DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。近年では、人件費削減の観点から、検査の自動化に取り組む企業様が増加しており、船井総研でもご相談いただくことの多い自動化テーマの一つとなっています。 本コラムでは、外観検査自動化のメリットは導入までの流れを解説した後、失敗例と成功のポイントを解説いたします。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 また、船井総研では、AIを活用した外観検査のコンサルティングをおこなっております。ご興味のある方は以下のサイトをご覧ください。 ⇒関連記事：製造業 | AI外観検査 自動化コンサルティング １．外観検査の自動化とは 外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。 具体的には、製品や部品の表面に付着した汚れ、異物、キズ、変形といった欠陥を検出し、品質の向上を図る工程です。 従来、外観検査は主に人の目による目視検査が行われてきました。 しかし、目視検査では、人によって異なる検査精度のばらつきや、検査員の見落としによってどうしても不良を流出してしまう、という課題がありました。 昨今の工場では、その解決策として、検査装置を活用した検査工程の自動化が進められています。 外観検査の自動化は製造業全般に適用されており、自動車、半導体、食品・飲料、製薬など多岐にわたる産業で導入されています。 近年では、機械学習や画像処理技術を駆使した高精度な外観検査も可能となっており、従来では困難だった検査についても、自動化を行うことが可能になっています。 また、設備環境に合わせて、最適な照明やレンズを選択することで、安定した画像抽出が可能になります。 ⇒関連記事：AI外観検査とは？従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは？ ２．外観検査自動化を行う4つのメリット ２―１.高精度な検査が実現可能 外観検査自動化において検査機は、事前に設定された基準やアルゴリズムに基づいて作業を遂行します。このプログラムによる検査は、人間の目で見逃す可能性がある微細な欠陥や変形を確実に検知します。例えば、キズ、異物、色、形状の変化など、さまざまな欠陥を高い精度で検出することができます。また、計測機能を搭載することで、寸法測定なども自動化できます。 また、深層学習などの技術を用いることで、新たな異常パターンも検出できるようになります。深層学習では、大量の学習資料を基に、AIが良品と不良品を自動で認識し、判断します。これにより、従来のルールベース型では難しかった、複雑な形状の製品や、微妙な色ムラ、キズなどの検出も可能になります。異常検知の精度向上により、これまで以上に高品質な製品を製造することが可能になります。 ２－２.検査工程の人手不足を解消 外観検査の自動化によって、検査工程における作業員の不足を解消することができ、人手不足による製造ラインの遅延や作業者のストレスを軽減することができます。 また、自動化によって不要となった人員には、他の重要な業務を行ってもらうことで、工場全体の生産性を向上させることができます。 ２－３.検査員の育成コスト削減 外観検査の自動化により、検査員の育成にかかる時間とコストを大幅に削減できます。 検査員のスキル向上には経験が必要であり、これを得るためには時間と手間がかかります。 検査機を使用する際は、(装置を適切に構築することさえできれば、)即座に検査を開始することができます。 また、ヒューマンエラーが減少することで、不良品の再検査や製品リコール、保守にかかるコストも低減します。 ２－４．検査時間の短縮 外観検査の自動化を行うことで、作業時間を短縮、ひいては生産ラインの効率を向上させることができます。 人の稼働時間には限界がありますが、検査機は24時間365日の稼働が可能です。 検査速度も人間よりも速いため、検査時間を大幅に短縮することができます。 これにより、従来の目視検査に比べて生産サイクルタイムが短縮され、製品の早期出荷が可能となります。 また、処理速度の向上により、リアルタイムでの検査も可能になります。 ⇒関連記事：製造業DXとは？DXのメリットや、成功事例をわかりやすく解説！ 次に外観検査自動化導入の流れを解説します。 ３．外観検査自動化 導入の流れ 外観検査自動化の導入の流れは以下の図のようになっています。 ３－１．要件定義 要件定義とは、自動化をする際の目的を明確化することです。 自社にどのような課題があって、何のために外観検査の自動化を行っていくのかを明確にする必要があります。 たとえば、代表的な目的感でいえば、「外観検査を自動化して省人化しコストを下げたい」「外観検査を自動化して不良率を下げたい」「外観検査を自動化してより速いタクトタイムで検査を行いたい」などが挙げられます。 “自社がどの課題の改善に重きをおいているのか“は導入前に明確にしておかないと、ゴールが不明瞭となってしまうため、導入に失敗する可能性が高くなってしまいます。 ３－２．検査システムの構築/テスト 次に、要件定義に沿う様な検査システムを構築していきます。 まず、要件定義の際に決定した検査項目について、目論見通り検査が行えるか検証を行い、その後検証結果に沿う機器や方法の選定を行います。 次に、選定した機器や方法で、期待通りの検査を行うことができるかテストを行います。 機器や方法の選定とテストを繰り返し、目的を果たすことができる検査機構を構築していきます。 検討項目としては、カメラ、照明、検査ラインなどの機器の選定や撮像した画像処理方法の選定などが存在します。 検査システムの構築においては検討すべきことが非常に多岐に渡っています。 例えば、下記の様な項目が挙げられます。 これらの事項は、選定する際に考えるべきことの内、ほんの一部です。 実際に検査の自動化を行う際は、様々な項目について検討を行う必要があります。 ３－３．本導入 テスト結果に問題がなければ、本導入に映ります。 テスト時に検査できていたとしても、本導入でも同様に検査できるとは限らず、また運用後に検査システムで検知できない様な不良品が出ることもあります。 本導入がうまくいくかどうかは、要件定義の巧拙によるところが大きいですが、万一うまく検査の自動化を行うことができない場合でも、どうすれば目的を達成できるか、PDCAを回していきましょう。 ⇒関連記事：工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは？成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説！ ４．外観検査自動化の失敗例 続いて、外観検査の自動化における失敗例を2つ紹介します。 ４－１．費用対効果が出ない 1つ目は、「費用対効果が出ない」です。 こちらは、要件定義が適切に行えていないときに起こる可能性が高いです。 当たり前ですが、全ての検査製品・検査作業を一気に自動化していくことは不可能です。 自動化を行う際は、必ず特定の品種・作業に絞ることが重要です。 費用対効果を出していくためには、儲かっている製品や工数のかかっている作業を重点的に自動化していく必要があります。 ４－２．検査したい製品を適切に撮像できない 2つ目は、「検査したい製品を適切に撮像できない」です。 こちらも非常に多い失敗例です。 検査の自動化を成功させるために重要ことは、”どれだけその検査方法に対してノウハウを持っているか”です。 先述の通り、外観検査を自動化させるためには、多くの事柄について検討する必要があり、非常に幅広い知識と経験が必要となります。 同じカメラを使っていても、異なる照明を使っていれば見え方は全く異なりますし、また画像処理の方法によっても精度・タクトタイムが大きく異なります。 自動化したい検査方法に対して、様々な手法で検討を行うことで、より精度が高く、より速く、より安い外観検査システムを構築することが可能です。 ５．外観検査の自動化を成功させるために重要な2つのこと 外観検査を自動化する際に押さえるべきポイントは下記の2つです。 ５－１．明確な要件定義 自動化を行うことで何を実現したいのか？この一点がブレてしまうと、全てがうまくいきません。 何を目的とするのかを決定することで、適切な検査の方法も、機器も、自社に最適なものを選定・導入することができます。 要件定義は、しっかり時間をかけて行いましょう。 例えば、検査対象の形状や色、検査項目、検査速度、求められる精度、設置場所の環境、搬送方法、初期量、保守の有無、運用開始時期、運用方法、予算などを明確に定義します。 ５－２．適切な費用感 自動化を行う際、どれだけの費用をかけるべきなのか。 難しいと思われる方も多いかもしれません。 自動化を行う際の適切な費用感は、簡易的に以下の公式で求めることが可能です。 投資効果は、例えば自動化によって削減される人工数によって削減される人件費などで測ることができます。 また、投資回収の年数は、一般的に3~5年で考えることが多いです。 自動化をすればどれだけの投資効果が期待できるのか？どのくらいの年数での償却を目標としているのか？を鑑み、投資額を決定しましょう。 ６．まとめ 今回は、外観検査自動化のメリットや導入までの流れについて解説いたしました。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 この度、船井総研では「AI外観検査 社長セミナー」を開催いたします。当日は、AIを活用して外観検査の自動化に成功した、ササノ合成株式会社 代表取締役 笹野英一氏をお招きし、成功事例をお話ししていただきます。 ご興味のある方は、“以下の関連するセミナーのご案内“をご確認ください。   ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム製品製造業向け AI外観検査　社長セミナー 人件費年間1,400万円削減！年間198万個の全品検査実現！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 本セミナーで学べるポイント 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる！ 外観検査を自動化して属人化している検査工程を標準化するためのポイントを学べる！ 外観検査を自動化して不良流出を削減する方法を学べる！ 外観検査にAIを活用して検査工程を自動化するための具体的な手法が学べる！ 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる！ ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 大阪会場　2025/02/06 (木)　10:00~12:30 東京会場　2024/02/12 (水)　10:00~12:30 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701   中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045 外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。近年では、人件費削減の観点から、検査の自動化に取り組む企業様が増加しており、船井総研でもご相談いただくことの多い自動化テーマの一つとなっています。 本コラムでは、外観検査自動化のメリットは導入までの流れを解説した後、失敗例と成功のポイントを解説いたします。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 また、船井総研では、AIを活用した外観検査のコンサルティングをおこなっております。ご興味のある方は以下のサイトをご覧ください。 ⇒関連記事：製造業 | AI外観検査 自動化コンサルティング １．外観検査の自動化とは 外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。 具体的には、製品や部品の表面に付着した汚れ、異物、キズ、変形といった欠陥を検出し、品質の向上を図る工程です。 従来、外観検査は主に人の目による目視検査が行われてきました。 しかし、目視検査では、人によって異なる検査精度のばらつきや、検査員の見落としによってどうしても不良を流出してしまう、という課題がありました。 昨今の工場では、その解決策として、検査装置を活用した検査工程の自動化が進められています。 外観検査の自動化は製造業全般に適用されており、自動車、半導体、食品・飲料、製薬など多岐にわたる産業で導入されています。 近年では、機械学習や画像処理技術を駆使した高精度な外観検査も可能となっており、従来では困難だった検査についても、自動化を行うことが可能になっています。 また、設備環境に合わせて、最適な照明やレンズを選択することで、安定した画像抽出が可能になります。 ⇒関連記事：AI外観検査とは？従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは？ ２．外観検査自動化を行う4つのメリット ２―１.高精度な検査が実現可能 外観検査自動化において検査機は、事前に設定された基準やアルゴリズムに基づいて作業を遂行します。このプログラムによる検査は、人間の目で見逃す可能性がある微細な欠陥や変形を確実に検知します。例えば、キズ、異物、色、形状の変化など、さまざまな欠陥を高い精度で検出することができます。また、計測機能を搭載することで、寸法測定なども自動化できます。 また、深層学習などの技術を用いることで、新たな異常パターンも検出できるようになります。深層学習では、大量の学習資料を基に、AIが良品と不良品を自動で認識し、判断します。これにより、従来のルールベース型では難しかった、複雑な形状の製品や、微妙な色ムラ、キズなどの検出も可能になります。異常検知の精度向上により、これまで以上に高品質な製品を製造することが可能になります。 ２－２.検査工程の人手不足を解消 外観検査の自動化によって、検査工程における作業員の不足を解消することができ、人手不足による製造ラインの遅延や作業者のストレスを軽減することができます。 また、自動化によって不要となった人員には、他の重要な業務を行ってもらうことで、工場全体の生産性を向上させることができます。 ２－３.検査員の育成コスト削減 外観検査の自動化により、検査員の育成にかかる時間とコストを大幅に削減できます。 検査員のスキル向上には経験が必要であり、これを得るためには時間と手間がかかります。 検査機を使用する際は、(装置を適切に構築することさえできれば、)即座に検査を開始することができます。 また、ヒューマンエラーが減少することで、不良品の再検査や製品リコール、保守にかかるコストも低減します。 ２－４．検査時間の短縮 外観検査の自動化を行うことで、作業時間を短縮、ひいては生産ラインの効率を向上させることができます。 人の稼働時間には限界がありますが、検査機は24時間365日の稼働が可能です。 検査速度も人間よりも速いため、検査時間を大幅に短縮することができます。 これにより、従来の目視検査に比べて生産サイクルタイムが短縮され、製品の早期出荷が可能となります。 また、処理速度の向上により、リアルタイムでの検査も可能になります。 ⇒関連記事：製造業DXとは？DXのメリットや、成功事例をわかりやすく解説！ 次に外観検査自動化導入の流れを解説します。 ３．外観検査自動化 導入の流れ 外観検査自動化の導入の流れは以下の図のようになっています。 ３－１．要件定義 要件定義とは、自動化をする際の目的を明確化することです。 自社にどのような課題があって、何のために外観検査の自動化を行っていくのかを明確にする必要があります。 たとえば、代表的な目的感でいえば、「外観検査を自動化して省人化しコストを下げたい」「外観検査を自動化して不良率を下げたい」「外観検査を自動化してより速いタクトタイムで検査を行いたい」などが挙げられます。 “自社がどの課題の改善に重きをおいているのか“は導入前に明確にしておかないと、ゴールが不明瞭となってしまうため、導入に失敗する可能性が高くなってしまいます。 ３－２．検査システムの構築/テスト 次に、要件定義に沿う様な検査システムを構築していきます。 まず、要件定義の際に決定した検査項目について、目論見通り検査が行えるか検証を行い、その後検証結果に沿う機器や方法の選定を行います。 次に、選定した機器や方法で、期待通りの検査を行うことができるかテストを行います。 機器や方法の選定とテストを繰り返し、目的を果たすことができる検査機構を構築していきます。 検討項目としては、カメラ、照明、検査ラインなどの機器の選定や撮像した画像処理方法の選定などが存在します。 検査システムの構築においては検討すべきことが非常に多岐に渡っています。 例えば、下記の様な項目が挙げられます。 これらの事項は、選定する際に考えるべきことの内、ほんの一部です。 実際に検査の自動化を行う際は、様々な項目について検討を行う必要があります。 ３－３．本導入 テスト結果に問題がなければ、本導入に映ります。 テスト時に検査できていたとしても、本導入でも同様に検査できるとは限らず、また運用後に検査システムで検知できない様な不良品が出ることもあります。 本導入がうまくいくかどうかは、要件定義の巧拙によるところが大きいですが、万一うまく検査の自動化を行うことができない場合でも、どうすれば目的を達成できるか、PDCAを回していきましょう。 ⇒関連記事：工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは？成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説！ ４．外観検査自動化の失敗例 続いて、外観検査の自動化における失敗例を2つ紹介します。 ４－１．費用対効果が出ない 1つ目は、「費用対効果が出ない」です。 こちらは、要件定義が適切に行えていないときに起こる可能性が高いです。 当たり前ですが、全ての検査製品・検査作業を一気に自動化していくことは不可能です。 自動化を行う際は、必ず特定の品種・作業に絞ることが重要です。 費用対効果を出していくためには、儲かっている製品や工数のかかっている作業を重点的に自動化していく必要があります。 ４－２．検査したい製品を適切に撮像できない 2つ目は、「検査したい製品を適切に撮像できない」です。 こちらも非常に多い失敗例です。 検査の自動化を成功させるために重要ことは、”どれだけその検査方法に対してノウハウを持っているか”です。 先述の通り、外観検査を自動化させるためには、多くの事柄について検討する必要があり、非常に幅広い知識と経験が必要となります。 同じカメラを使っていても、異なる照明を使っていれば見え方は全く異なりますし、また画像処理の方法によっても精度・タクトタイムが大きく異なります。 自動化したい検査方法に対して、様々な手法で検討を行うことで、より精度が高く、より速く、より安い外観検査システムを構築することが可能です。 ５．外観検査の自動化を成功させるために重要な2つのこと 外観検査を自動化する際に押さえるべきポイントは下記の2つです。 ５－１．明確な要件定義 自動化を行うことで何を実現したいのか？この一点がブレてしまうと、全てがうまくいきません。 何を目的とするのかを決定することで、適切な検査の方法も、機器も、自社に最適なものを選定・導入することができます。 要件定義は、しっかり時間をかけて行いましょう。 例えば、検査対象の形状や色、検査項目、検査速度、求められる精度、設置場所の環境、搬送方法、初期量、保守の有無、運用開始時期、運用方法、予算などを明確に定義します。 ５－２．適切な費用感 自動化を行う際、どれだけの費用をかけるべきなのか。 難しいと思われる方も多いかもしれません。 自動化を行う際の適切な費用感は、簡易的に以下の公式で求めることが可能です。 投資効果は、例えば自動化によって削減される人工数によって削減される人件費などで測ることができます。 また、投資回収の年数は、一般的に3~5年で考えることが多いです。 自動化をすればどれだけの投資効果が期待できるのか？どのくらいの年数での償却を目標としているのか？を鑑み、投資額を決定しましょう。 ６．まとめ 今回は、外観検査自動化のメリットや導入までの流れについて解説いたしました。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 この度、船井総研では「AI外観検査 社長セミナー」を開催いたします。当日は、AIを活用して外観検査の自動化に成功した、ササノ合成株式会社 代表取締役 笹野英一氏をお招きし、成功事例をお話ししていただきます。 ご興味のある方は、“以下の関連するセミナーのご案内“をご確認ください。   ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム製品製造業向け AI外観検査　社長セミナー 人件費年間1,400万円削減！年間198万個の全品検査実現！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 本セミナーで学べるポイント 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる！ 外観検査を自動化して属人化している検査工程を標準化するためのポイントを学べる！ 外観検査を自動化して不良流出を削減する方法を学べる！ 外観検査にAIを活用して検査工程を自動化するための具体的な手法が学べる！ 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる！ ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 大阪会場　2025/02/06 (木)　10:00~12:30 東京会場　2024/02/12 (水)　10:00~12:30 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701   中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045

