郵送やFAXは、相対的に信頼性が低下し、使われなくなっていき、電子帳票やEDIが主流になります。そうすると、FAXしか使えない会社との取引は中止するといったことも考えられます。 若干飛躍した話になりますが、デジタル化が進むと、利便性を高めるため、色々なところで標準化・規格化が行われて行きます。そうすると、デジタル化を進めている企業間で情報のやり取りが共通化される一方、デジタル化に対応をしない企業は少数派になり、不便な企業とみなされ、淘汰されていくかもしれません。また、これからの若年層はデジタル化に取り組んでいない企業には応募しないといった情報があります。そうすると、人材の確保にも苦戦することになり、いくら良い製品を作っていたとしても、今後、生き残れない可能性が高まります。 4.デジタル化・DXに必要なマインド では、自社でデジタル化・DXを推進するにはどうしたらよいでしょうか？ この点については、以下の必須ポイントがあります。 経営者自身がデジタル化・DXを自社がメインで推進することを決心する 将来の目的・目標を明確にする デジタルシステムは、目的・目標を達成するためのツールであり、導入がゴールではないことを認識する ベンダー等の協力会社に任せっきりしない 情報収集や相談に、ITコンサルタントやシステムベンダーを積極的に活用することはよいことですが、彼らが自社の業務を改善し、目的・目標を達成してくれるわけではありません。彼らと協力しながら、自社がメインとなって推進し、目的・目標を達成する覚悟が必要なマインドです。 5.まとめ 今回のコラムでは、製造業を生業とする、中小企業・零細企業がデジタル化・DXに取り組む必要性とその推進、達成に必要なマインドについて説明をさせていただきました。現在のデジタル化・Dの勢いは凄まじく、時流と呼べるほどの流れです。今回のデジタル化・DXに必要なマインドを覚えていただき、自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただけたら、幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け“営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓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、中小企業・零細企業の製造業企業が、昨今のデジタル化・DX化に対応する必要性とデジタル化・DX推進に必要なマインドについて説明をします。 現在押し寄せてきているデジタル化・DXの波の大きさは、過去のIT化の波と比べてもとても大きいものです。これまで、何とか波を乗り越えてきた企業にとってもこの波はやり過ごすことは難易度が高い状況です。それはなぜでしょうか？ その理由は2つあります。 1つ目は、今回のデジタル化・DXの大きな流れの背景にある社会的な原因。 2つ目は、デジタル化が一般生活の至る所に入り込み、現在の私たちの暮らしを土台から支えており、使えないとトラブルになる程、必要不可欠なツールになったためです。 上記の理由について詳細は後述するとして、今回の波に応じず、デジタル化・DXに取り組まずにそのままにすると、生産自体は続けられたとしても、最悪の場合、関係会社とのITレベル・リテラシーレベルに乖離が発生し、関係を継続出来なくなる可能性があります。 以下の章で、上記の詳細とデジタル化・DX推進に必要なマインドについて説明をします。 2.2つの理由 はじめに挙げた2つの理由について説明をします。 まず、1つ目の理由「今回のデジタル化・DXの大きな流れの背景にある社会的な原因」の中で、代表的な原因を下記します。 少子化による国内労働力の奪い合い SGDsによる環境資源保護取り組みを評価する高まり ブラック企業問題の是正 労働生産性の向上取り組み 以上のような、従来であれば意識していなかった事象が当たり前になってきており、それに対応するには、今までの当たり前から脱却する必要があります。人手に頼った対策では限界があり、それ以外の力・ツールを使用する必要があります。 次に2つ目の理由「デジタル化が一般生活の至る所に入り込み、現在の私たちの暮らしを土台から支えており、使えないと不便を感じる程、必要不可欠なツールになった」についてです。 デジタルネイティブ・Ｚ世代と呼ばれる世代が誕生している事からも、デジタル技術は、私たちの生活の一部になっています。そのため、デジタル技術の活用前提で、物事を改善する必要があります。もちろん、従来の知恵・工夫で改善することは今後も必要ですが、デジタル技術・デジタルツールを使用することを同じレベルで最初から考えることが当たり前になってきています。 このように、今までの「数十年の間、当たり前に持っていた考え・価値観」が今後は、その前提から変わることから、当たり前ではなくなることが予想されます。 3.これからの当たり前 仕事で例えますと、今まで書面上で確認していた指示書や注文書等が、ペーパーレス化技術により、ディスプレイ上に表示されて、印刷は一切されないことが主流になります。紙に印刷して保管することが、最も安心とされていたことが、データ化して、クラウドに保存したほうが、偽造・紛失のリスクを無くせるからより安心と考える時代になってくるのです。そうなると、書類の郵送やFAXは、相対的に信頼性が低下し、使われなくなっていき、電子帳票やEDIが主流になります。そうすると、FAXしか使えない会社との取引は中止するといったことも考えられます。 若干飛躍した話になりますが、デジタル化が進むと、利便性を高めるため、色々なところで標準化・規格化が行われて行きます。そうすると、デジタル化を進めている企業間で情報のやり取りが共通化される一方、デジタル化に対応をしない企業は少数派になり、不便な企業とみなされ、淘汰されていくかもしれません。また、これからの若年層はデジタル化に取り組んでいない企業には応募しないといった情報があります。そうすると、人材の確保にも苦戦することになり、いくら良い製品を作っていたとしても、今後、生き残れない可能性が高まります。 4.デジタル化・DXに必要なマインド では、自社でデジタル化・DXを推進するにはどうしたらよいでしょうか？ この点については、以下の必須ポイントがあります。 経営者自身がデジタル化・DXを自社がメインで推進することを決心する 将来の目的・目標を明確にする デジタルシステムは、目的・目標を達成するためのツールであり、導入がゴールではないことを認識する ベンダー等の協力会社に任せっきりしない 情報収集や相談に、ITコンサルタントやシステムベンダーを積極的に活用することはよいことですが、彼らが自社の業務を改善し、目的・目標を達成してくれるわけではありません。彼らと協力しながら、自社がメインとなって推進し、目的・目標を達成する覚悟が必要なマインドです。 5.まとめ 今回のコラムでは、製造業を生業とする、中小企業・零細企業がデジタル化・DXに取り組む必要性とその推進、達成に必要なマインドについて説明をさせていただきました。現在のデジタル化・Dの勢いは凄まじく、時流と呼べるほどの流れです。今回のデジタル化・DXに必要なマインドを覚えていただき、自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただけたら、幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け“営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回のコラムでは、中小製造業のビックリ成功事例をお伝えいたします。 それは、社員数わずか10名で”10台のロボットが活躍している”製造業A社です。 通常、世間一般の常識では、製造業で社員数10名というのは完全な中小零細な町工場と思われています。 そして、そのような零細な製造現場では50～60歳代のベテランの職人達が熟練の技を駆使して長年の経験と勘でモノ作りをしているイメージがあるでしょう。 そこには、練りに練り上げられた匠の技により、まさに「アナログ感」満載のイメージがあり、ロボットとは程遠い世界と思われる方が大半です。 しかしA社はそのイメージとは全くかけ離れています。 A社で働いているのは20～30代の若手も多く、現場社員全員がロボットの操作が出来ます。 「デジタルネイティブ世代」で、当たり前のようにデジタルに接して活用している世代です。 3DのCADからロボット入力用データを作り、ロボットプログラミング、ロボット制御、ロボットオペレーション、さらには、ロボットプログラムメンテナンスまで、10名全員がロボット操作をします。 また、工場内のレイアウトも独特です。 通常、熟練の匠の現場では、熟練者（人間）が動きやすいようにレイアウトが決まります。 それとは全く逆の発想で、ロボットが動きやすい（活躍しやすい）ようにロボットありきのレイアウトになっていて、その周りに人間が付いているという感じです。 ところで、ロボットに何をさせているかというと、実は、高精度＆高品質な加工です。 通常、ロボット活用と言うと、誰でも出来るような簡単で単純作業をただひたすら何時間も繰り返し動かすというイメージがあるかもしれません。 しかしA社では、職人でも出来ないような加工方法をデータ解析してデジタルプログラムで作り、それをロボットに覚え込ませて動かしていきます。 アナログな職人技術ではなく、高度で“デジタルな制御技術”なのです。 その結果、A社のロボットにしかできない技術があり、それが差別化となって競合他社に勝っているようです。 ロボットだから安く作れるというよりも、ロボットだから高品質のものを高利益で作れるという訳です。 むしろ熟練技術・属人技術こそロボット化です。 職人のアナログ技術だと、匠の技を習得するのに10～20年は掛かるかもしれません。 しかし、デジタルネイティブ世代にとってのデジタルプログラミング自体は1～２年で習得してしまうでしょう。 そして、デジタルプログラミングを好むヒトは喜んで働くでしょう。 ロボット活用により人材の活性化が出来るのと、実は人材の採用もしやすくなります。 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。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 多品種少量生産だがロボットを活用したい ロボットの導入は未経験だがチャレンジしたい 技術員が不在でロボット導入に工数をかけられないが今後は従業員にもロボットを扱えるスキルを身に着けて欲しい 残業が状態化しており、作業員が不足しているため生産性を向上させたい 大きな投資に不安を抱いており、なかなか実行できないのでなるべくコストを抑えてロボットを導入したい 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ 多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい 旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい 人による目視検査を自動化したい 多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい 他社の導入事例の詳細について聞きたい ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 今回のコラムでは、中小製造業のビックリ成功事例をお伝えいたします。 それは、社員数わずか10名で”10台のロボットが活躍している”製造業A社です。 通常、世間一般の常識では、製造業で社員数10名というのは完全な中小零細な町工場と思われています。 そして、そのような零細な製造現場では50～60歳代のベテランの職人達が熟練の技を駆使して長年の経験と勘でモノ作りをしているイメージがあるでしょう。 そこには、練りに練り上げられた匠の技により、まさに「アナログ感」満載のイメージがあり、ロボットとは程遠い世界と思われる方が大半です。 しかしA社はそのイメージとは全くかけ離れています。 A社で働いているのは20～30代の若手も多く、現場社員全員がロボットの操作が出来ます。 「デジタルネイティブ世代」で、当たり前のようにデジタルに接して活用している世代です。 3DのCADからロボット入力用データを作り、ロボットプログラミング、ロボット制御、ロボットオペレーション、さらには、ロボットプログラムメンテナンスまで、10名全員がロボット操作をします。 また、工場内のレイアウトも独特です。 通常、熟練の匠の現場では、熟練者（人間）が動きやすいようにレイアウトが決まります。 それとは全く逆の発想で、ロボットが動きやすい（活躍しやすい）ようにロボットありきのレイアウトになっていて、その周りに人間が付いているという感じです。 ところで、ロボットに何をさせているかというと、実は、高精度＆高品質な加工です。 通常、ロボット活用と言うと、誰でも出来るような簡単で単純作業をただひたすら何時間も繰り返し動かすというイメージがあるかもしれません。 しかしA社では、職人でも出来ないような加工方法をデータ解析してデジタルプログラムで作り、それをロボットに覚え込ませて動かしていきます。 アナログな職人技術ではなく、高度で“デジタルな制御技術”なのです。 その結果、A社のロボットにしかできない技術があり、それが差別化となって競合他社に勝っているようです。 ロボットだから安く作れるというよりも、ロボットだから高品質のものを高利益で作れるという訳です。 むしろ熟練技術・属人技術こそロボット化です。 職人のアナログ技術だと、匠の技を習得するのに10～20年は掛かるかもしれません。 しかし、デジタルネイティブ世代にとってのデジタルプログラミング自体は1～２年で習得してしまうでしょう。 そして、デジタルプログラミングを好むヒトは喜んで働くでしょう。 ロボット活用により人材の活性化が出来るのと、実は人材の採用もしやすくなります。 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。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 多品種少量生産だがロボットを活用したい ロボットの導入は未経験だがチャレンジしたい 技術員が不在でロボット導入に工数をかけられないが今後は従業員にもロボットを扱えるスキルを身に着けて欲しい 残業が状態化しており、作業員が不足しているため生産性を向上させたい 大きな投資に不安を抱いており、なかなか実行できないのでなるべくコストを抑えてロボットを導入したい 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 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

