ROBOT CONSULTING COLUMN 自動化・ロボットコンサルティングコラム

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．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！

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

１．樹脂成形業における“品質課題” 株式会社船井総合研究所の松川です。 みなさまは、 「品質が安定しない」 「不良率が高い」 「コストが増加している」… そんな悩みをお持ちではありませんか？ 実は、これらの課題はすべて“品質課題”として捉えることができます。 成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証… これらの課題をそれぞれ解決していくことで、 結果的に 品質向上 そして利益率UPにつながるのです。 今回のメルマガでは、AI・IoTを使って、樹脂成形の品質向上に成功したカワイ精工様へのインタビューをご紹介いたします。 ぜひ最後までご覧ください！ ２．専務インタビュー_IoT/AIを活用した保全の効率化&品質向上した事例！ 松川:今日は、カワイ精工の川合専務に、DX推進の取り組みについてお伺いします。近年、IoTを活用した金型保全に力を入れていると伺いましたが、その内容について詳しく教えていただけますか？ 川合専務:ありがとうございます。以前は、金型の状態を把握するのに、担当者が目視で確認したり、紙の記録に頼ったりしていました。そのため、どうしてもタイムラグが発生し、不具合が発生してから対応する、という後手に回ることが多かったんです。 そこで、金型の状態をリアルタイムで監視できるシステムを導入しようと考えたのがきっかけです。成形機にセンサーを取り付け、ショット数やサイクルタイム、金型の温度などのデータを収集し、クラウド上で一元管理できるシステムを導入しました。 松川:なるほど。導入によって、どのような効果がありましたか？ 川合専務:まず、金型の状態をリアルタイムで把握できるようになったことで、異常が発生した場合に、すぐに対応できるようになりました。例えば、金型温度が設定値を超えた場合、アラートが通知されるので、すぐに冷却などの対応ができます。 また、蓄積されたデータから、金型の劣化状況を予測できるようになり、計画的なメンテナンスが可能になりました。 以前は、金型の故障による突発的な生産停止が発生することがありましたが、今ではそのようなリスクを大幅に減らすことができています。 さらに、データ分析によって、金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立っています。 松川:金型保全の効率化だけでなく、品質向上にもつながっているんですね。 ３．まとめ 本コラムでは、樹脂・ゴム成形業界の皆さまが抱える、品質、不良率、コストに関する課題を解決する糸口として、品質管理の重要性とIoT活用の可能性についてお伝えしました。 多くの企業が、成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証など、様々な課題に直面しています。 これらの課題を放置すると、品質の低下、不良率の増加、コストの増加、顧客からの信頼失墜などを招く可能性があります。 しかし、諦める必要はありません！ これらの課題は、適切な品質管理とIoT技術の活用によって解決できるのです。 IoTを導入することで、金型の状態をリアルタイムで監視し、異常発生時に迅速に対応することができます。 また、蓄積されたデータから金型の劣化状況を予測し、計画的なメンテナンスを行うことで、突発的な生産停止のリスクを減らすことができます。 さらに、データ分析によって金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立ちます。 カワイ精工様の事例では、IoT導入によって金型保全の効率化だけでなく、品質向上、ひいては利益率UPにも成功しています。 品質向上は、企業の成長に欠かせない要素です。ぜひ、この機会に製造現場の課題解決に取り組み、さらなる成長を目指しませんか？ ご興味のある方は、12月開催の「多品種小ロット樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー」にご参加ください。 みなさまのご参加をお待ちしております。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120854 １．樹脂成形業における“品質課題” 株式会社船井総合研究所の松川です。 みなさまは、 「品質が安定しない」 「不良率が高い」 「コストが増加している」… そんな悩みをお持ちではありませんか？ 実は、これらの課題はすべて“品質課題”として捉えることができます。 成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証… これらの課題をそれぞれ解決していくことで、 結果的に 品質向上 そして利益率UPにつながるのです。 今回のメルマガでは、AI・IoTを使って、樹脂成形の品質向上に成功したカワイ精工様へのインタビューをご紹介いたします。 ぜひ最後までご覧ください！ ２．専務インタビュー_IoT/AIを活用した保全の効率化&品質向上した事例！ 松川:今日は、カワイ精工の川合専務に、DX推進の取り組みについてお伺いします。近年、IoTを活用した金型保全に力を入れていると伺いましたが、その内容について詳しく教えていただけますか？ 川合専務:ありがとうございます。以前は、金型の状態を把握するのに、担当者が目視で確認したり、紙の記録に頼ったりしていました。そのため、どうしてもタイムラグが発生し、不具合が発生してから対応する、という後手に回ることが多かったんです。 そこで、金型の状態をリアルタイムで監視できるシステムを導入しようと考えたのがきっかけです。成形機にセンサーを取り付け、ショット数やサイクルタイム、金型の温度などのデータを収集し、クラウド上で一元管理できるシステムを導入しました。 松川:なるほど。導入によって、どのような効果がありましたか？ 川合専務:まず、金型の状態をリアルタイムで把握できるようになったことで、異常が発生した場合に、すぐに対応できるようになりました。例えば、金型温度が設定値を超えた場合、アラートが通知されるので、すぐに冷却などの対応ができます。 また、蓄積されたデータから、金型の劣化状況を予測できるようになり、計画的なメンテナンスが可能になりました。 以前は、金型の故障による突発的な生産停止が発生することがありましたが、今ではそのようなリスクを大幅に減らすことができています。 さらに、データ分析によって、金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立っています。 松川:金型保全の効率化だけでなく、品質向上にもつながっているんですね。 ３．まとめ 本コラムでは、樹脂・ゴム成形業界の皆さまが抱える、品質、不良率、コストに関する課題を解決する糸口として、品質管理の重要性とIoT活用の可能性についてお伝えしました。 多くの企業が、成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証など、様々な課題に直面しています。 これらの課題を放置すると、品質の低下、不良率の増加、コストの増加、顧客からの信頼失墜などを招く可能性があります。 しかし、諦める必要はありません！ これらの課題は、適切な品質管理とIoT技術の活用によって解決できるのです。 IoTを導入することで、金型の状態をリアルタイムで監視し、異常発生時に迅速に対応することができます。 また、蓄積されたデータから金型の劣化状況を予測し、計画的なメンテナンスを行うことで、突発的な生産停止のリスクを減らすことができます。 さらに、データ分析によって金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立ちます。 カワイ精工様の事例では、IoT導入によって金型保全の効率化だけでなく、品質向上、ひいては利益率UPにも成功しています。 品質向上は、企業の成長に欠かせない要素です。ぜひ、この機会に製造現場の課題解決に取り組み、さらなる成長を目指しませんか？ ご興味のある方は、12月開催の「多品種小ロット樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー」にご参加ください。 みなさまのご参加をお待ちしております。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120854

いつもお世話になっております。株式会社船井総合研究所の川端です。 今回は、製造現場における人材不足や品質管理にお悩みの方必見！ AI外観検査システムの導入に成功した株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野英一氏にインタビューを行いました。 導入のきっかけから、費用対効果、導入後の良かった点・悪かった点まで、笹野社長の生の声をお届けします。 貴社の情報収集の一助になれば幸いです。 １．導入の経緯 川端：本日は、AI外観検査導入の成功事例として、笹野社長にお話を伺います。まず、導入のきっかけを教えていただけますか？ 笹野社長：そうですね、以前から外観検査の自動化は検討していました。というのも、検査員の不足や高齢化、検査基準を統一するのが難しいといった課題があったからです。それに、検査員によって検査の出来高にばらつきがあって、残業や休日出勤で対応しなければならないこともあって困っていました。そこで、自動化について色々調べていたんですが、10年ほど前に検査の自動化を検討した時は、画像検査の後に結局人の検査が必要になってしまい、なかなか良い方法が見つかりませんでした。 川端：従来の画像検査では完全な自動化は難しかったということでしょうか？ 笹野社長：ええ、当時はそうでしたね。ところが、2019年に船井総研様のAIを用いた外観検査のセミナーを聴講して、AIなら自動化できる可能性を感じたんです。もちろん、不安もありましたけどね。透明な製品や乳白色、シルバー、白色の製品などの不良品が画像として見ることができるのか、検査作業時の人の作業が取り込めるのか、製品の合否の判定はどうやって行うのかなど、色々考えました。 川端：AIによる画像検査は未知数な部分が多かったと思いますが、導入に踏み切ったのはなぜですか？ 