技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、ロボットを活用した自動化の手法や考え方、自動化設備の設計のノウハウを解説いたします。
また、ロボットを導入する前にやっておくべき改善策について、具体例をもとに解説いたします。
さらに、自動化の構築のプロセスや自動化可否判断、自動化後の投資効果の検証方法についても解説いたします。
コロナ禍で深刻化する製造業の人手不足の対応策としてロボットを活用した自動化の需要が高まっています。新型コロナウイルスが発生した中国湖北省武漢市の周辺には多くの自動車部品工場があります。その部品の供給が途絶えたことで多くの自動車メーカーの生産に影響が出ました。生産拠点や調達先の国内回帰や、中国以外の国への分散など、サプライチェーンの見直しが検討されています。経済産業省も多額の予算を確保し、こうした動きを後押ししています。調達先を国内に戻し生産性を高めるためにはロボットによる自動化は必須です。
一方で、製造現場では、もっと多くのロボットが導入されロボットが活躍できるチャンスが多くあるにも関わらず安全性や操作性、費用対効果等々で導入に至っていないのが現状です。ロボットは導入すれば問題が解決する万能選手ではありませんが、作業に見合った適材適所に導入することで、その効果を最大限に引き出すことは可能です。しかしながら人の作業の代替にそのままロボットを導入しても上手く行きません。ロボットの導入の第一歩は、導入するにあたってロボットの正しい知識を学び、良く理解した上でロボットの作業を決めて導入することです。そのためには、まず、現状の作業のムダが無いかをよく分析し事前にスリム化を行っておくことが重要です。すなわち、作業、設備、レイアウトなどに存在しているムダを徹底的に改善し、作業を簡素化・単純化しロボットに代替することです。また一方で、生産の自動化を進めるために必要な自動化のレベルをよく理解し、段階的に自動化のレベルを向上させていく方針を立て、これを推進していくマネージメント力も必要です。
本講座では、ロボットを活用した自動化の手法や考え方、自動化設備の設計ノウハウを習得します。また、ロボットを導入する前にやっておくべき改善について具体例をもとに習得します。さらに、自動化の構築のプロセスや自動化可否判断、自動化後の投資効果の検証方法についても学習します。
ロボットを導入しどうやって工場の生産性を上げれば良いのか方法を知りたい、生産ラインの自動化をどのように検討すれば良いのか?また、IoTをどうやって活用すればよいのか?などの数々の疑問を解決いたします。工場の生産性向上の対応をされている製造や生産技術者の方々、自動化ラインを検討しておられる設備設計者の方々、生産性の良い製品開発を検討されている開発設計の方々まで幅広く、多くの方の参加をお勧めします。
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/14 | HAZOP・LOPAによるリスクアセスメント実践 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法 | オンライン | |
| 2026/9/16 | 医薬品工場の計画・設備設計及びバリデーションの進め方とトラブル事例 | オンライン | |
| 2026/9/16 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 | オンライン | |
| 2026/9/17 | 品質とコストを両立させる超低コスト化設計法 | オンライン | |
| 2026/9/17 | 医薬品工場の計画・設備設計及びバリデーションの進め方とトラブル事例 | オンライン | |
| 2026/9/18 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FMEA・FTAの考え方、実施手順と事例 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/29 | フィジカルAIに向けた触覚センシング・行動制御技術 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習を利用した多成分混合物の物性予測・物性推算 | オンライン | |
| 2026/10/2 | トヨタに学ぶ変化点管理とDRBFMの実践 | オンライン | |
| 2026/10/6 | 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 | オンライン | |
| 2026/10/7 | FMEA・FTAの考え方、実施手順と事例 | オンライン | |
| 2026/10/7 | 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2013/7/16 | 「ロボット技術の用途、機能、構造等主要観点別開発動向と参入企業の強み、弱み分析」に関する技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2013/7/16 | 「ロボット技術の用途、機能、構造等主要観点別開発動向と参入企業の強み、弱み分析」に関する技術開発実態分析調査報告書 |
| 2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |
| 2009/4/20 | ロボット制御技術 技術開発実態分析調査報告書 (PDF版) |
| 2009/4/20 | ロボット制御技術 技術開発実態分析調査報告書 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |