DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。 ここでは、2025年に向けて無料ダウンロードレポートを概要とともにご紹介します。 ご興味があるレポートがございましたら、ぜひリンクよりダウンロードください。 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 皆様こんにちは。本コラムでは主に原価管理における工数取得・データ分析・見える化に特化したコラムをまとめてご紹介します。 2025年に向けて、少しでも本コラム、レポートがお役に立てれば幸いです。 2. レポート一覧 ・製造業 原価管理】時流予測レポート2025【このレポートでは、製造業における原価管理の重要性と、それを支えるAIとIoTの活用について解説しています。製造業では、人手不足が進む中で、DX化による生産性向上が不可欠です。2025年には、AIが様々な業務に導入され、特に見積AI、生産計画AIなどが活用されると予測されています。これらのAIを有効に活用するためには、正確なデータが必要であり、特に製造工数のデータ収集が重要になります。IoTを活用することで、リアルタイムなデータ収集が可能になり、より正確な原価管理、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。原価管理は、AI活用のための第一歩であり、企業の競争力強化に不可欠です。今後の製造業においては正確なデータ収集とそれを可視化することが重要です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045   ・【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 製造業における人手不足と生産性向上の課題を解決する鍵は、自動化とロボット活用にあります。このレポートでは、2025年の製造業における自動化・ロボット活用の時流予測を基に、具体的な導入手法を解説します。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、製造業の有効求人倍率は全産業平均を大きく上回っています。さらに、日本の労働生産性は主要先進国と比較して低く、グローバル競争の激化に対応するため、生産性向上が不可欠です。本レポートでは、協働ロボットの市場が拡大し、特に海外製の低価格な協働ロボットがニーズに応える可能性に着目しています。4つのSTEPで進めるロボット導入プロセスや、ROI（投資対効果）を考慮した導入計画など、具体的な取組みを紹介します。自動化・ロボット活用を成功に導くための段階的なサポート体制についても解説しており、現状分析から導入、運用・保守までを支援します。コストを抑えながら生産性を向上させたい製造業の方々にとって、必見の内容です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045   ・製造業 基幹システム導入・活用】時流予測レポート2025このレポートでは、日本の製造業の現状と、2025年に向けたデジタル化、サステナビリティ、グローバル化の重要性を解説しています。日本の製造業は、売上高が横ばいである一方、海外売上比率が高い企業が多く、グローバル市場での競争が激化しています。2025年には、IoTやAI技術の活用、基幹システム（ERP）の導入が加速し、リアルタイムなデータ分析による生産効率の向上が期待されます。また、環境負荷を減らすための技術革新や、新興市場のニーズに応じた製品開発が重要になります。企業が取り組むべきは、システム基盤と運用基盤の整備、そしてDX人材の育成です。具体的には、業務改革を伴う基幹システム（ERP）の導入が推奨され、その際には、業務標準化、一元データ化、データ可視化がポイントになります。基幹システム（ERP）の導入事例として、鋳造会社とセットメーカー会社の事例が紹介されており、業務効率化、コスト削減、データの一元管理などの効果が得られています。システム導入には、プロジェクトマネージャの強力なリーダーシップと、会社全体での協力体制が不可欠です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ・【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ 自動車部品製造業における現場主導のペーパレス化とデータ活用による業務効率化と利益改善の事例を紹介するレポートです。従業員140名の企業が、製造現場での手書き作業をデジタル化し、10人分の工数削減を実現した過程を詳細に解説します。 レポートでは、紙帳票のデジタル化から、リアルタイムな生産進捗管理、そしてデータに基づいた現場改善まで、具体的な取り組みを紹介。タブレット端末の導入や、生産管理システムと連携した簡易アプリの活用により、作業時間の正確な取得とデータ分析の自動化を実現。さらに、BIツールを活用したデータ分析により、赤字製品の特定やボトルネック工程の発見など、これまで見えなかった課題が明確になりました。客観的なデータを示すことで、現場社員の意識改革を促し、「もっと頑張れ」ではない、具体的な改善活動へと繋がっています。 このレポートを読むことで、以下のポイントが理解できます。 ペーパレス化の具体的なステップ データドリブンな現場改善の手法 社員の意識改革がもたらす効果 データ活用はあくまで手段であり、社員の意識改革こそが本質であるという重要な教訓も得られます。製造業におけるDX推進、原価管理、そして利益改善に関心のある方にとって、必読の内容です。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート このレポートでは、中堅・中小製造業が抱える原価管理の課題と、その解決策としてのDX化について解説しています。多くの企業が、基幹システムを十分に活用できていない、紙ベースでの管理が多くデータが見つからない、製品ごとの利益率が不明確といった課題を抱えています。これらの課題を解決するために、正確な製造原価（実際工数）の把握が不可欠です。 レポートでは、実際工数を取得する具体的な方法として、タブレットやRFID（センサー）の活用を紹介しています。タブレットを使用する場合は、作業者が作業開始時と終了時にタブレットを操作して工数を記録します。RFIDの場合は、作業場や製品に設置したセンサーが自動的に作業時間を感知し、データをシステムで一元管理します。 取得したデータを集計・可視化・分析することで、担当者別、得意先別などの詳細な分析が可能になり、見積もりの再検討や作業のボトルネック解消に繋げることができます。これにより、働きやすい環境づくりと利益の最大化が実現できます。 システムをフル活用するためには、社長が主導でプロジェクトを推進し、担当者・チームを決定し、スケジュールを明確にすることが重要です。また、自社に最適なデータ取得手段を選定し、必要に応じて補助金の活用も検討することが推奨されています。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】原価管理システムと補助金成功事例レポート 中堅・中小企業の経営者の皆様へ、補助金を活用した原価管理システム導入の成功事例をご紹介します。このレポートでは、金属加工業の株式会社M社が、手書き日報や手動転記作業を廃止し、リアルタイムでの収支把握を実現した過程を詳細に解説しています。M社では、システム導入を単なる手段ではなく、業務改革を目的とし、担当者を巻き込んだフロー構築を行いました。 レポートでは、当時の課題として、Excelマクロの属人化、紙日報の手入力、リアルタイムな情報把握の欠如などを挙げています。これらの課題に対し、M社は既存システムを活かしつつ、全自動データ化とリアルタイム分析が可能なシステムを構築しました。作業者の作業状況を全自動で取得し、クラウドへ保存、生産管理システムと自動連携させることで、正確なデータに基づいたボトルネック工程の把握、属人化の解消、そして事務員の効率化を実現しています。 さらに、補助金申請のポイントとして、早期の情報収集と着手、国や自治体の方針に合致した事業計画、十分な検討に基づいたシステム選定、そして期待される効果の明確化が重要であることを解説しています。補助金専門家の活用も推奨しており、事業計画の策定から申請資料作成までをサポートできる専門家を紹介しています。 このレポートは、コスト削減、生産性向上、そして競争力強化を目指す中小製造業の皆様にとって、具体的なヒントを与えてくれるでしょう。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 このレポートでは、製造業におけるリアルタイムな現場データの可視化事例を20個紹介しています。これらの事例は、利益管理・原価管理、工数管理、稼働監視、生産計画、不良管理、進捗管理、納期管理といった多岐にわたる分野を網羅しています。 具体的な可視化の例として、製品個別原価算出、製品別原価一覧、客先別売上総額と粗利率、間接費を含めた原価管理、総合消耗品管理、製品別消耗品管理、工程別原価管理・原価改善などがあります。また、設備別稼働監視、工場内稼働監視、ライン別稼働監視といった稼働状況の可視化や、設備別生産負荷管理による生産計画の最適化も紹介されています。さらに、工場別不良管理、検査記録集計表による不良分析、工程別工数分析による原価改善、人別稼働状況管理による作業時間の可視化、会社全体納期進捗管理、会社全体納期達成率管理による納期管理、そして工程出来高管理による生産状況の把握も含まれています。 これらの事例は、製造現場の様々なデータを可視化することで、原価管理の改善、生産効率の向上、不良品の削減、納期遵守率の向上に繋がることを示唆しています。レポートでは、これらの可視化事例の実際の資料も一部改変して掲載しており、具体的なイメージを掴むことができます。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045   ・製造業DX戦略 ロードマップ策定のポイント！ 製造業のDX戦略、ロードマップ策定でお困りではありませんか？このレポートでは、多拠点・多部門でのDX化を成功させるためのロードマップ策定のポイントを徹底解説します。まず、ロードマップとは、関係者が同じ目標に向かって中長期的な計画を実行するための道標です。計画策定の初期段階として、現状の課題を洗い出し、優先順位をつけることが重要です。さらに、業務改善の可能性を検討し、システム間の連携やデータ一元化を意識する必要があります。 本レポートでは、具体的なDX取り組み事例も多数紹介。 システム導入・リニューアルによるコストダウンや業務効率化の事例 AI・IoT・デジタル化による見積もり業務の効率化や異常検知の事例 自動化・ロボット化による生産性向上や省人化の事例 さらに、ロードマップなしでDX化を進めた場合に陥りやすい失敗事例も紹介。 社内リソース不足によるスケジュールの遅延やコスト増加 目標未設定によるシステム導入の失敗 関係者との調整不足による反発 データ連携不足による二重入力 計画不備による情報不足 予算不足によるDX化の中断 これらの事例から、ロードマップ策定の重要性を理解していただけるでしょう。このレポートを参考に、自社に合ったDX戦略を策定し、着実に実行することで、競争力強化と持続的な成長を実現しましょう。ぜひ、ダウンロードしてご活用ください。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02991_S045?media=smart-factory_S045   3. まとめ 以上、年末年始に読みたいレポート一覧でした。お役に立てるレポートはございましたでしょうか。 ご興味をお持ちいただいたレポートは無料でダウンロードが可能でですので、ぜひご一読ください。 また、船井総研では無料の質疑応答会をオンラインで開催しております。レポートの内容はもちろんのこと、貴社の課題感やお悩み事もご対応可能です。 ぜひ、ご活用ください。 URL: https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。 ここでは、2025年に向けて無料ダウンロードレポートを概要とともにご紹介します。 ご興味があるレポートがございましたら、ぜひリンクよりダウンロードください。 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 皆様こんにちは。本コラムでは主に原価管理における工数取得・データ分析・見える化に特化したコラムをまとめてご紹介します。 2025年に向けて、少しでも本コラム、レポートがお役に立てれば幸いです。 2. レポート一覧 ・製造業 原価管理】時流予測レポート2025【このレポートでは、製造業における原価管理の重要性と、それを支えるAIとIoTの活用について解説しています。製造業では、人手不足が進む中で、DX化による生産性向上が不可欠です。2025年には、AIが様々な業務に導入され、特に見積AI、生産計画AIなどが活用されると予測されています。これらのAIを有効に活用するためには、正確なデータが必要であり、特に製造工数のデータ収集が重要になります。IoTを活用することで、リアルタイムなデータ収集が可能になり、より正確な原価管理、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。原価管理は、AI活用のための第一歩であり、企業の競争力強化に不可欠です。今後の製造業においては正確なデータ収集とそれを可視化することが重要です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045   ・【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 製造業における人手不足と生産性向上の課題を解決する鍵は、自動化とロボット活用にあります。このレポートでは、2025年の製造業における自動化・ロボット活用の時流予測を基に、具体的な導入手法を解説します。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、製造業の有効求人倍率は全産業平均を大きく上回っています。さらに、日本の労働生産性は主要先進国と比較して低く、グローバル競争の激化に対応するため、生産性向上が不可欠です。本レポートでは、協働ロボットの市場が拡大し、特に海外製の低価格な協働ロボットがニーズに応える可能性に着目しています。4つのSTEPで進めるロボット導入プロセスや、ROI（投資対効果）を考慮した導入計画など、具体的な取組みを紹介します。自動化・ロボット活用を成功に導くための段階的なサポート体制についても解説しており、現状分析から導入、運用・保守までを支援します。コストを抑えながら生産性を向上させたい製造業の方々にとって、必見の内容です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045   ・製造業 基幹システム導入・活用】時流予測レポート2025このレポートでは、日本の製造業の現状と、2025年に向けたデジタル化、サステナビリティ、グローバル化の重要性を解説しています。日本の製造業は、売上高が横ばいである一方、海外売上比率が高い企業が多く、グローバル市場での競争が激化しています。2025年には、IoTやAI技術の活用、基幹システム（ERP）の導入が加速し、リアルタイムなデータ分析による生産効率の向上が期待されます。また、環境負荷を減らすための技術革新や、新興市場のニーズに応じた製品開発が重要になります。企業が取り組むべきは、システム基盤と運用基盤の整備、そしてDX人材の育成です。具体的には、業務改革を伴う基幹システム（ERP）の導入が推奨され、その際には、業務標準化、一元データ化、データ可視化がポイントになります。基幹システム（ERP）の導入事例として、鋳造会社とセットメーカー会社の事例が紹介されており、業務効率化、コスト削減、データの一元管理などの効果が得られています。システム導入には、プロジェクトマネージャの強力なリーダーシップと、会社全体での協力体制が不可欠です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ・【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ 自動車部品製造業における現場主導のペーパレス化とデータ活用による業務効率化と利益改善の事例を紹介するレポートです。従業員140名の企業が、製造現場での手書き作業をデジタル化し、10人分の工数削減を実現した過程を詳細に解説します。 レポートでは、紙帳票のデジタル化から、リアルタイムな生産進捗管理、そしてデータに基づいた現場改善まで、具体的な取り組みを紹介。タブレット端末の導入や、生産管理システムと連携した簡易アプリの活用により、作業時間の正確な取得とデータ分析の自動化を実現。さらに、BIツールを活用したデータ分析により、赤字製品の特定やボトルネック工程の発見など、これまで見えなかった課題が明確になりました。客観的なデータを示すことで、現場社員の意識改革を促し、「もっと頑張れ」ではない、具体的な改善活動へと繋がっています。 このレポートを読むことで、以下のポイントが理解できます。 ペーパレス化の具体的なステップ データドリブンな現場改善の手法 社員の意識改革がもたらす効果 データ活用はあくまで手段であり、社員の意識改革こそが本質であるという重要な教訓も得られます。製造業におけるDX推進、原価管理、そして利益改善に関心のある方にとって、必読の内容です。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート このレポートでは、中堅・中小製造業が抱える原価管理の課題と、その解決策としてのDX化について解説しています。多くの企業が、基幹システムを十分に活用できていない、紙ベースでの管理が多くデータが見つからない、製品ごとの利益率が不明確といった課題を抱えています。これらの課題を解決するために、正確な製造原価（実際工数）の把握が不可欠です。 レポートでは、実際工数を取得する具体的な方法として、タブレットやRFID（センサー）の活用を紹介しています。タブレットを使用する場合は、作業者が作業開始時と終了時にタブレットを操作して工数を記録します。RFIDの場合は、作業場や製品に設置したセンサーが自動的に作業時間を感知し、データをシステムで一元管理します。 取得したデータを集計・可視化・分析することで、担当者別、得意先別などの詳細な分析が可能になり、見積もりの再検討や作業のボトルネック解消に繋げることができます。これにより、働きやすい環境づくりと利益の最大化が実現できます。 システムをフル活用するためには、社長が主導でプロジェクトを推進し、担当者・チームを決定し、スケジュールを明確にすることが重要です。また、自社に最適なデータ取得手段を選定し、必要に応じて補助金の活用も検討することが推奨されています。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】原価管理システムと補助金成功事例レポート 中堅・中小企業の経営者の皆様へ、補助金を活用した原価管理システム導入の成功事例をご紹介します。このレポートでは、金属加工業の株式会社M社が、手書き日報や手動転記作業を廃止し、リアルタイムでの収支把握を実現した過程を詳細に解説しています。M社では、システム導入を単なる手段ではなく、業務改革を目的とし、担当者を巻き込んだフロー構築を行いました。 レポートでは、当時の課題として、Excelマクロの属人化、紙日報の手入力、リアルタイムな情報把握の欠如などを挙げています。これらの課題に対し、M社は既存システムを活かしつつ、全自動データ化とリアルタイム分析が可能なシステムを構築しました。作業者の作業状況を全自動で取得し、クラウドへ保存、生産管理システムと自動連携させることで、正確なデータに基づいたボトルネック工程の把握、属人化の解消、そして事務員の効率化を実現しています。 