▼『【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集』　無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ 近年、協働ロボットは、企業規模・業種・作業を問わず、導入が進んでいます。 現在では、様々な協働ロボットメーカーが乱立しているため、 各協働ロボットメーカーの特徴・違いがわからない！ 結局自社に最適な協働ロボットメーカーがわからない！ と感じる方も多いのではないでしょうか。 本記事では、協働ロボットについて比較・検討されている方に向けて、計16つ(日本企業：8社/海外企業8社)の協働ロボットメーカーの特徴を紹介します。情報収集のお役に立てば幸いです。 １．日本の協働ロボットメーカー8選！ 1-1.ファナック「CRX シリーズ」 (引用：https://www.fanuc.co.jp/ja/product/robot/f_r_collabo.html) ファナックは、基本技術であるNCとサーボ、レーザからなるFA事業と、その基本技術を応用したロボット事業および ロボマシン事業を展開しています。 協働ロボット以外にもアーク溶接ロボット、塗装ロボット、パレタイジングロボットのような産業用ロボットも取り扱っています。 FANUCは国内大手メーカーであり、様々な国内メーカーとのプラグイン周辺機器が揃っているため、現場のニーズに合わせた自動化の構築が可能となっています。 また、国内ロボットメーカーであるためアフターサポートも充実しており、協働ロボット導入後も安心して使用することが可能です。 最近ではアーク溶接と協働ロボットをパッケージ化したシステムを開発し協働ロボット溶接も可能になっています。 専用のアプリケーションとなっており協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングにプラスして溶接条件を簡単に設定できるようになっています。 機械加工におけるワーク供給においてもファナックのロボドリル等との相性が良くLANケーブル一つでインターフェースが取れるため複雑な信号のやり取りなどが不要となっています。 ⇒関連記事：工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは？成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説！ 1-2.テックマン「TM シリーズ」 (引用：https://ssi-robot.co.jp/tm-robot/) Techman Robotは2016年に設立され、台湾を拠点とする協働ロボットメーカーです。 テックマンの一番の特徴はロボットビジョン（カメラ）を標準搭載していることです。 従来、ロボットとビジョンの連携には複雑なキャリブレーションのような作業が必要で、素人には到底使いこなせないシステムとなっていました。 テックマンは標準でロボットビジョンを搭載しており、上記のような複雑な連携が不要となっています。 ロボットビジョンを搭載しているため、ランダムに置かれたワークのピッキングのような作業が得意です。 また、ロボットビジョンを活用したランドマーク機能を活用することで3次元での位置補正が可能となっているため、ロボットを移動・再度設置、した際の複雑な補正や修正が不要となっており、よりフレキシブルな協働ロボット活用が可能となっています。 操作性については、協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングは勿論のこと、フローチャートプログラムを採用することで、より直感的にロボットティーチングをすることが可能となっています。 1-2.安川電機「MOTOMAN HCシリーズ」 株式会社安川電機は1915年に設立された、日本のロボットメーカーです。 その特徴は、幅広いラインナップを揃えていることです。まず、可搬重量が10kg以下用のロボットから、可搬重量21kg~30kg用のロボットを取り揃えており、様々な重量のワークに対応しています。さらに、防塵・防滴仕様のロボットから食品仕様のものまで、様々な用途に合わせた協働ロボットを製造しています。 また、近年では、自律ロボットと呼ばれる「MOTOMAN NEXTシリーズ」を発売しています。このロボットは、“自律ロボット“の名の通り、ロボットが周囲の状況に合わせて自律的に判断し、駆動することができます。 (引用：https://www.e-mechatronics.com/product/robot/special/motoman-next/) 「MOTOMAN NEXT」は、ロボットにとって障害物となる様な環境情報を入力すれば、ティーチングレスで動作の指示を行うことができます。 さらに、ビジョンカメラや力覚センサなどを用いることで、周辺環境との衝突回避や、動作位置の微調整など、状況に合わせた判断を行うことが可能になります。究極的には、使用するツールや、具体的な作業の指示を行うことで、ティーチレスでロボットへ動作の指示を行うことができます。 1-4.川崎重工業「duAro シリーズ」 (引用：https://kawasakirobotics.com/jp/products-robots/duaro1/) duAroシリーズは、双腕型の協働ロボットです。 その特徴は、「人が両手を使って行う作業をそのまま自動化できること」です。他社の単腕ロボットと違い、アームが2つあるため、より自由度の高い作業を行うことができます。 例えば、位置決めが必要な作業を単腕ロボットで自動化しようとすると、治具か、もう1台単腕ロボットを用意する必要があります。duAroであれば、片方のロボットアームでワークの位置決めを行い、もう片方のロボットアームで作業をすることが可能です。このように、難易度が比較的高い、作業の自動化に向いています。ただし、可搬重量が最大4~6kgとなっており、他社の協働ロボットと比較しても軽いものしか扱うことができません。重量物が扱えない、という点については注意が必要です。 1-5.カワダロボティクス「NEXTAGEシリーズ」 (引用：https://nextage.kawadarobot.co.jp/product) 「NEXTAGEシリーズ」の特徴は、他のどの協働ロボットよりも人に近い動きができることです。2本のロボットアームと、2つのカメラ、回る腰部。一般的な双腕ロボットの様な、人の腕を模したロボットとは異なり、人の上半身を模したロボットです。軸数はなんと15軸。(両腕にそれぞれ6軸、頭部カメラに2軸、腰部に1軸。)この圧倒的な軸数からも、非常に自由度の高い動きが可能なことがわかるかと思います。他社の協働ロボットを用いて自動化する場合、複数台ロボットが必要な場合でも、「NEXTAGEシリーズ」なら1台で自動化をすることが可能になるでしょう。 1-6.デンソーウェーブ「COBOTTA シリーズ」 (引用：https://www.denso-wave.com/ja/robot/product/collabo/cobotta.html) COBOTTAの特徴は、「徹底的に追及された安全性」です。鋭利な部分が存在しないアーム構造、指が挟みこまない様に配慮された可動範囲。さらに、速度やトルクを監視するセンサを6つも内蔵しています。このことから、ロボットの外見も、中身も安全性が追及されていることがわかると思います。もちろん、他社の協働ロボットも安全性に問題はありません。が、デンソーウェーブのHPを見れば、安全性に対するこだわりを感じることができます。 ⇒関連記事：デンソーウェーブ流・組立作業の自動化手法！ 1-7.不二越「CMZ シリーズ」 (引用：https://www.nachi-fujikoshi.co.jp/rob/hand/cz10a.htm) CMZシリーズの特徴は、「トップクラスの高速・高精度を有していること」です。最高速度は協働時毎秒1000 mm、非協働時毎秒2500 mm、位置繰り返し精度は±0.02 mmとなっています。この数字は業界の中でも非常に高い数字で、技術力の高さが伺えます。もちろん、安全停止機能はついていますので、ご安心ください。 1-8.三菱電機「MELFA ASSISTA シリーズ」 (引用：https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/products/rbt/assista/items/assista/index.html) MELFA ASSISTAの特徴は、「圧倒的な使いやすさ」です。まず、MELFA ASSISTAは、ダイレクトティーチングで教示を行うことができます。ここまでは他社の協働ロボットと何ら変わりません。次に、MELFA ASSISTAは、専用のティーチングツール「RT VisualBox」 を使うことで、仮想の3次元空間内において直感的にティーチング作業を行うこともできます。こちらは、今後デジタルネイティブ世代が増えることを見越して開発を行ったそうです。(引用：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2006/11/news069.html) さらに、MELFA ASSISTAには、協働ロボットには珍しくLEDが搭載されています。このLEDはロボットの稼働状態を示しており、周辺の作業者にロボットの稼働状態を伝えることができます。 (引用：https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/topics/2020/04_robot/factory/index.html?ref=pr_assista_1) 以上の特徴から、MELFA ASSISTAには、他社にはない”使いやすさ”を実現しています。また、三菱電機はPLCをはじめとした、様々な機器も製造しています。これらの三菱電機製の機器との接続も、この協働ロボットなら容易に行うことができます。 ２．海外の協働ロボットメーカー8選！ 2-1.Universal Robots「UR シリーズ」 (引用：https://www.universal-robots.com/ja/) 協働ロボットの生みの親である、デンマークの協働ロボットメーカー。URシリーズの特徴は「圧倒的な実績」です。2024年1月現在、市場シェアは50%を占め、75,000を超える企業で導入されています。HPには、“120以上の事例”が掲載されており、マテハンや組み立て、検査、加工などで使われた様々な導入事例を知ることができます。最近では、2023年に可搬重量30kgに対応した協働ロボット「ＵＲ30」が登場。有名どころで言えば、ファナックや安川電機に続いて、3番目となる可搬重量30kgに対応した協働ロボットの発売です。 このUR30の特筆すべき点はその本体重量の軽さです。 同じ30 kg可搬のFANACの協働ロボット(CRX-25iA)と安川電機の協働ロボット(MOTOMAN-HC30PL)の本体質量がそれぞれ135kg,140kgであるのに対し、UR30は本体質量が65kgと大幅に軽量仕様となっています。 これにより、扱いやすさが向上し、さらには壁や天井などにも設置して利用することも可能です。 (引用：https://www.mapion.co.jp/news/column/cobs2693821-1-all/) 2-2.AUBO robotics「i シリーズ」 (引用：https://www.aubo-cobot.com/public/) 中国発の協働ロボットメーカー。 iシリーズの特徴は、「価格が比較的安価であること」です。 一般的な他社の協働ロボットの協働ロボットと比較して、2~3割ほど安くできるそうです。 一般的な協働ロボットの本体価格は、300~500万円であると言われています。 単純計算でいえば、240~400万円程度で購入することが可能です。 “中国製”で“安い”と聞くと、品質が悪いのではないか、と感じる方もいるのではないでしょうか。 その点、AUBO roboticsは安心できます。 ロボットの動きの核と言えるモーターやブレーキ、エンコーダなどのコア部品は全て自社で内製していることから、品質の担保、改善を行っていることが伺えるでしょう。 (引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1558505650-884330) (引用：https://robotstart.info/2023/11/13/moriyama_mikata-no186.html) 2-3.JAKA「Zu シリーズ/All-In-One シリーズ/Pro シリーズ」 (引用：https://www.jakarobotics.com/ja/) ドイツの協働ロボットメーカー。 この協働ロボットの強みは、「プログラミングがしやすいこと」と「低コストで導入できること」です。 協働ロボットの動作プログラムの作成の際は「Scratch」と呼ばれるプログラム言語をベースとしたソフトウェアを使うことができます。 ローコードでプログラミングをすることができるので、コードに馴染みのない人でも、プログラムを作成することができます。 また、最大可搬重量10kg＆6軸タイプの一般的な協働ロボットに比べると、市場価格は2/3程度に抑えられるという。 一般的な協働ロボットの本体価格を300~500万円であるとすると、JAKAの協働ロボットは200~333万円で購入できるという計算になります。 ロボットへの教示のしやすさや、低コストで導入できることから、中小企業での導入が向いていると考えられます。 (引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1583369070-577142&dp=1) 2-4.igus「ReBeLシリーズ」 (引用：https://www.igus.co.jp/robolink/cobots) ドイツの協働ロボットメーカー。 その特徴は「安さと軽さ」です。 内臓コントローラと、ロボット制御のソフトウェアがついて、メーカー希望小売価格は1,197,273円（税込）。 可搬重量は最大2kgとなっており、同可搬重量の一般的な協働ロボットと比較すると、非常に安価であることがわかります。 低い導入ハードルと、短期で投資回収を行うことができることが強みです。 また、もう一点特筆すべきはその軽さです。 一般的な金属製の協働ロボットとは異なり、ReBeLシリーズは高機能ポリマー製のボディでできています。 これによって重さはわずか8.2 kgと非常に扱いやすい仕様になっています。 壁付け、天吊りも可能です。 2-5.FAIRinovation「FRシリーズ」 (引用元：https://www.frtech.fr/) 中国の新興協働ロボットメーカー。 その特徴は「圧倒的な価格の安さ」です。 一般的な協働ロボットの価格帯が300万円～500万円であるのに対し、FAIRINOロボットは1台50万円で購入することができます。 圧倒的低コストの理由を担当者の方に確認したところ、「減速機を含め部品を全て自社製造しているから」とのことでした。 中国メーカーで且つ破格に安価な価格であることから一抹の不安感がありますが、他社の協働ロボット同様、一般的な溶接、パレタイズ、ピッキングなど用途で活用することができます。 過去の展示会で実際に溶接作業のティーチングのデモを拝見しましたが、見た目は他社製の協働ロボットとそん色ない動きをしていました。(しかも、オプションのカメラで撮像した画像からティーチング箇所を判断し、ティーチングを自動生成していました。) 手軽に協働ロボットを導入をしたい方にオススメです。 ⇒関連記事：たった50万円のロボットも登場！？2024年ロボット最新技術7選！ ⇒関連記事：溶接業必見！100万円で導入できる溶接ロボットのご紹介 2-6.Kassow Robots 「KR シリーズ」 (引用元：https://ksw-robots.co.jp/) デンマークの協働ロボットメーカー。 「KRシリーズ」の特徴は、「7軸の協働ロボットであること」です。(FANACや安川電機など、現行の協働ロボットは6軸であることがほとんどです。) 軸が7つあることのメリットは、ロボットの可動域が広くなることです。 軸数が一つ増えることでそんなに可動域が変わるのか？とお思いの方は、添付の動画を是非ご覧になってください。 アーム本体に近いところや、入り組んだ場所にもアームが届いていることが理解できるはずです。 （引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1539936027-885058&dp=2） 2-7.KUKA「LBR iiwa シリーズ」 (引用：https://www.kuka.com/ja-jp) ドイツの協働ロボットメーカー。 LBR iiwa シリーズの特徴は、「比較的器用な作業ができること」です。 その秘密は、”軸数”にあります。 一般的な協働ロボットの軸数が6つであるのに対し、この協働ロボットは7つの軸で構成されています。 これによって、より広い可動範囲を実現し、また狭いポイントに潜ったり、入りこんだりする動きを可能にしています。 さらに、7軸全てにトルクセンサが埋め込んであるので、繊細な力制御を実現しています。 今でこそ、7軸の協働ロボットは増えてきましたが、KUKAは2013年にLBR iiwaを発売しています。 7軸協働ロボットの先駆けと言えるでしょう。 (引用：https://www.kyodo-robot.com/frontline/kuka_1) 2-8.BECKHOFF「ATRO シリーズ」 (引用元：https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/) ドイツの協働ロボットメーカー。BECKOFFの協働ロボット「ATRO」の特徴は、「ロボットアームが軸毎に独立した部品で構成されていること」です。 つまり、ロボットアームを軸毎に分解＆組立することができます。 この特徴を擁する「ATRO」の強みは2つです。 1つ目はハード面での汎用性が高いことです。 軸毎に独立した部品で構成されているため、生産方法に合わせてロボットアームを構築することができます。 例えば、4軸で組み立ててピッキングに使用することができる一方で、1軸のみ使用しターンテーブルの様に使用することもできます。 (引用記事に記載の動画をみていただくと非常にわかりやすいかと思います。) https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2304/19/news076.html つまり、ユーザーの発想次第で使い方を無限大に広げることができます。 2つ目はメンテナンスが容易であることです。 協働ロボットが故障した場合、従来であれば故障したロボットを修理する必要がありました。 修理するためには、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要があるため、長い期間生産が止まってしまう可能性があります。 その点、「ATRO」は故障した部品を交換するだけで、正常状態に戻すことができます。 現場の作業者が簡単に分解＆組立できるので、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要もありません。 下記のページを見ていただければ、組付けが簡単に行えることがわかるでしょう。 https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/ いかがでしたでしょうか？ここまで、計16社が提供する協働ロボットの特徴を紹介致しました。貴社の情報収集のお役に立てば幸いです。 最後に、船井総研がお客様にロボット導入をする際、必ず行っていることを紹介致します。 ３．中堅・中小企業がメーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと メーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと。 それは、「製品・作業分析」です。 この分析なくして、特に多品種少量生産の製造業における費用対効果の最大化は難しいです。 製品・作業分析を行う必要がある理由は、自動化効果の大きい作業・製品を絞るためです。品種の多い工場でロボットによる自動化をしようとしても、一度にたくさんの製品群を自動化することは不可能です。 より短期的に自動化の効果を出すには、自動化効果の大きい作業、製品を絞り、順々にロボットによる自動化を進めていく必要があります。 そのため、船井総研ではお客様にロボット導入を行う際は必ず「製品・作業分析」を行っています。 では、「製品・作業分析」は具体的にどのように進めていけば良いのでしょうか。 分析のフローを下記に示します。 製品・作業分析を行う上で、なぜ年間工数を算出するのか、なぜわざわざ作業をしている動画を撮影するのでしょうか。 その理由は...... 続きは下記の資料ダウンロードで解説します！ 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ [sc name="cobot"][/sc] ▼『【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集』　無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ 近年、協働ロボットは、企業規模・業種・作業を問わず、導入が進んでいます。 現在では、様々な協働ロボットメーカーが乱立しているため、 各協働ロボットメーカーの特徴・違いがわからない！ 結局自社に最適な協働ロボットメーカーがわからない！ と感じる方も多いのではないでしょうか。 本記事では、協働ロボットについて比較・検討されている方に向けて、計16つ(日本企業：8社/海外企業8社)の協働ロボットメーカーの特徴を紹介します。情報収集のお役に立てば幸いです。 １．日本の協働ロボットメーカー8選！ 1-1.ファナック「CRX シリーズ」 (引用：https://www.fanuc.co.jp/ja/product/robot/f_r_collabo.html) ファナックは、基本技術であるNCとサーボ、レーザからなるFA事業と、その基本技術を応用したロボット事業および ロボマシン事業を展開しています。 協働ロボット以外にもアーク溶接ロボット、塗装ロボット、パレタイジングロボットのような産業用ロボットも取り扱っています。 FANUCは国内大手メーカーであり、様々な国内メーカーとのプラグイン周辺機器が揃っているため、現場のニーズに合わせた自動化の構築が可能となっています。 また、国内ロボットメーカーであるためアフターサポートも充実しており、協働ロボット導入後も安心して使用することが可能です。 最近ではアーク溶接と協働ロボットをパッケージ化したシステムを開発し協働ロボット溶接も可能になっています。 専用のアプリケーションとなっており協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングにプラスして溶接条件を簡単に設定できるようになっています。 機械加工におけるワーク供給においてもファナックのロボドリル等との相性が良くLANケーブル一つでインターフェースが取れるため複雑な信号のやり取りなどが不要となっています。 ⇒関連記事：工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは？成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説！ 1-2.テックマン「TM シリーズ」 (引用：https://ssi-robot.co.jp/tm-robot/) Techman Robotは2016年に設立され、台湾を拠点とする協働ロボットメーカーです。 テックマンの一番の特徴はロボットビジョン（カメラ）を標準搭載していることです。 従来、ロボットとビジョンの連携には複雑なキャリブレーションのような作業が必要で、素人には到底使いこなせないシステムとなっていました。 テックマンは標準でロボットビジョンを搭載しており、上記のような複雑な連携が不要となっています。 ロボットビジョンを搭載しているため、ランダムに置かれたワークのピッキングのような作業が得意です。 また、ロボットビジョンを活用したランドマーク機能を活用することで3次元での位置補正が可能となっているため、ロボットを移動・再度設置、した際の複雑な補正や修正が不要となっており、よりフレキシブルな協働ロボット活用が可能となっています。 操作性については、協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングは勿論のこと、フローチャートプログラムを採用することで、より直感的にロボットティーチングをすることが可能となっています。 1-2.安川電機「MOTOMAN HCシリーズ」 株式会社安川電機は1915年に設立された、日本のロボットメーカーです。 その特徴は、幅広いラインナップを揃えていることです。まず、可搬重量が10kg以下用のロボットから、可搬重量21kg~30kg用のロボットを取り揃えており、様々な重量のワークに対応しています。さらに、防塵・防滴仕様のロボットから食品仕様のものまで、様々な用途に合わせた協働ロボットを製造しています。 また、近年では、自律ロボットと呼ばれる「MOTOMAN NEXTシリーズ」を発売しています。このロボットは、“自律ロボット“の名の通り、ロボットが周囲の状況に合わせて自律的に判断し、駆動することができます。 (引用：https://www.e-mechatronics.com/product/robot/special/motoman-next/) 「MOTOMAN NEXT」は、ロボットにとって障害物となる様な環境情報を入力すれば、ティーチングレスで動作の指示を行うことができます。 さらに、ビジョンカメラや力覚センサなどを用いることで、周辺環境との衝突回避や、動作位置の微調整など、状況に合わせた判断を行うことが可能になります。究極的には、使用するツールや、具体的な作業の指示を行うことで、ティーチレスでロボットへ動作の指示を行うことができます。 1-4.川崎重工業「duAro シリーズ」 (引用：https://kawasakirobotics.com/jp/products-robots/duaro1/) duAroシリーズは、双腕型の協働ロボットです。 その特徴は、「人が両手を使って行う作業をそのまま自動化できること」です。他社の単腕ロボットと違い、アームが2つあるため、より自由度の高い作業を行うことができます。 例えば、位置決めが必要な作業を単腕ロボットで自動化しようとすると、治具か、もう1台単腕ロボットを用意する必要があります。duAroであれば、片方のロボットアームでワークの位置決めを行い、もう片方のロボットアームで作業をすることが可能です。このように、難易度が比較的高い、作業の自動化に向いています。ただし、可搬重量が最大4~6kgとなっており、他社の協働ロボットと比較しても軽いものしか扱うことができません。重量物が扱えない、という点については注意が必要です。 1-5.カワダロボティクス「NEXTAGEシリーズ」 (引用：https://nextage.kawadarobot.co.jp/product) 「NEXTAGEシリーズ」の特徴は、他のどの協働ロボットよりも人に近い動きができることです。2本のロボットアームと、2つのカメラ、回る腰部。一般的な双腕ロボットの様な、人の腕を模したロボットとは異なり、人の上半身を模したロボットです。軸数はなんと15軸。(両腕にそれぞれ6軸、頭部カメラに2軸、腰部に1軸。)この圧倒的な軸数からも、非常に自由度の高い動きが可能なことがわかるかと思います。他社の協働ロボットを用いて自動化する場合、複数台ロボットが必要な場合でも、「NEXTAGEシリーズ」なら1台で自動化をすることが可能になるでしょう。 1-6.デンソーウェーブ「COBOTTA シリーズ」 (引用：https://www.denso-wave.com/ja/robot/product/collabo/cobotta.html) COBOTTAの特徴は、「徹底的に追及された安全性」です。鋭利な部分が存在しないアーム構造、指が挟みこまない様に配慮された可動範囲。さらに、速度やトルクを監視するセンサを6つも内蔵しています。このことから、ロボットの外見も、中身も安全性が追及されていることがわかると思います。もちろん、他社の協働ロボットも安全性に問題はありません。が、デンソーウェーブのHPを見れば、安全性に対するこだわりを感じることができます。 ⇒関連記事：デンソーウェーブ流・組立作業の自動化手法！ 1-7.不二越「CMZ シリーズ」 (引用：https://www.nachi-fujikoshi.co.jp/rob/hand/cz10a.htm) CMZシリーズの特徴は、「トップクラスの高速・高精度を有していること」です。最高速度は協働時毎秒1000 mm、非協働時毎秒2500 mm、位置繰り返し精度は±0.02 mmとなっています。この数字は業界の中でも非常に高い数字で、技術力の高さが伺えます。もちろん、安全停止機能はついていますので、ご安心ください。 1-8.三菱電機「MELFA ASSISTA シリーズ」 (引用：https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/products/rbt/assista/items/assista/index.html) MELFA ASSISTAの特徴は、「圧倒的な使いやすさ」です。まず、MELFA ASSISTAは、ダイレクトティーチングで教示を行うことができます。ここまでは他社の協働ロボットと何ら変わりません。次に、MELFA ASSISTAは、専用のティーチングツール「RT VisualBox」 を使うことで、仮想の3次元空間内において直感的にティーチング作業を行うこともできます。こちらは、今後デジタルネイティブ世代が増えることを見越して開発を行ったそうです。(引用：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2006/11/news069.html) さらに、MELFA ASSISTAには、協働ロボットには珍しくLEDが搭載されています。このLEDはロボットの稼働状態を示しており、周辺の作業者にロボットの稼働状態を伝えることができます。 (引用：https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/topics/2020/04_robot/factory/index.html?ref=pr_assista_1) 以上の特徴から、MELFA ASSISTAには、他社にはない”使いやすさ”を実現しています。また、三菱電機はPLCをはじめとした、様々な機器も製造しています。これらの三菱電機製の機器との接続も、この協働ロボットなら容易に行うことができます。 ２．海外の協働ロボットメーカー8選！ 2-1.Universal Robots「UR シリーズ」 (引用：https://www.universal-robots.com/ja/) 協働ロボットの生みの親である、デンマークの協働ロボットメーカー。URシリーズの特徴は「圧倒的な実績」です。2024年1月現在、市場シェアは50%を占め、75,000を超える企業で導入されています。HPには、“120以上の事例”が掲載されており、マテハンや組み立て、検査、加工などで使われた様々な導入事例を知ることができます。最近では、2023年に可搬重量30kgに対応した協働ロボット「ＵＲ30」が登場。有名どころで言えば、ファナックや安川電機に続いて、3番目となる可搬重量30kgに対応した協働ロボットの発売です。 このUR30の特筆すべき点はその本体重量の軽さです。 同じ30 kg可搬のFANACの協働ロボット(CRX-25iA)と安川電機の協働ロボット(MOTOMAN-HC30PL)の本体質量がそれぞれ135kg,140kgであるのに対し、UR30は本体質量が65kgと大幅に軽量仕様となっています。 これにより、扱いやすさが向上し、さらには壁や天井などにも設置して利用することも可能です。 (引用：https://www.mapion.co.jp/news/column/cobs2693821-1-all/) 2-2.AUBO robotics「i シリーズ」 (引用：https://www.aubo-cobot.com/public/) 中国発の協働ロボットメーカー。 iシリーズの特徴は、「価格が比較的安価であること」です。 一般的な他社の協働ロボットの協働ロボットと比較して、2~3割ほど安くできるそうです。 一般的な協働ロボットの本体価格は、300~500万円であると言われています。 単純計算でいえば、240~400万円程度で購入することが可能です。 “中国製”で“安い”と聞くと、品質が悪いのではないか、と感じる方もいるのではないでしょうか。 その点、AUBO roboticsは安心できます。 ロボットの動きの核と言えるモーターやブレーキ、エンコーダなどのコア部品は全て自社で内製していることから、品質の担保、改善を行っていることが伺えるでしょう。 (引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1558505650-884330) (引用：https://robotstart.info/2023/11/13/moriyama_mikata-no186.html) 2-3.JAKA「Zu シリーズ/All-In-One シリーズ/Pro シリーズ」 (引用：https://www.jakarobotics.com/ja/) ドイツの協働ロボットメーカー。 この協働ロボットの強みは、「プログラミングがしやすいこと」と「低コストで導入できること」です。 協働ロボットの動作プログラムの作成の際は「Scratch」と呼ばれるプログラム言語をベースとしたソフトウェアを使うことができます。 ローコードでプログラミングをすることができるので、コードに馴染みのない人でも、プログラムを作成することができます。 また、最大可搬重量10kg＆6軸タイプの一般的な協働ロボットに比べると、市場価格は2/3程度に抑えられるという。 一般的な協働ロボットの本体価格を300~500万円であるとすると、JAKAの協働ロボットは200~333万円で購入できるという計算になります。 ロボットへの教示のしやすさや、低コストで導入できることから、中小企業での導入が向いていると考えられます。 (引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1583369070-577142&dp=1) 2-4.igus「ReBeLシリーズ」 (引用：https://www.igus.co.jp/robolink/cobots) ドイツの協働ロボットメーカー。 その特徴は「安さと軽さ」です。 内臓コントローラと、ロボット制御のソフトウェアがついて、メーカー希望小売価格は1,197,273円（税込）。 可搬重量は最大2kgとなっており、同可搬重量の一般的な協働ロボットと比較すると、非常に安価であることがわかります。 低い導入ハードルと、短期で投資回収を行うことができることが強みです。 また、もう一点特筆すべきはその軽さです。 一般的な金属製の協働ロボットとは異なり、ReBeLシリーズは高機能ポリマー製のボディでできています。 これによって重さはわずか8.2 kgと非常に扱いやすい仕様になっています。 壁付け、天吊りも可能です。 2-5.FAIRinovation「FRシリーズ」 (引用元：https://www.frtech.fr/) 中国の新興協働ロボットメーカー。 その特徴は「圧倒的な価格の安さ」です。 一般的な協働ロボットの価格帯が300万円～500万円であるのに対し、FAIRINOロボットは1台50万円で購入することができます。 圧倒的低コストの理由を担当者の方に確認したところ、「減速機を含め部品を全て自社製造しているから」とのことでした。 中国メーカーで且つ破格に安価な価格であることから一抹の不安感がありますが、他社の協働ロボット同様、一般的な溶接、パレタイズ、ピッキングなど用途で活用することができます。 過去の展示会で実際に溶接作業のティーチングのデモを拝見しましたが、見た目は他社製の協働ロボットとそん色ない動きをしていました。(しかも、オプションのカメラで撮像した画像からティーチング箇所を判断し、ティーチングを自動生成していました。) 手軽に協働ロボットを導入をしたい方にオススメです。 ⇒関連記事：たった50万円のロボットも登場！？2024年ロボット最新技術7選！ ⇒関連記事：溶接業必見！100万円で導入できる溶接ロボットのご紹介 2-6.Kassow Robots 「KR シリーズ」 (引用元：https://ksw-robots.co.jp/) デンマークの協働ロボットメーカー。 「KRシリーズ」の特徴は、「7軸の協働ロボットであること」です。(FANACや安川電機など、現行の協働ロボットは6軸であることがほとんどです。) 軸が7つあることのメリットは、ロボットの可動域が広くなることです。 軸数が一つ増えることでそんなに可動域が変わるのか？とお思いの方は、添付の動画を是非ご覧になってください。 アーム本体に近いところや、入り組んだ場所にもアームが届いていることが理解できるはずです。 （引用：https://www.robot-digest.com/contents/?id=1539936027-885058&dp=2） 2-7.KUKA「LBR iiwa シリーズ」 (引用：https://www.kuka.com/ja-jp) ドイツの協働ロボットメーカー。 LBR iiwa シリーズの特徴は、「比較的器用な作業ができること」です。 その秘密は、”軸数”にあります。 一般的な協働ロボットの軸数が6つであるのに対し、この協働ロボットは7つの軸で構成されています。 これによって、より広い可動範囲を実現し、また狭いポイントに潜ったり、入りこんだりする動きを可能にしています。 さらに、7軸全てにトルクセンサが埋め込んであるので、繊細な力制御を実現しています。 今でこそ、7軸の協働ロボットは増えてきましたが、KUKAは2013年にLBR iiwaを発売しています。 7軸協働ロボットの先駆けと言えるでしょう。 (引用：https://www.kyodo-robot.com/frontline/kuka_1) 2-8.BECKHOFF「ATRO シリーズ」 (引用元：https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/) ドイツの協働ロボットメーカー。BECKOFFの協働ロボット「ATRO」の特徴は、「ロボットアームが軸毎に独立した部品で構成されていること」です。 つまり、ロボットアームを軸毎に分解＆組立することができます。 この特徴を擁する「ATRO」の強みは2つです。 1つ目はハード面での汎用性が高いことです。 軸毎に独立した部品で構成されているため、生産方法に合わせてロボットアームを構築することができます。 例えば、4軸で組み立ててピッキングに使用することができる一方で、1軸のみ使用しターンテーブルの様に使用することもできます。 (引用記事に記載の動画をみていただくと非常にわかりやすいかと思います。) https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2304/19/news076.html つまり、ユーザーの発想次第で使い方を無限大に広げることができます。 2つ目はメンテナンスが容易であることです。 協働ロボットが故障した場合、従来であれば故障したロボットを修理する必要がありました。 修理するためには、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要があるため、長い期間生産が止まってしまう可能性があります。 その点、「ATRO」は故障した部品を交換するだけで、正常状態に戻すことができます。 現場の作業者が簡単に分解＆組立できるので、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要もありません。 下記のページを見ていただければ、組付けが簡単に行えることがわかるでしょう。 https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/ いかがでしたでしょうか？ここまで、計16社が提供する協働ロボットの特徴を紹介致しました。貴社の情報収集のお役に立てば幸いです。 最後に、船井総研がお客様にロボット導入をする際、必ず行っていることを紹介致します。 ３．中堅・中小企業がメーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと メーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと。 それは、「製品・作業分析」です。 この分析なくして、特に多品種少量生産の製造業における費用対効果の最大化は難しいです。 製品・作業分析を行う必要がある理由は、自動化効果の大きい作業・製品を絞るためです。品種の多い工場でロボットによる自動化をしようとしても、一度にたくさんの製品群を自動化することは不可能です。 より短期的に自動化の効果を出すには、自動化効果の大きい作業、製品を絞り、順々にロボットによる自動化を進めていく必要があります。 そのため、船井総研ではお客様にロボット導入を行う際は必ず「製品・作業分析」を行っています。 では、「製品・作業分析」は具体的にどのように進めていけば良いのでしょうか。 分析のフローを下記に示します。 製品・作業分析を行う上で、なぜ年間工数を算出するのか、なぜわざわざ作業をしている動画を撮影するのでしょうか。 その理由は...... 続きは下記の資料ダウンロードで解説します！ 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ [sc name="cobot"][/sc]

製造現場では必須の生産計画ですが、最近では生産計画を自動立案する『スケジューラ』というものを様々なベンダーがシステム提供しています。 スケジューラの導入効果は非常に大きなものがありますが、導入に成功したという事例をなかなか耳にしません。 実は導入までには多くのハードルが存在し、乗り越えるためには非常にたくさんの労力が必要となるからです。 １．生産計画とは "生産計画とは、企業が製品やサービスを効率的に生産するために立てる計画です。 生産計画では、需要予測や在庫状況、生産能力などを考慮して、どの製品をいつ、どれくらいの量で生産するのかを決定します。 その生産計画は次のような目的を持っています。 需要の予測と調整、製品の生産効率化、リードタイムの管理、在庫管理などです。 生産計画は会社の経営戦略や目標と密接に関連しており、効率的な生産と顧客満足を両立するために重要な役割を果たしています。 また、生産計画は日々の生産活動を効果的に管理し、企業の生産性を向上させるための基礎となるものです。 ２．そもそも生産計画の立案は難しい "多くの製造現場で生産計画の立案は属人化されている場合が多いです。 なぜなら、生産計画の立案は非常に複雑なのです。 まず外部の需要面では客先要望やニーズの変化に対応が必須です。 また内部の供給面では段取りや設備、人員、在庫など幅広い知識が必要です。 この両面を持ち合わせている人材は少ないので、どうしても生産計画の立案業務が限られた人材に依存しやすくなるという問題が生じます。 この問題を解決するためのシステムが『スケジューラ』です。 ３．スケジューラのメリット スケジューラのシステムを使って計画の自動作成には次のようなメリットがあります。 計画作成の効率化・標準化や計画の精度向上とサイクル短縮。 そのほか計画の見える化や情報共有などがあり、さらに原材料手配の適正化やリードタイム短縮、在庫削減などにも良い影響を与えます。 ４．導入へのハードル これだけメリットがあるスケジューラですが、生産計画は様々な企業の工程や生産ラインを個別に考慮する必要があるので非常に複雑なシステムになります。 一般的なスケジューラを導入する企業からすると、自社には必要のない機能も多く存在することとなり、現場から「運用しにくい」と声が上がります。 また、導入には非常に長い期間を要します。 製造リードタイム、人員、設備などの制約条件を入力します。 しかし、工程担当者の熟練の暗黙知などの制約条件の抜け漏れがあり試運用を繰り返します。 このあたりがスケジューラ導入の最も難しいところとなります。 さらに、一般的なスケジューラは汎用的であるため、全てを現状に合わせようとするとどうしてもカスタマイズが必要となり費用がかさみます。 導入検討時にはシステムの把握が必要です。 仮に、ようやく導入にこぎつけてもそれで終わりではありません。 新製品や製造方法の変更、いわゆる４M変更などにより制約条件は変更しスケジューラのマスタ変更も必要になります。 ５．まとめ いかがでしょう？ スケジューラ導入に関する理解が少しでも深まりましたか？ スケジューラは非常に便利で良い効果をもたらしますが導入にはいくつものハードルがあり乗り越えるにはかなりの労力を要します。 ハードルの乗り越え方や上記内容の詳細について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の会社での生産管理にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”＆生産管理”アナログ管理からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか？1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 2024/02/26 (月)　13:00~15:00 2024/02/28 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 製造現場では必須の生産計画ですが、最近では生産計画を自動立案する『スケジューラ』というものを様々なベンダーがシステム提供しています。 スケジューラの導入効果は非常に大きなものがありますが、導入に成功したという事例をなかなか耳にしません。 実は導入までには多くのハードルが存在し、乗り越えるためには非常にたくさんの労力が必要となるからです。 １．生産計画とは "生産計画とは、企業が製品やサービスを効率的に生産するために立てる計画です。 生産計画では、需要予測や在庫状況、生産能力などを考慮して、どの製品をいつ、どれくらいの量で生産するのかを決定します。 その生産計画は次のような目的を持っています。 需要の予測と調整、製品の生産効率化、リードタイムの管理、在庫管理などです。 生産計画は会社の経営戦略や目標と密接に関連しており、効率的な生産と顧客満足を両立するために重要な役割を果たしています。 また、生産計画は日々の生産活動を効果的に管理し、企業の生産性を向上させるための基礎となるものです。 ２．そもそも生産計画の立案は難しい "多くの製造現場で生産計画の立案は属人化されている場合が多いです。 なぜなら、生産計画の立案は非常に複雑なのです。 まず外部の需要面では客先要望やニーズの変化に対応が必須です。 また内部の供給面では段取りや設備、人員、在庫など幅広い知識が必要です。 この両面を持ち合わせている人材は少ないので、どうしても生産計画の立案業務が限られた人材に依存しやすくなるという問題が生じます。 この問題を解決するためのシステムが『スケジューラ』です。 ３．スケジューラのメリット スケジューラのシステムを使って計画の自動作成には次のようなメリットがあります。 計画作成の効率化・標準化や計画の精度向上とサイクル短縮。 そのほか計画の見える化や情報共有などがあり、さらに原材料手配の適正化やリードタイム短縮、在庫削減などにも良い影響を与えます。 ４．導入へのハードル これだけメリットがあるスケジューラですが、生産計画は様々な企業の工程や生産ラインを個別に考慮する必要があるので非常に複雑なシステムになります。 一般的なスケジューラを導入する企業からすると、自社には必要のない機能も多く存在することとなり、現場から「運用しにくい」と声が上がります。 また、導入には非常に長い期間を要します。 製造リードタイム、人員、設備などの制約条件を入力します。 しかし、工程担当者の熟練の暗黙知などの制約条件の抜け漏れがあり試運用を繰り返します。 このあたりがスケジューラ導入の最も難しいところとなります。 さらに、一般的なスケジューラは汎用的であるため、全てを現状に合わせようとするとどうしてもカスタマイズが必要となり費用がかさみます。 導入検討時にはシステムの把握が必要です。 仮に、ようやく導入にこぎつけてもそれで終わりではありません。 新製品や製造方法の変更、いわゆる４M変更などにより制約条件は変更しスケジューラのマスタ変更も必要になります。 ５．まとめ いかがでしょう？ スケジューラ導入に関する理解が少しでも深まりましたか？ スケジューラは非常に便利で良い効果をもたらしますが導入にはいくつものハードルがあり乗り越えるにはかなりの労力を要します。 ハードルの乗り越え方や上記内容の詳細について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の会社での生産管理にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”＆生産管理”アナログ管理からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか？1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 2024/02/26 (月)　13:00~15:00 2024/02/28 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045

DX（デジタルトランスフォーメーション）化・システム導入の多くはプロジェクト化され、プロジェクトメンバーによって推進されていくことになるかと思います。 これまで数多くのDX化・システム導入プロジェクトを経験してきましたが、 このDX化・システム導入が成功するかどうかは、「あること」に左右されると言っても過言ではありません。 そこで今回は、DX化・システム導入プロジェクト推進に必要な「最も重要な要素」について、触れていきたいと思います。 １．DX化・システム導入で良く聞かれる声 DX化・システム導入プロジェクトを経験、失敗してきた方から、下記のような声を聞きます。 過去にDX化・システム化のチャレンジをしたが頓挫してしまった。（製品マスター、部品構成マスター等を作り切れなかった） 過去のDX化・システム導入で効果がイマイチ感じられない。 情報システムに関するコストが掛かっている。 ITやパソコンに詳しいメンバーに導入を任せたら上手く進まなかった。 経営判断に必要な商品別や工程別データが出せない、もしくは時間がかかる。 上記が良く聞かれるのは、必ずと言っていいほど、次のパターンのどれかに当てはまってしまっているからです ２．DX化・システム導入で失敗する９つのパターン 目的・目標を定めていなく、ゴールが変更されてしまう。 DX化・システム導入が目標になり、導入効果（投資効果、業務改善等）を定めていない。 システムベンダー(委託先)に丸投げし、システムと業務のミスマッチをしてしまう。 プロジェクトキーマンの選出を間違い、現場メンバーに振り回されてしまう。 DX化・システム導入を自分事として捉えられず、他人任せにしてしまう。 計画性がない。 システムと業務に関する課題の整理をせず、既存システムとの親和性を検討していない。 コミュニケーション基盤ができていなく、部門間での連携がとれない。 製品、部品構成等のマスター登録をやり切れず、また登録ルールを決めていない。 いかがでしょうか。 失敗経験がある方は、どれか思い当たる節があるのではないでしょうか。 何がいけなかったのか、逆にどうすれば良かったのか、、、 ３．DX化・システム導化を成功させるポイント 経営者がDX化を理解し、変革の意識を持つ。 DX化のキーマンを選出する。　（標準化推進） 全体を俯瞰し、自社にフィットする計画をつくる。 パイロット運用ですぐに新業務のイメージを浸透させる。 新しい仕組みに合ったルールを明確にし、これを遵守する。 統合型クラウドのDXツールを短期・安価で導入する。 システムベンダーに頼らず、極力自社で運用できる仕組みを構築する。 段階的なKPI/KGI設定と生産性向上の目的をもつ。 DX化・システム導入プロジェクトを成功させるには上記要素が必要になるのですが、この中で最も重要な要素は、「キーマンを選出する！」です。 DX化・システム導入を進めていく中では、目的・目標に鑑みて残すべきもの、失くすべきものの取捨選択や、過去の慣習・固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要に迫られることがあります。 このプロジェクトキーマンは、その判断において、時には経営寄り、時には現場寄りと、バランス感覚に優れており、全方位に提言できる方が望ましいです。ITやパソコンに強いからだけでは務まりません。 何度も申しますが、DX化・システム導入プロジェクトはキーマン選出が肝です！   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業の基幹システムリニューアル＆再構築戦略！ 従業員150～1,500名の製造業の基幹システムのリニューアル＆再構築を成功させる為のセミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/18 (月)　13:00~15:00 2024/03/26 (火)　13:00~15:00 2024/03/28 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 DX（デジタルトランスフォーメーション）化・システム導入の多くはプロジェクト化され、プロジェクトメンバーによって推進されていくことになるかと思います。 これまで数多くのDX化・システム導入プロジェクトを経験してきましたが、 このDX化・システム導入が成功するかどうかは、「あること」に左右されると言っても過言ではありません。 そこで今回は、DX化・システム導入プロジェクト推進に必要な「最も重要な要素」について、触れていきたいと思います。 １．DX化・システム導入で良く聞かれる声 DX化・システム導入プロジェクトを経験、失敗してきた方から、下記のような声を聞きます。 過去にDX化・システム化のチャレンジをしたが頓挫してしまった。（製品マスター、部品構成マスター等を作り切れなかった） 過去のDX化・システム導入で効果がイマイチ感じられない。 情報システムに関するコストが掛かっている。 ITやパソコンに詳しいメンバーに導入を任せたら上手く進まなかった。 経営判断に必要な商品別や工程別データが出せない、もしくは時間がかかる。 上記が良く聞かれるのは、必ずと言っていいほど、次のパターンのどれかに当てはまってしまっているからです ２．DX化・システム導入で失敗する９つのパターン 目的・目標を定めていなく、ゴールが変更されてしまう。 DX化・システム導入が目標になり、導入効果（投資効果、業務改善等）を定めていない。 システムベンダー(委託先)に丸投げし、システムと業務のミスマッチをしてしまう。 プロジェクトキーマンの選出を間違い、現場メンバーに振り回されてしまう。 DX化・システム導入を自分事として捉えられず、他人任せにしてしまう。 計画性がない。 システムと業務に関する課題の整理をせず、既存システムとの親和性を検討していない。 コミュニケーション基盤ができていなく、部門間での連携がとれない。 製品、部品構成等のマスター登録をやり切れず、また登録ルールを決めていない。 いかがでしょうか。 失敗経験がある方は、どれか思い当たる節があるのではないでしょうか。 何がいけなかったのか、逆にどうすれば良かったのか、、、 ３．DX化・システム導化を成功させるポイント 経営者がDX化を理解し、変革の意識を持つ。 DX化のキーマンを選出する。　（標準化推進） 全体を俯瞰し、自社にフィットする計画をつくる。 パイロット運用ですぐに新業務のイメージを浸透させる。 新しい仕組みに合ったルールを明確にし、これを遵守する。 統合型クラウドのDXツールを短期・安価で導入する。 システムベンダーに頼らず、極力自社で運用できる仕組みを構築する。 段階的なKPI/KGI設定と生産性向上の目的をもつ。 DX化・システム導入プロジェクトを成功させるには上記要素が必要になるのですが、この中で最も重要な要素は、「キーマンを選出する！」です。 DX化・システム導入を進めていく中では、目的・目標に鑑みて残すべきもの、失くすべきものの取捨選択や、過去の慣習・固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要に迫られることがあります。 このプロジェクトキーマンは、その判断において、時には経営寄り、時には現場寄りと、バランス感覚に優れており、全方位に提言できる方が望ましいです。ITやパソコンに強いからだけでは務まりません。 何度も申しますが、DX化・システム導入プロジェクトはキーマン選出が肝です！   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業の基幹システムリニューアル＆再構築戦略！ 従業員150～1,500名の製造業の基幹システムのリニューアル＆再構築を成功させる為のセミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/18 (月)　13:00~15:00 2024/03/26 (火)　13:00~15:00 2024/03/28 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546

▼『製造業　2024年　原価管理時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ １．原価管理とは 概要 原価管理は、企業としての持続可能性と競争力を高める上で欠かせない概念です。原価管理を実施することで、製品やサービスを生み出す過程における費用と効率を最適化することができるようになります。適切な原価管理を行い、リアルタイムに正確な原価情報を得ることにより、経営者は的確かつ迅速な意思決定を行うことができるようになります。 目的 原価管理を行う主な目的は、製品別の現状のコスト構造を把握し、最適化するための判断材料をデータとして取得することです。 原価管理を正確に実施することにより、以下のような効果が期待できます。 ①競争力の向上 多くの中小企業では、過去に決定した価格のまま現在も取引を行っていることが多くあります。 実際工数に基づく製品別原価管理ができるようになれば、価格交渉における根拠材料をもとに説明することができるようになります。 明確な情報が開示できずに価格交渉を行うよりもずっと説得力が増し、建設的な議論ができるようになっていきます。 ②収益最大化 取引先へのメリットの他に、正確な原価管理ができるようになると、工程別のボトルネックが把握できるようになります。 現場担当者の頭の中になんとなく感じていた課題が、原価管理により課題が浮き彫りになります。これにより、解決すべき喫緊の課題が会社内で共通認識で取り組むことができるようになり、結果として会社の利益を上げることができるようになります。 ③改善箇所の明確化・表面化 ②項にも通じますが、製品別工程別の正確な実際原価管理ができるようになると、普段なんとなく仕事だから行っていた業務を改めて数値をもって見直すことができるようになります。 数値で見えるようになると、その数値に対してピンポイントで議論ができるようになるため、現場担当者からも意見が挙がりやすくなります。 次に、Excelで原価管理表を作成する方法を解説します ２．Excelで原価管理表を作成する方法 原価計算に必要な以下のマスタデータを用意します。 材料費 加工費 労務費 売上金額 原価管理シートを用意し、下記のような計算式を設定します。 材料費=SUM(材料A, 材料B, …) 加工費=SUM(機械加工費, 人件費,　…) 原価=材料費+加工費+その他経費 粗利=売上金額-原価 原価率=原価/売上金額 粗利率=粗利/売上金額 次にExcelを使った原価管理のメリット・デメリットを解説します。 ３．Excelを使った原価管理のメリット・デメリット徹底解説 Excelを使った原価管理のメリット 原価管理にExcelを用いることで、開発費用を少なくすることができることがメリットになります。 また、社内で原価管理Excelを作ることができる人がいれば、その方を管理担当者にすることで社内特化の原価管理が可能となります。 Excelを使った原価管理のデメリット 基本的には、Excelを使った原価管理を行おうとすると、マクロを使ったり、複雑な関数を組んだりすることが多くあります。 そうなると、管理できる人材が限られてしまい、結果として属人化する恐れが発生します。 また、Excelを自由に扱うことができる人材は基本的にデジタル知識に明るい方であるため、単にExcel構築担当とするのではなく、社内DX促進のための取組に注力したほうが会社の成長に良い影響をもたらすことが多いです。 ４．実はExcelよりもおすすめの原価管理ツール Power BI Excelのような使い方で簡単にデータ加工・共有・可視化ができるMicrosoftのノーコードソフトウェアになります。 ノーコードであるため、管理が属人化するリスクも少なく、Excelでは管理しきれない詳細データまで分析することができることが特徴になります。 月額利用料も1,250円であるため、コスト面でもメリットがあります。 ５．まとめ いかがでしたでしょうか？原価管理におけるメリット・Excelを使うことのメリット・デメリットを本コラムで理解していただけますと幸いです。 しかし、一番重要なのは原価管理をすることではなく、原価管理をした後の現場改善・業績アップです。 あくまで原価管理は手段であること、管理後のデータドリブンな改善体制を作ることを見据えて原価管理を行うことが大切です。 船井総研では、属人化を防いだ原価管理体制の構築から、そのデータを使った現場改善まで、多くの企業へサポートさせていただいております。 これからの会社に必要な原価管理・原価管理後の現場改善方法など、気になる点がございましたら遠慮なくご連絡ください。   【製造業　2024年　原価管理時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 仕入価格高騰など、外部要因による自社への影響に迅速に対処するための原価管理方法を成功事例をもとにレポート化しました。 原価管理における中小製造業の課題とその解決策、すぐに動き出せる具体的な原価管理について記載しております。 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ ▼『製造業　2024年　原価管理時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ １．原価管理とは 概要 原価管理は、企業としての持続可能性と競争力を高める上で欠かせない概念です。原価管理を実施することで、製品やサービスを生み出す過程における費用と効率を最適化することができるようになります。適切な原価管理を行い、リアルタイムに正確な原価情報を得ることにより、経営者は的確かつ迅速な意思決定を行うことができるようになります。 目的 原価管理を行う主な目的は、製品別の現状のコスト構造を把握し、最適化するための判断材料をデータとして取得することです。 原価管理を正確に実施することにより、以下のような効果が期待できます。 ①競争力の向上 多くの中小企業では、過去に決定した価格のまま現在も取引を行っていることが多くあります。 実際工数に基づく製品別原価管理ができるようになれば、価格交渉における根拠材料をもとに説明することができるようになります。 明確な情報が開示できずに価格交渉を行うよりもずっと説得力が増し、建設的な議論ができるようになっていきます。 ②収益最大化 取引先へのメリットの他に、正確な原価管理ができるようになると、工程別のボトルネックが把握できるようになります。 現場担当者の頭の中になんとなく感じていた課題が、原価管理により課題が浮き彫りになります。これにより、解決すべき喫緊の課題が会社内で共通認識で取り組むことができるようになり、結果として会社の利益を上げることができるようになります。 ③改善箇所の明確化・表面化 ②項にも通じますが、製品別工程別の正確な実際原価管理ができるようになると、普段なんとなく仕事だから行っていた業務を改めて数値をもって見直すことができるようになります。 数値で見えるようになると、その数値に対してピンポイントで議論ができるようになるため、現場担当者からも意見が挙がりやすくなります。 次に、Excelで原価管理表を作成する方法を解説します ２．Excelで原価管理表を作成する方法 原価計算に必要な以下のマスタデータを用意します。 材料費 加工費 労務費 売上金額 原価管理シートを用意し、下記のような計算式を設定します。 材料費=SUM(材料A, 材料B, …) 加工費=SUM(機械加工費, 人件費,　…) 原価=材料費+加工費+その他経費 粗利=売上金額-原価 原価率=原価/売上金額 粗利率=粗利/売上金額 次にExcelを使った原価管理のメリット・デメリットを解説します。 ３．Excelを使った原価管理のメリット・デメリット徹底解説 Excelを使った原価管理のメリット 原価管理にExcelを用いることで、開発費用を少なくすることができることがメリットになります。 また、社内で原価管理Excelを作ることができる人がいれば、その方を管理担当者にすることで社内特化の原価管理が可能となります。 Excelを使った原価管理のデメリット 基本的には、Excelを使った原価管理を行おうとすると、マクロを使ったり、複雑な関数を組んだりすることが多くあります。 そうなると、管理できる人材が限られてしまい、結果として属人化する恐れが発生します。 また、Excelを自由に扱うことができる人材は基本的にデジタル知識に明るい方であるため、単にExcel構築担当とするのではなく、社内DX促進のための取組に注力したほうが会社の成長に良い影響をもたらすことが多いです。 ４．実はExcelよりもおすすめの原価管理ツール Power BI Excelのような使い方で簡単にデータ加工・共有・可視化ができるMicrosoftのノーコードソフトウェアになります。 ノーコードであるため、管理が属人化するリスクも少なく、Excelでは管理しきれない詳細データまで分析することができることが特徴になります。 月額利用料も1,250円であるため、コスト面でもメリットがあります。 ５．まとめ いかがでしたでしょうか？原価管理におけるメリット・Excelを使うことのメリット・デメリットを本コラムで理解していただけますと幸いです。 しかし、一番重要なのは原価管理をすることではなく、原価管理をした後の現場改善・業績アップです。 あくまで原価管理は手段であること、管理後のデータドリブンな改善体制を作ることを見据えて原価管理を行うことが大切です。 船井総研では、属人化を防いだ原価管理体制の構築から、そのデータを使った現場改善まで、多くの企業へサポートさせていただいております。 これからの会社に必要な原価管理・原価管理後の現場改善方法など、気になる点がございましたら遠慮なくご連絡ください。   【製造業　2024年　原価管理時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 仕入価格高騰など、外部要因による自社への影響に迅速に対処するための原価管理方法を成功事例をもとにレポート化しました。 原価管理における中小製造業の課題とその解決策、すぐに動き出せる具体的な原価管理について記載しております。 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！

スマートフォン、クラウドサービスの普及により、いつでもどこでも得たい情報を得られるような環境が整ってきました。 それにより企業においてもペーパーレス化が進み、契約書や請求書もデータで発行・送信する等、紙を使用する機会が減ってきています。 しかしながら、名刺については未だ紙で受け渡しするケースが多いかと思います。 多くの人がデジタルでやり取りできる標準的な仕組みが普及すれば、名刺のデジタル化も進むかと思われますが、まだそのような仕組みは登場しておらず、しばらくは紙の名刺を利用する必要がありそうです。 そこで、今回は、企業における名刺管理の課題・問題と解決策について説明します。 １．名刺管理とは 企業における名刺管理とは、名刺情報を取りまとめ、営業や顧客対応等の業務に活用出来る状態にしておくことです。 ▼名刺管理のポイント 顧客の連絡先（名刺情報）の一元管理と共有 接点のある顧客の把握（見込み顧客、既存顧客等） 営業やサポート等、顧客対応に活かす 名刺管理のためのツール・サービスも数多くあり、既に導入済みの企業も多いかと思いますが、上手く活用できていないケースも多いようです。 ２．名刺管理が上手くいかない理由 名刺管理ツールを導入すれば、名刺管理が上手くいくようになるわけではありません。 名刺管理が上手くいかない理由としては、以下のようなものがあります。 名刺は個人で所有していて、そもそも管理出来ていない 名刺管理ツール等、名刺を効率よく管理出来る仕組みが無い 名刺管理ツールへの登録が習慣化していない 名刺管理ツールへの登録を嫌がる（特に営業スタッフ） 名刺管理ツールに登録した名刺情報が正確ではない 名刺管理ツール上の名刺情報がメンテナンスされていない（情報が古いままになっている） 名刺を管理するには、紙の名刺の場合は、名刺を収集し、取りまとめる必要がありますし、名刺管理ツールを使用する場合は、名刺情報を登録する作業が発生します。 いずれも、これまでやっていなかった作業・業務が増えることになり、なかなか定着し難いようです。 次に名刺管理をうまく行うコツをお伝えします。 ３．名刺管理を上手く行うコツ 名刺管理を上手く行うコツは、以下の通りです。 名刺管理の目的を明確にし、利用者に周知する SFAや、CRMとの連携を行い、名刺管理を顧客情報管理の起点とする等、将来を見据えたロードマップ・計画を立てておく 名刺情報の登録・更新について、運用ルールを策定し、運用を徹底する 名刺管理ツールに登録される名刺情報の正確性を高める（オペレータによる名刺情報の補正サービスを活用する等） 定期的に運用・活用状況をチェックし、必要に応じて対策を行う 名刺管理というと、名刺管理ツールを導入すれば解決すると思われがちですが、まずは、その目的とロードマップ・計画の策定が必要になります。 既に名刺管理を実施されていて、上手くいっていない方、これから名刺管理に取り組もうとされている方は、目的やロードマップ・計画について、確認・見直しをされることをお勧めします。   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 スマートフォン、クラウドサービスの普及により、いつでもどこでも得たい情報を得られるような環境が整ってきました。 それにより企業においてもペーパーレス化が進み、契約書や請求書もデータで発行・送信する等、紙を使用する機会が減ってきています。 しかしながら、名刺については未だ紙で受け渡しするケースが多いかと思います。 多くの人がデジタルでやり取りできる標準的な仕組みが普及すれば、名刺のデジタル化も進むかと思われますが、まだそのような仕組みは登場しておらず、しばらくは紙の名刺を利用する必要がありそうです。 そこで、今回は、企業における名刺管理の課題・問題と解決策について説明します。 １．名刺管理とは 企業における名刺管理とは、名刺情報を取りまとめ、営業や顧客対応等の業務に活用出来る状態にしておくことです。 ▼名刺管理のポイント 顧客の連絡先（名刺情報）の一元管理と共有 接点のある顧客の把握（見込み顧客、既存顧客等） 営業やサポート等、顧客対応に活かす 名刺管理のためのツール・サービスも数多くあり、既に導入済みの企業も多いかと思いますが、上手く活用できていないケースも多いようです。 ２．名刺管理が上手くいかない理由 名刺管理ツールを導入すれば、名刺管理が上手くいくようになるわけではありません。 名刺管理が上手くいかない理由としては、以下のようなものがあります。 名刺は個人で所有していて、そもそも管理出来ていない 名刺管理ツール等、名刺を効率よく管理出来る仕組みが無い 名刺管理ツールへの登録が習慣化していない 名刺管理ツールへの登録を嫌がる（特に営業スタッフ） 名刺管理ツールに登録した名刺情報が正確ではない 名刺管理ツール上の名刺情報がメンテナンスされていない（情報が古いままになっている） 名刺を管理するには、紙の名刺の場合は、名刺を収集し、取りまとめる必要がありますし、名刺管理ツールを使用する場合は、名刺情報を登録する作業が発生します。 いずれも、これまでやっていなかった作業・業務が増えることになり、なかなか定着し難いようです。 次に名刺管理をうまく行うコツをお伝えします。 ３．名刺管理を上手く行うコツ 名刺管理を上手く行うコツは、以下の通りです。 名刺管理の目的を明確にし、利用者に周知する SFAや、CRMとの連携を行い、名刺管理を顧客情報管理の起点とする等、将来を見据えたロードマップ・計画を立てておく 名刺情報の登録・更新について、運用ルールを策定し、運用を徹底する 名刺管理ツールに登録される名刺情報の正確性を高める（オペレータによる名刺情報の補正サービスを活用する等） 定期的に運用・活用状況をチェックし、必要に応じて対策を行う 名刺管理というと、名刺管理ツールを導入すれば解決すると思われがちですが、まずは、その目的とロードマップ・計画の策定が必要になります。 既に名刺管理を実施されていて、上手くいっていない方、これから名刺管理に取り組もうとされている方は、目的やロードマップ・計画について、確認・見直しをされることをお勧めします。   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

１．ロボット産業の成長と需要の拡大 2022年の日本では、ロボットの生産・出荷台数が過去最高となり、出荷総額も1兆円を超えました。 これまでの電気・半導体・自動車産業だけでなく、幅広い産業にてロボットが使用されるようになっています。 特に近年の人件費高騰や人手不足を背景としてロボットの需要が高まり、協働ロボットの使いやすさなど活用領域の裾野は広がりをみせています。 これまでの大企業を中心としたロボットの導入が中小企業でも導入しやすい環境となっており、ロボットの活用を通じて生産性を向上する取り組みが求められています。 ２．労働力不足への対策としてのロボット活用 2030年には労働需要に対して供給人口が10%不足すると試算されています。 労働力不足はそれぞれの企業が直面する課題となります。 対策としては、働く女性を増やす、働くシニア人材を増やす、働く外国人を増やすという、労働力の確保を推進することのほか、生産性を上げて、少ない人材でこれまで以上の成果を出す仕組みへ転換をしていくことが重要です。 設備導入による業務の自動化が生産性を上げる一つの手段として注目されています。 ３．工場内の生産工程のムダ削減の重要性 工場内の生産工程においては、部材の探索や運搬、作業の待ち時間など、ムダな作業が存在します。 これらのムダを削減することで、作業者はより付加価値の高い業務に移行することができます。 また、労働人口の減少も企業にとって深刻な課題であり、工場内の生産工程のムダ削減は労働人口不足への対策としても重要です。 ４．自動化技術の活用 工場内の生産工程のムダ削減には、無人搬送機やロボットなどの自動化技術が活用されています。 例えば、配膳ロボットの導入により、作業者の負担が軽減され、作業時間が削減されました。 また、物流倉庫ではピッキングや搬送作業を自動化するためにロボットが導入され、人員削減や労働時間の短縮が実現されました。 さらに、部品のハンドリングや重量検査作業もロボットによって自動化され、労働生産性の向上と品質の安定化が図られました。 自動化技術の活用により、工場内の生産工程のムダ削減と労働人口不足への対策が同時に実現されます。 ５．設備導入フローと保全活動の重要性 自動化技術の導入には、設備導入フローと保全活動が重要です。 設備の選定やレイアウトの見直し、生産シミュレーションの活用など、効果的な設備導入フローを構築することが必要です。 また、定期保全によって稼働率の向上や品質の維持、安全の確保などが実現されます。 設備導入フローと保全活動の取り組みにより、自動化技術の効果を最大限に引き出すことができます。 ６．まとめと展望 工場内物流の自動化は、生産工程のムダ削減や労働人口不足への対策において重要な要素です。 無人搬送機やロボットなどの自動化技術の活用により、作業者はより付加価値の高い業務に注力することができます。 また、設備導入フローと保全活動の取り組みも重要であり、定期保全によって効率的な生産が実現されます。 工場内物流の自動化は、労働力不足への対策としても有効であり、生産性の向上や省人化、高品質などの効果が期待できます。 ロボット産業の成長と労働力不足への対策としてのロボット活用の重要性を説明しました。 実際に導入する際においては、設備の選定や保全活動、生産性向上のための継続的な取り組みが必要です。 しかしながら、今後もさらなる技術の進化や補助金の活用など、ロボットや設備を導入しやすい環境が整ってきています。 ロボットの活用により、労働力不足に対する課題を解決し、企業の生産性向上や競争力強化に貢献することが期待されます。 船井総研では、個別固有のご相談に対してオンライン相談を提供しており、具体的な対策の一歩を踏み出すお手伝いをしています。   ■関連するセミナーのご案内 従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化 AGV・AMR・自動搬送システム・パレタイズロボット・ハンドリングロボットの活用 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/13 (火)　13:00~15:00 2024/02/15 (木)　13:00~15:00 2024/02/19 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 １．ロボット産業の成長と需要の拡大 2022年の日本では、ロボットの生産・出荷台数が過去最高となり、出荷総額も1兆円を超えました。 これまでの電気・半導体・自動車産業だけでなく、幅広い産業にてロボットが使用されるようになっています。 特に近年の人件費高騰や人手不足を背景としてロボットの需要が高まり、協働ロボットの使いやすさなど活用領域の裾野は広がりをみせています。 これまでの大企業を中心としたロボットの導入が中小企業でも導入しやすい環境となっており、ロボットの活用を通じて生産性を向上する取り組みが求められています。 ２．労働力不足への対策としてのロボット活用 2030年には労働需要に対して供給人口が10%不足すると試算されています。 労働力不足はそれぞれの企業が直面する課題となります。 対策としては、働く女性を増やす、働くシニア人材を増やす、働く外国人を増やすという、労働力の確保を推進することのほか、生産性を上げて、少ない人材でこれまで以上の成果を出す仕組みへ転換をしていくことが重要です。 設備導入による業務の自動化が生産性を上げる一つの手段として注目されています。 ３．工場内の生産工程のムダ削減の重要性 工場内の生産工程においては、部材の探索や運搬、作業の待ち時間など、ムダな作業が存在します。 これらのムダを削減することで、作業者はより付加価値の高い業務に移行することができます。 また、労働人口の減少も企業にとって深刻な課題であり、工場内の生産工程のムダ削減は労働人口不足への対策としても重要です。 ４．自動化技術の活用 工場内の生産工程のムダ削減には、無人搬送機やロボットなどの自動化技術が活用されています。 例えば、配膳ロボットの導入により、作業者の負担が軽減され、作業時間が削減されました。 また、物流倉庫ではピッキングや搬送作業を自動化するためにロボットが導入され、人員削減や労働時間の短縮が実現されました。 さらに、部品のハンドリングや重量検査作業もロボットによって自動化され、労働生産性の向上と品質の安定化が図られました。 自動化技術の活用により、工場内の生産工程のムダ削減と労働人口不足への対策が同時に実現されます。 ５．設備導入フローと保全活動の重要性 自動化技術の導入には、設備導入フローと保全活動が重要です。 設備の選定やレイアウトの見直し、生産シミュレーションの活用など、効果的な設備導入フローを構築することが必要です。 また、定期保全によって稼働率の向上や品質の維持、安全の確保などが実現されます。 設備導入フローと保全活動の取り組みにより、自動化技術の効果を最大限に引き出すことができます。 ６．まとめと展望 工場内物流の自動化は、生産工程のムダ削減や労働人口不足への対策において重要な要素です。 無人搬送機やロボットなどの自動化技術の活用により、作業者はより付加価値の高い業務に注力することができます。 また、設備導入フローと保全活動の取り組みも重要であり、定期保全によって効率的な生産が実現されます。 工場内物流の自動化は、労働力不足への対策としても有効であり、生産性の向上や省人化、高品質などの効果が期待できます。 ロボット産業の成長と労働力不足への対策としてのロボット活用の重要性を説明しました。 実際に導入する際においては、設備の選定や保全活動、生産性向上のための継続的な取り組みが必要です。 しかしながら、今後もさらなる技術の進化や補助金の活用など、ロボットや設備を導入しやすい環境が整ってきています。 ロボットの活用により、労働力不足に対する課題を解決し、企業の生産性向上や競争力強化に貢献することが期待されます。 船井総研では、個別固有のご相談に対してオンライン相談を提供しており、具体的な対策の一歩を踏み出すお手伝いをしています。   ■関連するセミナーのご案内 従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化 AGV・AMR・自動搬送システム・パレタイズロボット・ハンドリングロボットの活用 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/13 (火)　13:00~15:00 2024/02/15 (木)　13:00~15:00 2024/02/19 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045

１．製造業の求人に応募が少ない理由 以下は、図１製造業における就業者数の推移、図2若手就業者数(34歳以下)の推移、図3高齢者就業者(65歳以上)の推移のグラフです。 随分と前から言われて通りですが、年々製造業の就業者において、「若手が減り・高齢者が増加」し、製造業は慢性的な人材不足となっているのです。 特に中小製造業は、担当者に依存した属人化した作業が多く、さらにブラックボックスになっています。 これにより継続的に作業品質や技術的な品質の維持が難しくなっています。 現時点では問題になっていなくても、将来的に不安を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 それは回避する為に、属人化→標準化をしなければならない。 ということが出てきていると思います。 ２．なぜ「業務の標準化」はうまくいないのか？ 一方で、「業務の標準化」がやりきれない＝頓挫してしまったという話をよく聞きます。 皆さんが必要性と感じてやり始めているのに、なぜうまく出来ないのでしょうか。 以下はよく言われる標準化のメリットです。 業務のムダがなくなり効率化される 業務の品質が向上する 多能工化につながる 部署間が連携しやすくなる 標準化する為には以下に作業が必要になります。 業務内容の洗い出し　（作業の文言化） 標準化する対象の選定 標準化後の業務フロー（あるべき姿）の作成 標準化の施策実施 マニュアル作成 ブラッシュアップによる最適化 一方で、頓挫してしまう理由は主に以下です。 業務が忙しくてメンバーの時間がさけない。メンバーがそろわない。閑散期は可。 利害関係が対立して、コントロール出来ない。コントロールする人材がいない。 標準化をする過程で業務が増える。通常の仕事＋α　αまで行き着かない。 このようなことが、複合的に絡み合い、議論していく中でメンバーは目的を見失い「ここまで苦労するほど、現状は困っていない＝標準化しなくても業務は回る」という気持ちになり、プロジェクトはいつの間にか頓挫してしまうのです。 「メリット（重要性）はわかっているが、そこまで重要ではなく、やりきれない」というわけです。 ３．頓挫しない秘訣とは？ まず、抑えていかなければならないのは「作業の標準化」をするのはとても大変で、労力がかかるという点です。 暗黙知や文書になっていない業務を言語化して、フローにして、運用まで持っていく（仕事の仕方を変える）ということは容易な作業ではなく、製造業にありがちの属人化している作業でればあるほど、必ずゴールに行き着くというわけではなりません。 標準化までの道中で、メンバーが目的を見失うということはよくあることです。 上記に記載したような「一般的な標準化のメリットを享受したい」くらいでは、現場のモチベーションは維持できず、大変なプロジェクトをやりきることはできません。 「作業を標準化しなければならない動機」は以下に該当するものを考えます。 システムやロボットを導入する＝標準化したものしかコンピュータシステムには載せられない 事業を拡大する（仕事が増える）＝人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 新規事業を行う＝既存事業の人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 後継者がもういない　現職が退職＝ノウハウ残しておかないと・・・ このように「作業の標準化」は現場に対して、「明確な目的」がなければやりきれません。 トップの中途半端な動機は逆に現場の混乱招きと結果として仕事だけ増えて、リターンがない（諦める）ということになりやすいので、上記のように現場に明確な目的を与えられるようにしましょう。   ■関連するセミナーのご案内 AI・データ活用経営サミット2024 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601 業績を大きく伸ばす社長のためのAI・データ経営サミット2024　3月12日開催決定！！ ～DX・デジタル化時代に乗り遅れてしまった会社もAI・データ活用はまだ間に合う！～" ■開催日程 船井総合研究所　東京本社 開催 2024/03/12 (火)　10:30~17:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 １．製造業の求人に応募が少ない理由 以下は、図１製造業における就業者数の推移、図2若手就業者数(34歳以下)の推移、図3高齢者就業者(65歳以上)の推移のグラフです。 随分と前から言われて通りですが、年々製造業の就業者において、「若手が減り・高齢者が増加」し、製造業は慢性的な人材不足となっているのです。 特に中小製造業は、担当者に依存した属人化した作業が多く、さらにブラックボックスになっています。 これにより継続的に作業品質や技術的な品質の維持が難しくなっています。 現時点では問題になっていなくても、将来的に不安を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 それは回避する為に、属人化→標準化をしなければならない。 ということが出てきていると思います。 ２．なぜ「業務の標準化」はうまくいないのか？ 一方で、「業務の標準化」がやりきれない＝頓挫してしまったという話をよく聞きます。 皆さんが必要性と感じてやり始めているのに、なぜうまく出来ないのでしょうか。 以下はよく言われる標準化のメリットです。 業務のムダがなくなり効率化される 業務の品質が向上する 多能工化につながる 部署間が連携しやすくなる 標準化する為には以下に作業が必要になります。 業務内容の洗い出し　（作業の文言化） 標準化する対象の選定 標準化後の業務フロー（あるべき姿）の作成 標準化の施策実施 マニュアル作成 ブラッシュアップによる最適化 一方で、頓挫してしまう理由は主に以下です。 業務が忙しくてメンバーの時間がさけない。メンバーがそろわない。閑散期は可。 利害関係が対立して、コントロール出来ない。コントロールする人材がいない。 標準化をする過程で業務が増える。通常の仕事＋α　αまで行き着かない。 このようなことが、複合的に絡み合い、議論していく中でメンバーは目的を見失い「ここまで苦労するほど、現状は困っていない＝標準化しなくても業務は回る」という気持ちになり、プロジェクトはいつの間にか頓挫してしまうのです。 「メリット（重要性）はわかっているが、そこまで重要ではなく、やりきれない」というわけです。 ３．頓挫しない秘訣とは？ まず、抑えていかなければならないのは「作業の標準化」をするのはとても大変で、労力がかかるという点です。 暗黙知や文書になっていない業務を言語化して、フローにして、運用まで持っていく（仕事の仕方を変える）ということは容易な作業ではなく、製造業にありがちの属人化している作業でればあるほど、必ずゴールに行き着くというわけではなりません。 標準化までの道中で、メンバーが目的を見失うということはよくあることです。 上記に記載したような「一般的な標準化のメリットを享受したい」くらいでは、現場のモチベーションは維持できず、大変なプロジェクトをやりきることはできません。 「作業を標準化しなければならない動機」は以下に該当するものを考えます。 システムやロボットを導入する＝標準化したものしかコンピュータシステムには載せられない 事業を拡大する（仕事が増える）＝人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 新規事業を行う＝既存事業の人を増やす＝同じスキルを持った人材が大量に必要 後継者がもういない　現職が退職＝ノウハウ残しておかないと・・・ このように「作業の標準化」は現場に対して、「明確な目的」がなければやりきれません。 トップの中途半端な動機は逆に現場の混乱招きと結果として仕事だけ増えて、リターンがない（諦める）ということになりやすいので、上記のように現場に明確な目的を与えられるようにしましょう。   ■関連するセミナーのご案内 AI・データ活用経営サミット2024 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601 業績を大きく伸ばす社長のためのAI・データ経営サミット2024　3月12日開催決定！！ ～DX・デジタル化時代に乗り遅れてしまった会社もAI・データ活用はまだ間に合う！～" ■開催日程 船井総合研究所　東京本社 開催 2024/03/12 (火)　10:30~17:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108601   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045

１．部品加工製造業における在庫管理の課題とは？ 部品加工製造業において在庫管理が頭を悩ませる理由はいくつかあります。 多くの部品加工製造業は多品種少量生産の為、それぞれの製品や部品に対応するために在庫を抱える必要があり、在庫管理が複雑化します。 需要予測が困難な点も在庫管理における課題です。特に新商品や需要の変動が大きい製品においては、需要の不確実性に対応することが難しいです。 品質問題や部品供給のリスクがあるため、予備在庫を保持することが求められることがあります。これにより在庫レベルが上昇し、管理の難しさが増します。 スペースとコストの制約: 多品種少量生産において在庫を保持するためには、スペースとコストの面で制約があります。在庫を保管するスペースや在庫資金への負担を最小限に抑える必要があります。 在庫の見えにくさ: 在庫が複数の場所に分散している場合、在庫の見えにくさが問題と なります。在庫の把握や管理の困難さが生じ、効率的な在庫管理が困難になることがあり ます。 このような課題を踏まえ、どのような仕組化を考えれば良いのでしょうか。在庫管理の DX化の成功のポイントは下記の通りです。 ２．在庫管理DX化のポイント①〜バーコードやRFIDでの現物管理 ①現物もしくは棚にバーコードやRFIDで管理する バーコードやRFIDなどの技術を活用し、在庫の把握や追跡を可能とします。 システム上でデータを一元化し、リアルタイムで在庫情報を把握することで、在庫の正確な管理と見える化を実現します。 たとえば、バーコードを使用することで、入出庫や在庫の移動をスキャンすることができ、人為的なミスや手作業による時間の浪費を減らすことができます。 ３．在庫管理DX化のポイント②〜需要予測と最適な生産計画策定の重要性 ②需要予測と最適な生産計画を策定するシステムを活用する 在庫管理の効率化において重要な要素です。 需要予測を行い、正確な生産計画を策定することで、在庫の最適化が可能となります。 需要予測の精度が高まるほど、生産量や発注数を適切に調整することができ、過剰在庫や品薄在庫を回避できます。 リアルタイムでの需要の変動に柔軟に対応するためには、需要予測モデルと生産計画のシンクロニズーションを行うことが重要です。 ４．在庫管理DX化のポイント③〜JIT生産を可能とするシステムの活用 ③ジャストインタイム（JIT）生産を可能とするシステムを活用する JITは在庫を最小限に抑える手法です。 生産を需要に合わせて調整し、生産ライン上の在庫を削減することで、在庫のロスや倉庫スペースの浪費を防止します。 しかし、JIT生産の導入には正確な生産計画と供給チェーンの調整が必要です。 生産ラインの段取り時間の短縮、リードタイムの短縮、リアルタイムの供給情報の共有などを通じて、JIT生産を実現し、在庫最適化を図ることが重要です。 ５．在庫管理DX化のポイント④〜協力会社との情報共有とコラボレーションの重要性 ④協力会社との情報共有とコラボレーションが可能な仕組み化 協力会社との情報共有とコラボレーションは、在庫管理の効率化に欠かせません。 サプライヤーや協力会社とのリアルタイムな情報共有を実現することで、在庫レベルの最適化や納期の調整が円滑に行えます。 EDIやクラウドベースのコラボレーションツールを活用することで、双方向のデータのやり取りを効率化し、迅速な意思決定と生産計画の調整を実現することができます。 以上が、在庫管理業務の４つのDX化ポイントです。 これらの要素を組み合わせ、自社に合った最適な在庫管理方法を検討し、製造業における在庫管理の効率化を実現しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 ～ERP・基幹システム導入を通じて「脱・エクセル」「脱・紙伝票」を実現し生産性アップ！～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/06 (水)　13:00~15:00 2024/03/12 (火)　13:00~15:00 2024/03/13 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427 １．部品加工製造業における在庫管理の課題とは？ 部品加工製造業において在庫管理が頭を悩ませる理由はいくつかあります。 多くの部品加工製造業は多品種少量生産の為、それぞれの製品や部品に対応するために在庫を抱える必要があり、在庫管理が複雑化します。 需要予測が困難な点も在庫管理における課題です。特に新商品や需要の変動が大きい製品においては、需要の不確実性に対応することが難しいです。 品質問題や部品供給のリスクがあるため、予備在庫を保持することが求められることがあります。これにより在庫レベルが上昇し、管理の難しさが増します。 スペースとコストの制約: 多品種少量生産において在庫を保持するためには、スペースとコストの面で制約があります。在庫を保管するスペースや在庫資金への負担を最小限に抑える必要があります。 在庫の見えにくさ: 在庫が複数の場所に分散している場合、在庫の見えにくさが問題と なります。在庫の把握や管理の困難さが生じ、効率的な在庫管理が困難になることがあり ます。 このような課題を踏まえ、どのような仕組化を考えれば良いのでしょうか。在庫管理の DX化の成功のポイントは下記の通りです。 ２．在庫管理DX化のポイント①〜バーコードやRFIDでの現物管理 ①現物もしくは棚にバーコードやRFIDで管理する バーコードやRFIDなどの技術を活用し、在庫の把握や追跡を可能とします。 システム上でデータを一元化し、リアルタイムで在庫情報を把握することで、在庫の正確な管理と見える化を実現します。 たとえば、バーコードを使用することで、入出庫や在庫の移動をスキャンすることができ、人為的なミスや手作業による時間の浪費を減らすことができます。 ３．在庫管理DX化のポイント②〜需要予測と最適な生産計画策定の重要性 ②需要予測と最適な生産計画を策定するシステムを活用する 在庫管理の効率化において重要な要素です。 需要予測を行い、正確な生産計画を策定することで、在庫の最適化が可能となります。 需要予測の精度が高まるほど、生産量や発注数を適切に調整することができ、過剰在庫や品薄在庫を回避できます。 リアルタイムでの需要の変動に柔軟に対応するためには、需要予測モデルと生産計画のシンクロニズーションを行うことが重要です。 ４．在庫管理DX化のポイント③〜JIT生産を可能とするシステムの活用 ③ジャストインタイム（JIT）生産を可能とするシステムを活用する JITは在庫を最小限に抑える手法です。 生産を需要に合わせて調整し、生産ライン上の在庫を削減することで、在庫のロスや倉庫スペースの浪費を防止します。 しかし、JIT生産の導入には正確な生産計画と供給チェーンの調整が必要です。 生産ラインの段取り時間の短縮、リードタイムの短縮、リアルタイムの供給情報の共有などを通じて、JIT生産を実現し、在庫最適化を図ることが重要です。 ５．在庫管理DX化のポイント④〜協力会社との情報共有とコラボレーションの重要性 ④協力会社との情報共有とコラボレーションが可能な仕組み化 協力会社との情報共有とコラボレーションは、在庫管理の効率化に欠かせません。 サプライヤーや協力会社とのリアルタイムな情報共有を実現することで、在庫レベルの最適化や納期の調整が円滑に行えます。 EDIやクラウドベースのコラボレーションツールを活用することで、双方向のデータのやり取りを効率化し、迅速な意思決定と生産計画の調整を実現することができます。 以上が、在庫管理業務の４つのDX化ポイントです。 これらの要素を組み合わせ、自社に合った最適な在庫管理方法を検討し、製造業における在庫管理の効率化を実現しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 ～ERP・基幹システム導入を通じて「脱・エクセル」「脱・紙伝票」を実現し生産性アップ！～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/06 (水)　13:00~15:00 2024/03/12 (火)　13:00~15:00 2024/03/13 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109427

既に多くの注目を集めている「第17次ものづくり補助金（正式名称「ものづくり・商業・サービス補助金」）のなかでも、特に注目されているのが「省力化（オーダーメイド）枠」です。本コラムでは「省力化（オーダーメイド）枠」について紹介しています。 「省力化（オーダーメイド）枠」の要件はまだすべて公開されてはいません。今わかっている情報で、補助金申請書にどのようなポイントを盛り込む必要があるのかを解説させていただきます。また、どのような活用案が考えられるのか、仮説を含みますが、いくつか記載してみましたので、是非、一読していただき、自社の事業計画の参考にしていただければ幸いです。また、不明点や質問などがあれば、お気軽に私たちにご連絡ください。貴社の事業背景をお聞きした上で、アドバイスをさせていただきます。 １．省力化（オーダーメイド）枠について （１）補助対象経費 補助対象経費の項目については、以下に様に記載されています。 「機械装置・システム構築費（必須）、技術導入費、専門家経費、運搬費、クラウドサービス利用費、原材料費、外注費、知的財産権等関連経費」 機械装置・システム構築費は必須と併記されていることから、この費目は必須です （２）補助上限額・補助率について 補助率は、中小企業で１／２以内、小規模・再生事業者は２／３以内 補助上限額は、従業員数によって異なります。 ・従業員数５人以下　　　　750万円 ・従業員数６～２０人　　　1,500万円 ・従業員数２１～５０人　　3,000万円 ・従業員数５１～９９人　　5,000万円 ・従業員数１００人以上　　8,000万円 上記に加えて、「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」を行う場合、補助上限額を250万円～2,000万円を上乗せされます。 ・従業員数５人以下　　　　1,000万円 ・従業員数６～２０人　　　2,000万円 ・従業員数２１～５０人　　4,000万円 ・従業員数５１～９９人　　6,500万円 ・従業員数１００人以上　　１億円 「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」の要件： 　補助業終了後、３～５年で大幅な賃上げに取り組む事業者は以下の要件を満たす必要があります。また、賃上げに係る計画書を提出することが必須です。 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上（基本要件と同じ） ２）給与支給総額　年平均成長率+6％以上（基本要件と異なる） ３）最低賃金　　　事業場内最低賃金を地域別最低賃金+50円以上の水準にしたうえで、毎年、事業場内最低を+50円以上増額（基本要件と異なる） 【参考】基本要件 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上 ２）給与支給総額　年平均成長率+1.5％以上増加 ３）最低賃金　　　地域別最低賃金+30円以上の水準とする （３）要件未達の場合の補助金返還義務について 基本要件等が未達の場合、補助金返還義務があります。こちらもよく認識しておく必要があります。 詳細はもの補助事務局から追って公表される予定です。 １）基本要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、基本要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金の一部を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において基本要件３）が未達の場合、補助金の一部を返還 ２）大幅な賃上げに係る補助上限額引き上げの特例（以下、賃上げ特例）の要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、賃上げ特例の要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において賃上げ特例の要件３）が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 （４）対象事業・活用イメージについて 対象事業の要件は以下のように定められています。 人手不足の解消に向けて、デジタル技術※1 等を活用した専用設備（オーダーメイド設備）※2 の導入等により、革新的な生産プロセス・サービス提供方法の効率化・高度化を図る取り組みに必要な設備・システム投資等を支援※3 ※1：デジタル技術とは AI 、ロボット、センサー等をいう。 ※2：ロボット単体の導入ではなく、外部のシステムインテグレータ（ Sier ）との連携などによりロボットシステム等を構築したものをいう。 ※3：基本要件に加えた追加要件あり（詳細は追ってもの補助事務局から公表予定） 活用イメージの例として、下記が挙げられています。 熟練技術者が手作業で行っていた組立工程に、システムインテグレータ（SIer）と共同で開発した AI や画像判別技術を用いた自動組立ロボットを導入し、完全自動化・ 24 時間操業を実現。組立工程における生産性が向上するとともに、熟練技術者は付加価値の高い業務に従事することが可能となった。 以上の情報から、下記のポイントが計画に盛り込まれている必要があることが読み取れます。 ・技術的な課題に対する、革新的な開発が必要 ・自社に合わせた開発かつ外部業者との協力が必要 ・省人化ではなく、省力化であること ・既存業務の置き換えではなく、改善効果（生産性向上、生産量増加⇒売上増加）があること 補助金を申請する際には、上記のポイントと審査項目をわかりすく記載した事業計画書を提出する必要があります。私たちにご連絡いただければ、貴社の業務・設備投資計画を詳細にお聞きして、申請要件を満たすようにストーリー作りを支援させていただきます。 ２．独自の活用イメージについて 以下にもの補助金　省力化（オーダーメイド）枠の筆者独自の活用イメージをあげさせていただきます。 （１）精密加工を行っている伝統的な手動切削加工工程に、切削加工機メーカーと共同開発した最新５軸マシニングセンターとロボットアームを導入。材料搬出入の自動化および複数軸の連続自動加工が可能になったことで、生産効率の大幅向上と品質安定化を達成。従来の作業者は、より価格単価の高い試作品の製造に従事することが可能となった。 （２）自社のプラスチック射出成型ラインは生産効率と計画柔軟性に問題があったため、SIerと共同で開発した高性能３Dプリンターとリアルタイム監視システム、自動搬送ラインを複数導入することで、複雑な形状の部品も迅速に生産可能になり、生産効率の向上と24時間操業を可能にした。一人の作業者で複数台を担当することが可能になり、作業者ひとり当たりの付加価値額も増加した。 （３）金属の曲げ・溶接加工の属人化解消と生産量増加を目的に、ロボットアームと自動材料搬送システム、３D画像検査システム、生産管理システムを導入。24時間の生産対応と品質安定化、安全性向上が実現した。生産管理システムで進捗状況が見えることから、従来の作業者は、新たな顧客ニーズに対応するために加工技術開発に従事することが可能となった。 以上のように今後、この補助金を活用し、大胆な設備投資に取り組むことで自社の競争力強化を実現することが可能です。今回の募集枠では、間に合わない可能性もありますが、今後、補助金事業が継続していくことは見込めますので、今から検討をして来年、再来年の準備をしておくことは、大変重要で必要なことです。 ３．まとめ 2024年度ものづくり補助金の省力化（オーダーメイド）枠について説明させていただきました。他の枠として、製品・サービス高付加価値枠（通常類型・成長分野進出類型（DX/GX））、グローバル枠がありますのでそちらも必要に応じて確認していただければと思います。 2024年度ものづくり補助金を活用して、省力化のための設備投資や、製品・サービス高付加価値化やDX,GX、海外事業の拡大を行う予定があれば、補助事業の実績報告が2024年12月10日であるということを念頭に、発注・納品等のスケジュールを組んでいただく必要があるでしょう。 本コラムを読んでいただき、質問・不明点・相談したいことなどあればお気軽にご連絡ください。また、補助金活用に関して支援が必要な場合もご相談ください。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ものづくり補助金最新動向レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ものづくり補助金（正式名称：「ものづくり・商業・サービス補助金」）の活用を検討している経営者様、次回申請の準備をしている経営者様にまず読んでいただきたいレポートです。 2023年12月に中小企業庁から次回以降のものづくり補助金の要件情報が一部公開されました。その内容からものつくり補助金に変更があることが明らかになりました。このレポートでは新たな要件を公開情報を基に整理しています。 ものづくり補助金の仕様を考えている経営者様は必ず押さえておくべき内容を記載したレポートです。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02292_S045   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 協働ロボットの活用事例特集！ 中小製造業の皆様、このセミナーを見逃すわけにはいきません！ ロボット活用成功事例がここに集結します！ 低コストでの導入方法、自動化生産の具体的な手法、人手不足を解消する秘策、生産性を引き上げるノウハウ...全てがここで明かされます！ 船井総合研究所と愛同工業の著名な社長が登壇し、現場目線からの貴重な情報を提供します！ 東京会場・大阪会場での開催となります！ このセミナーが御社の製造現場を変えるきっかけになるかもしれません！ 空きは限られていますので、今すぐウェブサイトからお申し込みください。 協働ロボットの力を最大限に引き出し、成果を最短3年で得るチャンスです！ ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 東京会場　2024/01/23 (火)　13:00~16:00 大阪会場　2024/01/29 (月)　13:00~16:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 既に多くの注目を集めている「第17次ものづくり補助金（正式名称「ものづくり・商業・サービス補助金」）のなかでも、特に注目されているのが「省力化（オーダーメイド）枠」です。本コラムでは「省力化（オーダーメイド）枠」について紹介しています。 「省力化（オーダーメイド）枠」の要件はまだすべて公開されてはいません。今わかっている情報で、補助金申請書にどのようなポイントを盛り込む必要があるのかを解説させていただきます。また、どのような活用案が考えられるのか、仮説を含みますが、いくつか記載してみましたので、是非、一読していただき、自社の事業計画の参考にしていただければ幸いです。また、不明点や質問などがあれば、お気軽に私たちにご連絡ください。貴社の事業背景をお聞きした上で、アドバイスをさせていただきます。 １．省力化（オーダーメイド）枠について （１）補助対象経費 補助対象経費の項目については、以下に様に記載されています。 「機械装置・システム構築費（必須）、技術導入費、専門家経費、運搬費、クラウドサービス利用費、原材料費、外注費、知的財産権等関連経費」 機械装置・システム構築費は必須と併記されていることから、この費目は必須です （２）補助上限額・補助率について 補助率は、中小企業で１／２以内、小規模・再生事業者は２／３以内 補助上限額は、従業員数によって異なります。 ・従業員数５人以下　　　　750万円 ・従業員数６～２０人　　　1,500万円 ・従業員数２１～５０人　　3,000万円 ・従業員数５１～９９人　　5,000万円 ・従業員数１００人以上　　8,000万円 上記に加えて、「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」を行う場合、補助上限額を250万円～2,000万円を上乗せされます。 ・従業員数５人以下　　　　1,000万円 ・従業員数６～２０人　　　2,000万円 ・従業員数２１～５０人　　4,000万円 ・従業員数５１～９９人　　6,500万円 ・従業員数１００人以上　　１億円 「大幅賃上げに係る補助額上限引き上げの特例」の要件： 　補助業終了後、３～５年で大幅な賃上げに取り組む事業者は以下の要件を満たす必要があります。また、賃上げに係る計画書を提出することが必須です。 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上（基本要件と同じ） ２）給与支給総額　年平均成長率+6％以上（基本要件と異なる） ３）最低賃金　　　事業場内最低賃金を地域別最低賃金+50円以上の水準にしたうえで、毎年、事業場内最低を+50円以上増額（基本要件と異なる） 【参考】基本要件 １）付加価値額　　年平均成長率+3％以上 ２）給与支給総額　年平均成長率+1.5％以上増加 ３）最低賃金　　　地域別最低賃金+30円以上の水準とする （３）要件未達の場合の補助金返還義務について 基本要件等が未達の場合、補助金返還義務があります。こちらもよく認識しておく必要があります。 詳細はもの補助事務局から追って公表される予定です。 １）基本要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、基本要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金の一部を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において基本要件３）が未達の場合、補助金の一部を返還 ２）大幅な賃上げに係る補助上限額引き上げの特例（以下、賃上げ特例）の要件が未達の場合 　・事業計画終了時点において、賃上げ特例の要件２）給与支給総額が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 　・事業計画期間中の毎年３月末時点において賃上げ特例の要件３）が未達の場合、補助金上乗せ分を返還 （４）対象事業・活用イメージについて 対象事業の要件は以下のように定められています。 人手不足の解消に向けて、デジタル技術※1 等を活用した専用設備（オーダーメイド設備）※2 の導入等により、革新的な生産プロセス・サービス提供方法の効率化・高度化を図る取り組みに必要な設備・システム投資等を支援※3 ※1：デジタル技術とは AI 、ロボット、センサー等をいう。 ※2：ロボット単体の導入ではなく、外部のシステムインテグレータ（ Sier ）との連携などによりロボットシステム等を構築したものをいう。 ※3：基本要件に加えた追加要件あり（詳細は追ってもの補助事務局から公表予定） 活用イメージの例として、下記が挙げられています。 熟練技術者が手作業で行っていた組立工程に、システムインテグレータ（SIer）と共同で開発した AI や画像判別技術を用いた自動組立ロボットを導入し、完全自動化・ 24 時間操業を実現。組立工程における生産性が向上するとともに、熟練技術者は付加価値の高い業務に従事することが可能となった。 以上の情報から、下記のポイントが計画に盛り込まれている必要があることが読み取れます。 ・技術的な課題に対する、革新的な開発が必要 ・自社に合わせた開発かつ外部業者との協力が必要 ・省人化ではなく、省力化であること ・既存業務の置き換えではなく、改善効果（生産性向上、生産量増加⇒売上増加）があること 補助金を申請する際には、上記のポイントと審査項目をわかりすく記載した事業計画書を提出する必要があります。私たちにご連絡いただければ、貴社の業務・設備投資計画を詳細にお聞きして、申請要件を満たすようにストーリー作りを支援させていただきます。 ２．独自の活用イメージについて 以下にもの補助金　省力化（オーダーメイド）枠の筆者独自の活用イメージをあげさせていただきます。 （１）精密加工を行っている伝統的な手動切削加工工程に、切削加工機メーカーと共同開発した最新５軸マシニングセンターとロボットアームを導入。材料搬出入の自動化および複数軸の連続自動加工が可能になったことで、生産効率の大幅向上と品質安定化を達成。従来の作業者は、より価格単価の高い試作品の製造に従事することが可能となった。 （２）自社のプラスチック射出成型ラインは生産効率と計画柔軟性に問題があったため、SIerと共同で開発した高性能３Dプリンターとリアルタイム監視システム、自動搬送ラインを複数導入することで、複雑な形状の部品も迅速に生産可能になり、生産効率の向上と24時間操業を可能にした。一人の作業者で複数台を担当することが可能になり、作業者ひとり当たりの付加価値額も増加した。 （３）金属の曲げ・溶接加工の属人化解消と生産量増加を目的に、ロボットアームと自動材料搬送システム、３D画像検査システム、生産管理システムを導入。24時間の生産対応と品質安定化、安全性向上が実現した。生産管理システムで進捗状況が見えることから、従来の作業者は、新たな顧客ニーズに対応するために加工技術開発に従事することが可能となった。 以上のように今後、この補助金を活用し、大胆な設備投資に取り組むことで自社の競争力強化を実現することが可能です。今回の募集枠では、間に合わない可能性もありますが、今後、補助金事業が継続していくことは見込めますので、今から検討をして来年、再来年の準備をしておくことは、大変重要で必要なことです。 ３．まとめ 2024年度ものづくり補助金の省力化（オーダーメイド）枠について説明させていただきました。他の枠として、製品・サービス高付加価値枠（通常類型・成長分野進出類型（DX/GX））、グローバル枠がありますのでそちらも必要に応じて確認していただければと思います。 2024年度ものづくり補助金を活用して、省力化のための設備投資や、製品・サービス高付加価値化やDX,GX、海外事業の拡大を行う予定があれば、補助事業の実績報告が2024年12月10日であるということを念頭に、発注・納品等のスケジュールを組んでいただく必要があるでしょう。 本コラムを読んでいただき、質問・不明点・相談したいことなどあればお気軽にご連絡ください。また、補助金活用に関して支援が必要な場合もご相談ください。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ものづくり補助金最新動向レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ものづくり補助金（正式名称：「ものづくり・商業・サービス補助金」）の活用を検討している経営者様、次回申請の準備をしている経営者様にまず読んでいただきたいレポートです。 2023年12月に中小企業庁から次回以降のものづくり補助金の要件情報が一部公開されました。その内容からものつくり補助金に変更があることが明らかになりました。このレポートでは新たな要件を公開情報を基に整理しています。 ものづくり補助金の仕様を考えている経営者様は必ず押さえておくべき内容を記載したレポートです。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02292_S045   ■関連するセミナーのご案内 ■東京＆大阪　2拠点にて開催！！ 【目指すは投資回収3年！協働ロボット活用事例特集！社長セミナー】 ～中小製造業で40台以上の協働ロボットの稼働に成功した社長から学ぶ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 協働ロボットの活用事例特集！ 中小製造業の皆様、このセミナーを見逃すわけにはいきません！ ロボット活用成功事例がここに集結します！ 低コストでの導入方法、自動化生産の具体的な手法、人手不足を解消する秘策、生産性を引き上げるノウハウ...全てがここで明かされます！ 船井総合研究所と愛同工業の著名な社長が登壇し、現場目線からの貴重な情報を提供します！ 東京会場・大阪会場での開催となります！ このセミナーが御社の製造現場を変えるきっかけになるかもしれません！ 空きは限られていますので、今すぐウェブサイトからお申し込みください。 協働ロボットの力を最大限に引き出し、成果を最短3年で得るチャンスです！ ■開催日程 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 東京会場　2024/01/23 (火)　13:00~16:00 大阪会場　2024/01/29 (月)　13:00~16:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/107400

デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進において、ITベンダーの選定は重要な要素です。優れたITベンダーとのパートナーシップは、成功への道のりを助ける一因となります。 しかし、適切なITベンダーを選ぶことができなかった場合、プロジェクトの遅延やコストの増大などの失敗事例が発生する可能性もあります。 本稿では、DX推進におけるITベンダー選定の重要性と失敗事例について考察します。 １．ITベンダー選定の重要性 ITベンダーの選定は、DXプロジェクトの成功を左右する重要なステップです。選定にあたっての重要ポイントを以下に整理します。 ①専門知識と経験 優れたITベンダーは豊富な専門知識と経験を持っています。DXプロジェクトに必要な技術やツールを提供するだけでなく、業界トレンドやベストプラクティスについても情報を提供してくれます。 ②カスタマーサポート 適切なITベンダーは、顧客のニーズに合わせたサポートを提供します。DXプロジェクトの導入から継続的なサポートまでをカバーする能力が求められます。迅速かつ効果的な対応ができるベンダーとの協力は、プロジェクトの成功に不可欠です。 ③パートナーシップと信頼関係 DXプロジェクトは長期的な取り組みであり、パートナーとしての信頼関係が重要です。優れたITベンダーは、組織とのパートナーシップを築き、共同で目標を達成するための努力を惜しみません。 ２．失敗事例 ITベンダーの選定プロセスに問題があり、適切なITベンダーを選定できなかった場合には、以下のような失敗事例が発生する可能性があります。 ①技術の不適合 ITベンダーの提供する技術が要件やビジョンと合わなかった場合、ITベンダーの選定やり直しなどプロジェクトの進行に問題が生じる可能性があります。要件の充足性やシステムの拡張性、セキュリティの保護などの側面で慎重な選定が必要です。 ②プロジェクトの遅延と予算の超過 適切なスキルや能力を持たないITベンダーの選定により、プロジェクトの開始や進行に遅れが生じることがあります。また、追加の要件や変更に対する柔軟性・拡張性がない場合、予算の超過や調整の困難、システムが要件を満たさないことに対する妥協を招くことがあります。 ③コミュニケーションの欠如 ITベンダーとのコミュニケーション不足や認識の齟齬は、プロジェクトの円滑な進行を妨げる可能性があります。ITベンダーとのコミュニケーションチャネルや報告体制の整備が重要です。 ３．適切なITベンダーを選定するためのポイント 適切なITベンダーを選定しDX化を成功に導くためには、以下のポイントを考慮した上で、適切な選定プロセスを実行する必要があります。 ①事前の評価と優先順位付け ビジネスニーズや要件を明確にした要求仕様書（RFP）を作成し、複数のITベンダーに提示したうえで提案を求めることで、システム導入に対するITベンダーとの認識の齟齬を抑制することができます。ITベンダーから提案を受けた後は、要求仕様書に沿ったものになっているか、他のITベンダーの提案とも比較したうえで適合性を評価しましょう。 また、優先順位を付けてプロジェクトの重要な要素を把握しましょう。 ②実績と信頼性・専門性の確認 ITベンダーの実績や顧客のフィードバックを調査し、信頼性と専門性を確認します。システム導入を円滑に推進するためにも、類似のプロジェクトや業界経験を持つベンダーが選ばれることが望ましいため、提案を受ける際に実績を紹介していただくようにしましょう。 ③コミュニケーションと相互理解 ITベンダーとの相互理解とコミュニケーションが円滑であることが重要です。ITベンダーとのコミュニケーション方法や窓口、会議体と会議内容、意思決定時のプロセスなど、円滑でかつ効果的なコミュニケーションを実現するため、コミュニケーション計画についても提案を受けるようにしましょう。 ４．まとめ DX推進において、適切なITベンダーの選定はシステム導入を成功させるための鍵となります。専門知識と経験、カスタマーサポート、パートナーシップと信頼関係の構築が重要な要素です。 一方で、技術の不適合やプロジェクトの遅延、コミュニケーションの欠如などの失敗事例も存在します。適切な評価と優先順位付け、実績と信頼性・専門性の確認、コミュニケーションと相互理解が適切なITベンダー選定のポイントです。 適切なパートナーシップを構築し、優れたITベンダーとの協力により、DXプロジェクトの成功と長期的な成果を確保しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進において、ITベンダーの選定は重要な要素です。優れたITベンダーとのパートナーシップは、成功への道のりを助ける一因となります。 しかし、適切なITベンダーを選ぶことができなかった場合、プロジェクトの遅延やコストの増大などの失敗事例が発生する可能性もあります。 本稿では、DX推進におけるITベンダー選定の重要性と失敗事例について考察します。 １．ITベンダー選定の重要性 ITベンダーの選定は、DXプロジェクトの成功を左右する重要なステップです。選定にあたっての重要ポイントを以下に整理します。 ①専門知識と経験 優れたITベンダーは豊富な専門知識と経験を持っています。DXプロジェクトに必要な技術やツールを提供するだけでなく、業界トレンドやベストプラクティスについても情報を提供してくれます。 ②カスタマーサポート 適切なITベンダーは、顧客のニーズに合わせたサポートを提供します。DXプロジェクトの導入から継続的なサポートまでをカバーする能力が求められます。迅速かつ効果的な対応ができるベンダーとの協力は、プロジェクトの成功に不可欠です。 ③パートナーシップと信頼関係 DXプロジェクトは長期的な取り組みであり、パートナーとしての信頼関係が重要です。優れたITベンダーは、組織とのパートナーシップを築き、共同で目標を達成するための努力を惜しみません。 ２．失敗事例 ITベンダーの選定プロセスに問題があり、適切なITベンダーを選定できなかった場合には、以下のような失敗事例が発生する可能性があります。 ①技術の不適合 ITベンダーの提供する技術が要件やビジョンと合わなかった場合、ITベンダーの選定やり直しなどプロジェクトの進行に問題が生じる可能性があります。要件の充足性やシステムの拡張性、セキュリティの保護などの側面で慎重な選定が必要です。 ②プロジェクトの遅延と予算の超過 適切なスキルや能力を持たないITベンダーの選定により、プロジェクトの開始や進行に遅れが生じることがあります。また、追加の要件や変更に対する柔軟性・拡張性がない場合、予算の超過や調整の困難、システムが要件を満たさないことに対する妥協を招くことがあります。 ③コミュニケーションの欠如 ITベンダーとのコミュニケーション不足や認識の齟齬は、プロジェクトの円滑な進行を妨げる可能性があります。ITベンダーとのコミュニケーションチャネルや報告体制の整備が重要です。 ３．適切なITベンダーを選定するためのポイント 適切なITベンダーを選定しDX化を成功に導くためには、以下のポイントを考慮した上で、適切な選定プロセスを実行する必要があります。 ①事前の評価と優先順位付け ビジネスニーズや要件を明確にした要求仕様書（RFP）を作成し、複数のITベンダーに提示したうえで提案を求めることで、システム導入に対するITベンダーとの認識の齟齬を抑制することができます。ITベンダーから提案を受けた後は、要求仕様書に沿ったものになっているか、他のITベンダーの提案とも比較したうえで適合性を評価しましょう。 また、優先順位を付けてプロジェクトの重要な要素を把握しましょう。 ②実績と信頼性・専門性の確認 ITベンダーの実績や顧客のフィードバックを調査し、信頼性と専門性を確認します。システム導入を円滑に推進するためにも、類似のプロジェクトや業界経験を持つベンダーが選ばれることが望ましいため、提案を受ける際に実績を紹介していただくようにしましょう。 ③コミュニケーションと相互理解 ITベンダーとの相互理解とコミュニケーションが円滑であることが重要です。ITベンダーとのコミュニケーション方法や窓口、会議体と会議内容、意思決定時のプロセスなど、円滑でかつ効果的なコミュニケーションを実現するため、コミュニケーション計画についても提案を受けるようにしましょう。 ４．まとめ DX推進において、適切なITベンダーの選定はシステム導入を成功させるための鍵となります。専門知識と経験、カスタマーサポート、パートナーシップと信頼関係の構築が重要な要素です。 一方で、技術の不適合やプロジェクトの遅延、コミュニケーションの欠如などの失敗事例も存在します。適切な評価と優先順位付け、実績と信頼性・専門性の確認、コミュニケーションと相互理解が適切なITベンダー選定のポイントです。 適切なパートナーシップを構築し、優れたITベンダーとの協力により、DXプロジェクトの成功と長期的な成果を確保しましょう。   【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 繊維・アパレル卸売業の為のDX経営～営業力・販売力強化編～ 基礎知識ゼロ DX初心者の社長が知っておくべきDX推進方法が分かる！ ～DXなんて全く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/14 (水)　13:00~15:00 2024/02/21 (水)　13:00~15:00 2024/02/22 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108581

11/29~12/2に行われた世界最大規模のロボット展示会、「国際ロボット展 (iREX2023)」。ロボット専門コンサルタントの筆者も参戦し、最新情報を収集してきました。 今回のコラムでは、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、出展社数615から厳選した4社の最新技術事例を紹介致します。貴社のお役に立てば幸いです。 １．完全無人化工場を支える技術 今回の展示では、完全無人工場のデモが行われていました。完全に無人なので、製造工程の最初から最後まで、ロボットが全自動で作業を行います。 では、次世代型の完全無人工場実現のために、どのような技術が使われているのでしょうか？今回は、安川電機社とOmron社が提供する完全自動化サービスと、それを支える技術をご紹介致します。 1.1. 安川電機社： i³-Mechatronics i³-Mechatronicsはスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。平たく言えば、i³-Mechatronicsとは設備稼働状況や生産方法などのデータを管理し、分析し、活用するための考え方を指します。このソリューションの実現には様々な技術が使われていますが、今回は中でも「AIピッキング」と、「機器の故障予知診断」をご紹介いたします。 AIピッキング 安川電機社が独自開発したAI技術「Alliom(アリオム)」は、シミュレータ上でより現実環境に近い学習データを作成し剛体物だけでなく軟体物も同一ハンドでピッキングすることを可能にしています。Alliomの特徴は、「シミュレータ上でAI生成プロセス（学習データ生成＋学習＋AI生成）が完結できること」にあります。従来のAIは、学習させるための画像を大量に用意する必要がありましたが、Alliomは自前で生成した学習データを使って学習するため、AI開発含めて実運用までの導入時間が圧倒的に短くなり、実機投入精度の向上も期待されています。 例えば、バラ積み部品のピッキング作業においては、まず対象の部品をシミュレータに取り込み、仮想空間上に部品の摩擦感や光源の角度などを含めた、作業環境を構築します。その後、AIでバーチャル上に大量の部品データとバラバラの積み方を生成することで、ロボットハンドがどの軌道でどのポイントであれば安定して把持できるのか学習していき、これが繰り返されることで精度が上がっていきます。 (引用：https://www.yaskawa.co.jp/product/i3-mechatronics/ai_picking) これによって、これまで実機で生成していた学習用のデータが不要になったため、3－4時間ほどで実機検証して適用できるようになり、導入にかかる時間やコストの大幅な削減をすることが可能になります。 機器の故障予知診断 製造に使用する機械やロボットの故障を予知する技術です。これらは、機械にセンサーを取り付け、モニタリングすることで実現されます。 例えば産業用ロボットに組み込まれている減速機は、状況に応じて交換が必要な部品です。ロボットの稼働データから減速機に内蔵しているギヤの摩耗状態を予測し、減速機ごとの故障時期を推測することで、計画的に部品の交換を行うことができます。 またインバータやサーボモータも同様に、正常時と異常時の機器の状態を比較することで、事前にメンテナンスを行うことができます。具体的には、モータが駆動しているときの周波数・回転速度・消費電力・トルク値・温度・電圧など様々なデータを収集・分析することで、予知保全をすることが可能になります。 1.2. Omron社： Sysmac Sysmacは、Omron社が提供するスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。内容は先述の安川電機社のコンセプトとほぼ変わらず、データを収集し、分析し、活用していくことを推奨しています。今回は、Omron社草津工場でのビッグデータ活用事例を紹介します。Omron社草津工場では、IoTを活用した現場改善を行い、改善点の抽出時間を1/6以下に減少させることに成功しました。では、草津工場ではどのように改善点の抽出時間を減らしていったのでしょうか。 生産性向上の取り組み Omron社草津工場では、工程ごとの稼働時間や炉の酸素濃度をリアルタイムで把握し、改善点の抽出を行いました。 下記の画像は、Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間を示しています。 図 Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間 (引用：https://www.fa.omron.co.jp/product/special/sysmac/technology/kusatsu-report-1.html) この図の見方と図からわかることを下記に示します。 下図プロット画面左側のチャートがタイムライン。 上から下へ時間が流れており、横軸は４つの機械に入った時間、出た時間などがプロットされている。 一本一本の線がプリント基板を現しており、線をたどると、何時何分に第１工程に基板が入って、何分後に第２工程、第３工程に移っていくのが分かる。 線が浅い角度で密になっているほど加工時間が短いということ。逆に角度が大きいものは加工時間が長くかかったことを意味し、チャートの白いところは無駄な部分と言える。 線の途中のバブル・チャートは高速機のワーニング（警告）のデータ。青いバブルは機械が止まらなかったワーニング。赤いバブルは止まったワーニング。バブルの大きさはワーニングの回数を示している。 また、チャートの右側に示している数字は、実装工程に用いるリフロー炉の酸素濃度の変化を表しています。草津工場では、はんだがうまくつくように、炉内は窒素を充満させて酸素濃度を下げていますが、このデータから一部酸素濃度が高くなっている時間帯が存在することがわかります。検査工程ではんだ不良が出たときに、この個体が流れたときの酸素濃度が少し高くなっていたこと、機械トラブルではんだ塗布後に５分も止まっていたことがわかります。 このように、取得した稼働データからその稼働状況を図式化することで、ネック工程を論理的に解析することができます。 ２．協働ロボット搭載AMR 近年、自律走行ロボット(AMR)と、協働ロボットを組み合わせる新たな運用方法が検討されています。AMRは人間でいうところの “足”、協働ロボットは人間でいうところの”手”に当たるので、協働ロボットを搭載したAMRはある程度疑似的に人間の動きを再現することができます。 今回は、国際ロボット展で紹介されていた2社の協働ロボット搭載AMRを紹介致します。 2.1. Dobot社：「Dobot AMR」 中国の協働ロボットメーカーDobot社が提供しているAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 このロボットの特徴は、「充電時間の長さ」です。 後ほど紹介するロボットの充電時間が4~5時間程度であるのに対し、このロボットはリチウムイオンバッテリーを搭載しており、1回の充電で8時間稼働することができます。 AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 Dobot社のロボットを使えば、昼勤時に充電なしでフル稼働させることも可能です。 こまめに充電を行えば、稼働時間はさらに伸びるでしょう。 2.2. Ci Robotics社：「MoMaシリーズ」 Ci Robotics社が提供するAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 加工工場でのワーク搬送や、半導体製造工程の搬送・ハンドリング工程において導入実績があります。 MoMaの特徴の一つは、「ワイヤレス充電が行えること」です。 先述しましたが、AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 しかし、プラグなどを用いた従来の接触式の充電では、スパークによる火災のリスクが懸念されていました。MoMaはワイヤレス充電に対応しているため、安全且つ安定的に運用することが可能です。 一回の充電で稼働できる時間は4~5時間と比較的少ないものの、急速充電に対応しておりいるため、24時間稼働をすることも可能です。 ３．さいごに 今回は、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、紹介させていただきました。貴社の情報収集の一助となれば幸いでございます。 ※上記の記事を読んで「工場内物流・搬送の自動化」に興味が湧いた方に朗報です。 船井総研では、2024年2月13日/15日/19日に「従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化」セミナーを開催致します！ 当日は、ECの物流倉庫立ち上げの経験を持つコンサルタントが成功する物流・搬送自動化手法を余すことなくご紹介します！ さらに！！今回のゲスト講師は、低コストで搬送ロボットを導入し、年間工数600時間削減に成功した大野精工株式会社 代表取締役社長　大野龍太郎氏です！！ 成功する物流・搬送自動化手法から、搬送ロボットの最新活用事例、搬送ロボット導入時の大野社長のリアルなお話まで、工場内物流・搬送工程自動化の“イマ”がわかるセミナーとなっております。   ■関連するセミナーのご案内 従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化 AGV・AMR・自動搬送システム・パレタイズロボット・ハンドリングロボットの活用 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/13 (火)　13:00~15:00 2024/02/15 (木)　13:00~15:00 2024/02/19 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045 11/29~12/2に行われた世界最大規模のロボット展示会、「国際ロボット展 (iREX2023)」。ロボット専門コンサルタントの筆者も参戦し、最新情報を収集してきました。 今回のコラムでは、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、出展社数615から厳選した4社の最新技術事例を紹介致します。貴社のお役に立てば幸いです。 １．完全無人化工場を支える技術 今回の展示では、完全無人工場のデモが行われていました。完全に無人なので、製造工程の最初から最後まで、ロボットが全自動で作業を行います。 では、次世代型の完全無人工場実現のために、どのような技術が使われているのでしょうか？今回は、安川電機社とOmron社が提供する完全自動化サービスと、それを支える技術をご紹介致します。 1.1. 安川電機社： i³-Mechatronics i³-Mechatronicsはスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。平たく言えば、i³-Mechatronicsとは設備稼働状況や生産方法などのデータを管理し、分析し、活用するための考え方を指します。このソリューションの実現には様々な技術が使われていますが、今回は中でも「AIピッキング」と、「機器の故障予知診断」をご紹介いたします。 AIピッキング 安川電機社が独自開発したAI技術「Alliom(アリオム)」は、シミュレータ上でより現実環境に近い学習データを作成し剛体物だけでなく軟体物も同一ハンドでピッキングすることを可能にしています。Alliomの特徴は、「シミュレータ上でAI生成プロセス（学習データ生成＋学習＋AI生成）が完結できること」にあります。従来のAIは、学習させるための画像を大量に用意する必要がありましたが、Alliomは自前で生成した学習データを使って学習するため、AI開発含めて実運用までの導入時間が圧倒的に短くなり、実機投入精度の向上も期待されています。 例えば、バラ積み部品のピッキング作業においては、まず対象の部品をシミュレータに取り込み、仮想空間上に部品の摩擦感や光源の角度などを含めた、作業環境を構築します。その後、AIでバーチャル上に大量の部品データとバラバラの積み方を生成することで、ロボットハンドがどの軌道でどのポイントであれば安定して把持できるのか学習していき、これが繰り返されることで精度が上がっていきます。 (引用：https://www.yaskawa.co.jp/product/i3-mechatronics/ai_picking) これによって、これまで実機で生成していた学習用のデータが不要になったため、3－4時間ほどで実機検証して適用できるようになり、導入にかかる時間やコストの大幅な削減をすることが可能になります。 機器の故障予知診断 製造に使用する機械やロボットの故障を予知する技術です。これらは、機械にセンサーを取り付け、モニタリングすることで実現されます。 例えば産業用ロボットに組み込まれている減速機は、状況に応じて交換が必要な部品です。ロボットの稼働データから減速機に内蔵しているギヤの摩耗状態を予測し、減速機ごとの故障時期を推測することで、計画的に部品の交換を行うことができます。 またインバータやサーボモータも同様に、正常時と異常時の機器の状態を比較することで、事前にメンテナンスを行うことができます。具体的には、モータが駆動しているときの周波数・回転速度・消費電力・トルク値・温度・電圧など様々なデータを収集・分析することで、予知保全をすることが可能になります。 1.2. Omron社： Sysmac Sysmacは、Omron社が提供するスマート工場化に向けたソリューションコンセプトです。内容は先述の安川電機社のコンセプトとほぼ変わらず、データを収集し、分析し、活用していくことを推奨しています。今回は、Omron社草津工場でのビッグデータ活用事例を紹介します。Omron社草津工場では、IoTを活用した現場改善を行い、改善点の抽出時間を1/6以下に減少させることに成功しました。では、草津工場ではどのように改善点の抽出時間を減らしていったのでしょうか。 生産性向上の取り組み Omron社草津工場では、工程ごとの稼働時間や炉の酸素濃度をリアルタイムで把握し、改善点の抽出を行いました。 下記の画像は、Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間を示しています。 図 Omron社草津工場の表面実装工程における、機械ごとにかかった作業時間 (引用：https://www.fa.omron.co.jp/product/special/sysmac/technology/kusatsu-report-1.html) この図の見方と図からわかることを下記に示します。 下図プロット画面左側のチャートがタイムライン。 上から下へ時間が流れており、横軸は４つの機械に入った時間、出た時間などがプロットされている。 一本一本の線がプリント基板を現しており、線をたどると、何時何分に第１工程に基板が入って、何分後に第２工程、第３工程に移っていくのが分かる。 線が浅い角度で密になっているほど加工時間が短いということ。逆に角度が大きいものは加工時間が長くかかったことを意味し、チャートの白いところは無駄な部分と言える。 線の途中のバブル・チャートは高速機のワーニング（警告）のデータ。青いバブルは機械が止まらなかったワーニング。赤いバブルは止まったワーニング。バブルの大きさはワーニングの回数を示している。 また、チャートの右側に示している数字は、実装工程に用いるリフロー炉の酸素濃度の変化を表しています。草津工場では、はんだがうまくつくように、炉内は窒素を充満させて酸素濃度を下げていますが、このデータから一部酸素濃度が高くなっている時間帯が存在することがわかります。検査工程ではんだ不良が出たときに、この個体が流れたときの酸素濃度が少し高くなっていたこと、機械トラブルではんだ塗布後に５分も止まっていたことがわかります。 このように、取得した稼働データからその稼働状況を図式化することで、ネック工程を論理的に解析することができます。 ２．協働ロボット搭載AMR 近年、自律走行ロボット(AMR)と、協働ロボットを組み合わせる新たな運用方法が検討されています。AMRは人間でいうところの “足”、協働ロボットは人間でいうところの”手”に当たるので、協働ロボットを搭載したAMRはある程度疑似的に人間の動きを再現することができます。 今回は、国際ロボット展で紹介されていた2社の協働ロボット搭載AMRを紹介致します。 2.1. Dobot社：「Dobot AMR」 中国の協働ロボットメーカーDobot社が提供しているAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 このロボットの特徴は、「充電時間の長さ」です。 後ほど紹介するロボットの充電時間が4~5時間程度であるのに対し、このロボットはリチウムイオンバッテリーを搭載しており、1回の充電で8時間稼働することができます。 AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 Dobot社のロボットを使えば、昼勤時に充電なしでフル稼働させることも可能です。 こまめに充電を行えば、稼働時間はさらに伸びるでしょう。 2.2. Ci Robotics社：「MoMaシリーズ」 Ci Robotics社が提供するAMRと協働ロボットを組み合わせたロボット。 加工工場でのワーク搬送や、半導体製造工程の搬送・ハンドリング工程において導入実績があります。 MoMaの特徴の一つは、「ワイヤレス充電が行えること」です。 先述しましたが、AMRを安定的に稼働させるには、充電切れを未然に防ぐことが不可欠です。 しかし、プラグなどを用いた従来の接触式の充電では、スパークによる火災のリスクが懸念されていました。MoMaはワイヤレス充電に対応しているため、安全且つ安定的に運用することが可能です。 一回の充電で稼働できる時間は4~5時間と比較的少ないものの、急速充電に対応しておりいるため、24時間稼働をすることも可能です。 ３．さいごに 今回は、「完全無人化工場を支える技術」、「協働ロボット搭載AMR」に焦点を当てて、紹介させていただきました。貴社の情報収集の一助となれば幸いでございます。 ※上記の記事を読んで「工場内物流・搬送の自動化」に興味が湧いた方に朗報です。 船井総研では、2024年2月13日/15日/19日に「従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化」セミナーを開催致します！ 当日は、ECの物流倉庫立ち上げの経験を持つコンサルタントが成功する物流・搬送自動化手法を余すことなくご紹介します！ さらに！！今回のゲスト講師は、低コストで搬送ロボットを導入し、年間工数600時間削減に成功した大野精工株式会社 代表取締役社長　大野龍太郎氏です！！ 成功する物流・搬送自動化手法から、搬送ロボットの最新活用事例、搬送ロボット導入時の大野社長のリアルなお話まで、工場内物流・搬送工程自動化の“イマ”がわかるセミナーとなっております。   ■関連するセミナーのご案内 従業員50～500名製造業　工場内物流・工程間搬送の自動化 AGV・AMR・自動搬送システム・パレタイズロボット・ハンドリングロボットの活用 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/02/13 (火)　13:00~15:00 2024/02/15 (木)　13:00~15:00 2024/02/19 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/108174   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045