笹野社長：まずは個別に面談をしていただき、概要説明や調査を依頼しました。そして、実際に自動化できるのか、確証をつかみたかったので、コンサルを依頼し、PoC（概念実証）を実施しました。2回のPoCにより、グッと検査自動化の実現性を高めることができました。当時最新の検査システムの導入実現性を検証できたこと、そして、AI化による検査工程の自動化の内容でものづくり補助金の申請・採択されたことも大きかったです。 ２．費用対効果 川端：導入費用と費用対効果について教えてください。 笹野社長：導入前は、目視検査員2名で年間約1,000万円の人件費がかかっていました。導入費用は、搬送部が約3,400万円、検査部が1,000万円で、補助金が1,000万円でした。費用対効果としては、約3.5年で投資金額を回収できる見込みです。 川端：なるほど。投資回収のめども立って、導入に踏み切れたわけですね。 笹野社長：はい、そうです。人件費の削減以外にも効果はありました。 ３．導入後の良かった点、悪かった点 川端：実際に検査機を導入してみて、良かった点はありますか？ 笹野社長：そうですね、まず挙げられるのは、やはり目視検査を自動化できたことですね。以前は検査員不足に悩まされていましたが、その問題を解消できたことは非常に大きいです。 川端：人材不足の解消は大きなメリットですね。 笹野社長：はい。それに加えて、検査基準が一定になったことも大きなメリットです。人の目による検査では、どうしても担当者によって判断にばらつきが出てしまうことがありましたが、AIなら常に同じ基準で検査を行うことができます。おかげで、品質の安定化につながっています。 川端：品質の安定化は、お客様からの信頼にもつながりますね。 笹野社長：おっしゃる通りです。さらに、外観過剰品質の見直しもできました。以前は、人の目で見て判断していたため、必要以上に厳しく検査を行っていた部分がありました。AI外観検査システムの導入により、客観的なデータに基づいた検査が可能となり、過剰品質を見直すことで、コスト削減にも貢献しました。 川端：なるほど。コスト削減にもつながったんですね。 笹野社長：はい。あと、これは副次的な効果かもしれませんが、元々は目視検査を担当していた従業員を、他の業務に配置転換することができたことも良かった点ですね。AI外観検査システムの導入によって、人材をより有効に活用できるようになりました。 川端：人材の有効活用は、企業にとって非常に重要ですね。 笹野社長：ええ、まさにその通りです。 川端：反対に、導入して困った点はありますか？ 笹野社長：そうですね…、検査機のトラブルが起こったとき、復旧までに時間がかかる場合があるのが課題ですね。特に、人の調整が難しく、生産計画に影響が出ることがありました。 川端：トラブル発生時の対応は、今後の改善点ですね。 笹野社長：はい。また、光源のずれなどが発生した場合、元の状態に戻すのが難しいこともありました。調整に時間がかかり、作業効率が低下する原因となることもありましたね。 川端：なるほど。光源調整の難しさも課題として挙げられるんですね。 笹野社長：ええ。それと、導入後に課題だと感じたことは..... 続きは下部に記載のセミナーにてご紹介いたします！ ４．まとめ 今回は、株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野氏にAI外観検査システム導入の背景や効果、そして導入後の良かった点、悪かった点についてお伺いしました。 AI外観検査システム導入を検討されている方は、ぜひ今回のインタビューを参考にしてください。 2025年2月に開催されるAI外観検査セミナーでは、笹野社長が実際に経験したAI外観検査導入の成功事例をさらに詳しくご紹介いたします。 AI外観検査導入を検討されている方、製造現場の効率化・省人化にご興味のある方は、ぜひご参加ください！ ■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 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701_MV いつもお世話になっております。株式会社船井総合研究所の川端です。 今回は、製造現場における人材不足や品質管理にお悩みの方必見！ AI外観検査システムの導入に成功した株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野英一氏にインタビューを行いました。 導入のきっかけから、費用対効果、導入後の良かった点・悪かった点まで、笹野社長の生の声をお届けします。 貴社の情報収集の一助になれば幸いです。 １．導入の経緯 川端：本日は、AI外観検査導入の成功事例として、笹野社長にお話を伺います。まず、導入のきっかけを教えていただけますか？ 笹野社長：そうですね、以前から外観検査の自動化は検討していました。というのも、検査員の不足や高齢化、検査基準を統一するのが難しいといった課題があったからです。それに、検査員によって検査の出来高にばらつきがあって、残業や休日出勤で対応しなければならないこともあって困っていました。そこで、自動化について色々調べていたんですが、10年ほど前に検査の自動化を検討した時は、画像検査の後に結局人の検査が必要になってしまい、なかなか良い方法が見つかりませんでした。 川端：従来の画像検査では完全な自動化は難しかったということでしょうか？ 笹野社長：ええ、当時はそうでしたね。ところが、2019年に船井総研様のAIを用いた外観検査のセミナーを聴講して、AIなら自動化できる可能性を感じたんです。もちろん、不安もありましたけどね。透明な製品や乳白色、シルバー、白色の製品などの不良品が画像として見ることができるのか、検査作業時の人の作業が取り込めるのか、製品の合否の判定はどうやって行うのかなど、色々考えました。 川端：AIによる画像検査は未知数な部分が多かったと思いますが、導入に踏み切ったのはなぜですか？ 笹野社長：まずは個別に面談をしていただき、概要説明や調査を依頼しました。そして、実際に自動化できるのか、確証をつかみたかったので、コンサルを依頼し、PoC（概念実証）を実施しました。2回のPoCにより、グッと検査自動化の実現性を高めることができました。当時最新の検査システムの導入実現性を検証できたこと、そして、AI化による検査工程の自動化の内容でものづくり補助金の申請・採択されたことも大きかったです。 ２．費用対効果 川端：導入費用と費用対効果について教えてください。 笹野社長：導入前は、目視検査員2名で年間約1,000万円の人件費がかかっていました。導入費用は、搬送部が約3,400万円、検査部が1,000万円で、補助金が1,000万円でした。費用対効果としては、約3.5年で投資金額を回収できる見込みです。 川端：なるほど。投資回収のめども立って、導入に踏み切れたわけですね。 笹野社長：はい、そうです。人件費の削減以外にも効果はありました。 ３．導入後の良かった点、悪かった点 川端：実際に検査機を導入してみて、良かった点はありますか？ 笹野社長：そうですね、まず挙げられるのは、やはり目視検査を自動化できたことですね。以前は検査員不足に悩まされていましたが、その問題を解消できたことは非常に大きいです。 川端：人材不足の解消は大きなメリットですね。 笹野社長：はい。それに加えて、検査基準が一定になったことも大きなメリットです。人の目による検査では、どうしても担当者によって判断にばらつきが出てしまうことがありましたが、AIなら常に同じ基準で検査を行うことができます。おかげで、品質の安定化につながっています。 川端：品質の安定化は、お客様からの信頼にもつながりますね。 笹野社長：おっしゃる通りです。さらに、外観過剰品質の見直しもできました。以前は、人の目で見て判断していたため、必要以上に厳しく検査を行っていた部分がありました。AI外観検査システムの導入により、客観的なデータに基づいた検査が可能となり、過剰品質を見直すことで、コスト削減にも貢献しました。 川端：なるほど。コスト削減にもつながったんですね。 笹野社長：はい。あと、これは副次的な効果かもしれませんが、元々は目視検査を担当していた従業員を、他の業務に配置転換することができたことも良かった点ですね。AI外観検査システムの導入によって、人材をより有効に活用できるようになりました。 川端：人材の有効活用は、企業にとって非常に重要ですね。 笹野社長：ええ、まさにその通りです。 川端：反対に、導入して困った点はありますか？ 笹野社長：そうですね…、検査機のトラブルが起こったとき、復旧までに時間がかかる場合があるのが課題ですね。特に、人の調整が難しく、生産計画に影響が出ることがありました。 川端：トラブル発生時の対応は、今後の改善点ですね。 笹野社長：はい。また、光源のずれなどが発生した場合、元の状態に戻すのが難しいこともありました。調整に時間がかかり、作業効率が低下する原因となることもありましたね。 川端：なるほど。光源調整の難しさも課題として挙げられるんですね。 笹野社長：ええ。それと、導入後に課題だと感じたことは..... 続きは下部に記載のセミナーにてご紹介いたします！ ４．まとめ 今回は、株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野氏にAI外観検査システム導入の背景や効果、そして導入後の良かった点、悪かった点についてお伺いしました。 AI外観検査システム導入を検討されている方は、ぜひ今回のインタビューを参考にしてください。 2025年2月に開催されるAI外観検査セミナーでは、笹野社長が実際に経験したAI外観検査導入の成功事例をさらに詳しくご紹介いたします。 AI外観検査導入を検討されている方、製造現場の効率化・省人化にご興味のある方は、ぜひご参加ください！ ■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 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701_MV