多品種少量生産の溶接加工を困難にさせる要因 溶接ロボットの多品種対応を実現するには解決しなければならない課題がいくつもあり、多くのロボットユーザーの方はリピート品かつ大ロットの製品でなければ採算が合わないと考えていると思います。 しかし、日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、溶接の自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 本コラムでは、出来るだけ多品種対応に失敗しない為のポイントと解決策を解説していきたいと思います。 多くの場合多品種対応に失敗する要因は下記になります。 ロボットへの教示時間 溶接品質 高頻度な段取り 多品種生産を想定していないシステム 多品種少量生産の場合、高頻度での加工寸法変更や品種追加が有り、その都度ロボットへの教示を行う事に対して工数（コスト）が合わない。 結果、手作業での対応でこなしてしまう事で、いつまでも自動化出来ないという事が失敗事例として最も多い要因です。 それではこのような課題に対してどのようにアプローチして多品種対応を成功させるべきでしょうか。 Point1:溶接ロボットへの教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ・通常のロボット活用の流れ（新規品種・寸法変更品受注時） 受注してから溶接加工を開始する前にロボットへの教示が必要となる為に、溶接作業の完了が遅れます。 受注のロットが小さければ、ロボット教示をしている時間で手溶接をしてしまった方が早く終わるという事が起きてしまう為にロボットの活用が進みません。 ・多品種対応に向けたロボット活用の流れ（ロボットで生産する前提での準備） 図面の３D化とオフラインティーチングソフトの活用で教示を外段取り化する事で、多品種対応の為の教示時間による生産L/Tの増加を抑制します。 Point2:ロボット溶接の品質 溶接は、入熱による歪や収縮・膨張がある中でも要求寸法と強度を確保しなければならない非常に難しい加工であり職人を一人育成させるには10年必要と言われる技術 ロボット溶接と手溶接は同じやり方（電流や送り速度）では上手くいかない事も多い。 多品種対応する為には、ロボット溶接での溶接条件を数値化し、前提条件によって最適な設定を選択していく必要がある。（条件のパターン化して溶接PRG作成） 溶接中の歪などワークの変化に追従出来るセンシング機器をロボットに付加し、リアルタイムな補正を掛けられるシステムを構築する必要がある。 手溶接の職人では無く、ロボット溶接のプロフェッショナルを育てていく必要がある。 Point3：高頻度な段取り 製作物が変わる度に段取りが必要となるシステム 溶接時間より段取り時間の方が長い 段取りの調整・部品交換場所が多い 多品種小ロット生産では、一日に複数回の段取りを行う必要が有る事も多く、段取りの時間は日当たりの生産能力に直結します。 また、複雑な段取りは作業ミスや動作不良の原因となりやすく注意が必要です。 多品種対応の中でも共通化出来る機構やサーボモータ等を活用した電気制御の自動段取りなど出来るだけ段取り作業の少なくて済むシステムを構築する必要があります 段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮していく Point4:多品種生産を想定していないシステム ロボットに興味があったので、メーカーから溶接ロボットとポジショナだけ購入した。 特定の製品を量産する為にロボットシステムを購入したが、受注終了して未使用 シーケンサ等の制御機器を用いず、ロボットコントローラーのみの制御 ロボットは汎用性が高い反面、明確な目的やスペックを想定し、その為に必要な機器を装備していないと、要求された成果を出す事は出来ません。 自動化対象とする品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築し導入する必要がある。 ロボット研磨システム導入と投資対効果 ロボット研磨システムを構築しようと思うと数千万円単位での投資が必要となります。 大ロット小品種の生産体制ならば、ロボット研磨システムも構築しやすいでしょうが、多品種小ロット生産の場合は、システムを構築する際に入念にデータを分析してシステムへの要件定義をしないといけません。 どの品種にどのくらい工数が掛かっているのか？ どの品種の加工が最も難しいのか？ 既存の作業はどのような作業をしているのか？ どのサイズ範囲のワークを自動化対象とするのか？ どのくらいの人的工数を削減していきたいのか？ 一連の研磨の中でどの範囲を自動化させるのか？ どのようなオペレーションでシステムを動かすのか？ 段取り変えはどのようにするのか？ まとめ ●多品種少量生産の溶接加工を成功させるポイント オフラインティーチングソフト活用 ロボット溶接職人の育成 自動段取り機構（機構の共通化） 多品種生産を想定したシステム導入 自動化対象となるサイズや加工方法・要求品質を綿密に想定した中で簡単に段取り出来る機構や教示方法等、使い勝手面にも注意してシステムを構想していく。 平行してロボット担当者を人選し、長期的視点で育成していく。 ★成功事例紹介★ ●従業員10名の会社が10台のロボットを導入！ 製品の標準化と複数ロボットの連動制御技術を実現しロボット設備のフル活用による品質の安定と生産性を大幅に向上した事例 北海道に拠点をおくとA社様は地域柄溶接職人の確保や人材の育成に非常に課題意識をもっており、十数年前から工場の自動化に取り組んでいたが、当時はなかなか上手くいかず溶接ロボットが現場で放置されるような状況にあったが、ある時一人の従業員がロボットに興味を持ち始め、溶接ロボットを活用する様になった事がきっかけで、徐々に溶接ロボット活用が加速し、従業員１０名に対しロボットが１０台あり、全従業員がロボットを操作する事が出来るまでとなった。 自動化を推進した結果、従来では３名でやる作業が１名で生産出来る様になり、従業員のワークライフバランスも向上、技術アピールにより受注拡大に成功している。 事例企業の社長に成功のポイントを伺った所下記を挙げていただきました。 職人に依存しない、まず1人ロボットを扱える社員を作る！ロボット溶接プロフェッショナルの育成 ロボットの動きの特性、ワーク特性を理解したうえでの共通化・段取り作業性を考慮した治具設計 ロボットだからこそ出来る技を理解して、使いこなすことが大事、ロボット溶接の条件出しと条件別溶接PRG構築 職人技術から設備制御技術への転換 オフラインティーチングソフトを活用して受注からロボット稼働までのL/T短縮とともに技術力の外部プロモーションとアピールで売上UP 若手にも高い技術（ロボット、デジタル）の仕事をさせる→次世代の人財育成 上記の様なポイントからもわかる様に、ロボットの能力やロボット溶接の知識、治具に求められる機能を理解したロボットプロフェッショナルの存在が会社の自動化を支えています。 つまり、システム導入時には、多品種少量生産に適したシステムやソフトウェアを導入し、実際に使いながら現場でロボットを取り扱うプロフェッショナル人材を自社で育てる事が、より多品種生産に対応出来る様になる成長過程なのだと思います。 おわりに 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。   ■多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■このような方におすすめ 研磨工程をロボット化したい！！ 多品種少量生産でロボット化が進まない TIG、MIG、レーザー溶接等、ロボット化できるか分からない 溶接工が不足しており3K業務で採用が難しい 職人、熟練作業に依存していて属人化している 溶接ロボット・自動化を相談できる所が見つからない 目次 多品種少量溶接ロボット導入の進め方 多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 収録内容 「多品種少量生産対応の溶接ロボットを導入したい！」 「様々な種類の溶接をしているがロボットが活用できるのか知りたい」 「溶接工が不足しており若手も採用できず人手不足となっている」 「職人技術、熟練作業に依存しており技術継承ができていない」 「溶接ロボットを導入したいが何から始めてよいのか分からない」 本レポートでは、「多品種少量生産対応溶接ロボット」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■本レポートで学べるポイント 【①】多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 ～溶接工程の作業分析を実施し本溶接とグラインダー仕上をロボット化～導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した多品種少量溶接ロボット導入成功事例 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 車両用大型部品の溶接工程にロボット導入 大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭、はじめてのロボット導入に至る 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 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 建設部品の外観部溶接工程にロボット導入 高度な技術をもった熟練作業者しかできない外観部溶接工程にロボットを導入 鍛造金型の硬化肉盛り工程へのロボット導入 ロボットオフラインソフトを用いて曲面ティーチング作業を数分で効率的に処理 特注大型門扉製造工程における溶接ロボットシステムの効率化 事前に分類した教示データの利用で、溶接スキルの有無にかかわらず誰でも操作可能に https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 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 多品種少量生産の溶接加工を困難にさせる要因 溶接ロボットの多品種対応を実現するには解決しなければならない課題がいくつもあり、多くのロボットユーザーの方はリピート品かつ大ロットの製品でなければ採算が合わないと考えていると思います。 しかし、日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、溶接の自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 本コラムでは、出来るだけ多品種対応に失敗しない為のポイントと解決策を解説していきたいと思います。 多くの場合多品種対応に失敗する要因は下記になります。 ロボットへの教示時間 溶接品質 高頻度な段取り 多品種生産を想定していないシステム 多品種少量生産の場合、高頻度での加工寸法変更や品種追加が有り、その都度ロボットへの教示を行う事に対して工数（コスト）が合わない。 結果、手作業での対応でこなしてしまう事で、いつまでも自動化出来ないという事が失敗事例として最も多い要因です。 それではこのような課題に対してどのようにアプローチして多品種対応を成功させるべきでしょうか。 Point1:溶接ロボットへの教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ・通常のロボット活用の流れ（新規品種・寸法変更品受注時） 受注してから溶接加工を開始する前にロボットへの教示が必要となる為に、溶接作業の完了が遅れます。 受注のロットが小さければ、ロボット教示をしている時間で手溶接をしてしまった方が早く終わるという事が起きてしまう為にロボットの活用が進みません。 ・多品種対応に向けたロボット活用の流れ（ロボットで生産する前提での準備） 図面の３D化とオフラインティーチングソフトの活用で教示を外段取り化する事で、多品種対応の為の教示時間による生産L/Tの増加を抑制します。 Point2:ロボット溶接の品質 溶接は、入熱による歪や収縮・膨張がある中でも要求寸法と強度を確保しなければならない非常に難しい加工であり職人を一人育成させるには10年必要と言われる技術 ロボット溶接と手溶接は同じやり方（電流や送り速度）では上手くいかない事も多い。 多品種対応する為には、ロボット溶接での溶接条件を数値化し、前提条件によって最適な設定を選択していく必要がある。（条件のパターン化して溶接PRG作成） 溶接中の歪などワークの変化に追従出来るセンシング機器をロボットに付加し、リアルタイムな補正を掛けられるシステムを構築する必要がある。 手溶接の職人では無く、ロボット溶接のプロフェッショナルを育てていく必要がある。 Point3：高頻度な段取り 製作物が変わる度に段取りが必要となるシステム 溶接時間より段取り時間の方が長い 段取りの調整・部品交換場所が多い 多品種小ロット生産では、一日に複数回の段取りを行う必要が有る事も多く、段取りの時間は日当たりの生産能力に直結します。 また、複雑な段取りは作業ミスや動作不良の原因となりやすく注意が必要です。 多品種対応の中でも共通化出来る機構やサーボモータ等を活用した電気制御の自動段取りなど出来るだけ段取り作業の少なくて済むシステムを構築する必要があります 段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮していく Point4:多品種生産を想定していないシステム ロボットに興味があったので、メーカーから溶接ロボットとポジショナだけ購入した。 特定の製品を量産する為にロボットシステムを購入したが、受注終了して未使用 シーケンサ等の制御機器を用いず、ロボットコントローラーのみの制御 ロボットは汎用性が高い反面、明確な目的やスペックを想定し、その為に必要な機器を装備していないと、要求された成果を出す事は出来ません。 自動化対象とする品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築し導入する必要がある。 ロボット研磨システム導入と投資対効果 ロボット研磨システムを構築しようと思うと数千万円単位での投資が必要となります。 大ロット小品種の生産体制ならば、ロボット研磨システムも構築しやすいでしょうが、多品種小ロット生産の場合は、システムを構築する際に入念にデータを分析してシステムへの要件定義をしないといけません。 どの品種にどのくらい工数が掛かっているのか？ どの品種の加工が最も難しいのか？ 既存の作業はどのような作業をしているのか？ どのサイズ範囲のワークを自動化対象とするのか？ どのくらいの人的工数を削減していきたいのか？ 一連の研磨の中でどの範囲を自動化させるのか？ どのようなオペレーションでシステムを動かすのか？ 段取り変えはどのようにするのか？ まとめ ●多品種少量生産の溶接加工を成功させるポイント オフラインティーチングソフト活用 ロボット溶接職人の育成 自動段取り機構（機構の共通化） 多品種生産を想定したシステム導入 自動化対象となるサイズや加工方法・要求品質を綿密に想定した中で簡単に段取り出来る機構や教示方法等、使い勝手面にも注意してシステムを構想していく。 平行してロボット担当者を人選し、長期的視点で育成していく。 ★成功事例紹介★ ●従業員10名の会社が10台のロボットを導入！ 製品の標準化と複数ロボットの連動制御技術を実現しロボット設備のフル活用による品質の安定と生産性を大幅に向上した事例 北海道に拠点をおくとA社様は地域柄溶接職人の確保や人材の育成に非常に課題意識をもっており、十数年前から工場の自動化に取り組んでいたが、当時はなかなか上手くいかず溶接ロボットが現場で放置されるような状況にあったが、ある時一人の従業員がロボットに興味を持ち始め、溶接ロボットを活用する様になった事がきっかけで、徐々に溶接ロボット活用が加速し、従業員１０名に対しロボットが１０台あり、全従業員がロボットを操作する事が出来るまでとなった。 自動化を推進した結果、従来では３名でやる作業が１名で生産出来る様になり、従業員のワークライフバランスも向上、技術アピールにより受注拡大に成功している。 事例企業の社長に成功のポイントを伺った所下記を挙げていただきました。 職人に依存しない、まず1人ロボットを扱える社員を作る！ロボット溶接プロフェッショナルの育成 ロボットの動きの特性、ワーク特性を理解したうえでの共通化・段取り作業性を考慮した治具設計 ロボットだからこそ出来る技を理解して、使いこなすことが大事、ロボット溶接の条件出しと条件別溶接PRG構築 職人技術から設備制御技術への転換 オフラインティーチングソフトを活用して受注からロボット稼働までのL/T短縮とともに技術力の外部プロモーションとアピールで売上UP 若手にも高い技術（ロボット、デジタル）の仕事をさせる→次世代の人財育成 上記の様なポイントからもわかる様に、ロボットの能力やロボット溶接の知識、治具に求められる機能を理解したロボットプロフェッショナルの存在が会社の自動化を支えています。 つまり、システム導入時には、多品種少量生産に適したシステムやソフトウェアを導入し、実際に使いながら現場でロボットを取り扱うプロフェッショナル人材を自社で育てる事が、より多品種生産に対応出来る様になる成長過程なのだと思います。 おわりに 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。   ■多品種少量溶接ロボット導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■このような方におすすめ 研磨工程をロボット化したい！！ 多品種少量生産でロボット化が進まない TIG、MIG、レーザー溶接等、ロボット化できるか分からない 溶接工が不足しており3K業務で採用が難しい 職人、熟練作業に依存していて属人化している 溶接ロボット・自動化を相談できる所が見つからない 目次 多品種少量溶接ロボット導入の進め方 多品種少量溶接ロボットにおける具体的事例 補助金を活用した溶接ロボット導入成功事例 収録内容 「多品種少量生産対応の溶接ロボットを導入したい！」 「様々な種類の溶接をしているがロボットが活用できるのか知りたい」 「溶接工が不足しており若手も採用できず人手不足となっている」 「職人技術、熟練作業に依存しており技術継承ができていない」 「溶接ロボットを導入したいが何から始めてよいのか分からない」 本レポートでは、「多品種少量生産対応溶接ロボット」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■本レポートで学べるポイント 【①】多品種少量溶接ロボット導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】多品種少量溶接ロボット導入の具体的手法 ～溶接工程の作業分析を実施し本溶接とグラインダー仕上をロボット化～導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した多品種少量溶接ロボット導入成功事例 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 車両用大型部品の溶接工程にロボット導入 大量生産にしか向かないロボットのイメージを払拭、はじめてのロボット導入に至る 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 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 建設部品の外観部溶接工程にロボット導入 高度な技術をもった熟練作業者しかできない外観部溶接工程にロボットを導入 鍛造金型の硬化肉盛り工程へのロボット導入 ロボットオフラインソフトを用いて曲面ティーチング作業を数分で効率的に処理 特注大型門扉製造工程における溶接ロボットシステムの効率化 事前に分類した教示データの利用で、溶接スキルの有無にかかわらず誰でも操作可能に https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext05-01-dl.html ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ 多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい 旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい 人による目視検査を自動化したい 多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい 他社の導入事例の詳細について聞きたい ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今、世界ではAIやIoTなど様々な方法でDX化が加速しています。遅れていると言われている日本も例外ではなく、今後さらに加速することが予想されています。このDX化に伴い、これからのビジネスを引っ張っていくデジタルネイティブ層、いわゆる「Z世代」に注目が集まっています。 Z世代とは、1990年代後半から2000年代前半に生まれた世代のことで、現在20～27歳を指します。Z世代が生まれた頃は、すでにインターネットが広く利用されており、デジタルネイティブでありSNSネイティブという特徴を持っています。 2023年3月卒業(修了)予定の大学生・大学院生467名を対象とした「DX(デジタルトランスフォーメーション)」に関するアンケート調査（就職情報サービス会社学情）によると就職活動において、「企業がDXを推進していることを知ると志望度が上がりますか?」と聞いたところ、49.6%が「志望度が上がる」「どちらかと言えば志望度が上がる」と回答し、約半数の学生がDXに取り組む企業に好感を持っているという結果が得られました。 また、就職活動において、企業のDXに関する取り組みを「意識する」と回答した学生は35.1%に上り、「デジタル強化は不可欠だと思う」「企業がDX推進にどのように取り組んでいるかを知ることで、企業がどの事業分野を強化しようとしているか推し量れると思う」といった声が寄せられるなど、関心の高さが伺える結果が発表されています。 企業にとって、DXとはデジタル活用によるビジネス変革だけを意味せず、もはや人材確保の面でも、重要な戦略となっています。上記のアンケートは新卒のみのアンケート結果ですが、これは中途採用市場に同様のアンケートを行っても同じ傾向の結果となるでしょう。いずれにせよ、あと５年もすれば転職市場もZ世代がメインになり、この傾向が変わる可能性は低く、より強い傾向が出るようになるでしょう。 新卒転職市場では、デジタルを積極的に活用しない企業（アナログな方法から抜けだせない企業）は魅力がなく、優秀な人材は集まらないようになっていきます。逆にDXに積極的に取り組む企業にはデジタルに関心がある優秀な人材が集まりやすく、さらにDX化が促されているという好循環が生まれていきます。 今、巷ではDXという言葉がブームになっていますが、Z世代からすると意味が分からないかもしれません。彼らにとってデジタルは身近なものであって、それが当たり前だからです。もしかしたら、彼らからすれば日本のアナログ的な仕事の仕方は理解できないものになるかもしれません。 しかし、それはとても重要な気付きであり、日本は彼らの感覚をなくさせてはいけません。 これまでの企業の既存のやり方に彼らを染めてはいけません。Z世代は、これまでの新卒以上に企業の将来を担う大きな人財となりうる可能性を秘めています。 その一方で、現代のビジネスパーソンの意識もコロナをきっかけに大きく変わりました。 デジタル化自体が低調な日本において、踏ん切りがつかなかったデジタル化に踏み切るきっかけとなりました。そう言った意味でコロナは日本のビジネスの在り方に大きな爪痕を残していきました。コロナはいずれ収束していき、我々の生活も外目からはコロナ前に戻るでしょう。しかし、絶対に戻らないものがあります。 それは「人の意識です」。 コロナ禍のDXブームにより、デジタルを活用することによって、よりたくさんの業務が軽減されることが我々に深く意識づけられました。「デジタル化すれば、目の前の作業があっという間に終わるかもしれない。もっと効率的になるかもしれない」ということをより多くのビジネスパーソンが意識するようになったと思います。この意識がコロナ前に戻ることはありません。自社の業務がアナログ的でムダな労力を求め続けられるのであれば、転職を検討するというビジネスパーソンも多くなっていくでしょう。これから就職するZ世代にしろ、今のビジネスパーソンにしろ「企業がDXに取り組むことは大前提」となっています。企業にとっては規模を問わず、DXでもデジタル化でも取り組まないという選択はすでにありません。 人財が集まらなければ、会社は衰退していきます。 DXはブームではなく、取り組むことが当たり前の時代に今後は間違いなくなっていきます。 ５年前と今と比較して、業務の仕方が変わっていない企業は多いと思いますが、今と５年後を比較して、業務の仕方が変わっていない企業が今後発展していくことは難しいことが考えられます。 ■無料ダウンロードレポートのご案内 中小製造業経営者様向けに無料ダウンロードレポートをご用意しております。 “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。 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。   この1冊で製造業におけるDXの基本とコロナの関係性が分かる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 2018年経済産業省DXレポート【2025年の崖】問題 DX（Digital Transformation）とは何か？ コロナ禍で起きたこととDXの本質～働き方改革とDX 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/210506_02/ ■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・・・ DXで工数を削減したい・・・ DXで生産性を向上させたい・・・ 何から手を付けていいか分からない・・・ デジタルに強い人材がいない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい DX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、世界ではAIやIoTなど様々な方法でDX化が加速しています。遅れていると言われている日本も例外ではなく、今後さらに加速することが予想されています。このDX化に伴い、これからのビジネスを引っ張っていくデジタルネイティブ層、いわゆる「Z世代」に注目が集まっています。 