第1部 IoTを活用した工場の自動化ライン構築の方法

(2023年9月14日 10:30〜12:00)

　ロボットやIoTは、生産性向上や労働者人口の減少に対応した切り札として、また、生産ラインのロボット化や自動化に不可欠なツールとして大きな期待が寄せられています。ロボットを活用した自動化設備や自動化ラインの計画・導入のニーズは急速に高まっており、生産技術者をはじめとした自動化システムの構築に携わる技術者のスキルや管理者のマネージメント力が極めて重要となります。
　本講座では、IoTを活用した革新的な生産ラインを構築するために必要な自動化レベルの定義について学び、生産性の向上や自動化のレベルアップに不可欠なIoTやロボットの活用技術について実例を交えて解説します。

1. 生産ラインの自動化レベルの定義
   1. 工場の自動化レベルの基準 … 生産ラインの自動化レベルを学ぶ
   2. 加工ラインの自動化レベル事例 … 加工工程のレベル0〜レベル5
   3. 組立ラインの自動化レベル事例 … 組立工程のレベル0〜レベル5
2. ロボットによる自動化の秘訣
   1. ロボットの種類と選定のポイント … 標準ロボットを上手く使う方法
   2. ロボットの役割と自動化のポイント … 自動化ラインを3Dで俯瞰したムダ取り
   3. ロボットの導入台数削減のポイント … ロボットの動作から適正台数を見極める
3. IoTを活用した自動化設備の設計ノウハウ
   1. 自動化に不可欠な自己完結型設備とは … 品質を作り込み品質を管理する方法
   2. 不良品を作らない流さない設備設計 … 事例から学ぶ品質管理の仕組み
   3. 止まらず故障しない設備設計 … 稼働率と可動率の違いと可動率の改善のポイント
• 質疑応答

第2部 製造現場に求められるデータサイエンス力と実践的なデータ活用の進め方

(2023年9月14日 13:00〜14:30)

　AIの進歩は目覚ましく、製造現場でも日々膨大な量のデータが生み出されている。しかしながら、総務省の2020年調査によれば、製造業全体でAI運用まで到達できている企業はわずか1割程度とされ、製造業においてデータ活用、AI導入の推進は喫緊の課題である。
　本講演では、製造現場における実践的なデータ活用に向けて、ビッグデータ分析やAIの基本的な知識から、製造現場特有の活用ポイント、データ活用人材育成の考え方について紹介する。

1. データ社会と製造業を取り巻く現状
   1. 超ビッグデータ社会の加速とデータ活用ニーズ
   2. AI技術の急激な進展
   3. 日本の製造業を取り巻く現状
   4. 製造業におけるデータ利活用の現状
2. ビッグデータ分析の基本
   1. ビックデータとは
   2. ビッグデータの種類
   3. ビックデータ分析のフレームワーク
   4. ビッグデータ分析の手法
3. 製造現場の視点で見るビッグデータ分析
   1. 従来の統計的工程管理とビッグデータ分析の違い
   2. 製造現場におけるデータの種類と活用例
   3. 自工程完結と製造ビッグデータ活?
   4. プロセス製造業と組み立て製造業の違い
4. 製造現場におけるビッグデータ分析の進め方
   1. 分析テーマ検討の考え方
   2. 工程の理解とデータとの紐付け
   3. 可視化の重要性
   4. 分析手法選択の考え方
   5. 分析結果の評価と現場へのフィードバックの考え方
   6. 「PoC止まり」を防ぐために
   7. 非構造化データの活用 (画像分析、テキスト分析、音声分析)
   8. 今後予想される潮流
5. 製造現場におけるデータ活用人材育成の考え方
   1. データ活用人材に必要なスキル
   2. データ活用の育成モデル例
   3. データ活用人材の配置例
• 質疑応答

第3部 大日本印刷 (DNP) が提案する製造現場へのシステム導入の進め方

(2023年9月14日 14:45〜16:15)

　近年の労働人口減少による人手不足は飲料製造工場においても深刻化している。PETボトル無菌充填ラインの国内納入実績シェアNo.1のDNPグループの 株式会社 アセプティック・システムが推測する将来の省人化飲料製造工場の姿と、その実現に向けての課題、およびそれを解決するためのDX活用の進め方について概観する。

1. 会社紹介
2. 無菌PETボトル充填ラインの現状課題
3. 省人化における自動化への取組と課題
   • 省人化へのステップ
   • 省人化の先にある課題
   • 事例紹介
4. 飲料製造工場におけるDX化のポイントと事例
   • DX化の目的
   • 工場生産ラインにおけるデータのクラウド管理
   • DX化した際のセキュリティー対策
   • 事例紹介
5. DNPの考える将来の飲料工場への展望
• 質疑応答