皆様、こんにちは！ 先日開催されたJIMTOF 2024、ご覧になりましたか？ 私は会場をくまなく見て回りましたが、2022年と比べて来場者数が多く、特に海外、特にアジアからの来場者が目立ったように感じました。活気のある展示会でしたね！ 今回は、JIMTOF 2024の展示内容から、2025年の製造業におけるDX、ロボット活用、自動化の時流を予測し、皆様にお伝えしたいと思います。 ■3Dプリンターの進化が目覚ましい！ まず、南棟では3Dプリンターの展示が目立ちました。金属3Dプリンターで造形された自動車のエンジンブロックやホイールなど、 impressive な展示が目白押しでした。キーエンスも高精細な商品開発のための3Dプリンターを展示しており、3Dプリンターの進化を肌で感じることができました。金属3Dプリンターが一般的になれば、従来の機械加工による金属製品の製造も大きく変わる可能性を秘めていると言えるでしょう。 ■ファナックは協働ロボットを前面に！ ファナックのブースでは、やはり協働ロボットが前面に押し出されていましたね。世界一の可搬重量を誇る50キロの協働ロボットや、ミツトヨの計測装置とCRXを組み合わせたロボットセルなど、見どころ満載でした。内蔵センサーによる力制御で高精度の組み立て工程を実現するデモや、世界初の防爆協働ロボットは、多くの来場者の注目を集めていたのではないでしょうか？ AIを活用したバラ積みピッキングも進化しており、ワークの姿勢を変えることで、従来取り残していた壁際のワークもピッキングできるようになっていました。 ■三菱電機は機械加工ラインのDXソリューションを提案 三菱電機のブースでは、ロボットの展示はなく、機械加工ラインのDXソリューションが前面に打ち出されていました。緻密な積層造形を実現する金属3Dプリンターは、三菱電機独自の技術力の高さを示すものでした。 ■自動化・省人化の流れは止まらない！ チタ製作所のブースでは、協働ロボットを活用した全自動の測定器が展示されていました。加工ラインにおいて必要不可欠な測定を自動化することで、省人化、24時間稼働、品質の向上、不良品の流出削減など、様々な効果が期待できます。 西棟では、工作機械に必要不可欠な切削工具のメーカーが多く出展していました。自動化の面で注目したのは、SMWオートブロック社のオートジョーチェンジ機能を搭載したチャックです。旋盤のチャックにおける爪を自動で交換できるため、多品種少量生産の機械加工においても、段取り替えの自動化が可能になります。 ■AIやロボットを活用した革新的な技術が登場！ 東棟では、NAGASEのAI研削盤が目を引きました。スピンドルから得られるデータを活用し、誰もが同じ基準で加工できるシステムは、熟練工の技術を可視化し、若手にも共有することを可能にします。 アルムコードのNCプログラムを自動生成するAIも注目を集めていました。3DCADデータを読み込むことで、AIが職人たちの熟練のNCプログラミング作業を自動化するアプリケーションは、まさに革新的な技術と言えるでしょう。 株式会社オプトンのロボットを活用したパイプベンダーも印象的でした。ワーク投入から曲げ、加工、排出、検査までを自動化するだけでなく、測定データと3D CADデータの比較による加工差分抽出、自動補正機能など、パイプの曲げ加工における自動化を大きく前進させる技術です。 ■段取り替えの自動化が進む！ シュンクジャパンは、「ワークピースオートメーション」と題して、段取り不要のバイス自動化システムを展示していました。多品種少量生産の機械加工において、段取り替えの工数削減は重要な課題です。多くのメーカーが段取り替えの自動化に力を入れていることから、今後の自動化において、段取り替えの自動化がますます重要になってくるでしょう。 ■計測の自動化も進化！ ミツトヨは、計測省力化パッケージとして、3次元測定器とロボットワークストッカーをパッケージ化し、ジグレスの計測、自動化を実現していました。ロボットがワークをつかんだまま測定することで、無駄な段取り替えが不要になります。 ■町工場のための簡単生産管理システム エムネットくらうどは、町工場向けの簡単生産管理システムです。複雑な管理が不要な町工場でも、導入しやすいクラウド型のシステムで、注残と工程進捗の可視化を実現します。 ■自動化はツールであり、目的ではない JIMTOF 2024では、各メーカーから自動化に関わる展示が多く見られました。しかし、忘れてはならないのは、自動化はあくまでもツールであり、目的ではないということです。自動化を推進するためには、まず自社の課題を把握し、自動化すべき製品・工程を抽出することが重要です。 投資対効果をしっかりと見極め、本当に効果のある自動化を進めていきましょう。 もし、工場の自動化、ロボット活用、生産性向上、DX化についてお悩みであれば、ぜひ一度お問い合わせください。御社の課題に合わせて、最適な自動化をご提案させていただきます。 専門コンサルタントによる無料オンライン相談 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。 皆様、こんにちは！ 先日開催されたJIMTOF 2024、ご覧になりましたか？ 私は会場をくまなく見て回りましたが、2022年と比べて来場者数が多く、特に海外、特にアジアからの来場者が目立ったように感じました。活気のある展示会でしたね！ 今回は、JIMTOF 2024の展示内容から、2025年の製造業におけるDX、ロボット活用、自動化の時流を予測し、皆様にお伝えしたいと思います。 ■3Dプリンターの進化が目覚ましい！ まず、南棟では3Dプリンターの展示が目立ちました。金属3Dプリンターで造形された自動車のエンジンブロックやホイールなど、 impressive な展示が目白押しでした。キーエンスも高精細な商品開発のための3Dプリンターを展示しており、3Dプリンターの進化を肌で感じることができました。金属3Dプリンターが一般的になれば、従来の機械加工による金属製品の製造も大きく変わる可能性を秘めていると言えるでしょう。 ■ファナックは協働ロボットを前面に！ ファナックのブースでは、やはり協働ロボットが前面に押し出されていましたね。世界一の可搬重量を誇る50キロの協働ロボットや、ミツトヨの計測装置とCRXを組み合わせたロボットセルなど、見どころ満載でした。内蔵センサーによる力制御で高精度の組み立て工程を実現するデモや、世界初の防爆協働ロボットは、多くの来場者の注目を集めていたのではないでしょうか？ AIを活用したバラ積みピッキングも進化しており、ワークの姿勢を変えることで、従来取り残していた壁際のワークもピッキングできるようになっていました。 ■三菱電機は機械加工ラインのDXソリューションを提案 三菱電機のブースでは、ロボットの展示はなく、機械加工ラインのDXソリューションが前面に打ち出されていました。緻密な積層造形を実現する金属3Dプリンターは、三菱電機独自の技術力の高さを示すものでした。 ■自動化・省人化の流れは止まらない！ チタ製作所のブースでは、協働ロボットを活用した全自動の測定器が展示されていました。加工ラインにおいて必要不可欠な測定を自動化することで、省人化、24時間稼働、品質の向上、不良品の流出削減など、様々な効果が期待できます。 西棟では、工作機械に必要不可欠な切削工具のメーカーが多く出展していました。自動化の面で注目したのは、SMWオートブロック社のオートジョーチェンジ機能を搭載したチャックです。旋盤のチャックにおける爪を自動で交換できるため、多品種少量生産の機械加工においても、段取り替えの自動化が可能になります。 ■AIやロボットを活用した革新的な技術が登場！ 東棟では、NAGASEのAI研削盤が目を引きました。スピンドルから得られるデータを活用し、誰もが同じ基準で加工できるシステムは、熟練工の技術を可視化し、若手にも共有することを可能にします。 アルムコードのNCプログラムを自動生成するAIも注目を集めていました。3DCADデータを読み込むことで、AIが職人たちの熟練のNCプログラミング作業を自動化するアプリケーションは、まさに革新的な技術と言えるでしょう。 株式会社オプトンのロボットを活用したパイプベンダーも印象的でした。ワーク投入から曲げ、加工、排出、検査までを自動化するだけでなく、測定データと3D CADデータの比較による加工差分抽出、自動補正機能など、パイプの曲げ加工における自動化を大きく前進させる技術です。 ■段取り替えの自動化が進む！ シュンクジャパンは、「ワークピースオートメーション」と題して、段取り不要のバイス自動化システムを展示していました。多品種少量生産の機械加工において、段取り替えの工数削減は重要な課題です。多くのメーカーが段取り替えの自動化に力を入れていることから、今後の自動化において、段取り替えの自動化がますます重要になってくるでしょう。 ■計測の自動化も進化！ ミツトヨは、計測省力化パッケージとして、3次元測定器とロボットワークストッカーをパッケージ化し、ジグレスの計測、自動化を実現していました。ロボットがワークをつかんだまま測定することで、無駄な段取り替えが不要になります。 ■町工場のための簡単生産管理システム エムネットくらうどは、町工場向けの簡単生産管理システムです。複雑な管理が不要な町工場でも、導入しやすいクラウド型のシステムで、注残と工程進捗の可視化を実現します。 ■自動化はツールであり、目的ではない JIMTOF 2024では、各メーカーから自動化に関わる展示が多く見られました。しかし、忘れてはならないのは、自動化はあくまでもツールであり、目的ではないということです。自動化を推進するためには、まず自社の課題を把握し、自動化すべき製品・工程を抽出することが重要です。 投資対効果をしっかりと見極め、本当に効果のある自動化を進めていきましょう。 もし、工場の自動化、ロボット活用、生産性向上、DX化についてお悩みであれば、ぜひ一度お問い合わせください。御社の課題に合わせて、最適な自動化をご提案させていただきます。 専門コンサルタントによる無料オンライン相談 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。

