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

今回は、塗装ロボットの補助金活用事例というテーマで、補助金活用の一般的な流れと、補助金を活用した塗装ロボットの活用成功事例をお伝えします。 １．補助金活用の一般的な流れ 一般的な補助金活用の進め方は以下の通りです。 １．必要書類の用意 申請に必要な書類を用意する ２．事業計画書案を作成 補助金申請に必要な計画をまとめ、書類を作成する ３．認定確認書の入手 金融機関等から認定支援機関確認書を入手する ４．提出用書類の準備 上記2,3を含めた提出必須書類および加点用書類等の添付ファイルを準備する ５．申請する 申請システム上で必要事項を入力、必要書類を添付して申請する ６．正式な見積書を準備 申請から2～3か月後の採択発表後に正式な見積書を作成する ７．交付申請書を作成 交付申請書を作成する ８．交付申請 システム上で交付申請をする ９．申請事務局への対応 交付申請書に対する事務局からの指摘に対応する １０．交付決定・発注 交付決定後に発注可 １１．証票整理 設備導入、支払いなどを実施し、証票を整理する １２．実績報告書を作成 １３．実績報告書を提出 システム上にて実績報告書を提出 １４．事務局への対応 実績報告書に対する事務局からの指摘に対応する １５．確定通知入手 上記のように補助金の申請には多くの手間がかかります。 ですが以前のコラムでもお伝えしている通り補助金の活用は場合によっては何千万円もの補助を獲得することができるため、中小製造業にとって大きな投資となるロボット活用を検討する際には無くてなならない存在です。 普段、忙しくしている経営者が上記のような書類を全て準備するのは困難ですので、適切な外部リソース（補助金コンサルタント）を利用して、補助金の採択率を高めるような進め方が良いでしょう。 では次に、実際の補助金を活用した塗装ロボットの事例を見ていきます。 ２．AIはやる/やらないではなく、来るもの ①塗装熟練者の手吹き塗装技術をロボットで実現！ ティーチングが容易なベル塗装ロボットを活用。 熟練工レスでの塗装＋自動化を実現。 専任の若手従業員の活躍の場を生み出すことに成功！ティーチングが容易なベル塗装機を導入することで塗装未経験者でもロボット操作が可能に！ ②熟練技術者の塗装技術の再現性を高める塗装ロボット導入 高度な塗装技術を要するピアノブラック塗装に対応するロボットを導入し、競争力強化を行う４台のカメラとスプレーガンに取り付けられたセンサーで熟練技術者が実際に塗装を施したスプレーガンの移動情報、噴霧量などの様々な塗装条件を記録し、データ化を行いロボットに反映することができる。 これにより、最も膜厚差が少ない製品を塗装した時の塗装情報をデータ化し、ロボットで再現することができるようになった。 ③塗装ロボット走行装置の導入による大型製品塗装の高品質化 塗装ロボット走行装置の導入により、大型製品塗装の塗装ラインを自動化熟練作業者の塗装プロセスを専用カメラでとらえて作業を再現する新たなロボット制御で塗装作業をロボットで簡易に自動化し、高生産性の実現と作業環境の改善を進めた。 補助金を活用し、熟練作業者の技能（動き）を再現できる「ティーチングアシスト塗装ロボットシステム」を導入。 これは複数の専用カメラでとらえた熟練作業者の塗装動作を自動的にデータ化し、塗装ロボットがまったく同じ塗装作業を自動で行うシステムである。 ※参考：https://portal.monodukuri-hojo.jp/index.html 今回ご紹介した事例はほんの一部です。 さらに詳しい情報は無料のダウンロードレポートにて解説しております。 この機会に是非ダウンロードし、貴社のロボット活用にお役立て下さい。   塗装業経営者向け　塗装ロボット補助金活用解説レポート ▼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 塗装業界での自動化・DX化について知りたいと思っている経営者様 塗装工程のロボット化について具体的な事例を知りたいと思っている経営者様 補助金を活用したDX化事例について知りたいと思っている経営者様 補助金の採択フローについてご興味のある経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02005_S045   ■関連するセミナーのご案内 【共催】都内補助金最大1億円で工場をDX！製造業社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151 ■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 2023/10/31 (火)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/09 (木)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151 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。 今回は、塗装ロボットの補助金活用事例というテーマで、補助金活用の一般的な流れと、補助金を活用した塗装ロボットの活用成功事例をお伝えします。 １．補助金活用の一般的な流れ 一般的な補助金活用の進め方は以下の通りです。 １．必要書類の用意 申請に必要な書類を用意する ２．事業計画書案を作成 補助金申請に必要な計画をまとめ、書類を作成する ３．認定確認書の入手 金融機関等から認定支援機関確認書を入手する ４．提出用書類の準備 上記2,3を含めた提出必須書類および加点用書類等の添付ファイルを準備する ５．申請する 申請システム上で必要事項を入力、必要書類を添付して申請する ６．正式な見積書を準備 申請から2～3か月後の採択発表後に正式な見積書を作成する ７．交付申請書を作成 交付申請書を作成する ８．交付申請 システム上で交付申請をする ９．申請事務局への対応 交付申請書に対する事務局からの指摘に対応する １０．交付決定・発注 交付決定後に発注可 １１．証票整理 設備導入、支払いなどを実施し、証票を整理する １２．実績報告書を作成 １３．実績報告書を提出 システム上にて実績報告書を提出 １４．事務局への対応 実績報告書に対する事務局からの指摘に対応する １５．確定通知入手 上記のように補助金の申請には多くの手間がかかります。 ですが以前のコラムでもお伝えしている通り補助金の活用は場合によっては何千万円もの補助を獲得することができるため、中小製造業にとって大きな投資となるロボット活用を検討する際には無くてなならない存在です。 普段、忙しくしている経営者が上記のような書類を全て準備するのは困難ですので、適切な外部リソース（補助金コンサルタント）を利用して、補助金の採択率を高めるような進め方が良いでしょう。 では次に、実際の補助金を活用した塗装ロボットの事例を見ていきます。 ２．AIはやる/やらないではなく、来るもの ①塗装熟練者の手吹き塗装技術をロボットで実現！ ティーチングが容易なベル塗装ロボットを活用。 熟練工レスでの塗装＋自動化を実現。 専任の若手従業員の活躍の場を生み出すことに成功！ティーチングが容易なベル塗装機を導入することで塗装未経験者でもロボット操作が可能に！ ②熟練技術者の塗装技術の再現性を高める塗装ロボット導入 高度な塗装技術を要するピアノブラック塗装に対応するロボットを導入し、競争力強化を行う４台のカメラとスプレーガンに取り付けられたセンサーで熟練技術者が実際に塗装を施したスプレーガンの移動情報、噴霧量などの様々な塗装条件を記録し、データ化を行いロボットに反映することができる。 これにより、最も膜厚差が少ない製品を塗装した時の塗装情報をデータ化し、ロボットで再現することができるようになった。 ③塗装ロボット走行装置の導入による大型製品塗装の高品質化 塗装ロボット走行装置の導入により、大型製品塗装の塗装ラインを自動化熟練作業者の塗装プロセスを専用カメラでとらえて作業を再現する新たなロボット制御で塗装作業をロボットで簡易に自動化し、高生産性の実現と作業環境の改善を進めた。 補助金を活用し、熟練作業者の技能（動き）を再現できる「ティーチングアシスト塗装ロボットシステム」を導入。 これは複数の専用カメラでとらえた熟練作業者の塗装動作を自動的にデータ化し、塗装ロボットがまったく同じ塗装作業を自動で行うシステムである。 ※参考：https://portal.monodukuri-hojo.jp/index.html 今回ご紹介した事例はほんの一部です。 さらに詳しい情報は無料のダウンロードレポートにて解説しております。 この機会に是非ダウンロードし、貴社のロボット活用にお役立て下さい。   塗装業経営者向け　塗装ロボット補助金活用解説レポート ▼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 塗装業界での自動化・DX化について知りたいと思っている経営者様 塗装工程のロボット化について具体的な事例を知りたいと思っている経営者様 補助金を活用したDX化事例について知りたいと思っている経営者様 補助金の採択フローについてご興味のある経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02005_S045   ■関連するセミナーのご案内 【共催】都内補助金最大1億円で工場をDX！製造業社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151 ■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 2023/10/31 (火)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/09 (木)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151

本コラムでは、中堅・中小製造業の企業における画像検査の最新情報について、何がどの様に画像検査が進化しているかを分かりやすく説明をさせていただきます。 １．画像検査の最新情報 AIを活用した高速・高精度の画像解析技術が発展しています。画像処理検査装置は、AIによる画像解析技術を取り入れることで、より高速かつ高精度な検査を実現できるようになっています。 3D画像処理技術の進化により、より精密な形状・寸法検査が可能になっています。これにより、従来の2D画像処理技術では検査が困難だった微細な形状や、曲面部分の検査も可能になりました。 検査対象物に対する非接触・非破壊検査技術の進化により、より広範な検査対象物に対応できるようになっています。これにより、例えば、製造ライン上での自動車部品の検査や、医療現場での非接触検査が可能になっています。 IoT技術との連携により、リアルタイムのデータ収集・分析が可能になっています。これにより、製造現場や物流現場などでの、品質管理やトラブル予知・予防が容易になりました。 クラウド技術の活用により、画像処理検査装置の遠隔監視・遠隔操作が可能になっています。これにより、専門知識を持つ技術者が少ない現場でも、遠隔でサポートを受けながら検査作業を行うことができます。 上記の５つの列挙項目から分かる様に様々な新技術と融合して画像検査が新しく進んでいる事が分かります。本コラムでは製造業から見た視点でこれらの新しい画像検査の活用方法を説明させて頂きます。 ２．製造業目線で見る、画像検査 2.1 AI画像解析技術で高速かつ高精度な検査を実現： 最新のAI画像処理技術では複数カメラの画像をAIで総合的に判断出来ます。以前の個々のカメラ画像ではAIでも判断しにくかった様な判定でも、複数の撮影方向から撮影したカメラ画像を総合的に判断出来たり、カメラ以外のセンサー情報と組み合わせて早期に不良品が生産されることを予見したりといった事です。 2.2 3D画像処理技術進化による精密な形状・寸法検査が可能： 高度な３Dセンサー、時間軸を考慮した３D画像処理、点群データの高速処理化により、より精密な３次元形状の計測が出来ます。また、製品の時間変化や動的な物体の形状や寸法の検査が行える様になっています。それにより製品に外部から力を加えた場合の変形や破損などもシミュレーション出来ます。 2.3 広範な検査対象物に対応： 大きな製品（船舶や航空機、車両など）の外観検査や計測がAIを使って総合的に処理する事が出来る様になりました。 自動で位置補正やデータ補正する事が出来る様になり、他のセンサー（レーザー距離計や３Dセンサー）などの情報も組み合わせて、検査、計測する事が出来るようになりました。 2.4 IoT技術との連携により、リアルタイムのデータ収集・分析が可能： 画像処理検査で判定された結果はリアルタイムで生産管理システムと連携する事が出来るようになりました。これにより製造状況がリアルタイムで出荷情報と連携する事になり、製造製品の過不足を自動で見極め、自動的に次の生産・製造数を調整する事が出来る様になりました。 2.5 クラウド技術の活用により、画像処理検査装置の遠隔監視・遠隔操作が可能： 以前は工場外から工場内の機器にアクセスする事は、セキュリティ面などを考慮しアクセス出来ませんでした。クラウド技術を使用することで、複数の装置を遠隔で管理することができます。たとえば、画像処理検査装置から撮影されたデータをクラウドにアップロードし、オペレーターが遠隔でそのデータを確認することができます。また、クラウド上に遠隔操作用のインターフェースを設置し、オペレーターが遠隔で画像処理検査装置を操作することもできます。このようなクラウド技術を使用することで、装置の稼働状況や検査結果のデータなどをリアルタイムで把握することができ、運用効率の向上や問題の早期発見・解決などが可能となります。 これらのお話からお客様のご自身の工場が最新に近いと感じされたお客様もあれば、 既に画像検査装置を複数台導入済であっても、最新情報とまでに至っていないと感じられたお客様もあると思います。次は既存の画像処理装置を変えずに、AI（ディープラーニング）を導入するご提案をお話したいと思います。 ３．画像処理装置のAI活用 3.1 既存の画像処理検査装置？ AIを使用していない昔ながらのルールベース（画像処理命令を組み合わせる）画像処理検査装置の事を言います。 3.2 既存の画像処理検査装置を置き換えない？ 既にカメラや照明が製造ラインや製造装置に組み込まれている、固定されている状態でそれらを外す事に現場の作業者もご不安に思われると思います。そこで既存のカメラ、照明、画像処理検査装置をそのままでAIを付加出来れば、性能UPとして考えられると思います。先ずは現場担当者の不安を取り去る事が大切です。 3.3 既存の画像検査装置とどうやって連携するか？ 大きく２パターンあります。 一つは既存の画像処理検査装置から撮影画像データをAIへ転送し既存の画像処理検査装置とAIで２重判定させる方法です。導入初期段階ではまだ既存の画像処理検査装置の判定率が高いと思いますが、徐々にAIの方が判定率が高くなります。そうなった時点で既存の画像処理検査装置を撤去しAIのみ入れ替える事が出来ます。 もう一つは既存の画像処理検査装置から出力されるNG信号情報を学習させる事です。ただ単純なOK/NG信号ではなく、各検査命令種別で出た結果信号や処理条件をAIに学習させます。例えば、ブロブ判定処理で２値化閾値と判定結果の面積をAI学習させます。この学習データから不良品が出そうなタイミングをAIが予見する事が出来たりします。それらの学習結果を製造ラインにフィードバックし、不良率を下げる事に繋げる事が可能となります。 最後に、そもそも有効な判定画像が撮れている事が大前提です。カメラやレンズ、画像処理コントローラ、PCベースの画像処理ソフトなどの選定など、撮影角度、撮影に適した搬送など非常に多くの画像検査装置に関連する要素は様々ありますが、高級なカメラ、高級なレンズ、高級な画像処理、高額なAIソフトを使っても、基本となる有効な撮影が出来ていなければ、画像検査としては成り立ちません。 ４．まとめ 今回のコラムでは、画像検査装置の導入のコツ＝画像検査はここまで来ている。最新情報　について簡単ではありますが説明させていただきました。今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での画像検査装置の導入検討や、過去に断念された画像検査装置の導入を再度進めていただければ幸いです。また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■AI画像検査導入事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext06-01-dl.html 収録内容 「人手に頼った目視検査で工数がかかっているので検査を自動化して工数を削減したい！」 「画像検査装置を導入したことが無いがやってみたい！」 「小さな不良なので画像検査が可能なのか分からないからテストしてみたい！」 「人による目視検査で不良品が流出しているので検査精度を上げて不良流出を防ぎたい！」 「検査業務が属人化しているので標準化して誰でも検査が行えるようにしたい！」 本レポートでは、「AI画像検査」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 【①】AI画像検査導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】AI画像検査導入の具体的手法 ～透明な樹脂成型品の傷、異物を画像検査装置で検出～ 導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した画像検査装置導入成功事例 ●自動車用部品の最終検査工程に検査装置を導入 　カメラ・力覚・レーザー変位センサーをロボットハンドに取り付け、検査の自動化を実現 ●ボールペン部品射出成形の検査及び箱詰め工程に検査装置を導入 　目視での外観検査工程を、カメラで撮影した画像から検査を行うことで、判定を行う ●AI技術とロボットを用いた多品種油圧機器外観検査の自動化 　ロボットで画像センサと照明を操作し、取得した画像をAI技術で判別し、外観検査を自動化   ■機械加工業の為の協働ロボット活用！社長セミナー 協働ロボット活用してロボドリル・NC旋盤・マシニングセンタの夜間稼働！休日稼働！無人稼働！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 ■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 2023/05/11 (木)　13:00~15:00 2023/05/17 (水)　13:00~15:00 2023/05/18 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 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。 本コラムでは、中堅・中小製造業の企業における画像検査の最新情報について、何がどの様に画像検査が進化しているかを分かりやすく説明をさせていただきます。 １．画像検査の最新情報 AIを活用した高速・高精度の画像解析技術が発展しています。画像処理検査装置は、AIによる画像解析技術を取り入れることで、より高速かつ高精度な検査を実現できるようになっています。 3D画像処理技術の進化により、より精密な形状・寸法検査が可能になっています。これにより、従来の2D画像処理技術では検査が困難だった微細な形状や、曲面部分の検査も可能になりました。 検査対象物に対する非接触・非破壊検査技術の進化により、より広範な検査対象物に対応できるようになっています。これにより、例えば、製造ライン上での自動車部品の検査や、医療現場での非接触検査が可能になっています。 IoT技術との連携により、リアルタイムのデータ収集・分析が可能になっています。これにより、製造現場や物流現場などでの、品質管理やトラブル予知・予防が容易になりました。 クラウド技術の活用により、画像処理検査装置の遠隔監視・遠隔操作が可能になっています。これにより、専門知識を持つ技術者が少ない現場でも、遠隔でサポートを受けながら検査作業を行うことができます。 上記の５つの列挙項目から分かる様に様々な新技術と融合して画像検査が新しく進んでいる事が分かります。本コラムでは製造業から見た視点でこれらの新しい画像検査の活用方法を説明させて頂きます。 ２．製造業目線で見る、画像検査 2.1 AI画像解析技術で高速かつ高精度な検査を実現： 最新のAI画像処理技術では複数カメラの画像をAIで総合的に判断出来ます。以前の個々のカメラ画像ではAIでも判断しにくかった様な判定でも、複数の撮影方向から撮影したカメラ画像を総合的に判断出来たり、カメラ以外のセンサー情報と組み合わせて早期に不良品が生産されることを予見したりといった事です。 2.2 3D画像処理技術進化による精密な形状・寸法検査が可能： 高度な３Dセンサー、時間軸を考慮した３D画像処理、点群データの高速処理化により、より精密な３次元形状の計測が出来ます。また、製品の時間変化や動的な物体の形状や寸法の検査が行える様になっています。それにより製品に外部から力を加えた場合の変形や破損などもシミュレーション出来ます。 2.3 広範な検査対象物に対応： 大きな製品（船舶や航空機、車両など）の外観検査や計測がAIを使って総合的に処理する事が出来る様になりました。 自動で位置補正やデータ補正する事が出来る様になり、他のセンサー（レーザー距離計や３Dセンサー）などの情報も組み合わせて、検査、計測する事が出来るようになりました。 2.4 IoT技術との連携により、リアルタイムのデータ収集・分析が可能： 画像処理検査で判定された結果はリアルタイムで生産管理システムと連携する事が出来るようになりました。これにより製造状況がリアルタイムで出荷情報と連携する事になり、製造製品の過不足を自動で見極め、自動的に次の生産・製造数を調整する事が出来る様になりました。 2.5 クラウド技術の活用により、画像処理検査装置の遠隔監視・遠隔操作が可能： 以前は工場外から工場内の機器にアクセスする事は、セキュリティ面などを考慮しアクセス出来ませんでした。クラウド技術を使用することで、複数の装置を遠隔で管理することができます。たとえば、画像処理検査装置から撮影されたデータをクラウドにアップロードし、オペレーターが遠隔でそのデータを確認することができます。また、クラウド上に遠隔操作用のインターフェースを設置し、オペレーターが遠隔で画像処理検査装置を操作することもできます。このようなクラウド技術を使用することで、装置の稼働状況や検査結果のデータなどをリアルタイムで把握することができ、運用効率の向上や問題の早期発見・解決などが可能となります。 これらのお話からお客様のご自身の工場が最新に近いと感じされたお客様もあれば、 既に画像検査装置を複数台導入済であっても、最新情報とまでに至っていないと感じられたお客様もあると思います。次は既存の画像処理装置を変えずに、AI（ディープラーニング）を導入するご提案をお話したいと思います。 ３．画像処理装置のAI活用 3.1 既存の画像処理検査装置？ AIを使用していない昔ながらのルールベース（画像処理命令を組み合わせる）画像処理検査装置の事を言います。 3.2 既存の画像処理検査装置を置き換えない？ 既にカメラや照明が製造ラインや製造装置に組み込まれている、固定されている状態でそれらを外す事に現場の作業者もご不安に思われると思います。そこで既存のカメラ、照明、画像処理検査装置をそのままでAIを付加出来れば、性能UPとして考えられると思います。先ずは現場担当者の不安を取り去る事が大切です。 3.3 既存の画像検査装置とどうやって連携するか？ 大きく２パターンあります。 一つは既存の画像処理検査装置から撮影画像データをAIへ転送し既存の画像処理検査装置とAIで２重判定させる方法です。導入初期段階ではまだ既存の画像処理検査装置の判定率が高いと思いますが、徐々にAIの方が判定率が高くなります。そうなった時点で既存の画像処理検査装置を撤去しAIのみ入れ替える事が出来ます。 もう一つは既存の画像処理検査装置から出力されるNG信号情報を学習させる事です。ただ単純なOK/NG信号ではなく、各検査命令種別で出た結果信号や処理条件をAIに学習させます。例えば、ブロブ判定処理で２値化閾値と判定結果の面積をAI学習させます。この学習データから不良品が出そうなタイミングをAIが予見する事が出来たりします。それらの学習結果を製造ラインにフィードバックし、不良率を下げる事に繋げる事が可能となります。 最後に、そもそも有効な判定画像が撮れている事が大前提です。カメラやレンズ、画像処理コントローラ、PCベースの画像処理ソフトなどの選定など、撮影角度、撮影に適した搬送など非常に多くの画像検査装置に関連する要素は様々ありますが、高級なカメラ、高級なレンズ、高級な画像処理、高額なAIソフトを使っても、基本となる有効な撮影が出来ていなければ、画像検査としては成り立ちません。 ４．まとめ 今回のコラムでは、画像検査装置の導入のコツ＝画像検査はここまで来ている。最新情報　について簡単ではありますが説明させていただきました。今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での画像検査装置の導入検討や、過去に断念された画像検査装置の導入を再度進めていただければ幸いです。また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■AI画像検査導入事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext06-01-dl.html 収録内容 「人手に頼った目視検査で工数がかかっているので検査を自動化して工数を削減したい！」 「画像検査装置を導入したことが無いがやってみたい！」 「小さな不良なので画像検査が可能なのか分からないからテストしてみたい！」 「人による目視検査で不良品が流出しているので検査精度を上げて不良流出を防ぎたい！」 「検査業務が属人化しているので標準化して誰でも検査が行えるようにしたい！」 本レポートでは、「AI画像検査」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。 【①】AI画像検査導入の進め方 ～業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、～ 【②】AI画像検査導入の具体的手法 ～透明な樹脂成型品の傷、異物を画像検査装置で検出～ 導入の具体的手法を徹底解説！！ 【③】補助金を活用した画像検査装置導入成功事例 ●自動車用部品の最終検査工程に検査装置を導入 　カメラ・力覚・レーザー変位センサーをロボットハンドに取り付け、検査の自動化を実現 ●ボールペン部品射出成形の検査及び箱詰め工程に検査装置を導入 　目視での外観検査工程を、カメラで撮影した画像から検査を行うことで、判定を行う ●AI技術とロボットを用いた多品種油圧機器外観検査の自動化 　ロボットで画像センサと照明を操作し、取得した画像をAI技術で判別し、外観検査を自動化   ■機械加工業の為の協働ロボット活用！社長セミナー 協働ロボット活用してロボドリル・NC旋盤・マシニングセンタの夜間稼働！休日稼働！無人稼働！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 ■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 2023/05/11 (木)　13:00~15:00 2023/05/17 (水)　13:00~15:00 2023/05/18 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 今回は、射出成形業界のDX化への取り組み、と題し述べさせて頂きます。 DXに取組むためには、自社の自動化レベルを把握するところから始めてみてはいかがでしょか。 併せて、属人化した作業、危険作業・重労働の抽出など、業務の棚卸も行ってみましょう。 射出成形業界を具体例に出すと、まだまだDX化には程遠い会社様も多いと思います。 多いというより、多数の会社様がそれほど進んでいないと私は思います。 様々な業界でDXが活用され始めているなか、成形材料の投入や成形品の取出し等は一部自動化されていても、金型の取付・成形条件の設定・成形条件の入力・成形品取出し・成形品検査 等、人手に頼った工程が多く存在していると思います。 また、その仕事が属人化され、うまく継承されていない状況もよく見かけます。 １．自動化レベルの把握 自動化レベルの把握とは具体的に レベル０：自動化どころか５Sもできていない レベル１：全く自動化されていない(全作業が人手頼み) レベル２：製品取出しなど１工程のみロボット導入済 レベル３：製品取出しとゲートカットなど複数工程にロボットを導入している レベル４：製造工程以外の工程(検査工程)にもロボットを導入している レベル５：ほぼ全ての工程が自動化されており、製造現場にほど作業者がおらず、24時間稼働している などがあげられます。 ここで簡単に、射出成形業界の現状を述べさせて頂きます。 経済産業省の２０２０年 生産動態統計によると、プラスチック加工機械の生産台数は１万１４２９台(金額ベース：１７９６億円)。 うち射出成形機は９８３７台(金額ベース：１２１９億円)。 射出成形機の内訳は、型締め力１００トン未満が３２６６台(金額ベースで２１９億円)、１００トン以上２００トン未満が３６３２台(同３４０億円)、２００トン以上５００トン未満が２４７６台(同３７３億円)、５００トン以上が４６３台(同２８５億円)であった。 日本は精密部品を成形する中・小型機が得意なことがわかります。 経済産業省ものづくり白書 2021 には「新型コロナウイルス感染症の感染拡大以外にも、多くの外的要因が我が国製造業の事業判断に影響を及ぼすものと考えられており、かつ、これらは事前に発生や変化を想定することが難しい」と言及されています。 これは、顧客や社会のニーズが日々変動していることが大きな要因であると考えられます。 いましばらく厳し状況が続くのではないでしょか。 ２．射出成形業界のDX化とは 簡単に言えば、デジタル技術を用いての業務の効率化・見える化・データ化・高度化・新規ビジネス創出などだと思います。 経済産業省が発表したDXレポート2では「素早く変革し続ける能力を身につけること、その中ではITシステムのみならず企業文化（固定概念）・風土を変革する」ことがDXの要と言及されています。 国内産業におけるDXの取組状況のアンケートでは、「DXに取組むに当たっての課題」の回答結果は下記の通りです。 従業員20人以下の企業様の場合 予算の確保（26.4%） 具体的な効果や成果が見えない（24.3％） DX人材の不足（23.5%） 何から始めてよいかわからない（22.8％） 従業員21人以上の企業様では、 DX人材の不足(41.8%) IT人材の不足(33.4%、) 企業文化・風土に関する課題(25.7%) 特筆すべきは、DX人材の不足が41.8%と、従業員20人以下の企業よりも18.3ポイントも高くなっていることです。 このことから、従業員20人以下の企業においては、DXに取りかかることが難しい状況が、従業員21人以上の企業ではDXに取組むなかで人材不足や企業文化・風土などが課題になっていることが推測されます。 DXの理解度を従業員規模別にみると、従業員１０１人以上で「理解している」が 20.6％、「ある程度理解している」の４７.9％と合わせると７割近くになっています。 従業員 20 人以下では「理解している」は４.6％と１割に満たず、「理解していない」が３８.7％と４割近くを占めています。 理解度は、従業員規模が大きいほど高くなっていることがわかります。 従業員規模が大きい会社ほど、DXに取組みやすい状況が見てとれます。 