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

製造現場へのDX導入、構築とその活用方法

製造現場へのDX導入、構築とその活用方法

オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、製造現場における時系列データの収集・解析、機械学習を組み合わせ、故障予測や異常発生予測に活かす方法とポイントを詳解いたします。

開催日

  • 2021年9月22日(水) 10時30分 ～ 16時15分

プログラム

第1部. 製造現場へのDX導入のステップとデータ収集とその活用方法

(2021年9月22日 10:30〜12:00)

　“DXを導入する!”とは、実際に何をすることなのでしょうか?大きな意味としては、“進化したデジタル技術を浸透させることで人々の生活をより良いものへと変革すること”となります。これを製造現場に当てはめると、“進化したデジタル技術を製造現場へ浸透させることで製造現場をより良いものへと変革すること”となります。
　何となく製造現場が良くなることとは思えますが、これでも今一つ意味が分からないですよね。現場で役立つDXをどのように導入していけばいいのか、その時、AI技術などをどのように活用するといいのかを事例を交えてお話しします。

  1. はじめに
  2. 製造現場へのDX導入について
    1. そもそも何故DXなのか?
    2. DXは何に効くのか?
    3. DXは本当に必要か?
  3. 製造現場へのDX導入ステップ
    1. 何から始めるか
    2. どこから始めるか
  4. 製造現場へのDXに関連する技術
    1. センシング技術
    2. 解析技術
    3. 制御技術
    4. AI技術
  5. 製造現場へのDX導入のカギAI技術
    1. AI技術概要
    2. AI技術の使いどころ
    3. AIデータ解析事例
    4. AIデータ解析プロセス
    5. AIデータ解析技術を応用した製品
    6. AI自動制御
    7. AI自動制御事例
  6. 製造現場へのDX導入事例
    1. 製造現場へのDX導入目的
    2. DX導入効果を正しく評価するために
    3. AI技術で最適制御を目指す
    4. 製造現場のDX導入に役立つ製品
  7. まとめ
    • 質疑応答

第2部. スマート工場への取り組みのポイントと課題

(2021年9月22日 13:00〜14:30)

　製造業は、新型コロナウイルスによる影響と並行してDXの波に直面しています。DXに積極的に取り組むことでスマート工場を実現した企業は、コロナ禍でも成長を続けています。一方、取り組みに出遅れた企業は市場での生き残りが厳しくなります。本講演ではスマート工場の取り組みについて、課題、実現するためのソリューション、そしてユースケースや事例を紹介します。

  1. 会社紹介
  2. 製造業を取り巻く環境
    1. 人材不足
    2. 需要の急激な変化
    3. 新規参入による競争の激化
  3. スマート工場の取り組みの課題
    1. PoC 地獄
    2. 人材不足
    3. システムのサイロ化
  4. スマート工場を実現するソリューション
    1. PTCが提供するソリューション紹介
    2. 有効なユースケース
  5. 事例から学ぶ、より良い取り組み方
    1. トップの理解
    2. 短期間での小さな成功
    3. スケールアップ
    • 質疑応答

第3部. 製造現場へのDX導入と組織変革・人材育成の方法

(2021年9月22日 14:45〜16:15)

　DX (デジタルトランスフォーメーション) は、今や世の潮流と言われ、あらゆる産業において導入が始まっているが、製造現場におけるDXはただ単にデジタル化を推し進めるだけではなし得ず、明確に目標を定め、成功体験の積み重ねによってのみ成就できるものである。そのためには組織変革や人材育成にも踏み込むことも必要である。
　本セミナーではスマートファクトリーの概要に始まり、それを実現するための要素など具体的事例を交えながら解説する。

  1. 製造現場におけるDXとは
    1. スマートファクトリーとは
    2. 計画生産
    3. 投入制御
    4. 自工程完結
  2. スマートファクトリーを実現する要素
    1. デジタルプラットフォームとデータ活用基盤
    2. ソータ
    3. 予測、予知モデル
    4. 見える化から気づかせる化へ
  3. 製造現場におけるDXの成功要因
    1. 改良・改善と改革の違い
      1. つの成功要因
    2. 人材の育成
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 小渕 恵一郎 氏
    横河デジタル 株式会社 Enterprise AI推進室
    Chief AI Officer
  • 西 啓 氏
    PTCジャパン株式会社 製品技術事業部 プラットフォーム技術本部 製品戦略部
    部長
  • 前田 岳志 氏
    日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部
    アソシエイトパートナー
ページのトップヘ

主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/4/23 化粧品品質安定性確保と評価の進め方・トラブル対応 オンライン
2025/4/23 非GLP試験での信頼性基準試験におけるリスクベースドアプローチを用いた信頼性保証 オンライン
2025/4/23 ベイズ推定を用いたデータ解析 オンライン
2025/4/24 AI、MI、機械学習、データサイエンスなどを用いた半導体・電気電子分野における開発効率化、製造および品質向上への活用 オンライン
2025/4/24 品質とトラブル時のコストを考慮した「開発時の安全係数」と「量産時の検査基準」の決め方 オンライン
2025/4/24 信頼性試験に役立つワイブル解析の基礎と実践 オンライン
2025/4/24 AIを活用した特許調査および知財業務の効率化 オンライン
2025/4/24 知財業務における生成AIの賢い使い方 オンライン
2025/4/25 Excel業務の改善術入門 オンライン
2025/4/25 信頼性の基礎知識と寿命目標をクリアするための加速試験・寿命予測のポイント オンライン
2025/4/25 生成AIを活用したマーケティング業務の効率化と実践ノウハウ オンライン
2025/4/25 生成AIを活用したマーケティング業務の効率化と実践ノウハウ オンライン
2025/4/25 半導体製造におけるプロセスインフォマティクスの活用技術 オンライン
2025/4/25 ヒューマンエラー (ポカミス) の未然防止・撲滅の考え方と効果的なポカヨケの進め方 オンライン
2025/4/25 機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法 オンライン
2025/4/25 マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例 オンライン
2025/4/25 品質管理の基礎 (2) オンライン
2025/4/28 におい情報DX (デジタルデータ化から再構成まで) を実現するヒト嗅覚受容体センサの実際と課題 オンライン
2025/4/28 AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方 オンライン
2025/4/30 ヒューマンエラー対策と生成AI新技術による保全の展望 オンライン
ページのトップヘ