今回は、東京都大田区の好立地に工場を新設した、木田工業株式会社・木田翔太室長へのインタビューを紹介いたします！ どのようにして新たな工場の設立を決断し、具体的なコンセプトを立てたのか、また工場新設に失敗しないためのポイントについて伺いました。 １．今、工場新設がアツい 先日、中堅・中小成長投資補助金の2次公募にて計85社の案件が採択されました。 採択された案件のうち、約30件が工場新設・増設に関連した案件でした。 引用：https://seichotoushi-hojo.jp/information/index.html?date=info-20241029 その計画の中身を見ると、 日本初！自動塗装・自動搬送を導入したスマート建機工場新設による生産性向上と賃上げの実現 ＧＸ・イノベーション工場～環境配慮と生産性向上による社員満足・地域共生・社会貢献～ 木材業界に風穴を開ける！省リフト製造ラインによる新・短尺多品種工場への大規模投資 のようになっており、今までにないような、次世代の工場を新設する案件が多いようです。 採択された案件のうち35%が工場新設関連となっており、工場を新設し企業規模を拡大する潮流があると言えます。 なお、中堅・中小大規模成長投資補助金は2025年も公募されることが予想されています。工場新設プロジェクトは平均で3年以上の時間がかかるものとなっていますので、事業拡大への強い想いがある方は、来年の公募に向けて準備を進めましょう。 ２．工場新設時にまずおこなうべき“ゴール設定” では、工場新設をおこなう際に、検討すべきことはなんでしょうか？ 工場の新設/増設の効果を最大化し、投資を成功させるためには、まずそのゴールとコンセプトを決めることが非常に重要です。 工場を新しく建てること、増やすことそれ自体は工場新設/増設プロジェクトのゴールにはなりえません。 「工場を建てることで、売り上げ1.5倍を達成する」と言うような、新設/増設によって達成したいことがゴールになりえます。 設定すべきゴールは、企業の状態や意向によって異なります。例えば、以下のような例が挙げられます。 「作業環境の改善、離職率の低下。重量物を扱っており、作業員の負担が大きいため、作業員が楽に作業できる環境を作る」 「今後の需要を見越して、A製品を1日5000個作れるような生産能力を確保する」 プロジェクトの初期段階で上記の様な適切なゴール設定について議論・策定ができれば、後工程で比較的容易に意思決定をすることができます。 例えば、工場を新しく建てる際に頻発するケースの一つに、「理想が膨らみ見積もりが予算をはるかに超えてしまう」というケースがあります。 当然、投資先の取捨選択をする必要があるのですが、事前にプロジェクトのゴールを策定しておけば、その投資がゴール達成に寄与するのか？という尺度において比較的容易に議論・決定をすることができます。 （反対に、プロジェクトメンバー全員が納得するゴール設定を行っていないと、立場によって判断基準が異なってしまい、議論を収集することが困難になってしまいます。経営層は経営層の判断基準、現場作業者は現場作業者の判断基準・情報システムは情報システムの判断基準で発言してしまうので、部分最適的な議論になってしまいます。） 自社の現場の状況や、目指したい理想から鑑みて、適切なゴールを策定しましょう。 ３．工場新設に成功した木田工業株式会社 11月に開催するセミナーに登壇予定の木田工業株式会社は、“売上125%増”をゴールに見据え、東京都大田区に工場を新設しました。新設成功の鍵は、以下の2つのポイントにあります。 ①明確なコンセプトに基づいた空間設計 限られた土地を最大限に活用するために、「工場の垂直方向への拡張」という斬新な発想を採用。地上6階建ての工場を建設し、屋上へのホイスト設置、外部階段の活用など、空間を立体的に利用することで、限られた面積を有効活用しました。 ②責任体制を明確化し、迅速な意思決定を実現 工場新設プロジェクトを成功させるために、「現場をよく理解している専任責任者」を配置。 責任と権限を明確化することで、迅速な意思決定を可能にし、プロジェクトをスムーズに進めました。 セミナーでは、実際に工場新設に携わった木田工業株式会社 室長 木田翔大氏にご登壇いただき、工場新設成功のポイントについてお話いただきます。 ４．まとめ いかがでしたでしょうか。 今回は、工場新設の潮流と、新設を成功させるためのポイント、そして木田工業株式会社の成功事例を紹介しました。 工場新設は、企業の成長を加速させるための重要な戦略です。しかし、成功させるためには、事前の綿密な計画と準備が不可欠です。 11月に開催されるセミナーでは、木田工業株式会社 室長 木田翔大氏を講師にお迎えし、工場新設の成功事例や、工場新設の進め方を詳しく解説いたします。工場新設をご検討中の企業様は、ぜひこの機会にご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 工場新設・増設で売り上げUP！自動化・DX化で利益率向上！ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119823 今回は、東京都大田区の好立地に工場を新設した、木田工業株式会社・木田翔太室長へのインタビューを紹介いたします！ どのようにして新たな工場の設立を決断し、具体的なコンセプトを立てたのか、また工場新設に失敗しないためのポイントについて伺いました。 １．今、工場新設がアツい 先日、中堅・中小成長投資補助金の2次公募にて計85社の案件が採択されました。 採択された案件のうち、約30件が工場新設・増設に関連した案件でした。 引用：https://seichotoushi-hojo.jp/information/index.html?date=info-20241029 その計画の中身を見ると、 日本初！自動塗装・自動搬送を導入したスマート建機工場新設による生産性向上と賃上げの実現 ＧＸ・イノベーション工場～環境配慮と生産性向上による社員満足・地域共生・社会貢献～ 木材業界に風穴を開ける！省リフト製造ラインによる新・短尺多品種工場への大規模投資 のようになっており、今までにないような、次世代の工場を新設する案件が多いようです。 採択された案件のうち35%が工場新設関連となっており、工場を新設し企業規模を拡大する潮流があると言えます。 なお、中堅・中小大規模成長投資補助金は2025年も公募されることが予想されています。工場新設プロジェクトは平均で3年以上の時間がかかるものとなっていますので、事業拡大への強い想いがある方は、来年の公募に向けて準備を進めましょう。 ２．工場新設時にまずおこなうべき“ゴール設定” では、工場新設をおこなう際に、検討すべきことはなんでしょうか？ 工場の新設/増設の効果を最大化し、投資を成功させるためには、まずそのゴールとコンセプトを決めることが非常に重要です。 工場を新しく建てること、増やすことそれ自体は工場新設/増設プロジェクトのゴールにはなりえません。 「工場を建てることで、売り上げ1.5倍を達成する」と言うような、新設/増設によって達成したいことがゴールになりえます。 設定すべきゴールは、企業の状態や意向によって異なります。例えば、以下のような例が挙げられます。 「作業環境の改善、離職率の低下。重量物を扱っており、作業員の負担が大きいため、作業員が楽に作業できる環境を作る」 「今後の需要を見越して、A製品を1日5000個作れるような生産能力を確保する」 プロジェクトの初期段階で上記の様な適切なゴール設定について議論・策定ができれば、後工程で比較的容易に意思決定をすることができます。 例えば、工場を新しく建てる際に頻発するケースの一つに、「理想が膨らみ見積もりが予算をはるかに超えてしまう」というケースがあります。 当然、投資先の取捨選択をする必要があるのですが、事前にプロジェクトのゴールを策定しておけば、その投資がゴール達成に寄与するのか？という尺度において比較的容易に議論・決定をすることができます。 （反対に、プロジェクトメンバー全員が納得するゴール設定を行っていないと、立場によって判断基準が異なってしまい、議論を収集することが困難になってしまいます。経営層は経営層の判断基準、現場作業者は現場作業者の判断基準・情報システムは情報システムの判断基準で発言してしまうので、部分最適的な議論になってしまいます。） 自社の現場の状況や、目指したい理想から鑑みて、適切なゴールを策定しましょう。 ３．工場新設に成功した木田工業株式会社 11月に開催するセミナーに登壇予定の木田工業株式会社は、“売上125%増”をゴールに見据え、東京都大田区に工場を新設しました。新設成功の鍵は、以下の2つのポイントにあります。 ①明確なコンセプトに基づいた空間設計 限られた土地を最大限に活用するために、「工場の垂直方向への拡張」という斬新な発想を採用。地上6階建ての工場を建設し、屋上へのホイスト設置、外部階段の活用など、空間を立体的に利用することで、限られた面積を有効活用しました。 ②責任体制を明確化し、迅速な意思決定を実現 工場新設プロジェクトを成功させるために、「現場をよく理解している専任責任者」を配置。 責任と権限を明確化することで、迅速な意思決定を可能にし、プロジェクトをスムーズに進めました。 セミナーでは、実際に工場新設に携わった木田工業株式会社 室長 木田翔大氏にご登壇いただき、工場新設成功のポイントについてお話いただきます。 ４．まとめ いかがでしたでしょうか。 今回は、工場新設の潮流と、新設を成功させるためのポイント、そして木田工業株式会社の成功事例を紹介しました。 工場新設は、企業の成長を加速させるための重要な戦略です。しかし、成功させるためには、事前の綿密な計画と準備が不可欠です。 11月に開催されるセミナーでは、木田工業株式会社 室長 木田翔大氏を講師にお迎えし、工場新設の成功事例や、工場新設の進め方を詳しく解説いたします。工場新設をご検討中の企業様は、ぜひこの機会にご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 工場新設・増設で売り上げUP！自動化・DX化で利益率向上！ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119823