しかし、企業規模に関わらず、具体的な効果や成果がみえない何から始めてよいかわからない といった会社様もあると思います。 そのような会社様は、上記の通り、自社の自動化レベルの把握・業務の棚卸を行うことで、DX化に最初に取り組むべき工程や従業員の配置が正しいのか・属人化作業はどの工程かが見えてくると思います。 労働人口が減少するなか、DXに取り組むことで限られた従業員を効率よく配置し業務改善・効率化に活用できると思います。 5Sが不十分であれば、5Sから始めてもいいと思います。 周囲の情報に惑わされずに自社に合った方法を見つけだす大切であると思います。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例 ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！ レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 今回は、射出成形業界のDX化への取り組み、と題し述べさせて頂きます。 DXに取組むためには、自社の自動化レベルを把握するところから始めてみてはいかがでしょか。 併せて、属人化した作業、危険作業・重労働の抽出など、業務の棚卸も行ってみましょう。 射出成形業界を具体例に出すと、まだまだDX化には程遠い会社様も多いと思います。 多いというより、多数の会社様がそれほど進んでいないと私は思います。 様々な業界でDXが活用され始めているなか、成形材料の投入や成形品の取出し等は一部自動化されていても、金型の取付・成形条件の設定・成形条件の入力・成形品取出し・成形品検査 等、人手に頼った工程が多く存在していると思います。 また、その仕事が属人化され、うまく継承されていない状況もよく見かけます。 １．自動化レベルの把握 自動化レベルの把握とは具体的に レベル０：自動化どころか５Sもできていない レベル１：全く自動化されていない(全作業が人手頼み) レベル２：製品取出しなど１工程のみロボット導入済 レベル３：製品取出しとゲートカットなど複数工程にロボットを導入している レベル４：製造工程以外の工程(検査工程)にもロボットを導入している レベル５：ほぼ全ての工程が自動化されており、製造現場にほど作業者がおらず、24時間稼働している などがあげられます。 ここで簡単に、射出成形業界の現状を述べさせて頂きます。 経済産業省の２０２０年 生産動態統計によると、プラスチック加工機械の生産台数は１万１４２９台(金額ベース：１７９６億円)。 うち射出成形機は９８３７台(金額ベース：１２１９億円)。 射出成形機の内訳は、型締め力１００トン未満が３２６６台(金額ベースで２１９億円)、１００トン以上２００トン未満が３６３２台(同３４０億円)、２００トン以上５００トン未満が２４７６台(同３７３億円)、５００トン以上が４６３台(同２８５億円)であった。 日本は精密部品を成形する中・小型機が得意なことがわかります。 経済産業省ものづくり白書 2021 には「新型コロナウイルス感染症の感染拡大以外にも、多くの外的要因が我が国製造業の事業判断に影響を及ぼすものと考えられており、かつ、これらは事前に発生や変化を想定することが難しい」と言及されています。 これは、顧客や社会のニーズが日々変動していることが大きな要因であると考えられます。 いましばらく厳し状況が続くのではないでしょか。 ２．射出成形業界のDX化とは 簡単に言えば、デジタル技術を用いての業務の効率化・見える化・データ化・高度化・新規ビジネス創出などだと思います。 経済産業省が発表したDXレポート2では「素早く変革し続ける能力を身につけること、その中ではITシステムのみならず企業文化（固定概念）・風土を変革する」ことがDXの要と言及されています。 国内産業におけるDXの取組状況のアンケートでは、「DXに取組むに当たっての課題」の回答結果は下記の通りです。 従業員20人以下の企業様の場合 予算の確保（26.4%） 具体的な効果や成果が見えない（24.3％） DX人材の不足（23.5%） 何から始めてよいかわからない（22.8％） 従業員21人以上の企業様では、 DX人材の不足(41.8%) IT人材の不足(33.4%、) 企業文化・風土に関する課題(25.7%) 特筆すべきは、DX人材の不足が41.8%と、従業員20人以下の企業よりも18.3ポイントも高くなっていることです。 このことから、従業員20人以下の企業においては、DXに取りかかることが難しい状況が、従業員21人以上の企業ではDXに取組むなかで人材不足や企業文化・風土などが課題になっていることが推測されます。 DXの理解度を従業員規模別にみると、従業員１０１人以上で「理解している」が 20.6％、「ある程度理解している」の４７.9％と合わせると７割近くになっています。 従業員 20 人以下では「理解している」は４.6％と１割に満たず、「理解していない」が３８.7％と４割近くを占めています。 理解度は、従業員規模が大きいほど高くなっていることがわかります。 従業員規模が大きい会社ほど、DXに取組みやすい状況が見てとれます。 しかし、企業規模に関わらず、具体的な効果や成果がみえない何から始めてよいかわからない といった会社様もあると思います。 そのような会社様は、上記の通り、自社の自動化レベルの把握・業務の棚卸を行うことで、DX化に最初に取り組むべき工程や従業員の配置が正しいのか・属人化作業はどの工程かが見えてくると思います。 労働人口が減少するなか、DXに取り組むことで限られた従業員を効率よく配置し業務改善・効率化に活用できると思います。 5Sが不十分であれば、5Sから始めてもいいと思います。 周囲の情報に惑わされずに自社に合った方法を見つけだす大切であると思います。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例 ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 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本コラムでは、中堅・中小製造業の企業におけるロボット導入のコツについて、導入際のポイントについて説明をさせていただきます。 １．工場にロボットを導入する際のポイント 工場にロボットを導入する際のポイントは次のとおりです： 1 需要分析: 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 2 専門家の活用: ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するため、専門家の支援が必要となります。 3 費用計画: 導入費用、保守費用、および利益を正確に評価することが重要です。 4 労働力調整: ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 5 トレーニング: ロボットを適切に操作するために、作業者に対するトレーニングが必要となります。 6 適切な保守: ロボットは定期的にメンテナンスが必要となります。これに対応するために、適切な保守体制を整備することが重要です。 上記は一般的なポイントであり、具体的な状況に応じて異なる場合があります。導入に際しては、専門家の支援を得て、適切な方法を選択することが大切です。 ２．需要の分析 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 ロボットの種類は多岐にわたり、一般的には次のようなタイプがあります。 ①アームロボット: 様々なタスクを実行するために使用されます。加工、アセンブリ、搬送などのタスクに適しています。 ②セルロボット: 複数のロボットを組み合わせてタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 ③モノリシックロボット: 特定のタスクを実行するために特別に設計されたロボットです。加工、検査、搬送などのタスクに適しています。 ④コライダロボット: 動的な環境でのタスクに適したロボットです。物品の検出、トラッキング、把持などのタスクに使用されます。 ⑤スピードロボット: 高速かつ繰り返し可能なタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 工場に導入されるロボットは、次のような作業内容を行わせることができます： ①加工: 製品の加工や形状変換、溶接などを行います。 ②アセンブリ: 部品を組み合わせて製品を組み立てます。 ③搬送: 製品や部品を運搬します。 ④検査: 製品の質を検査します。 ⑤包装: 製品を包装します。 ⑥座標測定: 製品や部品の位置や大きさを測定します。 ⑦物品管理: 製品や部品を管理します。 ⑧修理: 製品や設備の修理を行います。 これらは一例であり、また上記は一般的なロボットタイプであり、具体的な用途やニーズに応じて、様々な種類のロボットがあります。また、具体的な作業内容は工場によって異なります。 ３．専門家の活用 ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するためには、次のような専門家が必要です ①ロボットエンジニア: ロボットシステムの設計、開発、保守などを担当します。 ②工学者: 加工技術や生産管理などの問題に対処します。 ③電気工学者: ロボットのコントロールシステムやセンサーなどの電気的な問題に対処します。 ④計算機科学者: ロボットのソフトウェアシステムなどの計算機的な問題に対処します。 ⑤プログラマー: ロボットのプログラミングやソフトウェアシステムの作成などを担当します。 ⑥安全エンジニア: ロボットを安全に使用するために必要な安全上の問題に対処します。 ４．費用計画 工場へのロボット導入するための費用計画には次のような要素が含まれます： ①購入費: ロボットシステム、周辺機器、ソフトウェアなどを購入するための費用。 ②導入費: ロボットシステムの導入、設置、テスト、トレーニングなどを行うための費用。 ③保守費: ロボットシステムの保守、メンテナンス、アップグレードなどを行うための費用。 ④雇用費: ロボットシステムを操作・管理するスタッフを雇用するための費用。 ⑤電力費: ロボットシステムの運転に必要な電力費。 ５．労働力調整 ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 労働力の調整とは、ロボットの導入がもたらす労働市場への影響を受けた労働者たちをサポートする政策や措置を指します。以下が一部の例です。 ①教育・訓練支援：ロボット導入によって生じたスキル不足を補完するための教育や訓練支援。 ②再エミッション：ロボット導入によって失業した労働者を含めた再就職支援。 ③移行期間の給付：ロボット導入に伴い、労働者が新しい仕事に移行する期間の経済的支援。 ④社会保障制度の改善：失業保険や社会保障制度の改善により、労働者が安定的な生活を送ることができるよう支援する ６．トレーニング、適切な保守 ロボットを適切に操作するためのトレーニングは、作業者にロボットの使い方を学ぶことを目的とする教育・訓練のことを指します。以下が一部の例です。 ①ロボットの操作方法：ロボットのセットアップから操作までの手順を学ぶ。 ②ロボットの保守：ロボットのトラブルシューティングやメンテナンス方法を学ぶ。 ③制御ソフトウェアの操作：ロボットを制御するソフトウェアを使用するためのトレーニング。 ④セキュリティ対策：ロボットを操作する上でのセキュリティ上の注意点を学ぶ。 ロボットのメンテナンスと保守は、ロボットの正常な動作を維持するために定期的に行う作業のことを指します。以下が一部の例です。 ①クリーニング：ロボットの外観や部品を清掃すること。 ②油脂の交換：ロボットのモーターやジョイントに使用されている油脂を交換すること。 ③ソフトウェアのアップデート：ロボットの制御ソフトウェアを最新版にアップデートすること。 ④部品の交換：ロボットが正常に動作しなくなった部品を交換すること。   ■機械加工業の為の協働ロボット活用！社長セミナー 協働ロボット活用してロボドリル・NC旋盤・マシニングセンタの夜間稼働！休日稼働！無人稼働！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 ■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 2023/05/11 (木)　13:00~15:00 2023/05/17 (水)　13:00~15:00 2023/05/18 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973   【無料ダウンロード】中小製造業　2024年ロボット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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ ■目次 1、中小製造業における課題とロボット活用の現状 2、2023年 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 3、2023年 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用 4、具体的な取組み方 5、協働ロボット活用成功事例 ■レポートの内容 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット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。 ■このレポートを読むメリット 中小製造業における協働ロボット活用の具体的な進め方と成功事例が分かります。 具体的な進め方と成功事例から自社でのロボット活用が可能な工程のヒントが見つかります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_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。 本コラムでは、中堅・中小製造業の企業におけるロボット導入のコツについて、導入際のポイントについて説明をさせていただきます。 １．工場にロボットを導入する際のポイント 工場にロボットを導入する際のポイントは次のとおりです： 1 需要分析: 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 2 専門家の活用: ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するため、専門家の支援が必要となります。 3 費用計画: 導入費用、保守費用、および利益を正確に評価することが重要です。 4 労働力調整: ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 5 トレーニング: ロボットを適切に操作するために、作業者に対するトレーニングが必要となります。 6 適切な保守: ロボットは定期的にメンテナンスが必要となります。これに対応するために、適切な保守体制を整備することが重要です。 上記は一般的なポイントであり、具体的な状況に応じて異なる場合があります。導入に際しては、専門家の支援を得て、適切な方法を選択することが大切です。 ２．需要の分析 導入するロボットの種類や数量、およびその仕事内容を明確にすることが重要です。 ロボットの種類は多岐にわたり、一般的には次のようなタイプがあります。 ①アームロボット: 様々なタスクを実行するために使用されます。加工、アセンブリ、搬送などのタスクに適しています。 ②セルロボット: 複数のロボットを組み合わせてタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 ③モノリシックロボット: 特定のタスクを実行するために特別に設計されたロボットです。加工、検査、搬送などのタスクに適しています。 ④コライダロボット: 動的な環境でのタスクに適したロボットです。物品の検出、トラッキング、把持などのタスクに使用されます。 ⑤スピードロボット: 高速かつ繰り返し可能なタスクを実行するために使用されます。生産ラインなどで使用されます。 工場に導入されるロボットは、次のような作業内容を行わせることができます： ①加工: 製品の加工や形状変換、溶接などを行います。 ②アセンブリ: 部品を組み合わせて製品を組み立てます。 ③搬送: 製品や部品を運搬します。 ④検査: 製品の質を検査します。 ⑤包装: 製品を包装します。 ⑥座標測定: 製品や部品の位置や大きさを測定します。 ⑦物品管理: 製品や部品を管理します。 ⑧修理: 製品や設備の修理を行います。 これらは一例であり、また上記は一般的なロボットタイプであり、具体的な用途やニーズに応じて、様々な種類のロボットがあります。また、具体的な作業内容は工場によって異なります。 ３．専門家の活用 ロボット導入に関連する技術的な問題に対処するためには、次のような専門家が必要です ①ロボットエンジニア: ロボットシステムの設計、開発、保守などを担当します。 ②工学者: 加工技術や生産管理などの問題に対処します。 ③電気工学者: ロボットのコントロールシステムやセンサーなどの電気的な問題に対処します。 ④計算機科学者: ロボットのソフトウェアシステムなどの計算機的な問題に対処します。 ⑤プログラマー: ロボットのプログラミングやソフトウェアシステムの作成などを担当します。 ⑥安全エンジニア: ロボットを安全に使用するために必要な安全上の問題に対処します。 ４．費用計画 工場へのロボット導入するための費用計画には次のような要素が含まれます： ①購入費: ロボットシステム、周辺機器、ソフトウェアなどを購入するための費用。 ②導入費: ロボットシステムの導入、設置、テスト、トレーニングなどを行うための費用。 ③保守費: ロボットシステムの保守、メンテナンス、アップグレードなどを行うための費用。 ④雇用費: ロボットシステムを操作・管理するスタッフを雇用するための費用。 ⑤電力費: ロボットシステムの運転に必要な電力費。 ５．労働力調整 ロボットの導入に伴い、労働力の構成が変わる可能性があります。これに対応するために、労働力の調整が必要となります。 労働力の調整とは、ロボットの導入がもたらす労働市場への影響を受けた労働者たちをサポートする政策や措置を指します。以下が一部の例です。 ①教育・訓練支援：ロボット導入によって生じたスキル不足を補完するための教育や訓練支援。 ②再エミッション：ロボット導入によって失業した労働者を含めた再就職支援。 ③移行期間の給付：ロボット導入に伴い、労働者が新しい仕事に移行する期間の経済的支援。 ④社会保障制度の改善：失業保険や社会保障制度の改善により、労働者が安定的な生活を送ることができるよう支援する ６．トレーニング、適切な保守 ロボットを適切に操作するためのトレーニングは、作業者にロボットの使い方を学ぶことを目的とする教育・訓練のことを指します。以下が一部の例です。 ①ロボットの操作方法：ロボットのセットアップから操作までの手順を学ぶ。 ②ロボットの保守：ロボットのトラブルシューティングやメンテナンス方法を学ぶ。 ③制御ソフトウェアの操作：ロボットを制御するソフトウェアを使用するためのトレーニング。 ④セキュリティ対策：ロボットを操作する上でのセキュリティ上の注意点を学ぶ。 ロボットのメンテナンスと保守は、ロボットの正常な動作を維持するために定期的に行う作業のことを指します。以下が一部の例です。 ①クリーニング：ロボットの外観や部品を清掃すること。 ②油脂の交換：ロボットのモーターやジョイントに使用されている油脂を交換すること。 ③ソフトウェアのアップデート：ロボットの制御ソフトウェアを最新版にアップデートすること。 ④部品の交換：ロボットが正常に動作しなくなった部品を交換すること。   ■機械加工業の為の協働ロボット活用！社長セミナー 協働ロボット活用してロボドリル・NC旋盤・マシニングセンタの夜間稼働！休日稼働！無人稼働！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973 ■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 2023/05/11 (木)　13:00~15:00 2023/05/17 (水)　13:00~15:00 2023/05/18 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097973   【無料ダウンロード】中小製造業　2024年ロボット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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ ■目次 1、中小製造業における課題とロボット活用の現状 2、2023年 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 3、2023年 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用 4、具体的な取組み方 5、協働ロボット活用成功事例 ■レポートの内容 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット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。 ■このレポートを読むメリット 中小製造業における協働ロボット活用の具体的な進め方と成功事例が分かります。 具体的な進め方と成功事例から自社でのロボット活用が可能な工程のヒントが見つかります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045

中小製造業において投資における補助金活用は経営に直結する重要な要素です。 事業再構築補助金が2023年度も継続することが決定しました。 事業再構築補助金の今年度の変更点と成功事例を中心に解説していきます。 １．事業再構築補助金とは 事業再構築補助金とは、新型コロナウイルス感染症の影響によって経営が困難になった中小企業等に対して、事業再構築のための支援を行うために、国が設けた補助金制度です。 具体的には、以下のような事業再構築に必要な取り組みにかかる費用が対象となります。 生産プロセスの変革や設備の改善 商品・サービスの開発・改良 ITシステムの改善・導入 新規事業の開発・展開 補助額は、事業者の経営状況や補助対象となる取り組み内容によって異なりますが、最大で1億円まで支給されることがあります。 ２．2023年度の変更点 まず、大きな変更点として売上高減少要件が無くなりました。 成長枠（旧通常枠）では以前までは売上高減少要件があったため、業績が好調な企業は申請できませんでしたが今回の売上高減少要件の撤廃により、ほとんどの中小企業・中堅企業が申し込みできるようになりました。 売上高減少要件を満していない業績が好調な企業でも補助金を受け取れる可能性がグッと高まりました。 補助額と補助率は以下の通りです。 ■補助額 中小企業者等、中堅企業等ともに 【従業員数20人以下】100万円～2,000万円 【従業員数21～50人】100万円～4,000万円 【従業員数51～100人】100万円～6,000万円 【従業員数101人以上】100万円～7,000万円 ■補助率 中小企業者等 1/2 中堅企業等 1/3 成長枠（旧通常枠）の他にも様々な枠があります。 緊急対策枠 回復・再生応援枠 最低賃金枠 産業構造転換枠（新設） サプライチェーン強靱化枠（新設） グリーン成長枠（要件緩和） 自社に適合した枠を見極めて申請する必要があります。 ここまでお読み頂いた皆様はどのように感じるでしょうか？ 「よく分からない、、」 「面倒、、」 「本当に補助金がもらえるの？」 ここからは実際に事業再構築補助金を活用して大きな投資をした2社の事例を ご紹介します。 ３．事業再構築補助金を活用してロボットを導入した成功事例 ①茨城県D社 ■投資と補助額 ・投資金額　約5000万円 ・補助額　約3000万円 ■システムの概要 ・幅広い寸法 長さ200㎜～5000㎜ 径20A ~300A の様々な形状の配管TIG溶接をロボットによって自動化するロボットシステムを事業再構築補助金を活用して導入。 溶接職人による難しい配管溶接を最新技術を駆使してロボット化に成功した事例。 ②長野県C社 ■投資と補助額 ・投資金額　約8000万円 ・補助額　約4000万円 ■システムの概要 多品種のステンレス製板金製品のおける溶接と研磨をロボットで自動化。 水漏れが許されない高品質な溶接と、職人の研磨による外観品質をロボットで実現した事例。 ４．事業再構築補助金を活用する方法 補助金の申請は非常に面倒です。 ■申請書類の作成 申請者は申請書類を作成します。申請書類には、事業再構築のための計画書や費用詳細書、財務諸表などが含まれます。 ■オンライン申請 申請書類を作成したら、オンラインで申請手続きを行います。申請者は、事業再構築補助金の公式サイトから「マイページ」にログインし、必要事項を入力して申請書類をアップロードします。もちろん事前のID登録が必要です。 ■審査 申請書類の提出後、専門家が審査を行います。審査内容は、申請書類に記載された計画書や財務諸表、補助対象となる取り組み内容の妥当性などが審査されます。 申請書類の書き方で審査結果（採択率）は大きく変わります。 大きくはこの３つの流れです。 まずはIDの登録です。 ここで躓くようでは補助金採択までの道のりは果てしなく遠いでしょう。 そして、申請書の作成です。 必要な書類は、 事業計画書 認定支援機関の確認書（3,000万円以上の場合は金融機関の確認書も必要） 売上高減少に関する書類 決算書 ミラサポplus「電子申請サポート」の事業財務情報（ローカルベンチマークともいう） 従業員数を示す書類 緊急事態宣言の影響を受けたことの宣誓（緊急事態宣言枠のみ） 緊急事態宣言による売上高減少に関する書類（緊急事態宣言枠のみ） 固定費が協力金を上回っていることを証明する書類（緊急事態宣言枠のみ） 加点に必要な書類 海外事業の準備状況を示す書類（卒業枠、グローバルV字回復枠のみ） 数ある補助金の中でもトップクラスに必要な書類が多いといえるでしょう。 事業計画書は、事業再構築のための具体的な計画をまとめた書類です。再構築の必要性、再構築の目的や方針、再構築後のビジョンや目標、取り組み内容やスケジュールなどが含まれます。 これらを一人で準備するのは忙しい経営者にとって非常に困難といえます。 補助金活用においても、専門のコンサルタントに依頼し採択率を高め、手間を減らすような取り組みが必要です。   ■関連するセミナーのご案内 【従業員200～1,500名製造業の基幹システム再構築戦略！】 受発注管理・仕入販売在庫管理・生産管理・原価管理・総務人事管理・会計管理、企業全体のシステムを再構築！経営者セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707 ■このような方にオススメ 従業員200～1,500名の製造業の経営者様 製造現場では現在でも紙帳票に依存していて電子帳票化やデジタル化が遅れている経営者様 受発注・仕入販売在庫・生産管理・原価管理・総務人事・会計管理等のシステムがバラバラに動いている経営者様 既存の基幹システムが15年以上前の古いシステムで現在の経営状態に適合していない経営者様 特に、生産管理・工程管理・原価管理がDX化されていないと感じている経営者様 ■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 2023/03/27 (月)13:00~15:00 2023/03/28 (火)13:00~15:00 2023/03/29 (水)13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_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。 中小製造業において投資における補助金活用は経営に直結する重要な要素です。 事業再構築補助金が2023年度も継続することが決定しました。 事業再構築補助金の今年度の変更点と成功事例を中心に解説していきます。 １．事業再構築補助金とは 事業再構築補助金とは、新型コロナウイルス感染症の影響によって経営が困難になった中小企業等に対して、事業再構築のための支援を行うために、国が設けた補助金制度です。 具体的には、以下のような事業再構築に必要な取り組みにかかる費用が対象となります。 生産プロセスの変革や設備の改善 商品・サービスの開発・改良 ITシステムの改善・導入 新規事業の開発・展開 補助額は、事業者の経営状況や補助対象となる取り組み内容によって異なりますが、最大で1億円まで支給されることがあります。 ２．2023年度の変更点 まず、大きな変更点として売上高減少要件が無くなりました。 成長枠（旧通常枠）では以前までは売上高減少要件があったため、業績が好調な企業は申請できませんでしたが今回の売上高減少要件の撤廃により、ほとんどの中小企業・中堅企業が申し込みできるようになりました。 売上高減少要件を満していない業績が好調な企業でも補助金を受け取れる可能性がグッと高まりました。 補助額と補助率は以下の通りです。 ■補助額 中小企業者等、中堅企業等ともに 【従業員数20人以下】100万円～2,000万円 【従業員数21～50人】100万円～4,000万円 【従業員数51～100人】100万円～6,000万円 【従業員数101人以上】100万円～7,000万円 ■補助率 中小企業者等 1/2 中堅企業等 1/3 成長枠（旧通常枠）の他にも様々な枠があります。 緊急対策枠 回復・再生応援枠 最低賃金枠 産業構造転換枠（新設） サプライチェーン強靱化枠（新設） グリーン成長枠（要件緩和） 自社に適合した枠を見極めて申請する必要があります。 ここまでお読み頂いた皆様はどのように感じるでしょうか？ 「よく分からない、、」 「面倒、、」 「本当に補助金がもらえるの？」 ここからは実際に事業再構築補助金を活用して大きな投資をした2社の事例を ご紹介します。 ３．事業再構築補助金を活用してロボットを導入した成功事例 ①茨城県D社 ■投資と補助額 ・投資金額　約5000万円 ・補助額　約3000万円 ■システムの概要 ・幅広い寸法 長さ200㎜～5000㎜ 径20A ~300A の様々な形状の配管TIG溶接をロボットによって自動化するロボットシステムを事業再構築補助金を活用して導入。 溶接職人による難しい配管溶接を最新技術を駆使してロボット化に成功した事例。 ②長野県C社 ■投資と補助額 ・投資金額　約8000万円 ・補助額　約4000万円 ■システムの概要 多品種のステンレス製板金製品のおける溶接と研磨をロボットで自動化。 水漏れが許されない高品質な溶接と、職人の研磨による外観品質をロボットで実現した事例。 ４．事業再構築補助金を活用する方法 補助金の申請は非常に面倒です。 ■申請書類の作成 申請者は申請書類を作成します。申請書類には、事業再構築のための計画書や費用詳細書、財務諸表などが含まれます。 ■オンライン申請 申請書類を作成したら、オンラインで申請手続きを行います。申請者は、事業再構築補助金の公式サイトから「マイページ」にログインし、必要事項を入力して申請書類をアップロードします。もちろん事前のID登録が必要です。 ■審査 申請書類の提出後、専門家が審査を行います。審査内容は、申請書類に記載された計画書や財務諸表、補助対象となる取り組み内容の妥当性などが審査されます。 申請書類の書き方で審査結果（採択率）は大きく変わります。 大きくはこの３つの流れです。 まずはIDの登録です。 ここで躓くようでは補助金採択までの道のりは果てしなく遠いでしょう。 そして、申請書の作成です。 