さらに、補助金申請のポイントとして、早期の情報収集と着手、国や自治体の方針に合致した事業計画、十分な検討に基づいたシステム選定、そして期待される効果の明確化が重要であることを解説しています。補助金専門家の活用も推奨しており、事業計画の策定から申請資料作成までをサポートできる専門家を紹介しています。 このレポートは、コスト削減、生産性向上、そして競争力強化を目指す中小製造業の皆様にとって、具体的なヒントを与えてくれるでしょう。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 このレポートでは、製造業におけるリアルタイムな現場データの可視化事例を20個紹介しています。これらの事例は、利益管理・原価管理、工数管理、稼働監視、生産計画、不良管理、進捗管理、納期管理といった多岐にわたる分野を網羅しています。 具体的な可視化の例として、製品個別原価算出、製品別原価一覧、客先別売上総額と粗利率、間接費を含めた原価管理、総合消耗品管理、製品別消耗品管理、工程別原価管理・原価改善などがあります。また、設備別稼働監視、工場内稼働監視、ライン別稼働監視といった稼働状況の可視化や、設備別生産負荷管理による生産計画の最適化も紹介されています。さらに、工場別不良管理、検査記録集計表による不良分析、工程別工数分析による原価改善、人別稼働状況管理による作業時間の可視化、会社全体納期進捗管理、会社全体納期達成率管理による納期管理、そして工程出来高管理による生産状況の把握も含まれています。 これらの事例は、製造現場の様々なデータを可視化することで、原価管理の改善、生産効率の向上、不良品の削減、納期遵守率の向上に繋がることを示唆しています。レポートでは、これらの可視化事例の実際の資料も一部改変して掲載しており、具体的なイメージを掴むことができます。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045   ・製造業DX戦略 ロードマップ策定のポイント！ 製造業のDX戦略、ロードマップ策定でお困りではありませんか？このレポートでは、多拠点・多部門でのDX化を成功させるためのロードマップ策定のポイントを徹底解説します。まず、ロードマップとは、関係者が同じ目標に向かって中長期的な計画を実行するための道標です。計画策定の初期段階として、現状の課題を洗い出し、優先順位をつけることが重要です。さらに、業務改善の可能性を検討し、システム間の連携やデータ一元化を意識する必要があります。 本レポートでは、具体的なDX取り組み事例も多数紹介。 システム導入・リニューアルによるコストダウンや業務効率化の事例 AI・IoT・デジタル化による見積もり業務の効率化や異常検知の事例 自動化・ロボット化による生産性向上や省人化の事例 さらに、ロードマップなしでDX化を進めた場合に陥りやすい失敗事例も紹介。 社内リソース不足によるスケジュールの遅延やコスト増加 目標未設定によるシステム導入の失敗 関係者との調整不足による反発 データ連携不足による二重入力 計画不備による情報不足 予算不足によるDX化の中断 これらの事例から、ロードマップ策定の重要性を理解していただけるでしょう。このレポートを参考に、自社に合ったDX戦略を策定し、着実に実行することで、競争力強化と持続的な成長を実現しましょう。ぜひ、ダウンロードしてご活用ください。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02991_S045?media=smart-factory_S045   3. まとめ 以上、年末年始に読みたいレポート一覧でした。お役に立てるレポートはございましたでしょうか。 ご興味をお持ちいただいたレポートは無料でダウンロードが可能でですので、ぜひご一読ください。 また、船井総研では無料の質疑応答会をオンラインで開催しております。レポートの内容はもちろんのこと、貴社の課題感やお悩み事もご対応可能です。 ぜひ、ご活用ください。 URL: https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045

1. 製造業における人手不足と少子高齢化の影響 製造業は日本経済の柱となる産業ですが、少子高齢化が進む中で、労働力人口の減少が業界に大きな影響を与えています。厚生労働省や経済産業省の調査によれば、製造業の現場では人手不足がますます深刻化しており、特に若年層の採用が難しくなっています。高齢化が進む中で熟練工の引退が進み、技術伝承ができず、企業の生産性や競争力に影響を及ぼしています。また、これにより製造業全体の成長が鈍化し、競争力の低下を招いています。 経済産業省の「ものづくり白書」では、製造業の労働力人口が過去10年間で約10%減少したことが示されています。これは主に、少子化による若年層の労働力不足と、業界における高齢化が主な原因です。 2. 人手不足の根本的な原因とその影響 製造業の人手不足の原因は、少子高齢化に加え、労働環境や業務の属人化にもあります。少子化によって新たな労働力を確保するのが難しく、現場作業の多くが高齢者に依存しています。この結果、熟練工の引退後のスキル継承がうまくいかず、業務の質や効率が低下するという悪循環に陥っています。 さらに、製造業の業務は肉体的に負担が大きく、また、作業内容が複雑なため、若年層の参入が少ないという問題もあります。これにより、企業は急速な生産性向上や競争力維持が困難となり、業績の低下に繋がっています。 製造業の人手不足が生産性に与える影響は大きく、作業の効率が下がり、競争力が低下します。また、離職率の増加も問題であり、特に製造現場では若年層の定着率が低く、慢性的な人手不足が解消されない状況が続いています。 3. 効率化と技術革新の導入で人手不足を解消 人手不足を解決するためには、効率化が不可欠です。特に、AIやIoT技術、ロボットによる自動化の導入は、製造業において非常に効果的です。これらの技術を活用することで、作業の効率を劇的に向上させ、人的資源の不足を補うことができます。 AI・IoTの導入事例ある製造企業では、AIを活用して生産ラインのデータをリアルタイムで分析し、最適な生産計画を立てています。この結果、生産性が向上し、人的作業の負担が軽減されました。また、IoT技術を使って工場内の機器の状態を常に監視し、メンテナンスのタイミングを最適化することで、設備の稼働率が向上しています。また、IoT機器を導入して作業者の工数を完全自動取得し、正確なデータ分析から生産計画・見積に反映させることができます。 ロボットによる自動化ロボットを活用した生産ラインの自動化により、製造業の現場では作業の効率化が進んでいます。これにより、作業者の負担が減り、少ない人数でも高い生産性を維持できるようになっています。自動化は、人手不足の解消に直結する重要な要素となります。 4. 人材確保と育成の重要性 人材確保と育成は、製造業の人手不足を解消するための鍵となります。特に、技術者や現場作業員の確保が難しい中で、企業は自社内での人材育成に力を入れる必要があります。育成プログラムを強化し、従業員のスキルアップを図ることが求められます。 育成のポイント新たな技術や技能を学ぶ機会を提供することは、社員のモチベーションを高め、定着率を向上させるために重要です。また、継続的な教育を通じて、現場の従業員が最新技術に対応できるようにすることも、企業の競争力を保つために必要です。 成功事例ある企業では、若手社員を対象にした技術研修プログラムを導入し、その結果、新入社員の定着率が大幅に向上しました。このプログラムでは、AIやロボット技術の基本を学ぶことができ、現場での実務に直結するスキルを習得することができます。 5. 実践的な対策と今後の展望 製造業が人手不足を解消するためには、効率化技術の導入だけでなく、人材の確保と育成も重要な施策です。具体的な対策として、ITシステムやデジタル技術の活用が挙げられます。例えば、企業は業務をデジタル化し、作業負担を軽減するためにAIや自動化技術を積極的に導入しています。また、従業員が業務をより効率的にこなせるようにするための教育や訓練プログラムも不可欠です。 今後の展望製造業の人手不足問題は、技術革新とともに解消される可能性があります。デジタル化が進む中で、製造業の効率化が進み、さらに競争力を高めることができます。今後も、AIやIoT、ロボティクスなどの技術が進化する中で、製造業は持続可能な成長を実現するための新たな戦略を打ち出していくことが求められます。 6. まとめ 製造業の人手不足は、少子高齢化や労働環境の厳しさによって引き起こされていますが、これに対処するためには効率化技術の導入と人材の確保、育成が不可欠です。企業は、自社内での人材育成やデジタル技術を活用した業務効率化を進めることで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。今後、AIやロボット技術の導入が進む中で、製造業は新たな成長を遂げることが期待されます。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 1. 製造業における人手不足と少子高齢化の影響 製造業は日本経済の柱となる産業ですが、少子高齢化が進む中で、労働力人口の減少が業界に大きな影響を与えています。厚生労働省や経済産業省の調査によれば、製造業の現場では人手不足がますます深刻化しており、特に若年層の採用が難しくなっています。高齢化が進む中で熟練工の引退が進み、技術伝承ができず、企業の生産性や競争力に影響を及ぼしています。また、これにより製造業全体の成長が鈍化し、競争力の低下を招いています。 経済産業省の「ものづくり白書」では、製造業の労働力人口が過去10年間で約10%減少したことが示されています。これは主に、少子化による若年層の労働力不足と、業界における高齢化が主な原因です。 2. 人手不足の根本的な原因とその影響 製造業の人手不足の原因は、少子高齢化に加え、労働環境や業務の属人化にもあります。少子化によって新たな労働力を確保するのが難しく、現場作業の多くが高齢者に依存しています。この結果、熟練工の引退後のスキル継承がうまくいかず、業務の質や効率が低下するという悪循環に陥っています。 さらに、製造業の業務は肉体的に負担が大きく、また、作業内容が複雑なため、若年層の参入が少ないという問題もあります。これにより、企業は急速な生産性向上や競争力維持が困難となり、業績の低下に繋がっています。 製造業の人手不足が生産性に与える影響は大きく、作業の効率が下がり、競争力が低下します。また、離職率の増加も問題であり、特に製造現場では若年層の定着率が低く、慢性的な人手不足が解消されない状況が続いています。 3. 効率化と技術革新の導入で人手不足を解消 人手不足を解決するためには、効率化が不可欠です。特に、AIやIoT技術、ロボットによる自動化の導入は、製造業において非常に効果的です。これらの技術を活用することで、作業の効率を劇的に向上させ、人的資源の不足を補うことができます。 AI・IoTの導入事例ある製造企業では、AIを活用して生産ラインのデータをリアルタイムで分析し、最適な生産計画を立てています。この結果、生産性が向上し、人的作業の負担が軽減されました。また、IoT技術を使って工場内の機器の状態を常に監視し、メンテナンスのタイミングを最適化することで、設備の稼働率が向上しています。また、IoT機器を導入して作業者の工数を完全自動取得し、正確なデータ分析から生産計画・見積に反映させることができます。 ロボットによる自動化ロボットを活用した生産ラインの自動化により、製造業の現場では作業の効率化が進んでいます。これにより、作業者の負担が減り、少ない人数でも高い生産性を維持できるようになっています。自動化は、人手不足の解消に直結する重要な要素となります。 4. 人材確保と育成の重要性 人材確保と育成は、製造業の人手不足を解消するための鍵となります。特に、技術者や現場作業員の確保が難しい中で、企業は自社内での人材育成に力を入れる必要があります。育成プログラムを強化し、従業員のスキルアップを図ることが求められます。 育成のポイント新たな技術や技能を学ぶ機会を提供することは、社員のモチベーションを高め、定着率を向上させるために重要です。また、継続的な教育を通じて、現場の従業員が最新技術に対応できるようにすることも、企業の競争力を保つために必要です。 成功事例ある企業では、若手社員を対象にした技術研修プログラムを導入し、その結果、新入社員の定着率が大幅に向上しました。このプログラムでは、AIやロボット技術の基本を学ぶことができ、現場での実務に直結するスキルを習得することができます。 5. 実践的な対策と今後の展望 製造業が人手不足を解消するためには、効率化技術の導入だけでなく、人材の確保と育成も重要な施策です。具体的な対策として、ITシステムやデジタル技術の活用が挙げられます。例えば、企業は業務をデジタル化し、作業負担を軽減するためにAIや自動化技術を積極的に導入しています。また、従業員が業務をより効率的にこなせるようにするための教育や訓練プログラムも不可欠です。 今後の展望製造業の人手不足問題は、技術革新とともに解消される可能性があります。デジタル化が進む中で、製造業の効率化が進み、さらに競争力を高めることができます。今後も、AIやIoT、ロボティクスなどの技術が進化する中で、製造業は持続可能な成長を実現するための新たな戦略を打ち出していくことが求められます。 6. まとめ 製造業の人手不足は、少子高齢化や労働環境の厳しさによって引き起こされていますが、これに対処するためには効率化技術の導入と人材の確保、育成が不可欠です。企業は、自社内での人材育成やデジタル技術を活用した業務効率化を進めることで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。今後、AIやロボット技術の導入が進む中で、製造業は新たな成長を遂げることが期待されます。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446

皆様、こんにちは！ 2024年12月4日から12月6日にかけて東京ビッグサイトで開催された「中小企業　新ものづくり・新サービス展」に参加してきました！ 本展示会は「ものづくり補助事業」に取り組んだ全国の中小企業が、新たに開発した製品・サービス・技術を展示しており大変興味深いものでした。 今回は展示会で発表されている成功企業様へインタビューをしてまいりました！ その中で目立った事例の一部をご紹介します。 ■事例1：【RPA活用事例】受注から製造指示までを自動化して省人化した機械加工業の事例！ 長野県の機械加工業の企業様は、RPAを活用し、受注から製造指示までを完全に自動化。さらに、製造現場では日報をタブレットで入力することでシステムに作業実績を自動送信されていました。これによって生産管理や事務の方の負荷はかなり少なくなり、省人化に成功されています。また、今後の展望として収集したデータを活用してAI導入を見据えています。AI導入により、生産計画の自働化や見積の自働化など、さらなる省人化へと踏み出せるとのことでした。 ■事例2：【製品IoT活用事例】流量計がいままで手作業で計測・調整していたものを、すべてリモート管理 神奈川県の設備機器メーカー様は、IoTを活用した流量計を展示されていました。この装置は流量をセンサで検知し、自動制御できるもので、これまでは実際に流量計を見に行って操作していたものを事務所など離れた場所から管理・操作が可能とのことでした。また、系統ごとにそれぞれ異なる流量も設定するだけで調整ができ、IoTでデータ管理することにより予防保全や従来製品と比べて80%の省電力にも対応できるなど、まさしくDX化という事例でした。 ■事例3：【設備IoT活用事例】加工設備にIoT・カメラを設置して迅速なトラブル解決、リアルタイム可視化 大阪府の樹脂加工業の企業様では、工場内の設備にIoT・カメラを取り付けることにより設備アラート時に映像を録画してトラブル解決を迅速に対応できるシステムを構築されていました。また、システムを活用することでトラブル時以外にもリアルタイムで設備稼働状況を管理・可視化が可能になります。さらに、加工時間や材料、加工データはシステム上に蓄積されているため見積も自動で作成できるとのことでした。 ■最後に：DXには補助金活用が有効！ 今回展示会に参加して感じたことは「補助金活用は企業の幅が広がる！」ということです。というのも、補助金は必ずしも〇億円！といった大規模投資をするものではありません。事務作業や工程の効率化・省人化や付加価値向上など、切り口次第で様々な用途に使用できます。皆様が頭の中でぼんやりと思い描いている「ここの作業はもう少し効率化できそうだなあ」や「工場のこのスペースで他の事ができないかな」を実現できるのが補助金です。 弊社は経験豊富な製造業専門コンサルタント、補助金専門コンサルタントが数多く所属しています。少しでも補助金に興味がある方はぜひ無料の経営相談をご活用ください。 ■お問い合わせページ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 最新の補助金動向はこちら！ 2025年製造業が使える補助金情報最新版 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241210-2/ 無料オンライン相談とは、弊社の専門コンサルタントがオンラインで貴社のDX活用（ロボット・AI・ERP活用）について無料でご相談を お受けすることです。 無料オンライン相談は専門コンサルタントが担当させていただきますので、どのようなテーマでもご相談いただけます。 通常、コンサルティングには費用がかかりますが、無料オンライン相談ではその前に無料で体験していただくことができますので、ぜひご活用いただければ幸いでございます。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 皆様、こんにちは！ 2024年12月4日から12月6日にかけて東京ビッグサイトで開催された「中小企業　新ものづくり・新サービス展」に参加してきました！ 本展示会は「ものづくり補助事業」に取り組んだ全国の中小企業が、新たに開発した製品・サービス・技術を展示しており大変興味深いものでした。 今回は展示会で発表されている成功企業様へインタビューをしてまいりました！ その中で目立った事例の一部をご紹介します。 ■事例1：【RPA活用事例】受注から製造指示までを自動化して省人化した機械加工業の事例！ 長野県の機械加工業の企業様は、RPAを活用し、受注から製造指示までを完全に自動化。さらに、製造現場では日報をタブレットで入力することでシステムに作業実績を自動送信されていました。これによって生産管理や事務の方の負荷はかなり少なくなり、省人化に成功されています。また、今後の展望として収集したデータを活用してAI導入を見据えています。AI導入により、生産計画の自働化や見積の自働化など、さらなる省人化へと踏み出せるとのことでした。 ■事例2：【製品IoT活用事例】流量計がいままで手作業で計測・調整していたものを、すべてリモート管理 神奈川県の設備機器メーカー様は、IoTを活用した流量計を展示されていました。この装置は流量をセンサで検知し、自動制御できるもので、これまでは実際に流量計を見に行って操作していたものを事務所など離れた場所から管理・操作が可能とのことでした。また、系統ごとにそれぞれ異なる流量も設定するだけで調整ができ、IoTでデータ管理することにより予防保全や従来製品と比べて80%の省電力にも対応できるなど、まさしくDX化という事例でした。 ■事例3：【設備IoT活用事例】加工設備にIoT・カメラを設置して迅速なトラブル解決、リアルタイム可視化 大阪府の樹脂加工業の企業様では、工場内の設備にIoT・カメラを取り付けることにより設備アラート時に映像を録画してトラブル解決を迅速に対応できるシステムを構築されていました。また、システムを活用することでトラブル時以外にもリアルタイムで設備稼働状況を管理・可視化が可能になります。さらに、加工時間や材料、加工データはシステム上に蓄積されているため見積も自動で作成できるとのことでした。 ■最後に：DXには補助金活用が有効！ 今回展示会に参加して感じたことは「補助金活用は企業の幅が広がる！」ということです。というのも、補助金は必ずしも〇億円！といった大規模投資をするものではありません。事務作業や工程の効率化・省人化や付加価値向上など、切り口次第で様々な用途に使用できます。皆様が頭の中でぼんやりと思い描いている「ここの作業はもう少し効率化できそうだなあ」や「工場のこのスペースで他の事ができないかな」を実現できるのが補助金です。 弊社は経験豊富な製造業専門コンサルタント、補助金専門コンサルタントが数多く所属しています。少しでも補助金に興味がある方はぜひ無料の経営相談をご活用ください。 ■お問い合わせページ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 最新の補助金動向はこちら！ 2025年製造業が使える補助金情報最新版 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241210-2/ 無料オンライン相談とは、弊社の専門コンサルタントがオンラインで貴社のDX活用（ロボット・AI・ERP活用）について無料でご相談を お受けすることです。 無料オンライン相談は専門コンサルタントが担当させていただきますので、どのようなテーマでもご相談いただけます。 通常、コンサルティングには費用がかかりますが、無料オンライン相談ではその前に無料で体験していただくことができますので、ぜひご活用いただければ幸いでございます。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045