今回は、東京都大田区の好立地に工場を新設した、木田工業株式会社・木田翔太室長へのインタビューを紹介いたします！ どのようにして新たな工場の設立を決断し、具体的なコンセプトを立てたのか、また工場新設に失敗しないためのポイントについて伺いました。 1. 木田工業株式会社の紹介と工場増設の経緯 船井総研 塩田：今回は、東京都大田区の好立地に新設した工場のコンセプトと、売上25%増を目指す取り組みについて、木田工業株式会社 室長、木田翔大氏にお話を伺います。どうぞよろしくお願いいたします！ 木田工業 木田氏：よろしくお願いいたします。 船井総研 塩田：まずは、木田工業株式会社のご紹介をお願いできますでしょうか。 木田工業 木田氏：はい。木田工業株式会社は、東京都大田区に位置する、樹脂の切削加工を行っている会社です。現在、95名の従業員が在籍しており、またエンジニアリングプラスチックやフッ素樹脂製品の精密加工において業界でもトップクラスの設備を持っています。私たちは、機械部品からモデル試作品の製作まで、多品種少量生産を行い、約1500種の製品を自社内で一貫生産しています。 船井総研 塩田：ありがとうございます！それでは、新工場の増設に至った経緯について教えていただけますか？ 木田工業 木田氏：承知しました。新工場を建設する決断に至ったのは、コロナの影響で主要顧客の売上が急増したことが大きな要因です。主要顧客の売上増加に伴い外注量が増加し、既存工場だけでは内製が難しくなりました。そのため、もともと駐車場として活用していた土地に新しい工場を建設することを決めました。この決断は、今後のビジネスチャンスを逃さないための大規模な投資と位置付けて、スタートさせました。 船井総研 塩田：事前に土地を取得していたことが、スムーズに工場建設に踏み切る助けになったのですね。 木田工業 木田氏：はい。主要顧客の売上が増加したタイミングで新工場の建設を始められたことは非常にラッキーでした。 2. 新工場のコンセプト 船井総研 塩田：続いて、新工場の具体的なコンセプトについてお伺いできますか？ 木田工業 木田氏：新工場のコンセプトは、限られた土地を最大限に活用し、どのように機械を配置するかという点に大きく重点を置きました。正直に申し上げますと、土地はあまり広くなかったため、投資回収を行うためには、売上の基盤となる機械を導入する必要がありました。そこで、建築会社と密に協議を重ね、最終的に地上6階建ての工場を建設することにしました。 船井総研 塩田：地上6階建ての工場とは非常にユニークですね！ 木田工業 木田氏：そうですね。高さのある建物を作ることで、屋上にホイスト（クレーン）を設置し、上層階にも機械を配置できるようにしました。また、内部に階段を設置せず、外部階段と大型エレベーターを利用することで、限られた土地の有効活用を図っています。このような工夫により、工場の効率的な運営が実現できたと考えています。 また、 “工場の運用管理のしやすさ”も新工場の重要なコンセプトの一つです。私たちは人材と設備の両方が重要だと考えており、その両方が掛け算のように作用して売上や利益を生むと考えています。郊外に大規模な工場を建設する選択肢もありましたが、近場に新工場を建てることで、会社としての一体感やコミュニケーションの機会を増やすことができると考えました。 船井総研 塩田：コミュニケーションの機会を増やすことが、企業文化にも良い影響を与えるでしょうね。 木田工業 木田氏：そうですね。弊社の従業員は、大田区近辺から通っている方も多いため、地元の方々に支えられているという意識を強く持っています。社員が働きやすく、ここで働きたいと思える環境を提供することは非常に重要だと考えています。 3. 工場増設に失敗しないための2つのポイント 船井総研 塩田：工場増設に失敗しないためのポイントは何でしょうか？ 木田工業 木田氏：新工場の増設にあたって、抑えておくべきポイントは2つあります。1つ目は資金調達です。大きな投資が必要になるため、多くの企業が銀行とのコミュニケーションを取ることになると思います。 銀行と聞くと、着実に仕事を進めてくれるイメージがあります。しかし、銀行の方々も人間ですから、忙しさや案件の難しさから途中で進捗が滞ることもあります。そのため、こちらから進捗を確認し、決済の状況を逐一把握することが重要です。 船井総研 塩田：確かに、資金調達は重要な要素ですね。 木田工業 木田氏：もう一つは、現場から専任のプロジェクト責任者をたてることです。なぜなら… 4.まとめ いかがでしたでしょうか。 今回は、工場新設に成功した木田工業株式会社へのインタビューを紹介させていただきました。 以下に記載のセミナーでは、上記の内容に加え、木田工業株式会社でおこなったプロジェクト管理手法や、売上アップを加速させるDX取り組み事例についても紹介させていただきます。 参加をご希望の方は、以下のバナーをご確認ください。 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 工場新設・増設で売り上げUP！自動化・DX化で利益率向上！ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119823 今回は、東京都大田区の好立地に工場を新設した、木田工業株式会社・木田翔太室長へのインタビューを紹介いたします！ どのようにして新たな工場の設立を決断し、具体的なコンセプトを立てたのか、また工場新設に失敗しないためのポイントについて伺いました。 1. 木田工業株式会社の紹介と工場増設の経緯 船井総研 塩田：今回は、東京都大田区の好立地に新設した工場のコンセプトと、売上25%増を目指す取り組みについて、木田工業株式会社 室長、木田翔大氏にお話を伺います。どうぞよろしくお願いいたします！ 木田工業 木田氏：よろしくお願いいたします。 船井総研 塩田：まずは、木田工業株式会社のご紹介をお願いできますでしょうか。 木田工業 木田氏：はい。木田工業株式会社は、東京都大田区に位置する、樹脂の切削加工を行っている会社です。現在、95名の従業員が在籍しており、またエンジニアリングプラスチックやフッ素樹脂製品の精密加工において業界でもトップクラスの設備を持っています。私たちは、機械部品からモデル試作品の製作まで、多品種少量生産を行い、約1500種の製品を自社内で一貫生産しています。 船井総研 塩田：ありがとうございます！それでは、新工場の増設に至った経緯について教えていただけますか？ 木田工業 木田氏：承知しました。新工場を建設する決断に至ったのは、コロナの影響で主要顧客の売上が急増したことが大きな要因です。主要顧客の売上増加に伴い外注量が増加し、既存工場だけでは内製が難しくなりました。そのため、もともと駐車場として活用していた土地に新しい工場を建設することを決めました。この決断は、今後のビジネスチャンスを逃さないための大規模な投資と位置付けて、スタートさせました。 船井総研 塩田：事前に土地を取得していたことが、スムーズに工場建設に踏み切る助けになったのですね。 木田工業 木田氏：はい。主要顧客の売上が増加したタイミングで新工場の建設を始められたことは非常にラッキーでした。 2. 新工場のコンセプト 船井総研 塩田：続いて、新工場の具体的なコンセプトについてお伺いできますか？ 木田工業 木田氏：新工場のコンセプトは、限られた土地を最大限に活用し、どのように機械を配置するかという点に大きく重点を置きました。正直に申し上げますと、土地はあまり広くなかったため、投資回収を行うためには、売上の基盤となる機械を導入する必要がありました。そこで、建築会社と密に協議を重ね、最終的に地上6階建ての工場を建設することにしました。 船井総研 塩田：地上6階建ての工場とは非常にユニークですね！ 木田工業 木田氏：そうですね。高さのある建物を作ることで、屋上にホイスト（クレーン）を設置し、上層階にも機械を配置できるようにしました。また、内部に階段を設置せず、外部階段と大型エレベーターを利用することで、限られた土地の有効活用を図っています。このような工夫により、工場の効率的な運営が実現できたと考えています。 また、 “工場の運用管理のしやすさ”も新工場の重要なコンセプトの一つです。私たちは人材と設備の両方が重要だと考えており、その両方が掛け算のように作用して売上や利益を生むと考えています。郊外に大規模な工場を建設する選択肢もありましたが、近場に新工場を建てることで、会社としての一体感やコミュニケーションの機会を増やすことができると考えました。 船井総研 塩田：コミュニケーションの機会を増やすことが、企業文化にも良い影響を与えるでしょうね。 木田工業 木田氏：そうですね。弊社の従業員は、大田区近辺から通っている方も多いため、地元の方々に支えられているという意識を強く持っています。社員が働きやすく、ここで働きたいと思える環境を提供することは非常に重要だと考えています。 3. 工場増設に失敗しないための2つのポイント 船井総研 塩田：工場増設に失敗しないためのポイントは何でしょうか？ 木田工業 木田氏：新工場の増設にあたって、抑えておくべきポイントは2つあります。1つ目は資金調達です。大きな投資が必要になるため、多くの企業が銀行とのコミュニケーションを取ることになると思います。 銀行と聞くと、着実に仕事を進めてくれるイメージがあります。しかし、銀行の方々も人間ですから、忙しさや案件の難しさから途中で進捗が滞ることもあります。そのため、こちらから進捗を確認し、決済の状況を逐一把握することが重要です。 船井総研 塩田：確かに、資金調達は重要な要素ですね。 木田工業 木田氏：もう一つは、現場から専任のプロジェクト責任者をたてることです。なぜなら… 4.まとめ いかがでしたでしょうか。 今回は、工場新設に成功した木田工業株式会社へのインタビューを紹介させていただきました。 以下に記載のセミナーでは、上記の内容に加え、木田工業株式会社でおこなったプロジェクト管理手法や、売上アップを加速させるDX取り組み事例についても紹介させていただきます。 参加をご希望の方は、以下のバナーをご確認ください。 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 工場新設・増設で売り上げUP！自動化・DX化で利益率向上！ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119823

１．ロボットによる自動化とは？ ロボットによる自動化とは、製造プロセスの一部または全体において、人手による作業を機械やロボットによって自動化する取り組みを指します。これにより、生産性の向上、品質の安定化、作業環境の改善などをおこなうことができます。 自動化の対象は、部品の搬送や組立て、溶接、塗装、検査など、製造のあらゆる工程が含まれます。また、生産の直接工程だけでなく、在庫管理や製造指示の発行といった間接工程についても自動化が可能です。ロボットを導入することで、作業の精度やスピードが向上し、24時間無休での連続稼働が実現できるため、生産性の飛躍的な向上が期待できます。 ２．ロボットで自動化をおこなうメリット ロボットの自動化には大きなメリットがあります。主なものとして以下の3点が挙げられます。 工場の自動化を行うメリット①:飛躍的な生産性の向上 自動化ラインでは24時間無休の連続稼働が可能で、機械の動作スピードと精度の高さから人手を遥かに上回る生産性が見込めます。動作速度の遅い協働ロボットを使ったとしても、夜間稼働や休日稼働を行うことで、生産性を向上させることができます。 工場の自動化を行うメリット②:製品品質の均一化と不良率低減 人手作業では熟練度の差により品質のばらつきが避けられませんが、自動化ラインは完全にプログラムに基づいて動作するため、均一で高い品質を実現できます。また、検査工程の自動化も相まってさらなる不良低減も期待できます。近年ではAIの技術が進歩し、従来では自動検査が難しかった製品においても、自動化・不良率の低減を行うことが可能になっています。 工場の自動化を行うメリット③:安全性と労働環境の改善 危険度や負荷が高い作業を従業員におこなわせてしまっている…そんな企業様は一定数存在しているのではないでしょうか。 自動化をすることができれば、危険な作業や重労働から作業員を解放できるため、安全性が大きく向上します。特に、溶接や有害物質を扱う工程などでの恩恵は計り知れません。作業環境を整えることで、人材採用や人が辞めない環境づくりを行うことができます。 ３．ロボットで自動化をおこなうためのプロセス 工場の自動化を実現するためには、以下のような流れが一般的です。 図工場の自動化フロー図工場の自動化フロー 特に重要なのは、「７．要求仕様書の作成」です。 要求仕様書とは、自動化のために必要な仕様をSIerに要求する仕様書のことを指します。 適切な要求仕様書を作ることができなければ、要件が曖昧になり、トラブルが発生する可能性が高まります。 作成難易度が非常に高い要求仕様書ですが、適切な要求仕様書が作成できなければ、思い描くような自動化をおこなうことはできません。 ⇒関連記事：「要件定義書」と「要求仕様書・RFP」の違いとは！？基本の流れと重要性、記載内容について解説！ ４．工場自動化成功事例3選 次に、工場自動化の実際の成功事例を3つご紹介します。 工場の自動化成功事例①：Ａ社 自動バリ取りロボットA社ではロボットを使うことによって、工数がかかっていたバリ取り作業の自動化に成功しました。業種と自動化効果、投資金額は以下のようになっています。 業種 セラミック製品製造 自動化効果 年間工数1019時間削減・生産性167％増 投資金額 1800万円+6軸ロボット費用 A社の成功事例の特徴は、画像認識によりバリ取りパスを自動で生成している点です。 自動生成されたパスに沿ってロボットが動作するため、品種ごとにティーチングプログラムを作成する必要がなく、超多品種少量生産に対応することができます。 本来ロボットを稼働させる際は、ティーチングと呼ばれるロボットのプログラムを人が作成する必要があります。 そのためロボットでさまざまな製品の加工をおこなおうとすると、その数だけティーチングをおこなう必要があります。 A社では、画像認識による自動プログラム作成を採用しているため、作業員が治具に製品を置けば、ロボットが自動でバリ取りをおこなってくれます。 工場の自動化成功事例②：Ｓ社 協働ロボットS社では、協働ロボットを使うことによって、加工機へのワーク投入作業の自動化に成功しました。 業種 樹脂切削加工品製造 自動化効果 年間工数1200時間削減 投資金額 500万円 Ｓ社の成功事例の特徴は、SIerなしでロボット導入を行った点です。 ロボット導入のネックになりがちな費用として、SIer費用があげられます。(Ｓ社でロボット導入を検討した際は、ロボット本体代金のほかにSIer費用が1000万円近く見積もられていました。) Ｓ社では、自社で内製化することで、SIer費用を押さえながらロボット活用を行うことに成功しました。 内製化の利点は、自動化品種の追加や、製造ラインの変更に比較的容易に対応できることです。 ロボット立ち上げ時に、技術的な開発部分をSIerに任せてしまうと、新たに品種追加を行う際はさらにSIerに費用を払わなくてはなりません。 内製化は時間も工数もかかりますが、中長期的に見れば経営効果は高いでしょう。 また、この会社様は従業員数10名以下の会社様のため、1日数時間だけ単純作業を自動化するだけでも、高い自動化効果を発揮することができます。 従業員数が少なくなればなるほど捻出される時間の価値が高まるため、ロボット活用は事業規模が小さい会社様ほど効果を発揮できるといえます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 工場の自動化成功事例③：C社 溶接ロボット・研磨ロボットＣ社では、高い品質が求められる製品において、溶接工程と研磨工程の自動化に成功しました。 業種 鈑金溶接品製造 自動化効果 溶接・研磨の熟練技術の継承に成功 投資金額 7700万円(うち4000万円は補助金) Ｃ社の成功事例の特徴は、非常に難易度の高い薄板ステンレスのTIG溶接と鏡面研磨を最新技術を活用して自動化した点です。 さらに投資金額7700万円のうち4000万円は事業再構築補助金を活用することにより投資コストを抑えています。 薄板のTIG溶接は非常に熟練度が要求される作業であり、早い人でも製品として出荷できるレベルに達するまでには5年はかかる職人技術と言われています。 また、Ｃ社の製品における研磨工程は鏡面仕上げとなっており相当の工数がかかっている状態でした。 これら難易度の高い職人技術を6軸力覚、加速度、位置センサー、アクティブ・コンプライアンス制御技術を用いて自動化に成功しました。 さらに事例の詳細について気になる方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 HP上には記載しきれていない、成功事例の詳細や、自動化に関する情報を余すことなくご提供させていただきます。 ５．まとめ ロボットを活用した自動化は、製造業における生産性の向上や品質の安定化、そして労働環境の改善に大きな影響を与えます。上記の事例からもわかるように、さまざまな業種において成功が確認されており、導入による効果は計り知れません。ただし、これらのような自動化を成功させるためには、適切なプロセスと細部にまでわたる計画が必要不可欠です。 船井総研では、工場におけるロボット導入・自動化コンサルティングをおこなっております。 ロボットを導入したいけど、進め方がわからない。。 ロボット導入にトライしてみたが、結局うまくいかなかった。。 自社に最適なロボット導入がしたい。。 上記のような想いをお持ちの方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 自動化専門のコンサルタントが、対応させていただきます。 １．ロボットによる自動化とは？ ロボットによる自動化とは、製造プロセスの一部または全体において、人手による作業を機械やロボットによって自動化する取り組みを指します。これにより、生産性の向上、品質の安定化、作業環境の改善などをおこなうことができます。 自動化の対象は、部品の搬送や組立て、溶接、塗装、検査など、製造のあらゆる工程が含まれます。また、生産の直接工程だけでなく、在庫管理や製造指示の発行といった間接工程についても自動化が可能です。ロボットを導入することで、作業の精度やスピードが向上し、24時間無休での連続稼働が実現できるため、生産性の飛躍的な向上が期待できます。 ２．ロボットで自動化をおこなうメリット ロボットの自動化には大きなメリットがあります。主なものとして以下の3点が挙げられます。 工場の自動化を行うメリット①:飛躍的な生産性の向上 自動化ラインでは24時間無休の連続稼働が可能で、機械の動作スピードと精度の高さから人手を遥かに上回る生産性が見込めます。動作速度の遅い協働ロボットを使ったとしても、夜間稼働や休日稼働を行うことで、生産性を向上させることができます。 工場の自動化を行うメリット②:製品品質の均一化と不良率低減 人手作業では熟練度の差により品質のばらつきが避けられませんが、自動化ラインは完全にプログラムに基づいて動作するため、均一で高い品質を実現できます。また、検査工程の自動化も相まってさらなる不良低減も期待できます。近年ではAIの技術が進歩し、従来では自動検査が難しかった製品においても、自動化・不良率の低減を行うことが可能になっています。 工場の自動化を行うメリット③:安全性と労働環境の改善 危険度や負荷が高い作業を従業員におこなわせてしまっている…そんな企業様は一定数存在しているのではないでしょうか。 自動化をすることができれば、危険な作業や重労働から作業員を解放できるため、安全性が大きく向上します。特に、溶接や有害物質を扱う工程などでの恩恵は計り知れません。作業環境を整えることで、人材採用や人が辞めない環境づくりを行うことができます。 ３．ロボットで自動化をおこなうためのプロセス 工場の自動化を実現するためには、以下のような流れが一般的です。 図工場の自動化フロー図工場の自動化フロー 特に重要なのは、「７．要求仕様書の作成」です。 要求仕様書とは、自動化のために必要な仕様をSIerに要求する仕様書のことを指します。 適切な要求仕様書を作ることができなければ、要件が曖昧になり、トラブルが発生する可能性が高まります。 作成難易度が非常に高い要求仕様書ですが、適切な要求仕様書が作成できなければ、思い描くような自動化をおこなうことはできません。 ⇒関連記事：「要件定義書」と「要求仕様書・RFP」の違いとは！？基本の流れと重要性、記載内容について解説！ ４．工場自動化成功事例3選 次に、工場自動化の実際の成功事例を3つご紹介します。 工場の自動化成功事例①：Ａ社 自動バリ取りロボットA社ではロボットを使うことによって、工数がかかっていたバリ取り作業の自動化に成功しました。業種と自動化効果、投資金額は以下のようになっています。 業種 セラミック製品製造 自動化効果 年間工数1019時間削減・生産性167％増 投資金額 1800万円+6軸ロボット費用 A社の成功事例の特徴は、画像認識によりバリ取りパスを自動で生成している点です。 自動生成されたパスに沿ってロボットが動作するため、品種ごとにティーチングプログラムを作成する必要がなく、超多品種少量生産に対応することができます。 本来ロボットを稼働させる際は、ティーチングと呼ばれるロボットのプログラムを人が作成する必要があります。 そのためロボットでさまざまな製品の加工をおこなおうとすると、その数だけティーチングをおこなう必要があります。 A社では、画像認識による自動プログラム作成を採用しているため、作業員が治具に製品を置けば、ロボットが自動でバリ取りをおこなってくれます。 工場の自動化成功事例②：Ｓ社 協働ロボットS社では、協働ロボットを使うことによって、加工機へのワーク投入作業の自動化に成功しました。 業種 樹脂切削加工品製造 自動化効果 年間工数1200時間削減 投資金額 500万円 Ｓ社の成功事例の特徴は、SIerなしでロボット導入を行った点です。 ロボット導入のネックになりがちな費用として、SIer費用があげられます。(Ｓ社でロボット導入を検討した際は、ロボット本体代金のほかにSIer費用が1000万円近く見積もられていました。) Ｓ社では、自社で内製化することで、SIer費用を押さえながらロボット活用を行うことに成功しました。 内製化の利点は、自動化品種の追加や、製造ラインの変更に比較的容易に対応できることです。 ロボット立ち上げ時に、技術的な開発部分をSIerに任せてしまうと、新たに品種追加を行う際はさらにSIerに費用を払わなくてはなりません。 内製化は時間も工数もかかりますが、中長期的に見れば経営効果は高いでしょう。 また、この会社様は従業員数10名以下の会社様のため、1日数時間だけ単純作業を自動化するだけでも、高い自動化効果を発揮することができます。 従業員数が少なくなればなるほど捻出される時間の価値が高まるため、ロボット活用は事業規模が小さい会社様ほど効果を発揮できるといえます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 工場の自動化成功事例③：C社 溶接ロボット・研磨ロボットＣ社では、高い品質が求められる製品において、溶接工程と研磨工程の自動化に成功しました。 業種 鈑金溶接品製造 自動化効果 溶接・研磨の熟練技術の継承に成功 投資金額 7700万円(うち4000万円は補助金) Ｃ社の成功事例の特徴は、非常に難易度の高い薄板ステンレスのTIG溶接と鏡面研磨を最新技術を活用して自動化した点です。 さらに投資金額7700万円のうち4000万円は事業再構築補助金を活用することにより投資コストを抑えています。 薄板のTIG溶接は非常に熟練度が要求される作業であり、早い人でも製品として出荷できるレベルに達するまでには5年はかかる職人技術と言われています。 また、Ｃ社の製品における研磨工程は鏡面仕上げとなっており相当の工数がかかっている状態でした。 これら難易度の高い職人技術を6軸力覚、加速度、位置センサー、アクティブ・コンプライアンス制御技術を用いて自動化に成功しました。 さらに事例の詳細について気になる方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 HP上には記載しきれていない、成功事例の詳細や、自動化に関する情報を余すことなくご提供させていただきます。 ５．まとめ ロボットを活用した自動化は、製造業における生産性の向上や品質の安定化、そして労働環境の改善に大きな影響を与えます。上記の事例からもわかるように、さまざまな業種において成功が確認されており、導入による効果は計り知れません。ただし、これらのような自動化を成功させるためには、適切なプロセスと細部にまでわたる計画が必要不可欠です。 船井総研では、工場におけるロボット導入・自動化コンサルティングをおこなっております。 ロボットを導入したいけど、進め方がわからない。。 ロボット導入にトライしてみたが、結局うまくいかなかった。。 自社に最適なロボット導入がしたい。。 上記のような想いをお持ちの方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 自動化専門のコンサルタントが、対応させていただきます。

いつもご愛読いただきありがとうございます。 今回は、デンソーウェーブでおこなっている組み立て工程の自動化事例についてご紹介いたします。 自社の組み立て工程において自動化を検討している方は、是非ご覧ください。 １．デンソーウェーブ流・自動化/ものづくりの思想 ロボット・IoTを導入すれば、どの企業でも生産性が上がって省人化ができるのでしょうか？答えは「No」です。どこまでいっても、現場を強くするのは、「人」。ロボットや設備をただ導入しても、生産性はあがりません。前後工程の流れを整え、動作や手待ちなどのあらゆるムダを省き、日々改善していく。工程全体を俯瞰した視点が、生産性向上には不可欠です。また、環境の変化や急なトラブルに柔軟に対応できる「人」こそが、 強い現場をつくるといえます。 また、近年の自動化の動向として「Lean Automation」が挙げられます。 以下に模式図を示します。 Lean Automationは、合理化・自動化・改善の3つのステップにわけることができます。 ①合理化：現場作業のムダをなくすステップ。現状をそのまま自動化するとムダも含めて自動化してしまうため、まずは自動化の前に人作業のムダを徹底排除する。 ②自動化：人手作業を自動化するステップ。 ③改善：導入効果を最大限高めるための改善をおこなうステップ。機械だけでなく人の能力も活かした改善によって、人と機械が共に成長し続ける、現場の進化に取り組みむ。 自動化といっても、その導入効果を最大化させるためには、「人」の出せる能力・価値を最大限引き出していくことが重要です。 ２．デンソーウェーブ工場でも活用されている協働ロボット活用事例 今回は、10月に行われる組立工程自動化セミナーでご紹介する事例を一部抜粋してご紹介いたします。 本事例は、ICカードリーダー製造における組立・検査工程を自動化した事例です。 詳しくはセミナーにてご紹介しますが、本事例は以下のようなさまざまな工夫がこらされている事例です。 ロボットの周囲にさまざまなハンドを置き、適宜付け替えをおこなうことでロボットを“多能工化“ 動力なしで協働ロボットを移動させ、動作範囲を拡大 (可動式の台に協働ロボットを設置して実現) レゴブロックで治具を代用し、設備設計工数を大幅に削減 ロボット本体の能力ももちろん重要ですが、それ以上に“前工程からの作りこみ・工夫による設備価格の低減”で人作業を自働化する事に成功しています。 ３．さいごに いかがでしたでしょうか？ 組み立て工程における自動化事例がもっと知りたい！ デンソーウェーブにおける自動化取り組み事例、COBOTTA活用事例がもっと知りたい！ と感じた方は、以下のセミナーをご受講ください。ゲストに株式会社デンソーウェーブ 山崎氏をお招きしており、さまざまな自動化事例を短時間でインプットすることができます。 以上となります。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 多品種少量生産製造業のための組立・組付け工程の自動化セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/117937 いつもご愛読いただきありがとうございます。 今回は、デンソーウェーブでおこなっている組み立て工程の自動化事例についてご紹介いたします。 自社の組み立て工程において自動化を検討している方は、是非ご覧ください。 １．デンソーウェーブ流・自動化/ものづくりの思想 ロボット・IoTを導入すれば、どの企業でも生産性が上がって省人化ができるのでしょうか？答えは「No」です。どこまでいっても、現場を強くするのは、「人」。ロボットや設備をただ導入しても、生産性はあがりません。前後工程の流れを整え、動作や手待ちなどのあらゆるムダを省き、日々改善していく。工程全体を俯瞰した視点が、生産性向上には不可欠です。また、環境の変化や急なトラブルに柔軟に対応できる「人」こそが、 強い現場をつくるといえます。 また、近年の自動化の動向として「Lean Automation」が挙げられます。 以下に模式図を示します。 Lean Automationは、合理化・自動化・改善の3つのステップにわけることができます。 ①合理化：現場作業のムダをなくすステップ。現状をそのまま自動化するとムダも含めて自動化してしまうため、まずは自動化の前に人作業のムダを徹底排除する。 ②自動化：人手作業を自動化するステップ。 ③改善：導入効果を最大限高めるための改善をおこなうステップ。機械だけでなく人の能力も活かした改善によって、人と機械が共に成長し続ける、現場の進化に取り組みむ。 自動化といっても、その導入効果を最大化させるためには、「人」の出せる能力・価値を最大限引き出していくことが重要です。 ２．デンソーウェーブ工場でも活用されている協働ロボット活用事例 今回は、10月に行われる組立工程自動化セミナーでご紹介する事例を一部抜粋してご紹介いたします。 本事例は、ICカードリーダー製造における組立・検査工程を自動化した事例です。 詳しくはセミナーにてご紹介しますが、本事例は以下のようなさまざまな工夫がこらされている事例です。 ロボットの周囲にさまざまなハンドを置き、適宜付け替えをおこなうことでロボットを“多能工化“ 動力なしで協働ロボットを移動させ、動作範囲を拡大 (可動式の台に協働ロボットを設置して実現) レゴブロックで治具を代用し、設備設計工数を大幅に削減 ロボット本体の能力ももちろん重要ですが、それ以上に“前工程からの作りこみ・工夫による設備価格の低減”で人作業を自働化する事に成功しています。 ３．さいごに いかがでしたでしょうか？ 組み立て工程における自動化事例がもっと知りたい！ デンソーウェーブにおける自動化取り組み事例、COBOTTA活用事例がもっと知りたい！ と感じた方は、以下のセミナーをご受講ください。ゲストに株式会社デンソーウェーブ 山崎氏をお招きしており、さまざまな自動化事例を短時間でインプットすることができます。 以上となります。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 多品種少量生産製造業のための組立・組付け工程の自動化セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/117937

１．AI 類似図面検索システムとは？ 近年、製造業においてAI活用したサービスの一つとして「AI類似図面検索システム」が広まっています。多品種少量生産では「過去の類似品」を探して、参考にしながら見積りを検討するといったことが日常的に起こっています。 しかしながら、この「過去案件の検索業務」を効率よく出来るようになっている会社は少ないように感じます。個人PCでのExcel、サーバーによるファイル管理もしくは紙でのファイル管理・・・・　過去案件は会社全体の知識にも関わらず、社員の誰もが簡単に閲覧できるようにはなっていないようです。 Excelや紙のままでは、作成した担当者はわかっても、他の担当者からではわかりません。 情報を知っている人を探して歩き回るということはどこでもよく耳にする話です。 情報が共有されているようで実は共有できていないです。 この課題について解決する方法は、ものづくり（案件）に関する全て情報をデータベース化することで、「いつでも」「誰でも」「簡単に」情報が閲覧できる仕組みが構築することです。 さらに、そのデータベースからAIを活用して過去の類似した図面から様々な情報を検索できるのが「AI類似図面検索システム」です。これらのサービスは見積り業務におけるサービスとして提供されていることが多くありますが、実は調達、設計、製造、品質保証など、どの部門においても「過去の図面・情報を探す」ということが起こっており、さまざまな部門にて活躍できるサービスとなっています。 ２．AI類似図面検索システムのメリット５選 １．過去情報共有による業務効率アップ 「データがあるけど、取り出せない」という状況は多くあります。