必要な書類は、 事業計画書 認定支援機関の確認書（3,000万円以上の場合は金融機関の確認書も必要） 売上高減少に関する書類 決算書 ミラサポplus「電子申請サポート」の事業財務情報（ローカルベンチマークともいう） 従業員数を示す書類 緊急事態宣言の影響を受けたことの宣誓（緊急事態宣言枠のみ） 緊急事態宣言による売上高減少に関する書類（緊急事態宣言枠のみ） 固定費が協力金を上回っていることを証明する書類（緊急事態宣言枠のみ） 加点に必要な書類 海外事業の準備状況を示す書類（卒業枠、グローバルV字回復枠のみ） 数ある補助金の中でもトップクラスに必要な書類が多いといえるでしょう。 事業計画書は、事業再構築のための具体的な計画をまとめた書類です。再構築の必要性、再構築の目的や方針、再構築後のビジョンや目標、取り組み内容やスケジュールなどが含まれます。 これらを一人で準備するのは忙しい経営者にとって非常に困難といえます。 補助金活用においても、専門のコンサルタントに依頼し採択率を高め、手間を減らすような取り組みが必要です。   ■関連するセミナーのご案内 【従業員200～1,500名製造業の基幹システム再構築戦略！】 受発注管理・仕入販売在庫管理・生産管理・原価管理・総務人事管理・会計管理、企業全体のシステムを再構築！経営者セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707 ■このような方にオススメ 従業員200～1,500名の製造業の経営者様 製造現場では現在でも紙帳票に依存していて電子帳票化やデジタル化が遅れている経営者様 受発注・仕入販売在庫・生産管理・原価管理・総務人事・会計管理等のシステムがバラバラに動いている経営者様 既存の基幹システムが15年以上前の古いシステムで現在の経営状態に適合していない経営者様 特に、生産管理・工程管理・原価管理がDX化されていないと感じている経営者様 ■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 2023/03/27 (月)13:00~15:00 2023/03/28 (火)13:00~15:00 2023/03/29 (水)13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096707   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023年最新版”　補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   いつも当コラムをお読みいただきましてありがとうございます。 2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023年最新版”　補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/  

今回は生産技術職を経験した立場から、 ものづくり企業のスマートファクトリーの進め方を述べさせて頂きます。 インターネット等でスマートファクトリーと調べると、大手企業や先進企業の取り組みや事例が 紹介されていることが多いです。 展示会に行っても、最新情報に溢れ、何から始めればよいか分からない場合が多いです。 私が感じているのは、下記のような方がまだまだ多いのではないでしょうか。 そもそも、そこまでスマートファクトリーの必要性を感じていないし、どの様なメリット・デメリットが あるか分からない。 自社の現状を考えると、スマートファクトリー化の前にやるべき課題が山積みになっている。 例えば、 ①業務・工程改善に向けて各種データの収集は行っているが、データ収集の目的が明確になっていない。 　目的が伝わっていると思っているのは経営者・経営層のみ。 ②データを集めてはみたが活用されていない。 　データをどの様に活用すればよいか分からない。 ③属人化された工程が多く、多能工化を目指し始めたばかりである。 ④最近やっと3DCADを導入したばかり。 まずは、スマートファクトリーとは何か、どのようなメリット・デメリットがあるのか、どのような手順で進めるか を理解することが大切であると思います。 簡単ではございますが、説明をさせて頂きます。 １．スマートファクトリーとは ものづくり企業のスマートファクトリーに関しては、2017年に経済産業省から‘スマートファクトリーロードマップ(第4次産業革命に対応したものづくりの実現に向けて)’が発行されています。 スマートファクトリーの基となっているのは、2011年にドイツ政府が発表した‘インダストリー4.0’という概念です。 スマートファクトリーとは、AI(Artificial Intelligence)やIoT(Internet of Things)などのデジタル技術を活用し、生産性が高く効率的な工場のことです。 デジタル技術の活用により、高品質・高付加価値な製品を低コストかつ短期間で効率的に製造することが可能になると言われています。 人間・機械などの企業資源が互いに通信し、自動化・効率化を目指すことです。 ２．スマートファクトリーのメリット ①工場の見える化や自動化 　生産性の高い工程・低い工程を把握し改善を行う、人手作業を自動作業へ改善することができます。 ②収集したデータを活用し生産性向上、品質改善 　ただデータを収集するのではなく、データを様々なことに活用することができます。 ③AIやIoTによる最適なオペレーションの実現とコスト削減 　機械・設備・人の最適化が実現することで、様々なコスト削減にもつながります。 ④人手不足の解消 　労働人口が減っているなかで、人手不足の解消にもつながります。 上記の通り、様々なメリットがあります。 しかし、スマートファクトリー化における課題があることも事実です。 ではスマートファクトリー化における課題とはどのようなことがあるでしょうか？ ３．スマートファクトリーにおける課題 ①デジタル人材の確保、育成。 　デジタル人材はどの業界でも不足しています。また人材育成には時間がかかります。 ②初期費用の確保 　初期投資に莫大な費用がかかる場合がございます。 ③雇用機会の消失 　メリットとにもデメリットにもなり得ます。 　デジタル人材以外は雇用機会の消失につながる恐れがあります。 ４．手順 ①自社の現状把握 　自社の現状を直視し、現状をしっかりと把握する必要があります。 ②自社工程の中でも何を最も改善したいのか 　数ある工程の中で、どこが一番の問題なのか、どの工程を改善したいのかを明確にします。 ③あるべき姿を明確に 　自社のあるべき姿を明確にして、全社で意思統一をし同じ方向に進んでいく必要があります。 ④強い意志とリーダーシップの発揮 　強い意志を持った方がリーダーとなり、リーダーシップを発揮して推進する必要があります。 ５．まとめ 簡単ではありますが、スマートファクトリーに関して述べさせて頂きました。 色々と述べてきましたが、見える化の推進・業務改善・工程改善をデジタル技術を活用し進めることがスマートファクトリーです。 ただ注意しなければならないのは、ただ単にシステム導入や自動化を進めることに注力しすぎると、手段が目的となってしまい、上手く進まなくなってしまいます。 スマートファクトリーを実現するのは簡単なことではありません。 一気に進めるのではなく、改善したい工程を抽出し、少しずつ改善を進めていって下さい。 推進するためには、全社で同じ方向を向き、強い意志を持って進めていくことが大切であると思います。 具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読み頂きましてありがとうございました。   無料ダウンロード！！【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539 スマートファクトリーの第一歩！！ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 協働ロボットを活用して生産性を向上させたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手を増やさずに売り上げをUPさせたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して熟練職人の技術を継承したいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手不足を解消したいと思っている製造業の経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539   ■無料ダウンロード 多品種少量生産の塗装工程ロボット活用！社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685 ■このような方にオススメ 多品種少量生産で塗装工程を持つ金属・樹脂加工業の社長様 塗装工程の自動化・ロボット化・省力化を実現したいと思っている社長様 職人の手塗に依存していて塗装工程の属人化が課題と感じている社長様 塗装工程の職人不足を解決したいと感じている社長様 塗装工程に限らず、多くの工程で自動化・省人化・生産性UPしたい社長様 ■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 2023/03/07 (火)　13:00~15:00 2023/03/09 (木）　13:00~15:00 2023/03/13 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685 いつも当コラムをご愛読頂きましてありがとうございます。 今回は生産技術職を経験した立場から、 ものづくり企業のスマートファクトリーの進め方を述べさせて頂きます。 インターネット等でスマートファクトリーと調べると、大手企業や先進企業の取り組みや事例が 紹介されていることが多いです。 展示会に行っても、最新情報に溢れ、何から始めればよいか分からない場合が多いです。 私が感じているのは、下記のような方がまだまだ多いのではないでしょうか。 そもそも、そこまでスマートファクトリーの必要性を感じていないし、どの様なメリット・デメリットが あるか分からない。 自社の現状を考えると、スマートファクトリー化の前にやるべき課題が山積みになっている。 例えば、 ①業務・工程改善に向けて各種データの収集は行っているが、データ収集の目的が明確になっていない。 　目的が伝わっていると思っているのは経営者・経営層のみ。 ②データを集めてはみたが活用されていない。 　データをどの様に活用すればよいか分からない。 ③属人化された工程が多く、多能工化を目指し始めたばかりである。 ④最近やっと3DCADを導入したばかり。 まずは、スマートファクトリーとは何か、どのようなメリット・デメリットがあるのか、どのような手順で進めるか を理解することが大切であると思います。 簡単ではございますが、説明をさせて頂きます。 １．スマートファクトリーとは ものづくり企業のスマートファクトリーに関しては、2017年に経済産業省から‘スマートファクトリーロードマップ(第4次産業革命に対応したものづくりの実現に向けて)’が発行されています。 スマートファクトリーの基となっているのは、2011年にドイツ政府が発表した‘インダストリー4.0’という概念です。 スマートファクトリーとは、AI(Artificial Intelligence)やIoT(Internet of Things)などのデジタル技術を活用し、生産性が高く効率的な工場のことです。 デジタル技術の活用により、高品質・高付加価値な製品を低コストかつ短期間で効率的に製造することが可能になると言われています。 人間・機械などの企業資源が互いに通信し、自動化・効率化を目指すことです。 ２．スマートファクトリーのメリット ①工場の見える化や自動化 　生産性の高い工程・低い工程を把握し改善を行う、人手作業を自動作業へ改善することができます。 ②収集したデータを活用し生産性向上、品質改善 　ただデータを収集するのではなく、データを様々なことに活用することができます。 ③AIやIoTによる最適なオペレーションの実現とコスト削減 　機械・設備・人の最適化が実現することで、様々なコスト削減にもつながります。 ④人手不足の解消 　労働人口が減っているなかで、人手不足の解消にもつながります。 上記の通り、様々なメリットがあります。 しかし、スマートファクトリー化における課題があることも事実です。 ではスマートファクトリー化における課題とはどのようなことがあるでしょうか？ ３．スマートファクトリーにおける課題 ①デジタル人材の確保、育成。 　デジタル人材はどの業界でも不足しています。また人材育成には時間がかかります。 ②初期費用の確保 　初期投資に莫大な費用がかかる場合がございます。 ③雇用機会の消失 　メリットとにもデメリットにもなり得ます。 　デジタル人材以外は雇用機会の消失につながる恐れがあります。 ４．手順 ①自社の現状把握 　自社の現状を直視し、現状をしっかりと把握する必要があります。 ②自社工程の中でも何を最も改善したいのか 　数ある工程の中で、どこが一番の問題なのか、どの工程を改善したいのかを明確にします。 ③あるべき姿を明確に 　自社のあるべき姿を明確にして、全社で意思統一をし同じ方向に進んでいく必要があります。 ④強い意志とリーダーシップの発揮 　強い意志を持った方がリーダーとなり、リーダーシップを発揮して推進する必要があります。 ５．まとめ 簡単ではありますが、スマートファクトリーに関して述べさせて頂きました。 色々と述べてきましたが、見える化の推進・業務改善・工程改善をデジタル技術を活用し進めることがスマートファクトリーです。 ただ注意しなければならないのは、ただ単にシステム導入や自動化を進めることに注力しすぎると、手段が目的となってしまい、上手く進まなくなってしまいます。 スマートファクトリーを実現するのは簡単なことではありません。 一気に進めるのではなく、改善したい工程を抽出し、少しずつ改善を進めていって下さい。 推進するためには、全社で同じ方向を向き、強い意志を持って進めていくことが大切であると思います。 具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読み頂きましてありがとうございました。   無料ダウンロード！！【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539 スマートファクトリーの第一歩！！ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 協働ロボットを活用して生産性を向上させたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手を増やさずに売り上げをUPさせたいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して熟練職人の技術を継承したいと思っている製造業の経営者様 協働ロボットを活用して人手不足を解消したいと思っている製造業の経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539   ■無料ダウンロード 多品種少量生産の塗装工程ロボット活用！社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685 ■このような方にオススメ 多品種少量生産で塗装工程を持つ金属・樹脂加工業の社長様 塗装工程の自動化・ロボット化・省力化を実現したいと思っている社長様 職人の手塗に依存していて塗装工程の属人化が課題と感じている社長様 塗装工程の職人不足を解決したいと感じている社長様 塗装工程に限らず、多くの工程で自動化・省人化・生産性UPしたい社長様 ■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 2023/03/07 (火)　13:00~15:00 2023/03/09 (木）　13:00~15:00 2023/03/13 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/095685

今回は、製造業における人手不足の現状とその解決方法を事例に沿って解説します。 １．製造業における人手不足の現状 皆様の周りにおいても人手不足は深刻ではないでしょうか？ 特に製造業における若手の確保は最重要課題となっています。 データでみると、2000年初期に400万人を超えていた製造業における34歳以下の 若手の従事者は、2019年には260万人程度まで落ち込んでいます。 これは、製造業の「高齢化」を進めていることになります。 現在、製造業における65歳以上の従事者が占める割合は10％近いと言われています。 このまま高齢化が進むと、単なる労働力の不足だけではなく、技術のそのものが 失われる危機に直面するでしょう。 では、どのようにして人手不足と技術継承の問題を解決できるでしょうか？ 答えは簡単ですね、ロボット活用（DX）です。 ただし、通常の産業用ロボットは中小製造業、特に今まで自動化やロボット化の 経験が無い企業にとっては取り扱いのハードルが高いのが現状です。 そのハードルを乗り越える方法を今回はお伝えします。 ２．中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ なぜ中小製造業は協働ロボットが主流になるのか？ 日々、日本全国の中小製造業様に向けてロボット導入のコンサルティングをさせて頂いている筆者の体感ベースではありますが、中小企業において通常の産業用ロボットは　ニーズが合わず協働ロボットを導入さぜるを得ない（＝協働ロボットのニーズが爆増）するのでは？と感じています。 ではなぜ、従来のような産業用ロボットはニーズが合わないのか？なぜ協働ロボットなのか？を解説します。 ポイントは3つです。 ①多品種少量生産である ②ロボットの取り扱いが困難である ③スペース不足である 以上の３つの理由から、従来の産業用ロボットは多品種少量生産でロボットを取り扱う技術が無く、狭いスペースの中小製造業には不向きあると言えます。 逆に言えば、これら３つの課題を解決できるロボットが協働ロボットなのです。 ３．まずは生産実績の分析から始めよう 「製品分析」のため、まずは過去3年分程度の生産実績データを集めましょう。集めたデータから、各製品にかかる工数を掛けて各製品の年間工数を算出します。 そうすることで、多品種少量生産の中でもどの製品に工数がかかっているか（＝どの製品を対象にすべきか）が見えてきます。 仮に100品種を製造している場合でも、上記のように製品分析を行うと上位10品種程度で半数以上の工数を占めている場合が多くあります。 また、上位品種と同様の形状、同様の加工等、ロボット活用において共通するポイントがある場合は対象品種として含むべきでしょう。 ４．現状の作業を分析して「人の作業」を「ロボットに代替」えさせよう 「作業分析」により、製品を製造する様々な工程の中で、どの作業をロボットに代替えすべきかを分析します。 一番簡単なシンプルな方法は、作業の動画を撮影しどの作業にどれくらいの時間をかけているかを割り出す方法です。 より多くの時間がかかっている作業をロボットに代替えさせることで投資対効果が大きくなります。 業種や工程によって、上記の方法がうまくハマらない場合もありますが、基本的には動画から作業を分析します。 また、機械加工のような1製品をいくつかの工程に分けて加工するような場合は、製品ごとにワーク姿勢や加工面を一覧にまとめて、ロボット化した際にどの程度人手を介さないで製品を完品の状態に持っていくべきかを分析するような手法もあります。 ５．協働ロボット活用成功事例 ①従業員8名の企業が協働ロボットを導入し残業・休日出勤を大幅に削減した事例 従業員8名のS社では樹脂加工のロボドリルへのワーク供給にFANUCの 協働ロボットを導入しました。 未経験の若手でも簡単に扱える、ムダな周辺機器を省きシンプルな構造とすることで 低コストでの導入を実現、協働ロボット活用による夜間稼働で工数を大幅に削減しています。 ②熟練作業者のTIG溶接を協働ロボットで実現した事例 板金加工業のF社ではURの協働ロボットを導入しました。 熟練作業者頼みだったTIG溶接を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない 安定した品質で生産することに成功しています。 熟練作業を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない生産体制の構築が 可能となり、技術継承の問題も解決されています。 協働ロボットは簡単に扱うことが出来る分、難しいことは出来ません。 要は「使い方次第」です。 これはある程度の経験やノウハウが物を言います。 協働ロボットを活用して人手不足を解決したい、と考えている経営者の方は、 是非当社までお問い合わせください。 ■お問い合わせはこちらから https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   ■協働ロボット活用の事例解説セミナー開催のお知らせ ゲスト講師講座「機械加工業の協働ロボット活用成功事例講座」 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417 ■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 2023/02/15 (水)　13:00~15:00 2023/02/20 (月)　13:00~15:00 2023/02/22 (水)　13:00~15:00 ■講座内容 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ 移動式協働ロボットの導入に成功した実際の事例をゲスト講師が解説！ 協働ロボットで夜間、休日稼働！月間100時間の工数を削減を目指す取り組みの事例を紹介！！ 10品種以上・ロット数100～500の機械加工を協働ロボットを活用して夜間、休日の無人稼働を実施！！ 多品種少量生産を可能とする加工機へのワークセット協働ロボット活用事例！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例 ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！ レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   [sc name="cobot"][/sc] 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。 今回は、製造業における人手不足の現状とその解決方法を事例に沿って解説します。 １．製造業における人手不足の現状 皆様の周りにおいても人手不足は深刻ではないでしょうか？ 特に製造業における若手の確保は最重要課題となっています。 データでみると、2000年初期に400万人を超えていた製造業における34歳以下の 若手の従事者は、2019年には260万人程度まで落ち込んでいます。 これは、製造業の「高齢化」を進めていることになります。 現在、製造業における65歳以上の従事者が占める割合は10％近いと言われています。 このまま高齢化が進むと、単なる労働力の不足だけではなく、技術のそのものが 失われる危機に直面するでしょう。 では、どのようにして人手不足と技術継承の問題を解決できるでしょうか？ 答えは簡単ですね、ロボット活用（DX）です。 ただし、通常の産業用ロボットは中小製造業、特に今まで自動化やロボット化の 経験が無い企業にとっては取り扱いのハードルが高いのが現状です。 そのハードルを乗り越える方法を今回はお伝えします。 ２．中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ なぜ中小製造業は協働ロボットが主流になるのか？ 日々、日本全国の中小製造業様に向けてロボット導入のコンサルティングをさせて頂いている筆者の体感ベースではありますが、中小企業において通常の産業用ロボットは　ニーズが合わず協働ロボットを導入さぜるを得ない（＝協働ロボットのニーズが爆増）するのでは？と感じています。 ではなぜ、従来のような産業用ロボットはニーズが合わないのか？なぜ協働ロボットなのか？を解説します。 ポイントは3つです。 ①多品種少量生産である ②ロボットの取り扱いが困難である ③スペース不足である 以上の３つの理由から、従来の産業用ロボットは多品種少量生産でロボットを取り扱う技術が無く、狭いスペースの中小製造業には不向きあると言えます。 逆に言えば、これら３つの課題を解決できるロボットが協働ロボットなのです。 ３．まずは生産実績の分析から始めよう 「製品分析」のため、まずは過去3年分程度の生産実績データを集めましょう。集めたデータから、各製品にかかる工数を掛けて各製品の年間工数を算出します。 そうすることで、多品種少量生産の中でもどの製品に工数がかかっているか（＝どの製品を対象にすべきか）が見えてきます。 仮に100品種を製造している場合でも、上記のように製品分析を行うと上位10品種程度で半数以上の工数を占めている場合が多くあります。 また、上位品種と同様の形状、同様の加工等、ロボット活用において共通するポイントがある場合は対象品種として含むべきでしょう。 ４．現状の作業を分析して「人の作業」を「ロボットに代替」えさせよう 「作業分析」により、製品を製造する様々な工程の中で、どの作業をロボットに代替えすべきかを分析します。 一番簡単なシンプルな方法は、作業の動画を撮影しどの作業にどれくらいの時間をかけているかを割り出す方法です。 より多くの時間がかかっている作業をロボットに代替えさせることで投資対効果が大きくなります。 業種や工程によって、上記の方法がうまくハマらない場合もありますが、基本的には動画から作業を分析します。 また、機械加工のような1製品をいくつかの工程に分けて加工するような場合は、製品ごとにワーク姿勢や加工面を一覧にまとめて、ロボット化した際にどの程度人手を介さないで製品を完品の状態に持っていくべきかを分析するような手法もあります。 ５．協働ロボット活用成功事例 ①従業員8名の企業が協働ロボットを導入し残業・休日出勤を大幅に削減した事例 従業員8名のS社では樹脂加工のロボドリルへのワーク供給にFANUCの 協働ロボットを導入しました。 未経験の若手でも簡単に扱える、ムダな周辺機器を省きシンプルな構造とすることで 低コストでの導入を実現、協働ロボット活用による夜間稼働で工数を大幅に削減しています。 ②熟練作業者のTIG溶接を協働ロボットで実現した事例 板金加工業のF社ではURの協働ロボットを導入しました。 熟練作業者頼みだったTIG溶接を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない 安定した品質で生産することに成功しています。 熟練作業を協働ロボットに置き換えることで熟練度に左右されない生産体制の構築が 可能となり、技術継承の問題も解決されています。 協働ロボットは簡単に扱うことが出来る分、難しいことは出来ません。 要は「使い方次第」です。 これはある程度の経験やノウハウが物を言います。 協働ロボットを活用して人手不足を解決したい、と考えている経営者の方は、 是非当社までお問い合わせください。 ■お問い合わせはこちらから https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   ■協働ロボット活用の事例解説セミナー開催のお知らせ ゲスト講師講座「機械加工業の協働ロボット活用成功事例講座」 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417 ■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 2023/02/15 (水)　13:00~15:00 2023/02/20 (月)　13:00~15:00 2023/02/22 (水)　13:00~15:00 ■講座内容 社員数わずか8名の機械加工会社が協働ロボットの導入に成功し残業・休出を大幅に削減したゲスト事例講座！ 移動式協働ロボットの導入に成功した実際の事例をゲスト講師が解説！ 協働ロボットで夜間、休日稼働！月間100時間の工数を削減を目指す取り組みの事例を紹介！！ 10品種以上・ロット数100～500の機械加工を協働ロボットを活用して夜間、休日の無人稼働を実施！！ 多品種少量生産を可能とする加工機へのワークセット協働ロボット活用事例！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094417   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例 ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■製造業の経営者様限定でダウンロード可能な特別なレポートです！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！ レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068   [sc name="cobot"][/sc]

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ １．協働ロボットの価格 １－１.協働ロボット本体の価格 協働ロボット本体の価格は、その可搬重量にもよりますが、約300~500万円が一般的です。 中古で購入すれば、同じモノを150~200万円程度で手に入れることも可能です。 しかし、近年ではさらに低コストの協働ロボットも登場しています。 例えば、igusが提供する協働ロボットは100万円台、Fair Innovationが提供する協働ロボットは50万円台です。 (引用：https://www.igus.co.jp/Press/17169/rebel) (引用：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/231212/) ここ数年で、協働ロボットは低コスト化が進んでいると考えられます。 ⇒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 １－２.協働ロボット本体以外の価格 残念ながら、協働ロボットの本体だけでは、自動化を行うことはできません。 実現したい自動化機能に合わせて、カメラ、ロボット架台、ロボットハンド、各種センサー、ワークストッカー、搬送装置などの機器が必要となります。 ロボット本体以外の価格は、実現したい自動化機能によって大幅に変動します。 例えば、ワークの投入と取り出しを自動化するための協働ロボットを検討しているとします。 協働ロボット本体に加えて架台、ハンドを購入し、SIerにシステムインテグレーションを外注するとすれば、トータル費用は1529万円かかります。 (協働ロボット本体：500万円 ロボットハンド：27万円 架台：2万円 システムインテグレーション費用：1000万円 としたときの費用合計) お金をかけようと思えばいくらでも良いロボット環境を作ることができますが、費用対効果を考慮し、必要かつ十分な仕様を検討することが非常に重要です。 ロボットを導入する際には、導入後にかかるコストも考慮する必要があります。 一般的に、協働ロボット導入時、導入後にかかるコスト費目は以下のように大まかに分類されます。 ロボット本体やメンテナンス、人材育成にはどうしても費用をかける必要がありますが、カメラ、架台などの任意費用については、要件次第で削減することが可能です。 また、メンテナンスや作業者への研修などを無料で提供しているメーカーもある様です。 ２．協働ロボットの低コスト導入術 先述の通り、近年協働ロボットは低コスト化が進んでいます。 そこからさらに低コストで協働ロボットを導入するには、どのような手法を用いればよいのでしょうか？ ポイントは2点あります。 SIerなしで協働ロボット導入を行うこと シンプルな機器構成にすること 詳しく見ていきます。 ２－１.SIerなしで協働ロボット導入を行うこと SIerなしで協働ロボットを導入・運用できるか。これが協働ロボット活用成功の分かれ目と言えます。 SIerなしで協働ロボットが運用できれば、ロボットで製造したい品種を追加する際、低コスト且つ素早く品種追加を行うことができ、導入効果の向上を見込むことができます。 反対に、自社内で協働ロボットの運用ができない場合、品種追加の際にいちいちSIerを呼ぶことになり、その度にムダなコストや時間が発生してしまい、減価償却に時間がかかってしまいます。 協働ロボットの特徴は、その“ティーチングのしやすさ“にあります。 未経験の現場作業者でも直感的にティーチングを行うことができることが強みです。 また、近年では、ＡＩを使った、自動でティーチングを行うソフトなども登場しています。 協働ロボット導入の際は、ダイレクトティーチングやＡＩの強みを生かしながら”自社内製化を行うこと“を強くオススメします。 ２－２.シンプルな機器構成にすること 次のポイントは、シンプルな機器構成にすることです。 協働ロボットには、様々なオプションをつけることができます。 当たり前ですが、様々なオプションはつければつけた分だけ費用がかさみ、減価償却に時間がかかります。 必要十分な機器構成にすることで、少ない費用で導入効果を最大化させることができます。 では、どうすれば自社に最適な、シンプルな機器構成を実現できるのでしょうか？ 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。 続きは下記のダウンロード資料で解説します。 具体的な分析手法が気になる方はクリック！ ３．まとめ 本記事では、協働ロボットの価格と、その価格をより低くする方法について解説致しました。 情報収集の一助になれば幸いです。 船井総研では、中堅・中小製造業向けに、コンサルティングを行っております。 ロボット導入に限らず、AI・ERP導入支援も行っております。 お困りの際は、無料オンライン相談会をご活用ください。 ■お問い合わせはこちらから（協働ロボット活用の無料相談希望と記載下さい） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ [sc name="cobot"][/sc] ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 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．協働ロボットの価格 １－１.協働ロボット本体の価格 協働ロボット本体の価格は、その可搬重量にもよりますが、約300~500万円が一般的です。 中古で購入すれば、同じモノを150~200万円程度で手に入れることも可能です。 しかし、近年ではさらに低コストの協働ロボットも登場しています。 例えば、igusが提供する協働ロボットは100万円台、Fair Innovationが提供する協働ロボットは50万円台です。 (引用：https://www.igus.co.jp/Press/17169/rebel) (引用：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/231212/) ここ数年で、協働ロボットは低コスト化が進んでいると考えられます。 ⇒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 １－２.協働ロボット本体以外の価格 残念ながら、協働ロボットの本体だけでは、自動化を行うことはできません。 実現したい自動化機能に合わせて、カメラ、ロボット架台、ロボットハンド、各種センサー、ワークストッカー、搬送装置などの機器が必要となります。 ロボット本体以外の価格は、実現したい自動化機能によって大幅に変動します。 例えば、ワークの投入と取り出しを自動化するための協働ロボットを検討しているとします。 協働ロボット本体に加えて架台、ハンドを購入し、SIerにシステムインテグレーションを外注するとすれば、トータル費用は1529万円かかります。 (協働ロボット本体：500万円 ロボットハンド：27万円 架台：2万円 システムインテグレーション費用：1000万円 としたときの費用合計) お金をかけようと思えばいくらでも良いロボット環境を作ることができますが、費用対効果を考慮し、必要かつ十分な仕様を検討することが非常に重要です。 ロボットを導入する際には、導入後にかかるコストも考慮する必要があります。 一般的に、協働ロボット導入時、導入後にかかるコスト費目は以下のように大まかに分類されます。 ロボット本体やメンテナンス、人材育成にはどうしても費用をかける必要がありますが、カメラ、架台などの任意費用については、要件次第で削減することが可能です。 また、メンテナンスや作業者への研修などを無料で提供しているメーカーもある様です。 ２．協働ロボットの低コスト導入術 先述の通り、近年協働ロボットは低コスト化が進んでいます。 そこからさらに低コストで協働ロボットを導入するには、どのような手法を用いればよいのでしょうか？ ポイントは2点あります。 SIerなしで協働ロボット導入を行うこと シンプルな機器構成にすること 詳しく見ていきます。 ２－１.SIerなしで協働ロボット導入を行うこと SIerなしで協働ロボットを導入・運用できるか。これが協働ロボット活用成功の分かれ目と言えます。 SIerなしで協働ロボットが運用できれば、ロボットで製造したい品種を追加する際、低コスト且つ素早く品種追加を行うことができ、導入効果の向上を見込むことができます。 反対に、自社内で協働ロボットの運用ができない場合、品種追加の際にいちいちSIerを呼ぶことになり、その度にムダなコストや時間が発生してしまい、減価償却に時間がかかってしまいます。 協働ロボットの特徴は、その“ティーチングのしやすさ“にあります。 未経験の現場作業者でも直感的にティーチングを行うことができることが強みです。 また、近年では、ＡＩを使った、自動でティーチングを行うソフトなども登場しています。 協働ロボット導入の際は、ダイレクトティーチングやＡＩの強みを生かしながら”自社内製化を行うこと“を強くオススメします。 ２－２.シンプルな機器構成にすること 次のポイントは、シンプルな機器構成にすることです。 協働ロボットには、様々なオプションをつけることができます。 当たり前ですが、様々なオプションはつければつけた分だけ費用がかさみ、減価償却に時間がかかります。 必要十分な機器構成にすることで、少ない費用で導入効果を最大化させることができます。 では、どうすれば自社に最適な、シンプルな機器構成を実現できるのでしょうか？ 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。 続きは下記のダウンロード資料で解説します。 具体的な分析手法が気になる方はクリック！ ３．まとめ 本記事では、協働ロボットの価格と、その価格をより低くする方法について解説致しました。 情報収集の一助になれば幸いです。 船井総研では、中堅・中小製造業向けに、コンサルティングを行っております。 ロボット導入に限らず、AI・ERP導入支援も行っております。 お困りの際は、無料オンライン相談会をご活用ください。 ■お問い合わせはこちらから（協働ロボット活用の無料相談希望と記載下さい） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ [sc name="cobot"][/sc]

１．ロボット活用の現状 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットをより簡単かつ効果的に活用できる最新技術のご紹介をします。 ２．稼働状況を見える化する稼働監視システム 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 次に、より最新の技術であるオフラインティーチングやモーションキャプチャティーチング・VRティーチングについて解説します。 ３．オフラインティーチング 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のプログラムを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 ４．モーションキャプチャティーチング・VRティーチング "先ほどご紹介したオフラインティーチングについては様々な会社より色々なタイプのソフトが販売されているため、耳にしたことがある方は多いかと思いますが最近ではティーチングの工数削減・簡略化の為のツールとしてオフラインティーチング以外にもモーションキャプチャやVR技術を活用した製品も出ていきています。 各社システムの構成に多少の違いはありますが、基本的には作業者がハンドツールをもって、ワークに対して普段の作業通り（塗装や溶接など）にツールを動かすことで、その作業をロボットに教え込むことができます。ティーチングに関する知識や経験がなくても直感的にロボットの位置や姿勢をティーチングすることが可能です。 一点注意点としては、ティーチング工数の削減にはつながりますが、ポジショナー等と連動した動作には対応できていません。そのため、ポジショナー等の外部軸があるロボットシステムを利用している場合はまだまだオフラインティーチングソフトの方が汎用性もあり有用です。しかし、使用用途によってモーションキャプチャやVRを活用した製品が力を発揮する場面もありますので、ティーチングの簡略化を検討されている企業様はオフラインティーチングソフトと合わせて検討されてはいかがでしょうか。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 ■このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 １．ロボット活用の現状 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットをより簡単かつ効果的に活用できる最新技術のご紹介をします。 ２．稼働状況を見える化する稼働監視システム 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 次に、より最新の技術であるオフラインティーチングやモーションキャプチャティーチング・VRティーチングについて解説します。 ３．オフラインティーチング 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のプログラムを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 ４．モーションキャプチャティーチング・VRティーチング "先ほどご紹介したオフラインティーチングについては様々な会社より色々なタイプのソフトが販売されているため、耳にしたことがある方は多いかと思いますが最近ではティーチングの工数削減・簡略化の為のツールとしてオフラインティーチング以外にもモーションキャプチャやVR技術を活用した製品も出ていきています。 各社システムの構成に多少の違いはありますが、基本的には作業者がハンドツールをもって、ワークに対して普段の作業通り（塗装や溶接など）にツールを動かすことで、その作業をロボットに教え込むことができます。ティーチングに関する知識や経験がなくても直感的にロボットの位置や姿勢をティーチングすることが可能です。 一点注意点としては、ティーチング工数の削減にはつながりますが、ポジショナー等と連動した動作には対応できていません。そのため、ポジショナー等の外部軸があるロボットシステムを利用している場合はまだまだオフラインティーチングソフトの方が汎用性もあり有用です。しかし、使用用途によってモーションキャプチャやVRを活用した製品が力を発揮する場面もありますので、ティーチングの簡略化を検討されている企業様はオフラインティーチングソフトと合わせて検討されてはいかがでしょうか。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 ■このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279

今回のコラムでは製造業・工場におけるロボット活用成功事例を４つご紹介致します。 １．職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 ■事例企業の概要 所在地：大阪府 業種：板金加工業 従業員数：１００名 ■ロボット活用事例の概要 溶接工程及びグラインダーによる研磨工程にロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ロボット導入前は溶接職人による溶接とグラインダー研磨を行っており、職人に依存した生産体制となっていた。 さらに、職人それぞれが共通の品質基準を持っていないため職人によって品質にバラつきがあり過剰品質となっている場合もあり、ムダな工数が発生していた。 ロボット導入後は職人に依存した溶接とグラインダー研磨をロボットが行うことで工数が削減された。 品質面でも、ロボットが溶接と研磨を行うことで一定の品質で製品を製造することが可能となった。 ■成功のポイント 今回のロボットシステムでは溶接においては本溶接のみをロボット溶接の対象とすることでロボット導入の難易度を下げることに成功した。 人による仮溶接とロボットによる本溶接を組み合わせることで、ロボット周辺機器のコストを削減した。 上記を実施するための現状の作業分析が成功のポイントである。 作業分析からロボットに行わせる作業を絞り込むことが重要となる。 ２．従業員10名の会社が10台の溶接ロボットを活用している事例 ■事例企業の概要 所在地：北海道 業種：板金加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 溶接ロボットを１０台導入 ■導入前の課題と導入後の効果 土地柄もあり溶接工の確保が大きな課題となっていた。 また、若手を採用しても客先に出荷できるレベルの良品を一人で生産できるようになるには５年～１０年ほどかかるため溶接工の不足は深刻であった。 順次ロボットを導入し、社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へと展開していった。 治具の共通化やオフラインティーチングの活用により多品種少量生産にも対応できるロボットシステムを導入。 溶接技術の足りない若手でも、ロボット制御技術を覚えることで、従来であれば良品を生産するのに５年以上かかったいた製品も、わずか１，２年で生産できるようになり人手不足が解消された。 品質はいうまでもなく向上した。 ■成功のポイント 治具の共通化やオフラインティーチングソフトの活用による多品種対応。 社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へシフトし、社員全員がロボットを操作できる会社を作り上げたこと。 ３．従業員10名の企業が協働ロボットを導入、多品種少量金属加工の生産性を向上した事例 ■事例企業の概要 所在地：神奈川県 業種：機械加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 マシニングセンターのワーク脱着に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ワーク脱着という単純作業に熟練職人の工数が取られてしまい、新規品の加工プログラム作成やその他改善などの職人技術が必要な仕事にかける工数が取れない状態になっていた。 多品種少量生産対応のためのワーク脱着協働ロボットを導入。 ロボットの対象製品以外を加工する際にロボットが邪魔にならないように簡単にどかせるようなロボットシステムとした。 単純作業をロボットに代替えすることで熟練職人の工数が空き、より高付加価値業務へ取り組むことが可能となった。 ■成功のポイント 必要な時にだけ使える、簡単にどかせるロボットを構想したこと。 カラクリ機構や様々なアイディアを活用して導入コストも抑えている。 ４．単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 ■事例企業の概要 所在地：愛知県 業種：プレス加工業 従業員数：５０名 ■ロボット活用事例の概要 プレス機へのワーク供給に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 危険で単調な作業であるプレス機へのワーク供給が従業員への負担となっていた。 カメラ付きの協働ロボットを導入することでプレス機へのワーク供給に成功。 狭いスペースでも協働ロボットを活用することで安全柵が不要となり、ムダなレイアウト変更等は行わずにロボットを導入することができた。 ■成功のポイント 製造工程の中でどの工程がネックになっているか、どの工程が収益を圧迫しているか、をデータ（数字）を取って見える化し、そのネック工程をロボット化したことで単純な工数削減だけではなく、製品の儲けに直結するロボット導入としたことが成功のポイントである。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ ■目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 ■レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ ■このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■関連セミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカーのロボット活用！社長セミナー　自動化・ロボット活用で製造現場の人手不足対策！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/089309   このような方にオススメ 多品種小ロット生産で労働集約型なので生産性をもっと上げたいと思っている”食品・飲料品メーカー経営者” 生産現場の人手不足が常態化して、採用しようにもなかなか難しいと悩んでいる”食品・飲料品メーカー経営者” 生産現場が属人化していてベテラン社員の依存度が高いと感じている”食品・飲料品メーカー経営者” 生産技術を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている”食品・飲料品メーカー経営者” 自動化・ロボット化＆IoT化＆現場改善をもっと推進したいと考えている”食品・飲料品メーカー経営者” ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/10/18 (火)　13:00~15:00 2022/10/19 (水)　13:00~15:00 2022/10/25 (火)　13:00~15:00 2022/10/27 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/089309   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。 今回のコラムでは製造業・工場におけるロボット活用成功事例を４つご紹介致します。 １．職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 ■事例企業の概要 所在地：大阪府 業種：板金加工業 従業員数：１００名 ■ロボット活用事例の概要 溶接工程及びグラインダーによる研磨工程にロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ロボット導入前は溶接職人による溶接とグラインダー研磨を行っており、職人に依存した生産体制となっていた。 さらに、職人それぞれが共通の品質基準を持っていないため職人によって品質にバラつきがあり過剰品質となっている場合もあり、ムダな工数が発生していた。 ロボット導入後は職人に依存した溶接とグラインダー研磨をロボットが行うことで工数が削減された。 品質面でも、ロボットが溶接と研磨を行うことで一定の品質で製品を製造することが可能となった。 ■成功のポイント 今回のロボットシステムでは溶接においては本溶接のみをロボット溶接の対象とすることでロボット導入の難易度を下げることに成功した。 人による仮溶接とロボットによる本溶接を組み合わせることで、ロボット周辺機器のコストを削減した。 上記を実施するための現状の作業分析が成功のポイントである。 作業分析からロボットに行わせる作業を絞り込むことが重要となる。 ２．従業員10名の会社が10台の溶接ロボットを活用している事例 ■事例企業の概要 所在地：北海道 業種：板金加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 溶接ロボットを１０台導入 ■導入前の課題と導入後の効果 土地柄もあり溶接工の確保が大きな課題となっていた。 また、若手を採用しても客先に出荷できるレベルの良品を一人で生産できるようになるには５年～１０年ほどかかるため溶接工の不足は深刻であった。 順次ロボットを導入し、社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へと展開していった。 治具の共通化やオフラインティーチングの活用により多品種少量生産にも対応できるロボットシステムを導入。 溶接技術の足りない若手でも、ロボット制御技術を覚えることで、従来であれば良品を生産するのに５年以上かかったいた製品も、わずか１，２年で生産できるようになり人手不足が解消された。 品質はいうまでもなく向上した。 ■成功のポイント 治具の共通化やオフラインティーチングソフトの活用による多品種対応。 社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へシフトし、社員全員がロボットを操作できる会社を作り上げたこと。 ３．従業員10名の企業が協働ロボットを導入、多品種少量金属加工の生産性を向上した事例 ■事例企業の概要 所在地：神奈川県 業種：機械加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 マシニングセンターのワーク脱着に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ワーク脱着という単純作業に熟練職人の工数が取られてしまい、新規品の加工プログラム作成やその他改善などの職人技術が必要な仕事にかける工数が取れない状態になっていた。 多品種少量生産対応のためのワーク脱着協働ロボットを導入。 ロボットの対象製品以外を加工する際にロボットが邪魔にならないように簡単にどかせるようなロボットシステムとした。 単純作業をロボットに代替えすることで熟練職人の工数が空き、より高付加価値業務へ取り組むことが可能となった。 ■成功のポイント 必要な時にだけ使える、簡単にどかせるロボットを構想したこと。 カラクリ機構や様々なアイディアを活用して導入コストも抑えている。 ４．単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 ■事例企業の概要 所在地：愛知県 業種：プレス加工業 従業員数：５０名 ■ロボット活用事例の概要 プレス機へのワーク供給に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 危険で単調な作業であるプレス機へのワーク供給が従業員への負担となっていた。 カメラ付きの協働ロボットを導入することでプレス機へのワーク供給に成功。 狭いスペースでも協働ロボットを活用することで安全柵が不要となり、ムダなレイアウト変更等は行わずにロボットを導入することができた。 ■成功のポイント 製造工程の中でどの工程がネックになっているか、どの工程が収益を圧迫しているか、をデータ（数字）を取って見える化し、そのネック工程をロボット化したことで単純な工数削減だけではなく、製品の儲けに直結するロボット導入としたことが成功のポイントである。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 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https://www.funaisoken.co.jp/seminar/089309  

１．増加傾向にある飲食業の倒産数 近年、飲食業の倒産件数は増加傾向にあります。それを後押ししていると考えられているのが「人手不足」「賃金の増加」「原材料の高騰」です。 2021年度は減少傾向にあるように見えますが、コロナ対策の一環で助成金が支給されたことによる一時的な効果であると考えられており、依然過去最多の前年に次ぐ件数がやむを得ず倒産しています。 2022年8月1日段階では東京都の最低賃金が1,041円からは31円UPの1,072円とすることが検討されています。 人手不足の状況が加速する中で、確保した人材を離さないためにも企業側はさらに賃金を上げるなどの工夫が強いられています。 さらにロシア-ウクライナ間情勢もあり、様々な原材料価格が急激なスピードで高騰しています。つまり、飲食業では「原価」が上限なく急激なスピードで高騰しているのです。 これは、飲食業に限った話ではなく、製造業にも置き換えることができる内容です。 ２．３Kから脱却＆原価を抑えるための“AIロボット活用” 製造業の労働環境について、よく「３K（きつい、汚い、危険）」という表現が用いられます。これは、飲食業界にとっても同じです。 そこで現在、食品製造業にとどまらず外食産業業でもAIロボット技術への関心が高まっています。 例えば、Flippyというシステムは高温の油で揚げるような厨房での危険な仕事を人間のスタッフの代わりに行うことができます。 このとき、FlippyはAIを用いて食品を区別してフライヤーに入れることができ、油で揚げてから別の容器に移す最終工程までを完了させることができます。 ここでポイントなのは「AI」を活用しているという点です。机上で設定したものを量産するのが従来のロボットの概念でしたが、AIを用いることでその場の温度や湿度、分類されていない原材料の分別なども加味することができます。 さらに最近では、ファミリーマート経済産業省店にAIシステムを導入したロボット『TX SCARA』が導入されました。 これは、独自のAIシステム『Gordon』の自動制御により、バックヤードなどの狭いスペースで稼働可能となる水平多関節型のロボットです。 このAIロボットの導入で一日約1,000本行われている飲料陳列業務を、ロボットが人に代わって24時間担うことができます。 重いペットボトルなどの陳列は３Kの一つとしてカウントできると考えられますが、この「きつい」業務をロボットに置き換えることができるため従業員の負担が減り、従業員は売り場を離れることなく接客業務などのより付加価値の高い業務に取り組むことができます。 今回は飲食業で普及が進むAIロボットについてご紹介しました。特に製造業の皆様においては、飲食業界は他人事ではないかと思います。 加速する原価高騰への対策として、導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】工場のAI化・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 【メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー】～取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!!～ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 商品企画や設計開発部門でノウハウが標準化されずに人材育成が遅れていると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   １．増加傾向にある飲食業の倒産数 近年、飲食業の倒産件数は増加傾向にあります。それを後押ししていると考えられているのが「人手不足」「賃金の増加」「原材料の高騰」です。 2021年度は減少傾向にあるように見えますが、コロナ対策の一環で助成金が支給されたことによる一時的な効果であると考えられており、依然過去最多の前年に次ぐ件数がやむを得ず倒産しています。 2022年8月1日段階では東京都の最低賃金が1,041円からは31円UPの1,072円とすることが検討されています。 人手不足の状況が加速する中で、確保した人材を離さないためにも企業側はさらに賃金を上げるなどの工夫が強いられています。 さらにロシア-ウクライナ間情勢もあり、様々な原材料価格が急激なスピードで高騰しています。つまり、飲食業では「原価」が上限なく急激なスピードで高騰しているのです。 これは、飲食業に限った話ではなく、製造業にも置き換えることができる内容です。 ２．３Kから脱却＆原価を抑えるための“AIロボット活用” 製造業の労働環境について、よく「３K（きつい、汚い、危険）」という表現が用いられます。これは、飲食業界にとっても同じです。 そこで現在、食品製造業にとどまらず外食産業業でもAIロボット技術への関心が高まっています。 例えば、Flippyというシステムは高温の油で揚げるような厨房での危険な仕事を人間のスタッフの代わりに行うことができます。 このとき、FlippyはAIを用いて食品を区別してフライヤーに入れることができ、油で揚げてから別の容器に移す最終工程までを完了させることができます。 ここでポイントなのは「AI」を活用しているという点です。机上で設定したものを量産するのが従来のロボットの概念でしたが、AIを用いることでその場の温度や湿度、分類されていない原材料の分別なども加味することができます。 さらに最近では、ファミリーマート経済産業省店にAIシステムを導入したロボット『TX SCARA』が導入されました。 これは、独自のAIシステム『Gordon』の自動制御により、バックヤードなどの狭いスペースで稼働可能となる水平多関節型のロボットです。 このAIロボットの導入で一日約1,000本行われている飲料陳列業務を、ロボットが人に代わって24時間担うことができます。 重いペットボトルなどの陳列は３Kの一つとしてカウントできると考えられますが、この「きつい」業務をロボットに置き換えることができるため従業員の負担が減り、従業員は売り場を離れることなく接客業務などのより付加価値の高い業務に取り組むことができます。 今回は飲食業で普及が進むAIロボットについてご紹介しました。特に製造業の皆様においては、飲食業界は他人事ではないかと思います。 加速する原価高騰への対策として、導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】工場のAI化・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 【メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー】～取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!!～ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 商品企画や設計開発部門でノウハウが標準化されずに人材育成が遅れていると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304