製造業向けロボット活用コンサルタントの徳竹です。 近年、人手不足や生産性向上を目的としたロボット導入が加速しています。しかし、いざロボットを導入しようとした際に、多くの方が誤った行動をとってしまうケースが見受けられます。 それは、「ロボットメーカーに問い合わせをする」ということです。 ロボットメーカーは、確かにロボットの専門家です。しかし、彼らはロボットの販売を primary role としており、お客様の工場全体の自動化や、ロボット導入による ROI 最大化までを考慮した提案はしてくれません。 では、一体どこに問い合わせをすれば良いのでしょうか？ 答えは、**システムインテグレーター（SIer）**です。 SIerは、お客様のニーズに合わせて、ロボット導入を含めた工場全体の自動化システムを構築してくれる会社です。彼らはロボットの選定から設置、運用までをサポートし、お客様の課題解決に最適な提案をしてくれます。 しかし、SIerならどこでも良いというわけではありません。SIerにも良し悪しがあり、提案力や技術力に優れたSIerを選定する必要があります。さらに、お客様が要望する自動化に対して専門性を持っているSIerを選ぶことが重要です。例えば、食品工場の自動化に強みを持つSIer、自動車部品の組み立てに強みを持つSIerなど、SIerによって得意分野は様々です。 そのため、SIer選定の際には、実績や技術力だけでなく、自社の課題や要望に合致した専門性を持っているかどうかも見極める必要があります。 １．SIerに依頼する際のポイント SIerに依頼する際には、自社のニーズを的確に把握しておくことが重要です。 具体的には、以下の2点を明確化しておく必要があります。 製品分析: どの製品の製造にロボットを導入するのか？ 作業分析: どの作業工程を自動化したいのか？ これらを明確化することで、SIerに対して具体的な「要求仕様書」を作成することができます。要求仕様書は、SIerとの認識齟齬を防ぎ、お客様が本当に求めるシステム構築を実現するための重要なツールとなります。 ２．製品分析 多品種少量生産の場合、全ての製品にロボットを導入することは難しいかもしれません。そこで、まずは過去3年分の生産実績データなどを分析し、どの製品に工数が集中しているのかを把握します。そして、工数の多い製品や、形状が類似している製品を優先的にロボット導入の対象として検討します。 ３．作業分析 ロボットは万能ではありません。全ての作業工程を自動化できるわけではありません。そこで、作業工程を細分化し、どの作業にどれくらいの時間をかけているのかを分析します。そして、時間のかかっている作業や、ロボットに向いている作業を自動化の対象として検討します。 SIerに依頼する場合でも自社のニーズを的確に把握してSIerへ「要求仕様書」を作成して適切に依頼することが求められます。 いわゆる「生産技術」的なノウハウです。 自動化・ロボット活用に対する生産技術ノウハウは非常に専門性が高いものです。 なぜならば、常に最新の技術を把握している必要がありますし、自動化すべき製造工程の自動化における技術的なポイントを的確に押さえる必要があるからです。 4．船井総研のサポート 船井総研では、長年培ってきたコンサルティングノウハウをもとに、お客様のロボット導入をサポートしています。 独自のネットワークによるSIer紹介: お客様のニーズに最適なSIerを、独自のネットワークからご紹介いたします。 徹底的な事前分析: 製品分析、作業分析はもちろんのこと、お客様の工場全体の状況を把握し、最適な自動化プランをご提案いたします。 自動化構想とROI試算: 実現可能な自動化構想を策定し、投資対効果（ROI）を明確化いたします。 要求仕様書の作成支援: SIerとの認識齟齬を防ぐため、詳細な要求仕様書の作成を支援いたします。 SIerとの交渉: お客様に代わってSIerとの交渉を行い、最適な価格での導入を実現いたします。 ロボット導入でお困りの際は、ぜひ船井総研にご相談ください。 5．多品種少量生産の自動化にお悩みですか？ 今回のコラムでご紹介したように、ロボット導入を成功させるためには、事前の準備が非常に重要です。 「どの工程を自動化すべきか？」 「どんなロボットを導入すれば良いのか？」 「費用対効果はどれくらい見込めるのか？」 このような疑問をお持ちの経営者様・生産技術ご担当者様は、ぜひ船井総研のセミナーにご参加ください。 多品種少量生産 製造業向け 自動化・生産性向上セミナーでは、ロボット導入の成功事例や、最新技術の活用方法など、役立つ情報が満載です。 セミナーの詳細はこちら 皆様のご参加を心よりお待ちしております。 製造業向けロボット活用コンサルタントの徳竹です。 近年、人手不足や生産性向上を目的としたロボット導入が加速しています。しかし、いざロボットを導入しようとした際に、多くの方が誤った行動をとってしまうケースが見受けられます。 それは、「ロボットメーカーに問い合わせをする」ということです。 ロボットメーカーは、確かにロボットの専門家です。しかし、彼らはロボットの販売を primary role としており、お客様の工場全体の自動化や、ロボット導入による ROI 最大化までを考慮した提案はしてくれません。 では、一体どこに問い合わせをすれば良いのでしょうか？ 答えは、**システムインテグレーター（SIer）**です。 SIerは、お客様のニーズに合わせて、ロボット導入を含めた工場全体の自動化システムを構築してくれる会社です。彼らはロボットの選定から設置、運用までをサポートし、お客様の課題解決に最適な提案をしてくれます。 しかし、SIerならどこでも良いというわけではありません。SIerにも良し悪しがあり、提案力や技術力に優れたSIerを選定する必要があります。さらに、お客様が要望する自動化に対して専門性を持っているSIerを選ぶことが重要です。例えば、食品工場の自動化に強みを持つSIer、自動車部品の組み立てに強みを持つSIerなど、SIerによって得意分野は様々です。 そのため、SIer選定の際には、実績や技術力だけでなく、自社の課題や要望に合致した専門性を持っているかどうかも見極める必要があります。 １．SIerに依頼する際のポイント SIerに依頼する際には、自社のニーズを的確に把握しておくことが重要です。 具体的には、以下の2点を明確化しておく必要があります。 製品分析: どの製品の製造にロボットを導入するのか？ 作業分析: どの作業工程を自動化したいのか？ これらを明確化することで、SIerに対して具体的な「要求仕様書」を作成することができます。要求仕様書は、SIerとの認識齟齬を防ぎ、お客様が本当に求めるシステム構築を実現するための重要なツールとなります。 ２．製品分析 多品種少量生産の場合、全ての製品にロボットを導入することは難しいかもしれません。そこで、まずは過去3年分の生産実績データなどを分析し、どの製品に工数が集中しているのかを把握します。そして、工数の多い製品や、形状が類似している製品を優先的にロボット導入の対象として検討します。 ３．作業分析 ロボットは万能ではありません。全ての作業工程を自動化できるわけではありません。そこで、作業工程を細分化し、どの作業にどれくらいの時間をかけているのかを分析します。そして、時間のかかっている作業や、ロボットに向いている作業を自動化の対象として検討します。 SIerに依頼する場合でも自社のニーズを的確に把握してSIerへ「要求仕様書」を作成して適切に依頼することが求められます。 いわゆる「生産技術」的なノウハウです。 自動化・ロボット活用に対する生産技術ノウハウは非常に専門性が高いものです。 なぜならば、常に最新の技術を把握している必要がありますし、自動化すべき製造工程の自動化における技術的なポイントを的確に押さえる必要があるからです。 4．船井総研のサポート 船井総研では、長年培ってきたコンサルティングノウハウをもとに、お客様のロボット導入をサポートしています。 独自のネットワークによるSIer紹介: お客様のニーズに最適なSIerを、独自のネットワークからご紹介いたします。 徹底的な事前分析: 製品分析、作業分析はもちろんのこと、お客様の工場全体の状況を把握し、最適な自動化プランをご提案いたします。 自動化構想とROI試算: 実現可能な自動化構想を策定し、投資対効果（ROI）を明確化いたします。 要求仕様書の作成支援: SIerとの認識齟齬を防ぐため、詳細な要求仕様書の作成を支援いたします。 SIerとの交渉: お客様に代わってSIerとの交渉を行い、最適な価格での導入を実現いたします。 ロボット導入でお困りの際は、ぜひ船井総研にご相談ください。 5．多品種少量生産の自動化にお悩みですか？ 今回のコラムでご紹介したように、ロボット導入を成功させるためには、事前の準備が非常に重要です。 「どの工程を自動化すべきか？」 「どんなロボットを導入すれば良いのか？」 「費用対効果はどれくらい見込めるのか？」 このような疑問をお持ちの経営者様・生産技術ご担当者様は、ぜひ船井総研のセミナーにご参加ください。 多品種少量生産 製造業向け 自動化・生産性向上セミナーでは、ロボット導入の成功事例や、最新技術の活用方法など、役立つ情報が満載です。 セミナーの詳細はこちら 皆様のご参加を心よりお待ちしております。

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 １．はじめに 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は、デジタル化の波や顧客ニーズの多様化、そして原材料価格の高騰など、多くの課題に直面しています。特に印刷業界では、事業所数、出荷額、売上高が右肩下がりで、業界全体が縮小傾向にあることは周知の事実です。しかし、厳しい市場環境下でも、データ活用によって収益を改善し、持続的な成長を遂げている企業も存在します。 本コラムでは、印刷・製本・製紙業界全体におけるデータ取得・可視化の重要性について解説し、2025年に向けた具体的な戦略と成功事例をご紹介します。 ２．業界現状の深掘り：深刻化する収益悪化の要因 印刷・製本・製紙業界は、長年、需要の減少、価格競争の激化、デジタル化の進展といった課題に直面してきました。 特に印刷業界においては、2002年の事業所数を100％とした場合、2021年には37.0%まで減少しており、業界全体の縮小傾向が顕著です。 出荷額も減少傾向にあり、2002年の出荷額を100%とした指数は、2021年には64.0%まで落ち込んでいます。 売上高も2008年以降減少傾向が続いており、2023年には前年比約9.1%の減少となりました。 これらの要因に加え、近年では原材料価格や人件費の高騰が収益を圧迫する大きな要因となっています。 特に、人件費の上昇分を見積価格に反映させることが難しく、価格交渉が難航しているケースが多く見られます。 収益悪化の根本的な原因は、多くの企業で正確な原価管理が実施できていない ことにあります。 実際にかかった原価、特に実際にかかった直接労務費を正しく把握できていないため、どの製品がどれだけの利益を生み出しているのか、あるいは赤字になっているのかを把握することが困難になっています。 その結果、事実上不採算となってしまう案件の受注や、価格交渉における根拠の不足といった事態が発生し、収益悪化に拍車をかけているのです。 ３．データ活用戦略深化：各工程における具体的アクションプラン 今回の2025年時流予測レポートでは、１．２．で挙げた市場動向に対して、自社が取り組むべき具体的なプランをステップごとに示しています。 本コラムでは、その一部をご紹介します。 3-1.実際原価管理の実施と見積作成体制の構築 3-1-1. データ取得基盤の強化 原価管理の精度向上には、正確な実績データの取得が不可欠です。 タブレット端末やRFID、センサーなどを活用し、製品・工程・担当者・設備・段取/加工・開始時間・終了時間・完了/終了 といったデータ項目を自動で収集する仕組みを構築する必要があります。 これにより、現場の負担をできるだけ少なくした状態で実績をデータ化することができるようになり、さらに今まで発生していた手書きによる人為的なミスを削減し、リアルタイムなデータ収集が可能になるのです。 3-1-2. 見積自動化・最適化システムの導入 実績原価に基づいた見積もりを自動作成するシステムを導入することで、見積業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。 製品仕様情報を入力すると、単価表に基づいた最適な概算見積もりが自動出力される仕組みを構築することで、属人的な要素を排除し、より客観的な見積もりを作成することが可能になります。 3-1-3. 単価表の定期的な見直し 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 3-2. デザインAI活用によるデザイン工数の削減 3-2-1. 顧客ニーズカルテとデザイン仕様書の標準化・DB化 デザイン制作を効率化するため、顧客ニーズカルテとデザイン仕様書を標準フォーマット化し、データベース化しましょう。 これにより、顧客、営業担当者、デザイナー間での情報共有がスムーズになり、手戻りを削減できます。 3-2-2. デザインAIの導入と活用範囲の拡大 顧客の要望や過去のデザインデータに基づいてデザイン案を自動生成するAIツールを導入することで、デザイン工程の効率化とリードタイムの短縮を実現できます。 ロゴデザイン、バナー作成、レイアウト提案など、AIの活用範囲を段階的に拡大していくことで、デザイナーはより創造的な業務に集中できるようになります。 3-3. Webマーケティングによる新規顧客開拓と案件の選択と集中 3-3-1. 独自性の高いWebサイト構築とSEO対策 自社の強みや差別化ポイントを明確に訴求するWebサイトを構築し、SEO対策を徹底することで、検索エンジンからの集客力を強化しましょう。 ターゲット顧客の検索キーワードを分析し、Webサイトの内容を最適化することで、より多くの潜在顧客にアプローチできます。 3-3-2. マーケティングオートメーションの導入 Webサイトへの訪問者を追跡し、属性や行動に基づいて最適なコンテンツを自動配信するマーケティングオートメーションツールを導入することで、見込み客の育成と受注率向上を図ります。 メルマガ配信、スコアリング、行動トリガーメールなど、多様な機能を活用し、効率的な顧客開拓を実現しましょう。 3-3-3. 利益率に基づいた案件の選択と集中 Webマーケティングによって獲得した新規顧客に対しては、最適化した見積もりで受注することで利益確保を徹底します。 利益率の高い案件に優先的に取り組み、収益性の低い案件は断る勇気を持つことが重要です。 3-4. 製紙・製本業界特有のデータ活用戦略 製紙業界: 顧客の購買履歴や市場トレンドを分析し、ニーズに合致した特殊紙や環境配慮型製品を開発することで、高付加価値製品の販売を強化できます。 製本業界: オンデマンド印刷や電子書籍の需要に対応した小ロット・多品種生産体制を構築し、生産管理システムと連携することで、効率的な生産計画立案と在庫管理を実現できます。 4．成功事例から学ぶ：原価管理システム導入によるコスト削減と生産性向上 株式会社M社（製造業）の事例 では、原価管理システムの導入により、手書き日報や手動転記作業を廃止し、間接作業時間を大幅に削減しました。 リアルタイムな収支把握が可能となり、削減した工数を品質改善業務に充てることで、生産性向上を実現しています。 さらに、ノーコードstrongIツールを導入することで、データ分析の属人化を解消し、誰でも簡単にデータ分析を行える環境を整備しました。 M社の成功要因は、システム導入を単なるツール導入ではなく、業務改革の手段として捉え、担当者を巻き込んだフロー構築を行ったこと にあります。 システム導入によって、リアルタイムで原価管理・製造進捗を把握できるようになり、製品別のボトルネック工程の特定が可能となりました。 また、実績入力担当の事務員を不良入力に充てることで、情報の一元管理を実現し、生産管理システムの進捗管理機能を有効活用できるようになりました。 5．データ活用は持続的成長への鍵 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は厳しさを増していますが、データ活用は企業の収益改善、効率化、そして持続的成長を実現するための強力な武器となります。本コラムでご紹介した内容を参考に、ぜひ貴社でもデータ活用を推進し、未来を切り拓いてください。 6.レポートダウンロードのお勧め 本レポートでは、印刷業界におけるデータ活用による成功事例や、2025年に向けた具体的な戦略をさらに詳しく解説しています。 市場縮小の波を乗り越え、貴社が持続的な成長を実現するためにも、データ活用はもはや避けて通れない道となっています。本レポートをダウンロードし、貴社の経営戦略策定にお役立てください。 7.最後に 印刷・製本・製紙業界にとって、適切なデータ取得・活用によるリアルタイムな経営判断が2025年にはより一層求められます。 是非、本コラムやレポート「時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 ■お問い合わせページ ▼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_03546_S045 本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 １．はじめに 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は、デジタル化の波や顧客ニーズの多様化、そして原材料価格の高騰など、多くの課題に直面しています。特に印刷業界では、事業所数、出荷額、売上高が右肩下がりで、業界全体が縮小傾向にあることは周知の事実です。しかし、厳しい市場環境下でも、データ活用によって収益を改善し、持続的な成長を遂げている企業も存在します。 本コラムでは、印刷・製本・製紙業界全体におけるデータ取得・可視化の重要性について解説し、2025年に向けた具体的な戦略と成功事例をご紹介します。 ２．業界現状の深掘り：深刻化する収益悪化の要因 印刷・製本・製紙業界は、長年、需要の減少、価格競争の激化、デジタル化の進展といった課題に直面してきました。 特に印刷業界においては、2002年の事業所数を100％とした場合、2021年には37.0%まで減少しており、業界全体の縮小傾向が顕著です。 出荷額も減少傾向にあり、2002年の出荷額を100%とした指数は、2021年には64.0%まで落ち込んでいます。 売上高も2008年以降減少傾向が続いており、2023年には前年比約9.1%の減少となりました。 これらの要因に加え、近年では原材料価格や人件費の高騰が収益を圧迫する大きな要因となっています。 特に、人件費の上昇分を見積価格に反映させることが難しく、価格交渉が難航しているケースが多く見られます。 収益悪化の根本的な原因は、多くの企業で正確な原価管理が実施できていない ことにあります。 実際にかかった原価、特に実際にかかった直接労務費を正しく把握できていないため、どの製品がどれだけの利益を生み出しているのか、あるいは赤字になっているのかを把握することが困難になっています。 その結果、事実上不採算となってしまう案件の受注や、価格交渉における根拠の不足といった事態が発生し、収益悪化に拍車をかけているのです。 ３．データ活用戦略深化：各工程における具体的アクションプラン 今回の2025年時流予測レポートでは、１．２．で挙げた市場動向に対して、自社が取り組むべき具体的なプランをステップごとに示しています。 本コラムでは、その一部をご紹介します。 3-1.実際原価管理の実施と見積作成体制の構築 3-1-1. データ取得基盤の強化 原価管理の精度向上には、正確な実績データの取得が不可欠です。 タブレット端末やRFID、センサーなどを活用し、製品・工程・担当者・設備・段取/加工・開始時間・終了時間・完了/終了 といったデータ項目を自動で収集する仕組みを構築する必要があります。 これにより、現場の負担をできるだけ少なくした状態で実績をデータ化することができるようになり、さらに今まで発生していた手書きによる人為的なミスを削減し、リアルタイムなデータ収集が可能になるのです。 3-1-2. 見積自動化・最適化システムの導入 実績原価に基づいた見積もりを自動作成するシステムを導入することで、見積業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。 製品仕様情報を入力すると、単価表に基づいた最適な概算見積もりが自動出力される仕組みを構築することで、属人的な要素を排除し、より客観的な見積もりを作成することが可能になります。 3-1-3. 単価表の定期的な見直し 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 3-2. デザインAI活用によるデザイン工数の削減 3-2-1. 顧客ニーズカルテとデザイン仕様書の標準化・DB化 デザイン制作を効率化するため、顧客ニーズカルテとデザイン仕様書を標準フォーマット化し、データベース化しましょう。 これにより、顧客、営業担当者、デザイナー間での情報共有がスムーズになり、手戻りを削減できます。 3-2-2. デザインAIの導入と活用範囲の拡大 顧客の要望や過去のデザインデータに基づいてデザイン案を自動生成するAIツールを導入することで、デザイン工程の効率化とリードタイムの短縮を実現できます。 ロゴデザイン、バナー作成、レイアウト提案など、AIの活用範囲を段階的に拡大していくことで、デザイナーはより創造的な業務に集中できるようになります。 3-3. Webマーケティングによる新規顧客開拓と案件の選択と集中 3-3-1. 独自性の高いWebサイト構築とSEO対策 自社の強みや差別化ポイントを明確に訴求するWebサイトを構築し、SEO対策を徹底することで、検索エンジンからの集客力を強化しましょう。 ターゲット顧客の検索キーワードを分析し、Webサイトの内容を最適化することで、より多くの潜在顧客にアプローチできます。 3-3-2. マーケティングオートメーションの導入 Webサイトへの訪問者を追跡し、属性や行動に基づいて最適なコンテンツを自動配信するマーケティングオートメーションツールを導入することで、見込み客の育成と受注率向上を図ります。 メルマガ配信、スコアリング、行動トリガーメールなど、多様な機能を活用し、効率的な顧客開拓を実現しましょう。 3-3-3. 利益率に基づいた案件の選択と集中 Webマーケティングによって獲得した新規顧客に対しては、最適化した見積もりで受注することで利益確保を徹底します。 利益率の高い案件に優先的に取り組み、収益性の低い案件は断る勇気を持つことが重要です。 3-4. 製紙・製本業界特有のデータ活用戦略 製紙業界: 顧客の購買履歴や市場トレンドを分析し、ニーズに合致した特殊紙や環境配慮型製品を開発することで、高付加価値製品の販売を強化できます。 製本業界: オンデマンド印刷や電子書籍の需要に対応した小ロット・多品種生産体制を構築し、生産管理システムと連携することで、効率的な生産計画立案と在庫管理を実現できます。 4．成功事例から学ぶ：原価管理システム導入によるコスト削減と生産性向上 株式会社M社（製造業）の事例 では、原価管理システムの導入により、手書き日報や手動転記作業を廃止し、間接作業時間を大幅に削減しました。 リアルタイムな収支把握が可能となり、削減した工数を品質改善業務に充てることで、生産性向上を実現しています。 さらに、ノーコードstrongIツールを導入することで、データ分析の属人化を解消し、誰でも簡単にデータ分析を行える環境を整備しました。 M社の成功要因は、システム導入を単なるツール導入ではなく、業務改革の手段として捉え、担当者を巻き込んだフロー構築を行ったこと にあります。 システム導入によって、リアルタイムで原価管理・製造進捗を把握できるようになり、製品別のボトルネック工程の特定が可能となりました。 また、実績入力担当の事務員を不良入力に充てることで、情報の一元管理を実現し、生産管理システムの進捗管理機能を有効活用できるようになりました。 5．データ活用は持続的成長への鍵 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は厳しさを増していますが、データ活用は企業の収益改善、効率化、そして持続的成長を実現するための強力な武器となります。本コラムでご紹介した内容を参考に、ぜひ貴社でもデータ活用を推進し、未来を切り拓いてください。 6.レポートダウンロードのお勧め 本レポートでは、印刷業界におけるデータ活用による成功事例や、2025年に向けた具体的な戦略をさらに詳しく解説しています。 市場縮小の波を乗り越え、貴社が持続的な成長を実現するためにも、データ活用はもはや避けて通れない道となっています。本レポートをダウンロードし、貴社の経営戦略策定にお役立てください。 7.最後に 印刷・製本・製紙業界にとって、適切なデータ取得・活用によるリアルタイムな経営判断が2025年にはより一層求められます。 是非、本コラムやレポート「時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 ■お問い合わせページ ▼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_03546_S045

船井総合研究所の川端です。いつもコラムをご覧いただきありがとうございます。 近年、製造業においてAI（人工知能）を活用した外観検査の自動化が注目されています。人手不足や品質安定化のニーズが高まる中、AIによる自動化は効率的な解決策として期待されています。 従来の外観検査は、熟練した検査員が目視で行うことが一般的でした。しかし、目視検査は検査員の経験や体調に左右されやすく、検査結果にバラつきが生じる可能性がありました。また、長時間の集中作業による疲労や人材育成の難しさも課題として挙げられます。 そこで、AIを活用した外観検査システムが注目されています。AIは、大量の画像データを学習することで、人間のように製品の外観を判断することが可能になります。これにより、検査の精度向上、人材不足の解消、検査コストの削減などの効果が期待できます。 しかし、AI外観検査システムを導入する際に、見落としがちな重要なポイントがあります。それは「光学条件の検証」です。 AI外観検査は、カメラで撮影した画像をAIが解析することで、欠陥を検出します。そのため、いかに欠陥を鮮明に撮像できるかが、検査精度を左右する重要な要素となります。 その他にもAI外観検査を導入する際には、以下のポイントを押さえることが重要です。 ①適切なAIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、適切なAIモデルを選定する必要があります。 ②学習データの準備: AIモデルの精度を高めるためには、学習データが必要です。正常品と不良品の画像データをバランスよく用意することが重要です。 ③光学条件の検証: いかに欠陥を撮像することができるかが重要です。カメラの選定、照明の選定、カメラの角度、照明の角度など、複合的な要素を組み合わせたノウハウが必要です。 ここで一番重要となるのが③の光学条件の検証です。 では、なぜ光学条件の検証が重要なのでしょうか？ １．検査精度を左右する要素 照明: 光源の種類、色温度、照射角度、光の強さなどを調整し、欠陥を際立たせる カメラ: 解像度、フレームレート、センサーの種類などを考慮し、検査対象に最適なカメラを選定 レンズ: 焦点距離、画角、歪みなどを考慮し、最適なレンズを選定 フィルター: 特定の波長の光をカットすることで、ノイズを低減し、コントラストを向上 背景: 検査対象と背景のコントラストを調整することで、欠陥の検出精度を向上 これらの要素を適切に組み合わせることで、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得することができます。 ２．光学条件の検証をおろそかにした場合の弊害 光学条件の検証が不十分な場合、以下のような問題が発生する可能性があります。 欠陥が見逃される 正常品を不良品と誤判定する 検査精度が不安定になる AIモデルの学習効率が低下する しかし、光学条件の検証は非常に専門的かつ独自のノウハウが必要となります。 ３．3ヶ月間のコンサルティングで光学条件を徹底検証 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、専門コンサルタントが光学条件の検証からシステム構築、導入後のサポートまで、ワンストップで支援いたします 3ヶ月間のコンサルティングを通して、お客様の検査対象に最適な光学条件を徹底的に検証いたします。 現状分析: 現在の検査方法、課題、要望をヒアリング（1カ月目） 光学条件の検証: 照明、カメラ、レンズなどを組み合わせ、最適な撮像環境を構築（２～3ヵ月目） AIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、最適なAIモデルを選定（4か月目） システム構築: AI外観検査システムの構想（5か月目以降～） 導入後のサポート: 検査精度の評価、改善、運用支援（5か月目以降～） 4．船井総研の強み 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、コンサルティングサービスを提供しています。 光学条件の検証と最適解の提案: 弊社の専門コンサルタントが、お客様の検査対象に合わせて、最適な光学条件を検証し、最適なシステム構成を提案いたします。 撮像環境（設備）の提案: カメラ、照明、レンズなどの選定、設置場所、角度など、最適な撮像環境を提案いたします。 導入後の評価、安定化、改善の支援: 導入後の検出率評価、改善方針策定、追加学習、外乱因子評価・対策、新規検査対象の追加などを支援いたします。 複合的な要素を組み合わせたノウハウ: カメラメーカーやセンサーメーカーでは、光学条件の検証など、複合的な要素を組み合わせたノウハウを持ち合わせていません。船井総研は、長年のコンサルティング経験で培ったノウハウを駆使し、お客様の課題解決を支援いたします。 プロジェクトチームの一員として支援: 船井総研は、メーカー・Sier・システム会社ではありません。お客様のプロジェクトチームの一員として、導入から運用までを支援いたします。 5．カメラメーカーやセンサーメーカーではできないこと カメラメーカーやセンサーメーカーは、自社製品の性能を最大限に引き出すことに重点を置いています。しかし、AI外観検査システム全体を最適化する視点では、必ずしも最適な提案ができるとは限りません。 船井総研は、特定のメーカーに縛られることなく、お客様にとって本当に最適なシステムを構築いたします。 AI外観検査を成功させるためには、光学条件の検証が非常に重要です。船井総研は、専門的な知識と豊富な経験で、お客様のAI外観検査導入をサポートいたします。 お問い合わせはこちら ■関連するセミナーのご案内 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 AI外観検査導入を成功させるための第一歩！ AI外観検査にご興味をお持ちいただけましたか？ 船井総研では、AI外観検査導入を成功に導くためのセミナーを開催しています。 樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナー 本セミナーでは、AI外観検査の基礎知識から導入のポイント、成功事例まで、わかりやすく解説いたします。 日時: 2025年2月6日(木) 10:00～12:00（大阪会場） 2025年2月12日(水) 10:00～12:00（東京会場） 場所: 船井総合研究所 大阪本社／東京本社 参加費: 11,000円（税込） 特典: ・自社で検査したい製品の検査難易度がわかる！ ・自社に適した装置構想案が無料でもらえる！・実際の成功事例が生の声で聞ける！ AI外観検査導入を検討されている方は、ぜひこの機会にセミナーにご参加ください。 お申し込みはこちら 船井総合研究所の川端です。いつもコラムをご覧いただきありがとうございます。 近年、製造業においてAI（人工知能）を活用した外観検査の自動化が注目されています。人手不足や品質安定化のニーズが高まる中、AIによる自動化は効率的な解決策として期待されています。 従来の外観検査は、熟練した検査員が目視で行うことが一般的でした。しかし、目視検査は検査員の経験や体調に左右されやすく、検査結果にバラつきが生じる可能性がありました。また、長時間の集中作業による疲労や人材育成の難しさも課題として挙げられます。 そこで、AIを活用した外観検査システムが注目されています。AIは、大量の画像データを学習することで、人間のように製品の外観を判断することが可能になります。これにより、検査の精度向上、人材不足の解消、検査コストの削減などの効果が期待できます。 しかし、AI外観検査システムを導入する際に、見落としがちな重要なポイントがあります。それは「光学条件の検証」です。 AI外観検査は、カメラで撮影した画像をAIが解析することで、欠陥を検出します。そのため、いかに欠陥を鮮明に撮像できるかが、検査精度を左右する重要な要素となります。 その他にもAI外観検査を導入する際には、以下のポイントを押さえることが重要です。 ①適切なAIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、適切なAIモデルを選定する必要があります。 ②学習データの準備: AIモデルの精度を高めるためには、学習データが必要です。正常品と不良品の画像データをバランスよく用意することが重要です。 ③光学条件の検証: いかに欠陥を撮像することができるかが重要です。カメラの選定、照明の選定、カメラの角度、照明の角度など、複合的な要素を組み合わせたノウハウが必要です。 ここで一番重要となるのが③の光学条件の検証です。 では、なぜ光学条件の検証が重要なのでしょうか？ １．検査精度を左右する要素 照明: 光源の種類、色温度、照射角度、光の強さなどを調整し、欠陥を際立たせる カメラ: 解像度、フレームレート、センサーの種類などを考慮し、検査対象に最適なカメラを選定 レンズ: 焦点距離、画角、歪みなどを考慮し、最適なレンズを選定 フィルター: 特定の波長の光をカットすることで、ノイズを低減し、コントラストを向上 背景: 検査対象と背景のコントラストを調整することで、欠陥の検出精度を向上 これらの要素を適切に組み合わせることで、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得することができます。 ２．光学条件の検証をおろそかにした場合の弊害 光学条件の検証が不十分な場合、以下のような問題が発生する可能性があります。 欠陥が見逃される 正常品を不良品と誤判定する 検査精度が不安定になる AIモデルの学習効率が低下する しかし、光学条件の検証は非常に専門的かつ独自のノウハウが必要となります。 ３．3ヶ月間のコンサルティングで光学条件を徹底検証 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、専門コンサルタントが光学条件の検証からシステム構築、導入後のサポートまで、ワンストップで支援いたします 3ヶ月間のコンサルティングを通して、お客様の検査対象に最適な光学条件を徹底的に検証いたします。 現状分析: 現在の検査方法、課題、要望をヒアリング（1カ月目） 光学条件の検証: 照明、カメラ、レンズなどを組み合わせ、最適な撮像環境を構築（２～3ヵ月目） AIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、最適なAIモデルを選定（4か月目） システム構築: AI外観検査システムの構想（5か月目以降～） 導入後のサポート: 検査精度の評価、改善、運用支援（5か月目以降～） 4．船井総研の強み 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、コンサルティングサービスを提供しています。 光学条件の検証と最適解の提案: 弊社の専門コンサルタントが、お客様の検査対象に合わせて、最適な光学条件を検証し、最適なシステム構成を提案いたします。 撮像環境（設備）の提案: カメラ、照明、レンズなどの選定、設置場所、角度など、最適な撮像環境を提案いたします。 導入後の評価、安定化、改善の支援: 導入後の検出率評価、改善方針策定、追加学習、外乱因子評価・対策、新規検査対象の追加などを支援いたします。 複合的な要素を組み合わせたノウハウ: カメラメーカーやセンサーメーカーでは、光学条件の検証など、複合的な要素を組み合わせたノウハウを持ち合わせていません。船井総研は、長年のコンサルティング経験で培ったノウハウを駆使し、お客様の課題解決を支援いたします。 プロジェクトチームの一員として支援: 船井総研は、メーカー・Sier・システム会社ではありません。お客様のプロジェクトチームの一員として、導入から運用までを支援いたします。 5．カメラメーカーやセンサーメーカーではできないこと カメラメーカーやセンサーメーカーは、自社製品の性能を最大限に引き出すことに重点を置いています。しかし、AI外観検査システム全体を最適化する視点では、必ずしも最適な提案ができるとは限りません。 船井総研は、特定のメーカーに縛られることなく、お客様にとって本当に最適なシステムを構築いたします。 AI外観検査を成功させるためには、光学条件の検証が非常に重要です。船井総研は、専門的な知識と豊富な経験で、お客様のAI外観検査導入をサポートいたします。 お問い合わせはこちら ■関連するセミナーのご案内 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 AI外観検査導入を成功させるための第一歩！ AI外観検査にご興味をお持ちいただけましたか？ 船井総研では、AI外観検査導入を成功に導くためのセミナーを開催しています。 樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナー 本セミナーでは、AI外観検査の基礎知識から導入のポイント、成功事例まで、わかりやすく解説いたします。 日時: 2025年2月6日(木) 10:00～12:00（大阪会場） 2025年2月12日(水) 10:00～12:00（東京会場） 場所: 船井総合研究所 大阪本社／東京本社 参加費: 11,000円（税込） 特典: ・自社で検査したい製品の検査難易度がわかる！ ・自社に適した装置構想案が無料でもらえる！・実際の成功事例が生の声で聞ける！ AI外観検査導入を検討されている方は、ぜひこの機会にセミナーにご参加ください。 お申し込みはこちら

１．DX時代を勝ち抜くために デジタル化が加速する現代において、企業にとってDX（デジタルトランスフォーメーション）はもはや必須の取り組みとなっています。 しかし、DXを推進する上で、多くの企業が課題に直面しているのも事実です。 「どこから手をつければいいのかわからない...」 「DX推進に必要な人材が不足している...」 「最新の技術動向についていけない...」 船井総研では、このような課題を抱える企業様に向けて、DX推進を支援する講演を行っています。 豊富な実績とノウハウを持つコンサルタントが、最新の技術動向や成功事例を交えながら、わかりやすく解説いたします。 DX推進のヒントを得たい！ DX人材を育成したい！ DXで成功する戦略を策定したい！ 上記のようにお考えの企業様は、ぜひ船井総研のDX講演をご活用ください。 ２．講師プロフィールと講演内容 講師陣のプロフィールと講演内容をご説明いたします。 ☆登壇内容 中小製造業のDXに必要な基本の「き」 製造業におけるDXの定義、なぜDXが必要なのかといった基本的なことから、DXを実現するために必要な要素、そして段階的にDXを進めていく方法などを学ぶ講座。 DXとは何か？ なぜDXが必要なのか？ 生産効率の向上とコスト削減/新規ビジネス機会の創出/企業アピール・従業員のモチベーションアップ/競争力の強化/データ活用によるアナログ的(属人的・非効率)な業務・判断からの脱却/既存業務の革新/企業文化の変革 中小製造業におけるDX 中小製造業においておこなうことができる3つの改革を紹介。 製品・サービス価値の向上: 新製品・新サービス価値の開発、顧客対応やマーケティングの活用 製造プロセスの改革: 生産工程の適正化、生産工程の自動化、効率化や改善活動、コスト競争力の向上 データドリブン: データを収集/蓄積/分析/活用し、データに基づいた戦略立案、顧客ニーズ把握、説明責任の対応、改善活動、投資判断などを行う。 中小製造業における現場DX（AI導入・ソフト編） 中小製造業が生産性向上や脱属人化を図るために、DX/AIをどのように活用できるのかについて、具体的な導入事例をもとに解説。 AI導入による業務効率化や自動化の事例　 ソフトウェア導入によるデータ管理・分析の効率化事例 生産性向上や人材不足解消に繋がる具体的なDX/AI活用方法 ☆講座内容を一部公開！ ☆登壇内容 中小製造業における現場DX (ハード編) 多品種少量生産を行う中小企業がいかに自社のニーズに合った形でロボット導入を成功させるかについて、具体的な方法や事例を交えながら解説する講座。 ロボット導入における課題と解決策 中小企業におけるロボット導入では、「社内でティーチングができない」「設計費や周辺装置にコストがかかる」「ロボットを設置するスペースがない」といった課題が挙げられる。 これらの課題を解決するために、「協働ロボット」の活用が推奨されている。 協働ロボットは、従来の産業用ロボットと比較して、以下の特徴を持つ。 　●ティーチングが簡単: ダイレクトティーチングやフローチャートプログラムにより、専門知識がなくても操作が可能。 　●シンプルな構成: 周辺装置が少なくても稼働できるため、コストを抑えることが可能。 　●省スペース: コンパクトで移動可能なため、限られたスペースでも導入しやすい。 ロボット導入の成功事例 講座では、協働ロボットを導入して成功した中小企業の事例を複数紹介。 事例を通して、導入コストを抑えるための工夫や、多品種少量生産に対応するためのポイントなどを学ぶことができる。 例えば、治具やストッカーを自社で製作したり、汎用性の高い設計にすることで、コストを抑えつつ多品種に対応している事例などを紹介。 ロボット導入のプロセス ロボット導入を成功させるための具体的なプロセスを、4つのフェーズに分けて解説。 製品分析・作業分析: 多品種の中からどの製品を対象にするか、どの工程をロボット化するかを分析し、活用条件を絞り込む。 技術調査・装置化構想: 自動化に向けて技術的な課題を整理し、必要な技術の調査を行い、装置化の構想を練る。 SIer調査・技術検証: 実現に必要な技術を有するSIerを選定し、技術検証を行う。 詳細設計・実行: 技術検証の結果を元に構想を再設計し、詳細要件を定義し、SIerに詳細設計を依頼し、実行する。 ☆講座内容を一部公開！ ☆講座内容 製造業におけるデータ活用の意義と、原価管理に必要なデータ取得方法を学ぶ講座。 原価管理システム導入のポイント システム導入は業務改革を目的とする 導入前に現場調査や現状システムの診断を行い、課題を明確化 明確な目的・目標・対象範囲・コンセプトを設定 既存システムとの連携やデータ移行を事前に検討 導入後も継続的なデータ分析と改善活動を行い、PDCAサイクルを回す 具体的なシステム導入プロセス 現状分析：現場調査、業務・帳票診断、現状システム調査を行い、課題を洗い出す。 システム構想：原価管理システムの方向性を検討し、新業務運用の流れを策定する。 要件定義：システム化に向けた要件を整理し、原価システム構築の詳細を検討する。 システム開発：既存システムとの連携などを考慮しながら、システム開発を行う。 トライアル導入：一部の工程や製品でシステムを試験的に運用し、問題点を洗い出す。 本導入・稼働：トライアル導入の結果を踏まえ、システムを本格的に導入・稼働させる。 運用・改善：システム稼働後も、データ分析や改善活動を行い、継続的にシステムを進化させていく。 ベンダー選定の重要性 業務改善までサポートしてくれるベンダーを選定 ベンダーの単価相場や導入後の費用などを事前に把握し投資判断 既存ベンダーとの関係性見直し データ活用・予測（BI）の重要性 BIツールでシステムから取得したデータを可視化・分析 経年分析、競争力分析、製品別・顧客別収支分析、製造原価管理、リードタイム分析など 現場へのフィードバック、経営判断の迅速化、PDCAサイクルの高速化 統合型クラウドシステムにBI機能が搭載されていれば、低コストで効果的なデータ活用が可能 システム導入による効果とメリット リアルタイムな原価管理・製造進捗把握 正確なデータに基づいた製品別原価分析が可能になり、収益性改善 データ分析に基づいた現場改善で生産性向上やリードタイム短縮 手書き日報や手動転記作業が削減され、間接作業時間削減 情報の一元管理で部門間連携強化や意思決定の迅速化 AIを活用した工程の自動化や予知保全 ☆講座内容を一部公開！ ３．2024年の登壇実績 ◎自治体 長野県須坂市 製造現場DX人材育成講座：詳細はこちら 市川港開発協議会様 研修会：詳細はこちら ◎民間企業セミナー コネクシオ株式会社様セミナー：詳細はこちら 日東イシダ様「イシダフェアinとうほく2024」：詳細はこちら キャンパスクリエイト様セミナー：詳細はこちら 山陽三菱電機株式会社様セミナー 株式会社スカイディスク様セミナー：詳細はこちら 三井物産株式会社様セミナー：詳細はこちら ４．よくあるご質問 Q. 講演時間はどれくらいですか？ A. 標準的な講演時間は60分または90分ですが、ご要望に応じて調整可能です。 Q. 講演料はいくらですか？ A. 講演内容、講師、時間などによって異なります。お問い合わせください。 Q. 講演の内容はカスタマイズできますか？ A. はい。貴社の課題やニーズに合わせて、講演内容をカスタマイズいたします。 Q. 質疑応答の時間はありますか？ A. はい、講演時間内に質疑応答の時間を設けることも可能です。 Q. 講師の指名はできますか？ A. はい、可能な限りご希望に沿うようにいたします。 Q. 講師との事前打ち合わせは可能ですか？ A. はい、講演内容の詳細な打ち合わせや質疑応答の事前準備などを目的とした打ち合わせが可能です。 Q. オンライン講演は可能ですか？ A. はい、ZoomなどのWeb会議システムを利用したオンライン講演も可能です。 Q. 講演資料は提供されますか？ A. 原則提供はおこなっておりません。 ５．まとめ 最後までお読みいただきありがとうございました。 弊社コンサルタントの講演をご希望の方は、以下のお問い合わせフォームからお申込みをお願い致します。 お問い合わせフォームはこちら １．DX時代を勝ち抜くために デジタル化が加速する現代において、企業にとってDX（デジタルトランスフォーメーション）はもはや必須の取り組みとなっています。 しかし、DXを推進する上で、多くの企業が課題に直面しているのも事実です。 「どこから手をつければいいのかわからない...」 「DX推進に必要な人材が不足している...」 「最新の技術動向についていけない...」 船井総研では、このような課題を抱える企業様に向けて、DX推進を支援する講演を行っています。 豊富な実績とノウハウを持つコンサルタントが、最新の技術動向や成功事例を交えながら、わかりやすく解説いたします。 DX推進のヒントを得たい！ DX人材を育成したい！ DXで成功する戦略を策定したい！ 上記のようにお考えの企業様は、ぜひ船井総研のDX講演をご活用ください。 ２．講師プロフィールと講演内容 講師陣のプロフィールと講演内容をご説明いたします。 ☆登壇内容 中小製造業のDXに必要な基本の「き」 製造業におけるDXの定義、なぜDXが必要なのかといった基本的なことから、DXを実現するために必要な要素、そして段階的にDXを進めていく方法などを学ぶ講座。 DXとは何か？ なぜDXが必要なのか？ 生産効率の向上とコスト削減/新規ビジネス機会の創出/企業アピール・従業員のモチベーションアップ/競争力の強化/データ活用によるアナログ的(属人的・非効率)な業務・判断からの脱却/既存業務の革新/企業文化の変革 中小製造業におけるDX 中小製造業においておこなうことができる3つの改革を紹介。 製品・サービス価値の向上: 新製品・新サービス価値の開発、顧客対応やマーケティングの活用 製造プロセスの改革: 生産工程の適正化、生産工程の自動化、効率化や改善活動、コスト競争力の向上 データドリブン: データを収集/蓄積/分析/活用し、データに基づいた戦略立案、顧客ニーズ把握、説明責任の対応、改善活動、投資判断などを行う。 中小製造業における現場DX（AI導入・ソフト編） 中小製造業が生産性向上や脱属人化を図るために、DX/AIをどのように活用できるのかについて、具体的な導入事例をもとに解説。 AI導入による業務効率化や自動化の事例　 ソフトウェア導入によるデータ管理・分析の効率化事例 生産性向上や人材不足解消に繋がる具体的なDX/AI活用方法 ☆講座内容を一部公開！ ☆登壇内容 中小製造業における現場DX (ハード編) 多品種少量生産を行う中小企業がいかに自社のニーズに合った形でロボット導入を成功させるかについて、具体的な方法や事例を交えながら解説する講座。 ロボット導入における課題と解決策 中小企業におけるロボット導入では、「社内でティーチングができない」「設計費や周辺装置にコストがかかる」「ロボットを設置するスペースがない」といった課題が挙げられる。 これらの課題を解決するために、「協働ロボット」の活用が推奨されている。 協働ロボットは、従来の産業用ロボットと比較して、以下の特徴を持つ。 　●ティーチングが簡単: ダイレクトティーチングやフローチャートプログラムにより、専門知識がなくても操作が可能。 　●シンプルな構成: 周辺装置が少なくても稼働できるため、コストを抑えることが可能。 　●省スペース: コンパクトで移動可能なため、限られたスペースでも導入しやすい。 ロボット導入の成功事例 講座では、協働ロボットを導入して成功した中小企業の事例を複数紹介。 事例を通して、導入コストを抑えるための工夫や、多品種少量生産に対応するためのポイントなどを学ぶことができる。 例えば、治具やストッカーを自社で製作したり、汎用性の高い設計にすることで、コストを抑えつつ多品種に対応している事例などを紹介。 ロボット導入のプロセス ロボット導入を成功させるための具体的なプロセスを、4つのフェーズに分けて解説。 製品分析・作業分析: 多品種の中からどの製品を対象にするか、どの工程をロボット化するかを分析し、活用条件を絞り込む。 技術調査・装置化構想: 自動化に向けて技術的な課題を整理し、必要な技術の調査を行い、装置化の構想を練る。 SIer調査・技術検証: 実現に必要な技術を有するSIerを選定し、技術検証を行う。 詳細設計・実行: 技術検証の結果を元に構想を再設計し、詳細要件を定義し、SIerに詳細設計を依頼し、実行する。 ☆講座内容を一部公開！ ☆講座内容 製造業におけるデータ活用の意義と、原価管理に必要なデータ取得方法を学ぶ講座。 原価管理システム導入のポイント システム導入は業務改革を目的とする 導入前に現場調査や現状システムの診断を行い、課題を明確化 明確な目的・目標・対象範囲・コンセプトを設定 既存システムとの連携やデータ移行を事前に検討 導入後も継続的なデータ分析と改善活動を行い、PDCAサイクルを回す 具体的なシステム導入プロセス 現状分析：現場調査、業務・帳票診断、現状システム調査を行い、課題を洗い出す。 システム構想：原価管理システムの方向性を検討し、新業務運用の流れを策定する。 要件定義：システム化に向けた要件を整理し、原価システム構築の詳細を検討する。 システム開発：既存システムとの連携などを考慮しながら、システム開発を行う。 トライアル導入：一部の工程や製品でシステムを試験的に運用し、問題点を洗い出す。 本導入・稼働：トライアル導入の結果を踏まえ、システムを本格的に導入・稼働させる。 運用・改善：システム稼働後も、データ分析や改善活動を行い、継続的にシステムを進化させていく。 ベンダー選定の重要性 業務改善までサポートしてくれるベンダーを選定 ベンダーの単価相場や導入後の費用などを事前に把握し投資判断 既存ベンダーとの関係性見直し データ活用・予測（BI）の重要性 BIツールでシステムから取得したデータを可視化・分析 経年分析、競争力分析、製品別・顧客別収支分析、製造原価管理、リードタイム分析など 現場へのフィードバック、経営判断の迅速化、PDCAサイクルの高速化 統合型クラウドシステムにBI機能が搭載されていれば、低コストで効果的なデータ活用が可能 システム導入による効果とメリット リアルタイムな原価管理・製造進捗把握 正確なデータに基づいた製品別原価分析が可能になり、収益性改善 データ分析に基づいた現場改善で生産性向上やリードタイム短縮 手書き日報や手動転記作業が削減され、間接作業時間削減 情報の一元管理で部門間連携強化や意思決定の迅速化 AIを活用した工程の自動化や予知保全 ☆講座内容を一部公開！ ３．2024年の登壇実績 ◎自治体 長野県須坂市 製造現場DX人材育成講座：詳細はこちら 市川港開発協議会様 研修会：詳細はこちら ◎民間企業セミナー コネクシオ株式会社様セミナー：詳細はこちら 日東イシダ様「イシダフェアinとうほく2024」：詳細はこちら キャンパスクリエイト様セミナー：詳細はこちら 山陽三菱電機株式会社様セミナー 株式会社スカイディスク様セミナー：詳細はこちら 三井物産株式会社様セミナー：詳細はこちら ４．よくあるご質問 Q. 講演時間はどれくらいですか？ A. 標準的な講演時間は60分または90分ですが、ご要望に応じて調整可能です。 Q. 講演料はいくらですか？ A. 講演内容、講師、時間などによって異なります。お問い合わせください。 Q. 講演の内容はカスタマイズできますか？ A. はい。貴社の課題やニーズに合わせて、講演内容をカスタマイズいたします。 Q. 質疑応答の時間はありますか？ A. はい、講演時間内に質疑応答の時間を設けることも可能です。 Q. 講師の指名はできますか？ A. はい、可能な限りご希望に沿うようにいたします。 Q. 講師との事前打ち合わせは可能ですか？ A. はい、講演内容の詳細な打ち合わせや質疑応答の事前準備などを目的とした打ち合わせが可能です。 Q. オンライン講演は可能ですか？ A. はい、ZoomなどのWeb会議システムを利用したオンライン講演も可能です。 Q. 講演資料は提供されますか？ A. 原則提供はおこなっておりません。 ５．まとめ 最後までお読みいただきありがとうございました。 弊社コンサルタントの講演をご希望の方は、以下のお問い合わせフォームからお申込みをお願い致します。 お問い合わせフォームはこちら

皆様、こんにちは！船井総合研究所の徳竹です。 今年も残すところわずかとなりましたが、皆様の会社では来年の事業計画はもうお決まりでしょうか？ 今回は、いち早く2025年度の製造業向け補助金情報について、最新情報をお届けします！ 最近の補正予算案などから、来年も製造業にとって非常に魅力的な補助金が多数用意されていることが見えてきました。 特に注目すべきは以下の5つのポイントです。 ① 大規模成長投資補助金は2025年も続行！ 最低投資額10億円、最大補助上限50億円(補助率1/3)と、まさに超大型の補助金が来年も継続されます！ 2027年末までに完了する大規模投資を検討されている企業様には、ぜひ活用を検討していただきたいですね。 例えば、 最新鋭のスマートファクトリー化 工場新設による新規製造拠点の設立 新規事業への大型投資 などを計画されている場合は、この補助金を活用することで、飛躍的な成長を遂げられる可能性を秘めています。 ② 中小企業成長加速化補助金(仮称)の新設！ 売上高100億円を目指す成長意欲の高い企業様を対象とした、新たな補助金が新設される見込みです。 大規模成長投資補助金は、最低投資額が10億円とハードルが高かった企業様も多いのではないでしょうか？ この新しい補助金は、中小企業でも活用しやすい規模感になる可能性が高いため、ぜひ詳細情報に注目しておきましょう。 次に解説するのは、皆様ご存じの「事業再構築補助金」と「ものづくり補助金」です！ 事業再構築補助金は「新事業進出補助金(仮称)」へ進化！しています！ ③ 「事業再構築補助金」は「新事業進出補助金(仮称)」へ進化！ 事業再構築補助金は、名称も新たに、そして内容もパワーアップして来年も継続される予定です。 約1500億円もの残存基金を活用し、より多くの企業様の新たな挑戦を後押ししてくれるでしょう。 「以前、事業再構築補助金を利用したことがある」「自社には使い勝手が悪かった」という企業様も、今回のリニューアルで状況が変わる可能性があります。 対象事業や補助金額などの最新情報を入手し、積極的に活用を検討することをお勧めします。 ④ ものづくり補助金は継続も、上限・枠・要件の見直しへ ものづくり補助金は、中小企業の設備投資を支援する定番の補助金として、来年も継続される見込みです。 ただし、「最低賃金近傍の事業者に対する支援拡充」という記述があることから、賃上げを伴う設備投資がより重視される可能性があります。 補助金を活用することで、人件費の上昇を吸収し、さらなる生産性向上を実現していきましょう。 ⑤ 省エネやGX系の補助金も過去最高予算 省エネやGX(グリーン・トランスフォーメーション)関連の補助金も、来年は過去最高の予算規模となる見込みです。 古くなったエアコンや生産設備の入れ替え、太陽光発電設備の導入など、幅広い用途に活用できます。 工場やオフィスを訪問した際に、「そろそろ設備の更新が必要かな？」と感じたら、ぜひ省エネ・GX関連の補助金をご提案してみて下さい。 上記のポイント以外にも、様々な補助金制度が来年も用意される予定です。 補助金を効果的に活用することで、 設備投資による生産性向上 新規事業への進出 省エネ化によるコスト削減 賃上げによる人材確保 など、様々な経営課題を解決できる可能性があります。 ぜひ、最新情報をこまめにチェックし、積極的に活用を検討してみて下さい！ また、補助金申請に関するご不明点やご相談などございましたら、お気軽に私までご連絡ください。 船井総合研究所では補助金獲得のコンサルティングはもちろん、補助金獲得に向けての設備投資の事業計画立案・設備選定・スマートファクトリー化設備の仕様検討・工場新設に関わるレイアウト設計からプロセス設計まで、補助金を活用した大きな設備投資に必要な様々な領域のお手伝いが可能です！ 皆様のビジネスの成功を心より応援しております！ お問い合わせはこちら 専門コンサルタントによる無料オンライン相談 2025年の補助金戦略、一緒に考えませんか？ 補助金に関する情報収集や申請手続きは、何かと手間がかかるものです。 「どの補助金が自社に最適なのかわからない…」 「申請に必要な書類が多すぎて、準備が大変…」 そんな悩みをお持ちの経営者様も多いのではないでしょうか？ そこで、皆様の補助金活用をサポートさせていただくため、無料のオンライン相談を実施することになりました！ DXコンサルタントとして、これまで数多くの企業様の補助金申請を支援してきた経験を活かし、 自社に最適な補助金制度の選定 申請書類の作成サポート 補助金活用のポイント など、丁寧にご説明させていただきます。 もちろん、相談は完全無料ですので、お気軽にお申し込みください。 補助金は、適切に活用すれば強力な成長エンジンとなります。 ぜひ、この機会に無料オンライン相談をご利用いただき、2025年の事業成長を加速させましょう！ 皆様、こんにちは！船井総合研究所の徳竹です。 今年も残すところわずかとなりましたが、皆様の会社では来年の事業計画はもうお決まりでしょうか？ 今回は、いち早く2025年度の製造業向け補助金情報について、最新情報をお届けします！ 最近の補正予算案などから、来年も製造業にとって非常に魅力的な補助金が多数用意されていることが見えてきました。 特に注目すべきは以下の5つのポイントです。 ① 大規模成長投資補助金は2025年も続行！ 最低投資額10億円、最大補助上限50億円(補助率1/3)と、まさに超大型の補助金が来年も継続されます！ 2027年末までに完了する大規模投資を検討されている企業様には、ぜひ活用を検討していただきたいですね。 例えば、 最新鋭のスマートファクトリー化 工場新設による新規製造拠点の設立 新規事業への大型投資 などを計画されている場合は、この補助金を活用することで、飛躍的な成長を遂げられる可能性を秘めています。 ② 中小企業成長加速化補助金(仮称)の新設！ 売上高100億円を目指す成長意欲の高い企業様を対象とした、新たな補助金が新設される見込みです。 大規模成長投資補助金は、最低投資額が10億円とハードルが高かった企業様も多いのではないでしょうか？ この新しい補助金は、中小企業でも活用しやすい規模感になる可能性が高いため、ぜひ詳細情報に注目しておきましょう。 次に解説するのは、皆様ご存じの「事業再構築補助金」と「ものづくり補助金」です！ 事業再構築補助金は「新事業進出補助金(仮称)」へ進化！しています！ ③ 「事業再構築補助金」は「新事業進出補助金(仮称)」へ進化！ 事業再構築補助金は、名称も新たに、そして内容もパワーアップして来年も継続される予定です。 約1500億円もの残存基金を活用し、より多くの企業様の新たな挑戦を後押ししてくれるでしょう。 「以前、事業再構築補助金を利用したことがある」「自社には使い勝手が悪かった」という企業様も、今回のリニューアルで状況が変わる可能性があります。 対象事業や補助金額などの最新情報を入手し、積極的に活用を検討することをお勧めします。 ④ ものづくり補助金は継続も、上限・枠・要件の見直しへ ものづくり補助金は、中小企業の設備投資を支援する定番の補助金として、来年も継続される見込みです。 ただし、「最低賃金近傍の事業者に対する支援拡充」という記述があることから、賃上げを伴う設備投資がより重視される可能性があります。 補助金を活用することで、人件費の上昇を吸収し、さらなる生産性向上を実現していきましょう。 ⑤ 省エネやGX系の補助金も過去最高予算 省エネやGX(グリーン・トランスフォーメーション)関連の補助金も、来年は過去最高の予算規模となる見込みです。 古くなったエアコンや生産設備の入れ替え、太陽光発電設備の導入など、幅広い用途に活用できます。 工場やオフィスを訪問した際に、「そろそろ設備の更新が必要かな？」と感じたら、ぜひ省エネ・GX関連の補助金をご提案してみて下さい。 上記のポイント以外にも、様々な補助金制度が来年も用意される予定です。 補助金を効果的に活用することで、 設備投資による生産性向上 新規事業への進出 省エネ化によるコスト削減 賃上げによる人材確保 など、様々な経営課題を解決できる可能性があります。 ぜひ、最新情報をこまめにチェックし、積極的に活用を検討してみて下さい！ また、補助金申請に関するご不明点やご相談などございましたら、お気軽に私までご連絡ください。 船井総合研究所では補助金獲得のコンサルティングはもちろん、補助金獲得に向けての設備投資の事業計画立案・設備選定・スマートファクトリー化設備の仕様検討・工場新設に関わるレイアウト設計からプロセス設計まで、補助金を活用した大きな設備投資に必要な様々な領域のお手伝いが可能です！ 皆様のビジネスの成功を心より応援しております！ お問い合わせはこちら 専門コンサルタントによる無料オンライン相談 2025年の補助金戦略、一緒に考えませんか？ 補助金に関する情報収集や申請手続きは、何かと手間がかかるものです。 「どの補助金が自社に最適なのかわからない…」 「申請に必要な書類が多すぎて、準備が大変…」 そんな悩みをお持ちの経営者様も多いのではないでしょうか？ そこで、皆様の補助金活用をサポートさせていただくため、無料のオンライン相談を実施することになりました！ DXコンサルタントとして、これまで数多くの企業様の補助金申請を支援してきた経験を活かし、 自社に最適な補助金制度の選定 申請書類の作成サポート 補助金活用のポイント など、丁寧にご説明させていただきます。 もちろん、相談は完全無料ですので、お気軽にお申し込みください。 補助金は、適切に活用すれば強力な成長エンジンとなります。 ぜひ、この機会に無料オンライン相談をご利用いただき、2025年の事業成長を加速させましょう！

１．中堅製造業の現状と課題 中堅製造業の製造・生産技術部門を率いる皆様、日々の業務、本当にお疲れ様です。 近年、製造現場では、ベテラン社員の減少や人材不足、そして生産性向上へのプレッシャーなど、様々な課題に直面しているのではないでしょうか？ 「ベテランの技術・技能をどのように継承していくか…」 「人材不足を解消し、安定した生産体制をどう構築するか…」 「グローバル競争に勝ち抜くために、どう生産性を向上させるか…」 これらの課題は、多くの企業で共通の悩みとなっています。 長年、日本の製造業を支えてきた「匠の技」とも呼ばれるベテラン社員の経験や勘は、簡単にマニュアル化できるものではありません。しかし、ベテラン社員の高齢化が進む中で、彼らの技術・技能を次世代に継承していくことは、企業の存続をかけた重要な課題となっています。 また、人材不足は、生産量の減少や納期の遅延、品質の低下など、様々な問題を引き起こす可能性があります。 さらに、グローバル競争が激化する中で、生産性向上は企業の競争力を左右する重要な要素となっています。 これらの課題を解決するために、多くの企業が注目しているのが、自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みです。 ２．自動化・ロボット導入で何ができるのか？ 自動化・ロボット導入は、単に人材不足を解消するだけでなく、様々なメリットをもたらします。 人材不足の解消：ロボットは、人材不足の解消に大きく貢献します。特に、単純作業や危険作業、重労働などをロボットに任せることで、人材をより高度な業務に集中させることができます。 生産性の向上：ロボットは、24時間稼働が可能であり、人為的なミスも少ないため、生産性の向上に大きく貢献します。また、品質の安定化にもつながります。 技術・技能の継承：ロボットの動作をプログラミングすることで、ベテラン社員の技術・技能を形式知化し、次世代へ継承することができます。これは、人材育成にも役立ちます。 安全性向上：危険な作業をロボットに代行させることで、労働災害のリスクを軽減し、作業環境の安全性を向上させることができます。 コスト削減：人件費の削減だけでなく、材料の無駄を減らす、エネルギー消費量を削減するなど、様々なコスト削減効果が期待できます。 自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みは、以下のステップで進めることが効果的です。 ３．具体的な取り組み方 １現状分析 まずは、自社の現状を把握し、課題を明確化することが重要です。どの工程に人手不足が生じているのか、どの作業を自動化できるのか、などを分析します。 ２目標設定 自動化・ロボット導入によって、どのような成果を達成したいのか、具体的な目標を設定します。例えば、「生産量を20%向上させる」「不良率を5%削減する」といった目標を設定します。 ３導入計画 目標達成のために、どのようなロボットを導入するのか、どの工程に導入するのか、などを具体的に計画します。導入コストや運用コスト、投資回収期間なども考慮する必要があります。 ４人材育成 ロボットを操作・管理する人材の育成も重要です。ロボットの操作方法やメンテナンス方法、プログラミングなどを習得するための研修などを実施する必要があります。 ５効果検証 自動化・ロボット導入後、定期的に効果を検証し、必要があれば改善を行います。目標達成度を評価し、更なる改善策を検討します。 4．自動化・ロボット導入を成功させるために 自動化・ロボット導入を成功させるためには、以下のポイントを押さえることが重要です。 経営層の理解と協力 自動化・ロボット導入は、多額の投資が必要となる場合があり、長期的な視点で取り組む必要があります。そのため、経営層の理解と協力が不可欠です。 現場の意見を反映 実際にロボットを操作するのは現場の作業者です。導入計画段階から現場の意見を反映することで、スムーズな導入と運用が可能になります。 段階的な導入 最初から全工程を自動化するのではなく、一部の工程から段階的に導入していくことで、リスクを軽減することができます。 外部の専門家を活用 ロボットの選定や導入、システム構築、人材育成など、必要に応じて外部の専門家を活用することで、効率的に進めることができます。 自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みは、中堅製造業にとって、持続的な成長を遂げるための重要な鍵となります。 これらの取り組みを成功させることで、人材不足の解消、生産性の向上、技術・技能の継承、そしてグローバル競争での優位性確保など、様々な効果が期待できます。 ぜひ、この機会に自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みを開始してみてはいかがでしょうか。 本コラムは、中堅製造業の製造及び生産技術幹部社員を対象に、自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みについて解説したものです。 より詳細な情報や具体的な事例、最新の技術動向などを知りたい方は、ぜひ、関連セミナーへの参加をご検討ください。 ■関連するセミナーのご案内 製造業向け　自動化・生産性向上セミナー 幹部社員が知っておくべきロボット・AI・IoT活用手法と成功事例 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 特別ゲスト事例講座！ 株式会社デンソーウェーブが語る！3000品目の中の自社製品組立工程を自動化した秘訣とは！ 「特別ゲスト事例講座！」 デンソーウェーブが3000品目の自社製品組立工程自動化を成功させた手法を限定公開！ 中堅・大手だからこそ必要な「徹底的に投資対効果を出すための自動化手法」を解説！ 3000品目の多品種少量生産組立工程を自動化した事例を解説 デンソーウェーブの生産技術が明かす！協働ロボットCOBOTTAの活用アイデアとは！ ロボット×IoT　徹底的な見える化で生産性を向上した事例を解説！ １．中堅製造業の現状と課題 中堅製造業の製造・生産技術部門を率いる皆様、日々の業務、本当にお疲れ様です。 近年、製造現場では、ベテラン社員の減少や人材不足、そして生産性向上へのプレッシャーなど、様々な課題に直面しているのではないでしょうか？ 「ベテランの技術・技能をどのように継承していくか…」 「人材不足を解消し、安定した生産体制をどう構築するか…」 「グローバル競争に勝ち抜くために、どう生産性を向上させるか…」 これらの課題は、多くの企業で共通の悩みとなっています。 長年、日本の製造業を支えてきた「匠の技」とも呼ばれるベテラン社員の経験や勘は、簡単にマニュアル化できるものではありません。しかし、ベテラン社員の高齢化が進む中で、彼らの技術・技能を次世代に継承していくことは、企業の存続をかけた重要な課題となっています。 また、人材不足は、生産量の減少や納期の遅延、品質の低下など、様々な問題を引き起こす可能性があります。 さらに、グローバル競争が激化する中で、生産性向上は企業の競争力を左右する重要な要素となっています。 これらの課題を解決するために、多くの企業が注目しているのが、自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みです。 ２．自動化・ロボット導入で何ができるのか？ 自動化・ロボット導入は、単に人材不足を解消するだけでなく、様々なメリットをもたらします。 人材不足の解消：ロボットは、人材不足の解消に大きく貢献します。特に、単純作業や危険作業、重労働などをロボットに任せることで、人材をより高度な業務に集中させることができます。 生産性の向上：ロボットは、24時間稼働が可能であり、人為的なミスも少ないため、生産性の向上に大きく貢献します。また、品質の安定化にもつながります。 技術・技能の継承：ロボットの動作をプログラミングすることで、ベテラン社員の技術・技能を形式知化し、次世代へ継承することができます。これは、人材育成にも役立ちます。 安全性向上：危険な作業をロボットに代行させることで、労働災害のリスクを軽減し、作業環境の安全性を向上させることができます。 コスト削減：人件費の削減だけでなく、材料の無駄を減らす、エネルギー消費量を削減するなど、様々なコスト削減効果が期待できます。 自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みは、以下のステップで進めることが効果的です。 ３．具体的な取り組み方 １現状分析 まずは、自社の現状を把握し、課題を明確化することが重要です。どの工程に人手不足が生じているのか、どの作業を自動化できるのか、などを分析します。 ２目標設定 自動化・ロボット導入によって、どのような成果を達成したいのか、具体的な目標を設定します。例えば、「生産量を20%向上させる」「不良率を5%削減する」といった目標を設定します。 ３導入計画 目標達成のために、どのようなロボットを導入するのか、どの工程に導入するのか、などを具体的に計画します。導入コストや運用コスト、投資回収期間なども考慮する必要があります。 ４人材育成 ロボットを操作・管理する人材の育成も重要です。ロボットの操作方法やメンテナンス方法、プログラミングなどを習得するための研修などを実施する必要があります。 ５効果検証 自動化・ロボット導入後、定期的に効果を検証し、必要があれば改善を行います。目標達成度を評価し、更なる改善策を検討します。 4．自動化・ロボット導入を成功させるために 自動化・ロボット導入を成功させるためには、以下のポイントを押さえることが重要です。 経営層の理解と協力 自動化・ロボット導入は、多額の投資が必要となる場合があり、長期的な視点で取り組む必要があります。そのため、経営層の理解と協力が不可欠です。 現場の意見を反映 実際にロボットを操作するのは現場の作業者です。導入計画段階から現場の意見を反映することで、スムーズな導入と運用が可能になります。 段階的な導入 最初から全工程を自動化するのではなく、一部の工程から段階的に導入していくことで、リスクを軽減することができます。 外部の専門家を活用 ロボットの選定や導入、システム構築、人材育成など、必要に応じて外部の専門家を活用することで、効率的に進めることができます。 自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みは、中堅製造業にとって、持続的な成長を遂げるための重要な鍵となります。 これらの取り組みを成功させることで、人材不足の解消、生産性の向上、技術・技能の継承、そしてグローバル競争での優位性確保など、様々な効果が期待できます。 ぜひ、この機会に自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みを開始してみてはいかがでしょうか。 本コラムは、中堅製造業の製造及び生産技術幹部社員を対象に、自動化・ロボット導入、そして生産性向上への取り組みについて解説したものです。 より詳細な情報や具体的な事例、最新の技術動向などを知りたい方は、ぜひ、関連セミナーへの参加をご検討ください。 ■関連するセミナーのご案内 製造業向け　自動化・生産性向上セミナー 幹部社員が知っておくべきロボット・AI・IoT活用手法と成功事例 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 特別ゲスト事例講座！ 株式会社デンソーウェーブが語る！3000品目の中の自社製品組立工程を自動化した秘訣とは！ 「特別ゲスト事例講座！」 デンソーウェーブが3000品目の自社製品組立工程自動化を成功させた手法を限定公開！ 中堅・大手だからこそ必要な「徹底的に投資対効果を出すための自動化手法」を解説！ 3000品目の多品種少量生産組立工程を自動化した事例を解説 デンソーウェーブの生産技術が明かす！協働ロボットCOBOTTAの活用アイデアとは！ ロボット×IoT　徹底的な見える化で生産性を向上した事例を解説！