この状況は「データはあるけど、何が・どこにあるのか？は知っている人しか知らない」ということです。そもそも検索できるようになっていないかもしれませんし、検索できるようになっていても、検索キーワードが分からないから検索できない。ということもあるかもしれません。 AI類似図面検索システムにより「いつもで」「誰でも」「簡単に」過去情報を取得することが出来、「その情報を知っていたら、すぐに対応できたのに・・・・」という（ストレスになる）情報共有の不備から発生する無駄な時間が削減され、業務効率アップにつながります。 ２．AI検索による検索の簡易化 文言だけの検索は、その案件の内容が分かっていないと検索することも出来ません。検索スキル自体、実は属人化しているのです。 AIによる類似図面検索は、経験・知識に関係なく、図面をアップロードするだけなので、「誰でも」「簡単に」過去の情報を取得することが出来ます。また、図面だけではなく、図面＆顧客等様々な項目でAND検索することが出来ます。 ３．見積り回答リードタイム短縮による受注率アップ 業種にもよりますが、一般的には、見積り回答期間と受注率には相関関係があります。当然、見積り回答が早いほど、受注率が高くなる傾向があります。見積り回答が遅い場合、顧客の検討テーブルから落ちる可能性は高くなります。 情報共有＆検索の簡易化により、簡単に過去案件を参照して、早期に見積もり回答することで、受注率アップが期待出来ます。 ４．人材教育の早期育成アップ 情報が共有されることにより、人材育成もしやすくなります。情報がバラバラのままでは、新人若手はなかなか覚えるのが大変で、「バラバラの情報を探すスキル」や「知っている人を知るスキル」を身に着けるという無駄な時間が発生します。先輩社員も教えるのが大変です。お互いに大変な思いをしているのです。情報を一元管理することで、新人若手でも業務がわかりやすくなり、早期育成にもつながります。また、早期育成は先輩社員の負担も減らすことにもなります。 ５．営業は新規開拓に注力できる 見積り業務が効率化されることで、営業部門は本来すべき「新規開拓」に注力することが出来るようになります。新規開拓に注力できる＝利益アップに直結します。 ３．AI類似図面検索の仕組み AI類似図面検索はAIを活用して類似図面を検索する仕組みです。したがって、事前準備として、社内過去の図面データ（PDF）と、製品の見積り、営業情報・生産情報などをあらかじめ紐づけておく必要あります。これにより、AIにより見つかった類似図面と一緒に付属データを呼び出すことが出来ます。 例えば、営業マンがこれから見積りしたいXの図面について、過去の類似がないか検索する場合は、システムから、顧客から提供された図面データを読み込みます。すると、データベースから類似図面をAIが検索していきます。 類似図面が見つかれば、図面と一緒に紐づいた見積・営業情報を表示させます。 これにより、過去の類似図面と見積・営業情報などを簡単に検索できるシステムとなります。 ４．図面の対象と検索方法 「AI類似図面検索システム」の対象図面はPDF,３Dなどを対象にしたサービスが多くあります。ただ、１つのサービスでPDF,3D図面両方に対応しているサービスはありません。どちらかに特化したサービスになっているものがほとんどです。 以下、検索画面の一例ですが、メイン画面で、対象図面のアップロードと検索条件の入力、検索結果が表示されます。検索条件は各サービス特徴があり、項目や検索性で検討が必要になります。どのサービスも使い方が難しいものはなく、誰でも利用しやすいUIとなっています。 ５．システム選定基準 AI類似図面検索システムにおいては、近年パッケージ品のラインナップも増えてきており、各社機能も充実してきています。これらは主にPDFや３Ｄ図面から類似図面を検索するものが主流となっています。各ベンダーにてデモも相談できますので、自社の状況について相談するのも良いでしょう。また、パッケージ品の場合は、機能拡張に制限がございます。パッケージ製品で対応が難しいや自社オリジナルで開発したい場合は、スクラッチで開発することも可能です。 ６．まとめ 類似図面検索システムについては、パッケージ製品、オリジナル開発様々なアプローチ方法があります。どのアプローチが貴社に合いそうなのかなど、不明点がございましたらお気軽にご相談下さい。類似図面検索システム限らず、 【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でも船井総研にご相談下さい。 １．AI 類似図面検索システムとは？ 近年、製造業においてAI活用したサービスの一つとして「AI類似図面検索システム」が広まっています。多品種少量生産では「過去の類似品」を探して、参考にしながら見積りを検討するといったことが日常的に起こっています。 しかしながら、この「過去案件の検索業務」を効率よく出来るようになっている会社は少ないように感じます。個人PCでのExcel、サーバーによるファイル管理もしくは紙でのファイル管理・・・・　過去案件は会社全体の知識にも関わらず、社員の誰もが簡単に閲覧できるようにはなっていないようです。 Excelや紙のままでは、作成した担当者はわかっても、他の担当者からではわかりません。 情報を知っている人を探して歩き回るということはどこでもよく耳にする話です。 情報が共有されているようで実は共有できていないです。 この課題について解決する方法は、ものづくり（案件）に関する全て情報をデータベース化することで、「いつでも」「誰でも」「簡単に」情報が閲覧できる仕組みが構築することです。 さらに、そのデータベースからAIを活用して過去の類似した図面から様々な情報を検索できるのが「AI類似図面検索システム」です。これらのサービスは見積り業務におけるサービスとして提供されていることが多くありますが、実は調達、設計、製造、品質保証など、どの部門においても「過去の図面・情報を探す」ということが起こっており、さまざまな部門にて活躍できるサービスとなっています。 ２．AI類似図面検索システムのメリット５選 １．過去情報共有による業務効率アップ 「データがあるけど、取り出せない」という状況は多くあります。この状況は「データはあるけど、何が・どこにあるのか？は知っている人しか知らない」ということです。そもそも検索できるようになっていないかもしれませんし、検索できるようになっていても、検索キーワードが分からないから検索できない。ということもあるかもしれません。 AI類似図面検索システムにより「いつもで」「誰でも」「簡単に」過去情報を取得することが出来、「その情報を知っていたら、すぐに対応できたのに・・・・」という（ストレスになる）情報共有の不備から発生する無駄な時間が削減され、業務効率アップにつながります。 ２．AI検索による検索の簡易化 文言だけの検索は、その案件の内容が分かっていないと検索することも出来ません。検索スキル自体、実は属人化しているのです。 AIによる類似図面検索は、経験・知識に関係なく、図面をアップロードするだけなので、「誰でも」「簡単に」過去の情報を取得することが出来ます。また、図面だけではなく、図面＆顧客等様々な項目でAND検索することが出来ます。 ３．見積り回答リードタイム短縮による受注率アップ 業種にもよりますが、一般的には、見積り回答期間と受注率には相関関係があります。当然、見積り回答が早いほど、受注率が高くなる傾向があります。見積り回答が遅い場合、顧客の検討テーブルから落ちる可能性は高くなります。 情報共有＆検索の簡易化により、簡単に過去案件を参照して、早期に見積もり回答することで、受注率アップが期待出来ます。 ４．人材教育の早期育成アップ 情報が共有されることにより、人材育成もしやすくなります。情報がバラバラのままでは、新人若手はなかなか覚えるのが大変で、「バラバラの情報を探すスキル」や「知っている人を知るスキル」を身に着けるという無駄な時間が発生します。先輩社員も教えるのが大変です。お互いに大変な思いをしているのです。情報を一元管理することで、新人若手でも業務がわかりやすくなり、早期育成にもつながります。また、早期育成は先輩社員の負担も減らすことにもなります。 ５．営業は新規開拓に注力できる 見積り業務が効率化されることで、営業部門は本来すべき「新規開拓」に注力することが出来るようになります。新規開拓に注力できる＝利益アップに直結します。 ３．AI類似図面検索の仕組み AI類似図面検索はAIを活用して類似図面を検索する仕組みです。したがって、事前準備として、社内過去の図面データ（PDF）と、製品の見積り、営業情報・生産情報などをあらかじめ紐づけておく必要あります。これにより、AIにより見つかった類似図面と一緒に付属データを呼び出すことが出来ます。 例えば、営業マンがこれから見積りしたいXの図面について、過去の類似がないか検索する場合は、システムから、顧客から提供された図面データを読み込みます。すると、データベースから類似図面をAIが検索していきます。 類似図面が見つかれば、図面と一緒に紐づいた見積・営業情報を表示させます。 これにより、過去の類似図面と見積・営業情報などを簡単に検索できるシステムとなります。 ４．図面の対象と検索方法 「AI類似図面検索システム」の対象図面はPDF,３Dなどを対象にしたサービスが多くあります。ただ、１つのサービスでPDF,3D図面両方に対応しているサービスはありません。どちらかに特化したサービスになっているものがほとんどです。 以下、検索画面の一例ですが、メイン画面で、対象図面のアップロードと検索条件の入力、検索結果が表示されます。検索条件は各サービス特徴があり、項目や検索性で検討が必要になります。どのサービスも使い方が難しいものはなく、誰でも利用しやすいUIとなっています。 ５．システム選定基準 AI類似図面検索システムにおいては、近年パッケージ品のラインナップも増えてきており、各社機能も充実してきています。これらは主にPDFや３Ｄ図面から類似図面を検索するものが主流となっています。各ベンダーにてデモも相談できますので、自社の状況について相談するのも良いでしょう。また、パッケージ品の場合は、機能拡張に制限がございます。パッケージ製品で対応が難しいや自社オリジナルで開発したい場合は、スクラッチで開発することも可能です。 ６．まとめ 類似図面検索システムについては、パッケージ製品、オリジナル開発様々なアプローチ方法があります。どのアプローチが貴社に合いそうなのかなど、不明点がございましたらお気軽にご相談下さい。類似図面検索システム限らず、 【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でも船井総研にご相談下さい。