Z世代とは、1990年代後半から2000年代前半に生まれた世代のことで、現在20～27歳を指します。Z世代が生まれた頃は、すでにインターネットが広く利用されており、デジタルネイティブでありSNSネイティブという特徴を持っています。 2023年3月卒業(修了)予定の大学生・大学院生467名を対象とした「DX(デジタルトランスフォーメーション)」に関するアンケート調査（就職情報サービス会社学情）によると就職活動において、「企業がDXを推進していることを知ると志望度が上がりますか?」と聞いたところ、49.6%が「志望度が上がる」「どちらかと言えば志望度が上がる」と回答し、約半数の学生がDXに取り組む企業に好感を持っているという結果が得られました。 また、就職活動において、企業のDXに関する取り組みを「意識する」と回答した学生は35.1%に上り、「デジタル強化は不可欠だと思う」「企業がDX推進にどのように取り組んでいるかを知ることで、企業がどの事業分野を強化しようとしているか推し量れると思う」といった声が寄せられるなど、関心の高さが伺える結果が発表されています。 企業にとって、DXとはデジタル活用によるビジネス変革だけを意味せず、もはや人材確保の面でも、重要な戦略となっています。上記のアンケートは新卒のみのアンケート結果ですが、これは中途採用市場に同様のアンケートを行っても同じ傾向の結果となるでしょう。いずれにせよ、あと５年もすれば転職市場もZ世代がメインになり、この傾向が変わる可能性は低く、より強い傾向が出るようになるでしょう。 新卒転職市場では、デジタルを積極的に活用しない企業（アナログな方法から抜けだせない企業）は魅力がなく、優秀な人材は集まらないようになっていきます。逆にDXに積極的に取り組む企業にはデジタルに関心がある優秀な人材が集まりやすく、さらにDX化が促されているという好循環が生まれていきます。 今、巷ではDXという言葉がブームになっていますが、Z世代からすると意味が分からないかもしれません。彼らにとってデジタルは身近なものであって、それが当たり前だからです。もしかしたら、彼らからすれば日本のアナログ的な仕事の仕方は理解できないものになるかもしれません。 しかし、それはとても重要な気付きであり、日本は彼らの感覚をなくさせてはいけません。 これまでの企業の既存のやり方に彼らを染めてはいけません。Z世代は、これまでの新卒以上に企業の将来を担う大きな人財となりうる可能性を秘めています。 その一方で、現代のビジネスパーソンの意識もコロナをきっかけに大きく変わりました。 デジタル化自体が低調な日本において、踏ん切りがつかなかったデジタル化に踏み切るきっかけとなりました。そう言った意味でコロナは日本のビジネスの在り方に大きな爪痕を残していきました。コロナはいずれ収束していき、我々の生活も外目からはコロナ前に戻るでしょう。しかし、絶対に戻らないものがあります。 それは「人の意識です」。 コロナ禍のDXブームにより、デジタルを活用することによって、よりたくさんの業務が軽減されることが我々に深く意識づけられました。「デジタル化すれば、目の前の作業があっという間に終わるかもしれない。もっと効率的になるかもしれない」ということをより多くのビジネスパーソンが意識するようになったと思います。この意識がコロナ前に戻ることはありません。自社の業務がアナログ的でムダな労力を求め続けられるのであれば、転職を検討するというビジネスパーソンも多くなっていくでしょう。これから就職するZ世代にしろ、今のビジネスパーソンにしろ「企業がDXに取り組むことは大前提」となっています。企業にとっては規模を問わず、DXでもデジタル化でも取り組まないという選択はすでにありません。 人財が集まらなければ、会社は衰退していきます。 DXはブームではなく、取り組むことが当たり前の時代に今後は間違いなくなっていきます。 ５年前と今と比較して、業務の仕方が変わっていない企業は多いと思いますが、今と５年後を比較して、業務の仕方が変わっていない企業が今後発展していくことは難しいことが考えられます。 ■無料ダウンロードレポートのご案内 中小製造業経営者様向けに無料ダウンロードレポートをご用意しております。 “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。 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。   この1冊で製造業におけるDXの基本とコロナの関係性が分かる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 2018年経済産業省DXレポート【2025年の崖】問題 DX（Digital Transformation）とは何か？ コロナ禍で起きたこととDXの本質～働き方改革とDX 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/210506_02/ ■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・・・ DXで工数を削減したい・・・ DXで生産性を向上させたい・・・ 何から手を付けていいか分からない・・・ デジタルに強い人材がいない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい DX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

はじめに 現場には様々な帳票、チェックシートが溢れています。 日報、作業標準、点検チェックシート、設備故障記録、作業実績表、等、、、 これらの帳票、及びチェックシートをデジタル化、ペーパーレス化することで工数を削減、及び生産性を向上させた事例をご紹介致します。 CASE１：「作業日報をデジタル化して工数を削減した事例」 A県で樹脂加工品を製造しているA社では紙の作業日報にその日の出来高を手書きで記入していました。現場作業者は紙への記入に加え、現場PCにその数量を入力する、という作業も行っています。 さらに、その記録された実績は事務員により紙とPC入力の間違いが無いかの確認が行われ、ムダな工数が発生していました。 また、生産管理担当者は前日実績を翌日の生産計画に反映するため、朝早く出勤し各ラインから日報の実績をかき集め、生産計画を立案する、というような業務が行われていました。 そこでこのA社では作業日報兼実績記録表をタブレット入力しデジタル化することで工数の削減を目指しました。 作業員は実績をタブレットに入力することで紙とPCへの二重の実績記録作業から解放されました。 さらに、このタブレットに入力された実績は自動でシステムと連携し入力されるため、事務員によるムダな確認作業も不要となりました。 さらに、毎朝生産管理担当者がかき集めていた実績は、作業員がタブレットによりデジタルデータとして入力しているため、現場から紙を集めて数字抽出し実績を集計する、という手間が無くなったため、毎朝の実績収集に掛けていた時間が丸々削減できる結果となりました。 このタブレットにより入力された実績はデジタルデータのため、例えば上記のように生産計画立案のためのデータであり、 ラインごと、担当者ごとの生産性が分かるようになり現場改善のデータとして活用できる リアルタイムで実績が把握できるので都度現場確認しなくても工程進捗が確認できる 等、今後様々な活用方法が期待されます。 CASE2：「故障記録をデジタル化して生産性を向上した事例」 B県で金属加工を行っているB社では設備故障が頻発し生産性が低下している、という課題をもっていました。 設備故障の記録は現場作業者により紙の故障記録に手書きで記録されていました。 その手書きの記録は管理者が1件1件Excelに入力しています。 しかし、このExcelに入力されたデータは、特に活用されておらず、ただ履歴が溜まっているだけ、という状態となっていました。 さらに、その履歴から故障箇所や故障内容の分析をしようとしても、作業者による書き方の違いで、データ分析が上手くいかず、故障が多く発生している箇所や故障内容の原因を突き止めることができない、よって故障が頻発する、という悪循環に陥っていました。 そこでB社では故障記録をタブレット入力しデジタル化することで故障低減を目的とするデジタル化を推進しました。 故障個所や故障内容について区分を決めてリストから選択して作業者に入力させることで、作業者の書き方による違いを無くし、故障履歴から正確に箇所や内容を特定できるようにしました。 さらに、故障データを自動でグラフ化するシステムを採用し、管理者がわざわざExcelデータを集計してグラフ化・分析しなくても、すぐに欲しい情報が見えるな仕組みとすることで、どの設備のどの箇所のどんな故障が生産性を下げている原因なのか、を見えるようにしました。 それにより、設備故障が大幅に削減され生産性が工場した事例になります。 おわりに 以上、現場の帳票をデジタル化、ペーパーレス化して「工数の削減」と「生産性を向上」させた事例について解説をさせていただきました。 最後までお読みいただきありがとうございました。 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/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ ▼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30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (木)　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] はじめに 現場には様々な帳票、チェックシートが溢れています。 日報、作業標準、点検チェックシート、設備故障記録、作業実績表、等、、、 これらの帳票、及びチェックシートをデジタル化、ペーパーレス化することで工数を削減、及び生産性を向上させた事例をご紹介致します。 CASE１：「作業日報をデジタル化して工数を削減した事例」 A県で樹脂加工品を製造しているA社では紙の作業日報にその日の出来高を手書きで記入していました。現場作業者は紙への記入に加え、現場PCにその数量を入力する、という作業も行っています。 さらに、その記録された実績は事務員により紙とPC入力の間違いが無いかの確認が行われ、ムダな工数が発生していました。 また、生産管理担当者は前日実績を翌日の生産計画に反映するため、朝早く出勤し各ラインから日報の実績をかき集め、生産計画を立案する、というような業務が行われていました。 そこでこのA社では作業日報兼実績記録表をタブレット入力しデジタル化することで工数の削減を目指しました。 作業員は実績をタブレットに入力することで紙とPCへの二重の実績記録作業から解放されました。 さらに、このタブレットに入力された実績は自動でシステムと連携し入力されるため、事務員によるムダな確認作業も不要となりました。 さらに、毎朝生産管理担当者がかき集めていた実績は、作業員がタブレットによりデジタルデータとして入力しているため、現場から紙を集めて数字抽出し実績を集計する、という手間が無くなったため、毎朝の実績収集に掛けていた時間が丸々削減できる結果となりました。 このタブレットにより入力された実績はデジタルデータのため、例えば上記のように生産計画立案のためのデータであり、 ラインごと、担当者ごとの生産性が分かるようになり現場改善のデータとして活用できる リアルタイムで実績が把握できるので都度現場確認しなくても工程進捗が確認できる 等、今後様々な活用方法が期待されます。 CASE2：「故障記録をデジタル化して生産性を向上した事例」 B県で金属加工を行っているB社では設備故障が頻発し生産性が低下している、という課題をもっていました。 設備故障の記録は現場作業者により紙の故障記録に手書きで記録されていました。 その手書きの記録は管理者が1件1件Excelに入力しています。 しかし、このExcelに入力されたデータは、特に活用されておらず、ただ履歴が溜まっているだけ、という状態となっていました。 さらに、その履歴から故障箇所や故障内容の分析をしようとしても、作業者による書き方の違いで、データ分析が上手くいかず、故障が多く発生している箇所や故障内容の原因を突き止めることができない、よって故障が頻発する、という悪循環に陥っていました。 そこでB社では故障記録をタブレット入力しデジタル化することで故障低減を目的とするデジタル化を推進しました。 故障個所や故障内容について区分を決めてリストから選択して作業者に入力させることで、作業者の書き方による違いを無くし、故障履歴から正確に箇所や内容を特定できるようにしました。 さらに、故障データを自動でグラフ化するシステムを採用し、管理者がわざわざExcelデータを集計してグラフ化・分析しなくても、すぐに欲しい情報が見えるな仕組みとすることで、どの設備のどの箇所のどんな故障が生産性を下げている原因なのか、を見えるようにしました。 それにより、設備故障が大幅に削減され生産性が工場した事例になります。 おわりに 以上、現場の帳票をデジタル化、ペーパーレス化して「工数の削減」と「生産性を向上」させた事例について解説をさせていただきました。 最後までお読みいただきありがとうございました。 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/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ ▼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30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 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