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 データ可視化は、製造現場の様々な課題解決に役立ちます。例えば、製品ごとの原価を可視化することで収益性の高い製品を把握し、生産計画に反映できます。本記事では、製造現場におけるデータ可視化の具体的な実際の事例と、その効果について解説します。 １．はじめに 製造業を取り巻く環境は、グローバル競争の激化、顧客ニーズの多様化、人手不足など、かつてないほど厳しさを増しています。こうした状況を打破し、持続的な成長を実現するためには、従来の経験や勘に基づいた経営から脱却し、データに基づいた論理的な意思決定を行うことが不可欠です。 特に、製造現場におけるデータ活用は、生産性向上、コスト削減、品質向上といったあらゆる経営課題の解決に直結する、極めて重要なテーマと言えます。 ２．データ可視化がもたらす、製造現場の革新 製造現場におけるデータ活用において、近年特に注目されているのが「データ可視化」です。これは、センサーやIoTデバイスなどから収集した膨大なデータを、グラフや図表などを用いて視覚的に分かりやすく表現する手法です。 DXが叫ばれてしばらく時期が経ちましたが、多くの製造業ではまだまだこのデータの可視化が進んでいない企業が多くあります。データ可視化によって、これまで見えにくかった現場の状況が明確化され、以下のような効果が期待できます。 リアルタイムな状況把握: 生産状況、設備稼働状況、品質データなどをリアルタイムに可視化することで、問題発生時の迅速な対応が可能となります。 ボトルネックの発見と解消: 工程ごとの進捗状況や作業時間、設備の稼働率などを可視化することで、生産のボトルネックを容易に特定し、改善に繋げることができます。 潜在的な問題の予防: 過去のデータ分析や傾向把握を通じて、潜在的な問題を事前に予測し、未然に防ぐことが可能になります。 従業員の意識改革: データに基づいた目標設定や進捗共有を行うことで、従業員のモチベーション向上、主体的な改善活動促進に繋がります。 ３．現場データ可視化：成功事例に学ぶ では、具体的にどのようなデータが、どのように可視化され、現場改善に活用されているのでしょうか？今回、船井総研が発行したレポート「リアルタイム現場データ可視化事例20選」では、業種、規模、課題別に、様々な企業における具体的な可視化事例を実際の可視化レポートを用いてご紹介しています。 3-1.利益管理：収益向上に直結するデータ可視化 a.製品個別原価算出 従来、製造原価は、製品群全体でまとめて計算されることが多く、また製品ごとの標準原価計算が行われているものの実際原価との差が生まれてしまい、実態と異なる原価計算をされてしまう等、製品ごとの収益性を正確に把握することは困難でした。しかし、センサーやIoT技術を活用することで、材料費、加工費、人件費など、製品一つひとつにかかった原価をリアルタイムに把握することが可能になりました。 レポートでは、この製品個別原価をグラフや表で可視化し、利益率の高い製品、低い製品を明確に示す事例を紹介しています。 この情報に基づき、高収益製品の生産比率増加、低収益製品の製造工程見直し、販売価格調整など、戦略的な意思決定を行うことができます。 b.製品別原価一覧 製品の種類が多い企業では、製品ごとの原価を一覧で比較できるように可視化することで、より効率的な原価管理が可能になります。レポートでは、製品名、原価、販売価格、利益率などを一覧表示し、一目で各製品の収益性を把握できる事例を紹介しています。 これにより、全社的な収益目標達成に向けた、製品ポートフォリオの最適化や、製造原価低減活動の重点化などを推進することができます。 c.客先別売上総額と粗利率 顧客別、あるいは取引先別の売上総額と粗利率を可視化することで、収益性の高い顧客、低い顧客を把握することができます。レポートでは、顧客名、売上高、原価、粗利率などをランキング形式で表示する事例を紹介しています。 この情報に基づき、優良顧客への営業強化、低収益顧客への価格交渉、新規顧客開拓など、営業戦略の最適化を図ることができます。 3-2.稼働監視：ムダをなくし、効率性を最大化する a.設備別稼働監視 設備の稼働状況をリアルタイムに可視化することで、設備の稼働率向上、ダウンタイムの削減に繋げることができます。レポートでは、設備ごとに稼働時間、停止時間、稼働率をグラフで表示し、設備の稼働状況を「見える化」する事例を紹介しています。 これにより、設備の故障予兆検知、予防保全の実施、稼働率の低い設備の活用方法検討など、設備の効率的な運用が可能になります。 b.工場内稼働監視 工場全体の設備稼働状況を俯瞰的に可視化することで、工場全体の生産効率を把握することができます。レポートでは、工場内の各設備の稼働状況を色分けして表示し、稼働状況が一目でわかるようにした事例を紹介しています。 これにより、工場全体の稼働率向上に向けた、設備レイアウトの見直し、工程の標準化、人員配置の最適化などを検討することができます。 c.ライン別稼働監視 生産ラインごとの稼働状況を可視化することで、ライン間の能力差やボトルネックを把握することができます。レポートでは、各ラインの生産量、稼働率、停止時間などをグラフで比較表示し、ライン間の能力差を明確に示す事例を紹介しています。 これにより、能力の低いラインへの重点的な改善活動、ライン間の作業分担調整、生産計画の精緻化などを実施することができます。 3-3.不良管理：品質向上とコスト削減を両立 a.工場別不良管理 工場ごとの不良発生状況を可視化することで、工場間の品質管理レベルの差を把握することができます。レポートでは、各工場の不良率、不良発生件数、不良原因などをグラフで比較表示し、不良対策の重点工場を明確にする事例を紹介しています。 これにより、不良対策のノウハウ共有、品質管理体制の見直し、従業員教育の強化など、工場全体の品質レベル向上を図ることができます。 b.検査記録集計表 製品別、工程別、検査項目別の不良発生状況を可視化することで、不良発生の傾向を分析することができます。レポートでは、検査記録を集計し、不良発生率の高い製品、工程、検査項目を特定する事例を紹介しています。 これにより、不良発生原因の特定、再発防止策の実施、検査工程の見直しなど、効果的な品質改善活動が可能になります。 ４．未来展望：進化し続けるデータ可視化 今後、AIや機械学習などの技術革新により、データ可視化はさらに進化していくと予想されます。 例えば、AIによるデータ分析の自動化が進み、人間では気づかなかったような潜在的な問題点や改善ポイントを、AIが発見してくれるようになるでしょう。 AIを活用するには、データが必要です。最近では生成AIの登場などによって、よりAI活用が注目されていますが、一番重要なのはどのAIを使うかではなく、どれだけ正確なデータを蓄積することができるかなのです。 正確なデータを蓄積させることができるようになれば、自社データを学習させたAI活用を実施することが可能となります。これにより、自社の過去データ（＝ノウハウ）をいつでもだれでも参照することができるようになり、属人化解消・業務効率化が実現できるようになるのです。 ５．最後に データ可視化は、製造現場のあらゆる課題解決に貢献する強力なツールです。ぜひ、本コラムやレポート「リアルタイム現場データ可視化事例20選」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 セミナーページ：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 ▼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_03546_S045 本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 データ可視化は、製造現場の様々な課題解決に役立ちます。例えば、製品ごとの原価を可視化することで収益性の高い製品を把握し、生産計画に反映できます。本記事では、製造現場におけるデータ可視化の具体的な実際の事例と、その効果について解説します。 １．はじめに 製造業を取り巻く環境は、グローバル競争の激化、顧客ニーズの多様化、人手不足など、かつてないほど厳しさを増しています。こうした状況を打破し、持続的な成長を実現するためには、従来の経験や勘に基づいた経営から脱却し、データに基づいた論理的な意思決定を行うことが不可欠です。 特に、製造現場におけるデータ活用は、生産性向上、コスト削減、品質向上といったあらゆる経営課題の解決に直結する、極めて重要なテーマと言えます。 ２．データ可視化がもたらす、製造現場の革新 製造現場におけるデータ活用において、近年特に注目されているのが「データ可視化」です。これは、センサーやIoTデバイスなどから収集した膨大なデータを、グラフや図表などを用いて視覚的に分かりやすく表現する手法です。 DXが叫ばれてしばらく時期が経ちましたが、多くの製造業ではまだまだこのデータの可視化が進んでいない企業が多くあります。データ可視化によって、これまで見えにくかった現場の状況が明確化され、以下のような効果が期待できます。 リアルタイムな状況把握: 生産状況、設備稼働状況、品質データなどをリアルタイムに可視化することで、問題発生時の迅速な対応が可能となります。 ボトルネックの発見と解消: 工程ごとの進捗状況や作業時間、設備の稼働率などを可視化することで、生産のボトルネックを容易に特定し、改善に繋げることができます。 潜在的な問題の予防: 過去のデータ分析や傾向把握を通じて、潜在的な問題を事前に予測し、未然に防ぐことが可能になります。 従業員の意識改革: データに基づいた目標設定や進捗共有を行うことで、従業員のモチベーション向上、主体的な改善活動促進に繋がります。 ３．現場データ可視化：成功事例に学ぶ では、具体的にどのようなデータが、どのように可視化され、現場改善に活用されているのでしょうか？今回、船井総研が発行したレポート「リアルタイム現場データ可視化事例20選」では、業種、規模、課題別に、様々な企業における具体的な可視化事例を実際の可視化レポートを用いてご紹介しています。 3-1.利益管理：収益向上に直結するデータ可視化 a.製品個別原価算出 従来、製造原価は、製品群全体でまとめて計算されることが多く、また製品ごとの標準原価計算が行われているものの実際原価との差が生まれてしまい、実態と異なる原価計算をされてしまう等、製品ごとの収益性を正確に把握することは困難でした。しかし、センサーやIoT技術を活用することで、材料費、加工費、人件費など、製品一つひとつにかかった原価をリアルタイムに把握することが可能になりました。 レポートでは、この製品個別原価をグラフや表で可視化し、利益率の高い製品、低い製品を明確に示す事例を紹介しています。 この情報に基づき、高収益製品の生産比率増加、低収益製品の製造工程見直し、販売価格調整など、戦略的な意思決定を行うことができます。 b.製品別原価一覧 製品の種類が多い企業では、製品ごとの原価を一覧で比較できるように可視化することで、より効率的な原価管理が可能になります。レポートでは、製品名、原価、販売価格、利益率などを一覧表示し、一目で各製品の収益性を把握できる事例を紹介しています。 これにより、全社的な収益目標達成に向けた、製品ポートフォリオの最適化や、製造原価低減活動の重点化などを推進することができます。 c.客先別売上総額と粗利率 顧客別、あるいは取引先別の売上総額と粗利率を可視化することで、収益性の高い顧客、低い顧客を把握することができます。レポートでは、顧客名、売上高、原価、粗利率などをランキング形式で表示する事例を紹介しています。 この情報に基づき、優良顧客への営業強化、低収益顧客への価格交渉、新規顧客開拓など、営業戦略の最適化を図ることができます。 3-2.稼働監視：ムダをなくし、効率性を最大化する a.設備別稼働監視 設備の稼働状況をリアルタイムに可視化することで、設備の稼働率向上、ダウンタイムの削減に繋げることができます。レポートでは、設備ごとに稼働時間、停止時間、稼働率をグラフで表示し、設備の稼働状況を「見える化」する事例を紹介しています。 これにより、設備の故障予兆検知、予防保全の実施、稼働率の低い設備の活用方法検討など、設備の効率的な運用が可能になります。 b.工場内稼働監視 工場全体の設備稼働状況を俯瞰的に可視化することで、工場全体の生産効率を把握することができます。レポートでは、工場内の各設備の稼働状況を色分けして表示し、稼働状況が一目でわかるようにした事例を紹介しています。 これにより、工場全体の稼働率向上に向けた、設備レイアウトの見直し、工程の標準化、人員配置の最適化などを検討することができます。 c.ライン別稼働監視 生産ラインごとの稼働状況を可視化することで、ライン間の能力差やボトルネックを把握することができます。レポートでは、各ラインの生産量、稼働率、停止時間などをグラフで比較表示し、ライン間の能力差を明確に示す事例を紹介しています。 これにより、能力の低いラインへの重点的な改善活動、ライン間の作業分担調整、生産計画の精緻化などを実施することができます。 3-3.不良管理：品質向上とコスト削減を両立 a.工場別不良管理 工場ごとの不良発生状況を可視化することで、工場間の品質管理レベルの差を把握することができます。レポートでは、各工場の不良率、不良発生件数、不良原因などをグラフで比較表示し、不良対策の重点工場を明確にする事例を紹介しています。 これにより、不良対策のノウハウ共有、品質管理体制の見直し、従業員教育の強化など、工場全体の品質レベル向上を図ることができます。 b.検査記録集計表 製品別、工程別、検査項目別の不良発生状況を可視化することで、不良発生の傾向を分析することができます。レポートでは、検査記録を集計し、不良発生率の高い製品、工程、検査項目を特定する事例を紹介しています。 これにより、不良発生原因の特定、再発防止策の実施、検査工程の見直しなど、効果的な品質改善活動が可能になります。 ４．未来展望：進化し続けるデータ可視化 今後、AIや機械学習などの技術革新により、データ可視化はさらに進化していくと予想されます。 例えば、AIによるデータ分析の自動化が進み、人間では気づかなかったような潜在的な問題点や改善ポイントを、AIが発見してくれるようになるでしょう。 AIを活用するには、データが必要です。最近では生成AIの登場などによって、よりAI活用が注目されていますが、一番重要なのはどのAIを使うかではなく、どれだけ正確なデータを蓄積することができるかなのです。 正確なデータを蓄積させることができるようになれば、自社データを学習させたAI活用を実施することが可能となります。これにより、自社の過去データ（＝ノウハウ）をいつでもだれでも参照することができるようになり、属人化解消・業務効率化が実現できるようになるのです。 ５．最後に データ可視化は、製造現場のあらゆる課題解決に貢献する強力なツールです。ぜひ、本コラムやレポート「リアルタイム現場データ可視化事例20選」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 セミナーページ：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 ▼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_03546_S045

こんにちは。製造業の皆様、日々の業務お疲れ様です。 今日は、多くの企業が抱える課題を解決し、 未来への成長を加速させる、 ロボット・IoTシステム導入についてお話したいと思います。 ご存知の通り、製造業を取り巻く環境は、 グローバル化や顧客ニーズの多様化など、 目まぐるしく変化していますよね。 特に、中堅・大手製造業の皆様は、 人手不足や生産性向上、コスト削減といった課題に加え、 マスカスタマイゼーションへの対応やサプライチェーンの複雑化など、 より高度な課題に直面されているのではないでしょうか？ このような状況下で、 多くの企業が注目しているのが、 ロボット・IoTシステムを活用した生産現場の自動化です。 「自動化って、本当に効果があるの？」 「どこから手をつければいいのかわからない…」 そう思われている方もいらっしゃるかもしれません。 そこで、今日は、自動化による課題解決、 生産性向上、そして持続的な成長を実現するための 具体的なステップと重要ポイントを、 皆様と一緒に考えていきたいと思います。 1. まずは現状把握から！課題を明確化し、自動化の目的を定めましょう。 自動化を成功させるためには、 まず、現状を正確に把握し、 どのような課題を解決すべきなのかを明確にすることが重要です。 ・御社の課題は何ですか？長年培ってきた経験やノウハウは、 まさに御社の強みです。 しかし、既存設備の老朽化や属人的な業務プロセス、 部門間の連携不足など、 企業規模が大きくなるほど課題も複雑化していく傾向があります。 まずは、これらの課題を一つひとつ丁寧に洗い出してみましょう。   ・生産性のボトルネックはどこにあるのでしょうか？生産ラインの各工程における作業時間、稼働率、不良率などを分析し、 生産性を阻害する要因を特定することが重要です。 IoTセンサーなどを活用すれば、より詳細なデータを取得し、客観的な分析が可能になります。 「データは宝の山」と言われるように、 データ分析は、改善のヒントを与えてくれるでしょう。   ・自動化で解決したい課題は何ですか？人手不足の解消、品質の安定化、リードタイムの短縮など、 自動化によって解決したい課題を具体的に設定しましょう。 優先順位をつけ、段階的に取り組むことで、より効果的に自動化を進めることができます。   ・KPI設定とロードマップ作成自動化による効果を測定するためのKPIを設定し、 目標達成に向けた具体的なロードマップを作成しましょう。 導入スケジュール、担当者、予算などを明確にすることで、 プロジェクトをスムーズに進めることができます。 「千里の道も一歩から」 しっかりと計画を立て、着実に実行していくことが重要です。 2. 最新技術を導入！ロボット・IoTシステム導入のポイント 自動化を実現するための技術は、 日々進化しています。 最新の技術動向を把握し、 自社に最適なシステムを導入することが重要です。 ・最新ロボット技術を知っていますか？AIを搭載した自律型ロボット、 人と協働作業を行う協働ロボットなど、 様々な種類のロボットが登場しています。 それぞれの特性を理解し、導入事例を参考にしながら、御社の生産ラインに適したロボットを選定しましょう。   ・IoTシステムでデータ活用！センサー、ネットワーク、クラウドなどを活用したIoTシステムにより、 生産現場の様々なデータをリアルタイムに収集・分析することができます。 これらのデータを活用することで、生産効率の向上、品質管理の強化、設備の予知保全などが可能になります。 まさに、「見える化」による改善ですね。   ・最適なシステムを選定するために導入コスト、操作性、メンテナンス性、拡張性など、 様々な観点から総合的に判断する必要があります。 既存システムとの連携やセキュリティ対策も重要な要素となります。 御社のニーズに合ったシステムを、 じっくりと検討しましょう。   ・段階的な導入でリスク軽減最初から大規模な導入を行うのではなく、 まずは一部の工程で試験的に導入し、 効果を検証しながら徐々に範囲を拡大していく方法が有効です。 「小さく始めて大きく育てる」という考え方ですね。 3. 人材育成と組織改革も重要！自動化を成功させるための基盤づくり 自動化は、単に機械を導入すればよいというものではありません。 人材育成と組織改革を並行して進めることで、 自動化の効果を最大限に引き出すことができます。 ・人材の役割変化と必要なスキルロボットの操作・メンテナンス、データ分析、システム管理など、 自動化に伴い、新たなスキルが必要となります。 従業員のスキルアップを支援し、 変化に対応できる人材を育成することが重要です。 人材こそ、企業の宝です。   ・効果的な人材育成プログラム社内研修、外部研修、OJTなど、 様々な方法を組み合わせた人材育成プログラムを設計・運用しましょう。 従業員のモチベーションを高め、 積極的にスキルを習得できる環境を作る必要があります。   ・部門間連携強化と情報共有自動化によって、 生産部門、技術部門、管理部門など、 様々な部門が関わるようになります。 部門間連携を強化し、情報共有を促進することで、 スムーズな意思決定と効率的な業務遂行が可能になります。 「One Team」として、 目標達成に向けて協力していくことが重要です。   ・変化に対応できる柔軟な組織体制自動化によって、 従来の組織構造や業務プロセスを見直す必要が生じる可能性があります。 変化に対応できる柔軟な組織体制を構築することで、 新たなビジネスチャンスを捉えることができます。 4. 未来を見据えた生産体制！持続的な成長を支える自動化戦略 自動化は、単なるコスト削減や効率化のための手段ではありません。 企業の競争力強化、新たな価値創造、持続的な成長を支えるための 重要な戦略となります。 ・生産性向上で競争力強化！自動化によって、人材不足を解消し、 生産性を向上させることで、 コスト競争力を強化することができます。 また、品質の安定化やリードタイムの短縮により、 顧客満足度向上にも貢献することができます。   ・マスカスタマイゼーションへの対応顧客一人ひとりのニーズに対応した製品を 効率的に生産することが求められています。 ロボット・IoTシステムを活用することで、多品種少量生産や個別受注生産にも柔軟に対応することができます。   ・データドリブンな生産管理生産現場で収集したデータを分析し、 生産計画の立案、在庫管理、品質管理などに活用することで、 より効率的で精度の高い生産管理システムを構築することができます。 データに基づいた意思決定は、企業の成長を加速させるでしょう。   ・スマートファクトリー化で未来へAI、IoT、ロボットなどの技術を統合し、 自律的に最適化された生産システムを構築することで、 さらなる生産性向上、品質向上、コスト削減を実現することができます。 スマートファクトリー化は、 製造業の未来を拓く鍵となるでしょう。 いかがでしたでしょうか？ ロボット・IoTシステムを活用した生産現場の自動化は、 製造業にとって大きな可能性を秘めています。 現状を正確に把握し、 自社に最適なシステムを導入することで、 企業の競争力強化、新たな価値創造、 そして持続的な成長を実現することができます。 ぜひ、この機会に自動化について 真剣に検討してみてはいかがでしょうか？   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 ・お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 こんにちは。製造業の皆様、日々の業務お疲れ様です。 今日は、多くの企業が抱える課題を解決し、 未来への成長を加速させる、 ロボット・IoTシステム導入についてお話したいと思います。 ご存知の通り、製造業を取り巻く環境は、 グローバル化や顧客ニーズの多様化など、 目まぐるしく変化していますよね。 特に、中堅・大手製造業の皆様は、 人手不足や生産性向上、コスト削減といった課題に加え、 マスカスタマイゼーションへの対応やサプライチェーンの複雑化など、 より高度な課題に直面されているのではないでしょうか？ このような状況下で、 多くの企業が注目しているのが、 ロボット・IoTシステムを活用した生産現場の自動化です。 「自動化って、本当に効果があるの？」 「どこから手をつければいいのかわからない…」 そう思われている方もいらっしゃるかもしれません。 そこで、今日は、自動化による課題解決、 生産性向上、そして持続的な成長を実現するための 具体的なステップと重要ポイントを、 皆様と一緒に考えていきたいと思います。 1. まずは現状把握から！課題を明確化し、自動化の目的を定めましょう。 自動化を成功させるためには、 まず、現状を正確に把握し、 どのような課題を解決すべきなのかを明確にすることが重要です。 ・御社の課題は何ですか？長年培ってきた経験やノウハウは、 まさに御社の強みです。 しかし、既存設備の老朽化や属人的な業務プロセス、 部門間の連携不足など、 企業規模が大きくなるほど課題も複雑化していく傾向があります。 まずは、これらの課題を一つひとつ丁寧に洗い出してみましょう。   ・生産性のボトルネックはどこにあるのでしょうか？生産ラインの各工程における作業時間、稼働率、不良率などを分析し、 生産性を阻害する要因を特定することが重要です。 IoTセンサーなどを活用すれば、より詳細なデータを取得し、客観的な分析が可能になります。 「データは宝の山」と言われるように、 データ分析は、改善のヒントを与えてくれるでしょう。   ・自動化で解決したい課題は何ですか？人手不足の解消、品質の安定化、リードタイムの短縮など、 自動化によって解決したい課題を具体的に設定しましょう。 優先順位をつけ、段階的に取り組むことで、より効果的に自動化を進めることができます。   ・KPI設定とロードマップ作成自動化による効果を測定するためのKPIを設定し、 目標達成に向けた具体的なロードマップを作成しましょう。 導入スケジュール、担当者、予算などを明確にすることで、 プロジェクトをスムーズに進めることができます。 「千里の道も一歩から」 しっかりと計画を立て、着実に実行していくことが重要です。 2. 最新技術を導入！ロボット・IoTシステム導入のポイント 自動化を実現するための技術は、 日々進化しています。 最新の技術動向を把握し、 自社に最適なシステムを導入することが重要です。 ・最新ロボット技術を知っていますか？AIを搭載した自律型ロボット、 人と協働作業を行う協働ロボットなど、 様々な種類のロボットが登場しています。 それぞれの特性を理解し、導入事例を参考にしながら、御社の生産ラインに適したロボットを選定しましょう。   ・IoTシステムでデータ活用！センサー、ネットワーク、クラウドなどを活用したIoTシステムにより、 生産現場の様々なデータをリアルタイムに収集・分析することができます。 これらのデータを活用することで、生産効率の向上、品質管理の強化、設備の予知保全などが可能になります。 まさに、「見える化」による改善ですね。   ・最適なシステムを選定するために導入コスト、操作性、メンテナンス性、拡張性など、 様々な観点から総合的に判断する必要があります。 既存システムとの連携やセキュリティ対策も重要な要素となります。 御社のニーズに合ったシステムを、 じっくりと検討しましょう。   ・段階的な導入でリスク軽減最初から大規模な導入を行うのではなく、 まずは一部の工程で試験的に導入し、 効果を検証しながら徐々に範囲を拡大していく方法が有効です。 「小さく始めて大きく育てる」という考え方ですね。 3. 人材育成と組織改革も重要！自動化を成功させるための基盤づくり 自動化は、単に機械を導入すればよいというものではありません。 人材育成と組織改革を並行して進めることで、 自動化の効果を最大限に引き出すことができます。 ・人材の役割変化と必要なスキルロボットの操作・メンテナンス、データ分析、システム管理など、 自動化に伴い、新たなスキルが必要となります。 従業員のスキルアップを支援し、 変化に対応できる人材を育成することが重要です。 人材こそ、企業の宝です。   ・効果的な人材育成プログラム社内研修、外部研修、OJTなど、 様々な方法を組み合わせた人材育成プログラムを設計・運用しましょう。 従業員のモチベーションを高め、 積極的にスキルを習得できる環境を作る必要があります。   ・部門間連携強化と情報共有自動化によって、 生産部門、技術部門、管理部門など、 様々な部門が関わるようになります。 部門間連携を強化し、情報共有を促進することで、 スムーズな意思決定と効率的な業務遂行が可能になります。 「One Team」として、 目標達成に向けて協力していくことが重要です。   ・変化に対応できる柔軟な組織体制自動化によって、 従来の組織構造や業務プロセスを見直す必要が生じる可能性があります。 変化に対応できる柔軟な組織体制を構築することで、 新たなビジネスチャンスを捉えることができます。 4. 未来を見据えた生産体制！持続的な成長を支える自動化戦略 自動化は、単なるコスト削減や効率化のための手段ではありません。 企業の競争力強化、新たな価値創造、持続的な成長を支えるための 重要な戦略となります。 ・生産性向上で競争力強化！自動化によって、人材不足を解消し、 生産性を向上させることで、 コスト競争力を強化することができます。 また、品質の安定化やリードタイムの短縮により、 顧客満足度向上にも貢献することができます。   ・マスカスタマイゼーションへの対応顧客一人ひとりのニーズに対応した製品を 効率的に生産することが求められています。 ロボット・IoTシステムを活用することで、多品種少量生産や個別受注生産にも柔軟に対応することができます。   ・データドリブンな生産管理生産現場で収集したデータを分析し、 生産計画の立案、在庫管理、品質管理などに活用することで、 より効率的で精度の高い生産管理システムを構築することができます。 データに基づいた意思決定は、企業の成長を加速させるでしょう。   ・スマートファクトリー化で未来へAI、IoT、ロボットなどの技術を統合し、 自律的に最適化された生産システムを構築することで、 さらなる生産性向上、品質向上、コスト削減を実現することができます。 スマートファクトリー化は、 製造業の未来を拓く鍵となるでしょう。 いかがでしたでしょうか？ ロボット・IoTシステムを活用した生産現場の自動化は、 製造業にとって大きな可能性を秘めています。 現状を正確に把握し、 自社に最適なシステムを導入することで、 企業の競争力強化、新たな価値創造、 そして持続的な成長を実現することができます。 ぜひ、この機会に自動化について 真剣に検討してみてはいかがでしょうか？   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 ・お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813

製造業の生産技術・製造部門の幹部のみなさま、こんにちは。 船井総合研究所の徳竹です。 日頃より、生産性向上、人材不足解消、コスト削減など、様々な課題に立ち向かわれていることと思います。 特に、多品種少量生産体制をとっている企業様では、これらの課題解決がより困難になっているのではないでしょうか？ 「多品種少量生産だから、ロボット化は難しい…」 「AIやIoTって、大規模な工場でないと効果がないのでは？」 「最新技術を導入したくても、コストや人材が…」 そう感じて、自動化やデジタル化を諦めてしまっていませんか？ １．多品種少量生産だから…と諦めていませんか？ 多品種少量生産では、特有の課題によって、生産性向上が阻害されがちです。 １．工程の標準化の難しさ 製品の種類や工程が多岐にわたるため、標準化が難しく、属人的な作業に頼らざるを得ない状況に陥りがちです。 これにより、人材育成に時間がかかったり、品質にばらつきが生じたり、ノウハウの共有が難しくなるなどの問題が発生します。 ２．人材不足による負担増加 人材不足が深刻化する中、限られた人員で多様な業務に対応しなければならず、従業員一人ひとりの負担が増加しています。 長時間労働や人材の流出、さらなる人材不足に繋がりかねません。 ３．頻繁な段取り替えによる生産性の低下 多品種少量生産では、製品の切り替えに伴い、頻繁な段取り替えが発生します。 段取り替えには時間と手間がかかり、その間は生産が止まってしまうため、生産性が低下するだけでなく、納期の遅延や機会損失にも繋がります。 ２．ロボット・AI・IoTこそ、解決の鍵！ これらの課題を解決し、生産性向上を実現するためには、ロボット・AI・IoT技術の活用が不可欠です。 ロボット・AI・IoT技術を導入することで、以下のような効果が期待できます。 ・人材不足の解消と人材の有効活用 ロボットによる自動化によって、人材不足を解消し、従業員をより付加価値の高い業務に配置することができます。 単純作業や危険な作業をロボットに任せることで、従業員の負担を軽減し、労働環境の改善にも繋がります。 ・品質向上と検査コストの削減 AIによる画像認識技術を活用した外観検査の自動化により、人為的なミスを削減し、品質の安定化を実現します。 また、検査にかかる時間とコストを削減することができます。 ・生産工程の見える化とムダの削減 IoTによって、生産ラインの稼働状況や設備の稼働状況、在庫状況などのデータをリアルタイムに収集・分析することで、生産工程の可視化を実現します。 これにより、ボトルネックの発見やムダの削減、生産計画の精度向上に繋げることが可能となります。 ・データ分析による継続的な改善 蓄積されたデータを分析することで、生産効率の向上や品質の改善、設備の故障予知など、様々な課題解決に役立てることができます。 データに基づいた客観的な意思決定が可能となり、継続的な改善サイクルを構築することができます。 ・標準化によるノウハウの共有と人材育成の効率化 ロボットやAIを導入することで、作業の標準化を促進することができます。 標準化によって、属人的な作業を減らし、ノウハウを共有することで、人材育成の効率化や品質の安定化に繋がります。 続いて、ロボット・IoTを活用した「なんと3000品目！デンソーウェーブが実現した驚きの自動化」事例をご紹介します。 ３．なんと3000品目！デンソーウェーブが実現した驚きの自動化 業株式会社デンソーウェーブ様は、QRコードの開発で知られる、産業用ロボットや自動認識システムのリーディングカンパニーです。 そのデンソーウェーブ様が、なんと3000品目にも及ぶ自社製品の組み立て工程を自動化することに成功しました。 多品種少量生産における自動化の難しさを克服し、大幅な生産性向上を実現したデンソーウェーブ様の取り組みは、多くの製造業にとって大きなヒントになるはずです。 今回は、多品種少量生産における生産性向上を実現するための、ロボット・AI・IoT活用法について、株式会社デンソーウェーブ様をゲスト講師にお招きし、具体的な事例を交えながらお伝えいたします。 【セミナーでは、デンソーウェーブの担当者から直接話を聞ける！】 今回のセミナーでは、デンソーウェーブ様からゲスト講師をお招きし、3000品目の自社製品組み立て工程を自動化した事例について、詳しくお話いただきます。 具体的には、 多品種少量生産におけるロボット導入のポイント ロボット導入による効果（生産性向上、品質向上、コスト削減など） 導入時の課題と解決策 今後の展望 などについて、お話いただく予定です。 デンソーウェーブ様の担当者から直接話を聞ける貴重な機会です。ぜひ、この機会をお見逃しなく！ 【セミナーでさらに詳しく解説】 多品種少量生産におけるロボット・AI・IoT活用法について、さらに詳しく知りたい方は、ぜひ船井総合研究所が開催するセミナーにご参加ください。 セミナーでは、多品種少量生産に特化した自動化・生産性向上の方程式や、製造現場の4Mを定量化し可視化する手法などについても解説いたします。 セミナーの詳細はこちら https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 多品種少量生産の課題を克服し、生産性向上を実現する道筋を、一緒に見つけましょう。 皆様のエントリーを心よりお待ちしております。 追伸 セミナーでは、個別相談会も実施しております。 お悩みの内容を具体的にお伺いし、最適な解決策をご提案させていただきますので、ぜひお気軽にご相談ください。 ■関連するセミナーのご案内 製造業向け　自動化・生産性向上セミナー 幹部社員が知っておくべきロボット・AI・IoT活用手法と成功事例 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 製造業の生産技術・製造部門の幹部のみなさま、こんにちは。 船井総合研究所の徳竹です。 日頃より、生産性向上、人材不足解消、コスト削減など、様々な課題に立ち向かわれていることと思います。 特に、多品種少量生産体制をとっている企業様では、これらの課題解決がより困難になっているのではないでしょうか？ 「多品種少量生産だから、ロボット化は難しい…」 「AIやIoTって、大規模な工場でないと効果がないのでは？」 「最新技術を導入したくても、コストや人材が…」 そう感じて、自動化やデジタル化を諦めてしまっていませんか？ １．多品種少量生産だから…と諦めていませんか？ 多品種少量生産では、特有の課題によって、生産性向上が阻害されがちです。 １．工程の標準化の難しさ 製品の種類や工程が多岐にわたるため、標準化が難しく、属人的な作業に頼らざるを得ない状況に陥りがちです。 これにより、人材育成に時間がかかったり、品質にばらつきが生じたり、ノウハウの共有が難しくなるなどの問題が発生します。 ２．人材不足による負担増加 人材不足が深刻化する中、限られた人員で多様な業務に対応しなければならず、従業員一人ひとりの負担が増加しています。 長時間労働や人材の流出、さらなる人材不足に繋がりかねません。 ３．頻繁な段取り替えによる生産性の低下 多品種少量生産では、製品の切り替えに伴い、頻繁な段取り替えが発生します。 段取り替えには時間と手間がかかり、その間は生産が止まってしまうため、生産性が低下するだけでなく、納期の遅延や機会損失にも繋がります。 ２．ロボット・AI・IoTこそ、解決の鍵！ これらの課題を解決し、生産性向上を実現するためには、ロボット・AI・IoT技術の活用が不可欠です。 ロボット・AI・IoT技術を導入することで、以下のような効果が期待できます。 ・人材不足の解消と人材の有効活用 ロボットによる自動化によって、人材不足を解消し、従業員をより付加価値の高い業務に配置することができます。 単純作業や危険な作業をロボットに任せることで、従業員の負担を軽減し、労働環境の改善にも繋がります。 ・品質向上と検査コストの削減 AIによる画像認識技術を活用した外観検査の自動化により、人為的なミスを削減し、品質の安定化を実現します。 また、検査にかかる時間とコストを削減することができます。 ・生産工程の見える化とムダの削減 IoTによって、生産ラインの稼働状況や設備の稼働状況、在庫状況などのデータをリアルタイムに収集・分析することで、生産工程の可視化を実現します。 これにより、ボトルネックの発見やムダの削減、生産計画の精度向上に繋げることが可能となります。 ・データ分析による継続的な改善 蓄積されたデータを分析することで、生産効率の向上や品質の改善、設備の故障予知など、様々な課題解決に役立てることができます。 データに基づいた客観的な意思決定が可能となり、継続的な改善サイクルを構築することができます。 ・標準化によるノウハウの共有と人材育成の効率化 ロボットやAIを導入することで、作業の標準化を促進することができます。 標準化によって、属人的な作業を減らし、ノウハウを共有することで、人材育成の効率化や品質の安定化に繋がります。 続いて、ロボット・IoTを活用した「なんと3000品目！デンソーウェーブが実現した驚きの自動化」事例をご紹介します。 ３．なんと3000品目！デンソーウェーブが実現した驚きの自動化 業株式会社デンソーウェーブ様は、QRコードの開発で知られる、産業用ロボットや自動認識システムのリーディングカンパニーです。 そのデンソーウェーブ様が、なんと3000品目にも及ぶ自社製品の組み立て工程を自動化することに成功しました。 多品種少量生産における自動化の難しさを克服し、大幅な生産性向上を実現したデンソーウェーブ様の取り組みは、多くの製造業にとって大きなヒントになるはずです。 今回は、多品種少量生産における生産性向上を実現するための、ロボット・AI・IoT活用法について、株式会社デンソーウェーブ様をゲスト講師にお招きし、具体的な事例を交えながらお伝えいたします。 【セミナーでは、デンソーウェーブの担当者から直接話を聞ける！】 今回のセミナーでは、デンソーウェーブ様からゲスト講師をお招きし、3000品目の自社製品組み立て工程を自動化した事例について、詳しくお話いただきます。 具体的には、 多品種少量生産におけるロボット導入のポイント ロボット導入による効果（生産性向上、品質向上、コスト削減など） 導入時の課題と解決策 今後の展望 などについて、お話いただく予定です。 デンソーウェーブ様の担当者から直接話を聞ける貴重な機会です。ぜひ、この機会をお見逃しなく！ 【セミナーでさらに詳しく解説】 多品種少量生産におけるロボット・AI・IoT活用法について、さらに詳しく知りたい方は、ぜひ船井総合研究所が開催するセミナーにご参加ください。 セミナーでは、多品種少量生産に特化した自動化・生産性向上の方程式や、製造現場の4Mを定量化し可視化する手法などについても解説いたします。 セミナーの詳細はこちら https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 多品種少量生産の課題を克服し、生産性向上を実現する道筋を、一緒に見つけましょう。 皆様のエントリーを心よりお待ちしております。 追伸 セミナーでは、個別相談会も実施しております。 お悩みの内容を具体的にお伺いし、最適な解決策をご提案させていただきますので、ぜひお気軽にご相談ください。 ■関連するセミナーのご案内 製造業向け　自動化・生産性向上セミナー 幹部社員が知っておくべきロボット・AI・IoT活用手法と成功事例 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813