第1部 工場自動化ポイントの見極め方と費用対効果の考え方

(2023年9月7日 10:00〜11:30)

　自動化の真の目的は、コストダウンに繋げることができているかどうかです。
　求められたアウトプット (品質・生産量・納期など) を最低限のインプット (人・材料・設備・エネルギー・情報) の組み合わせで作り出せているのかが最大のポイントになります。この最低限のインプットの組み合わせが、最小コストになるのです。人手不足への対応の為、品質向上の為だからコストアップが許されるのでしょうか。その答えは否です。ぜひ、この機会に根拠に基づいた自動化の見極め方を学び、全社視点で最大限に成果を得られる、自動化の取り組みへの第一歩を踏み出してください。

1. 自動化で何を狙うか? – 自動化する事が主目的ではない –
   1. 設備投資がなぜ生産性向上に繋がらないのか
   2. 最適組み合わせはコストで判断
2. 自社の自動化状況を見える化する – 自社自動化の取り組み状況を把握する –
   1. 自動化マップの作成
   2. 材料の変動要因分析
   3. 作業の変動要因分析
3. 自動化への優先順序 – 定量的判断要素から自動化の優先順序を決める –
   1. 自動化容易性の検討
   2. 自動化による効果算出
   3. 自動化の優先順序の決定
• 質疑応答

第2部 産業用ロボットよる自動化ラインの構築とその進め方

(2023年9月7日 12:15〜13:45)

　既存工場の自動化を図るうえで大切なことは、既設周辺装置をどのように活用するか、またどの様に改修、改造利用するかが重要なポイントになる。
　ここでは既存工場を自動化する際の考え方やステップを説明させて頂きます。また自動化する仕様の要件定義を明確にし、信頼できるSIerとDXを利用して自動化システムシミュレーションを構築し、事前に導入目標としているシステムを検証する。

1. 産業用ロボットの種類や特徴
2. ロボット化するための基礎
3. ロボットシステムインテグレーターとは
4. 既存工場を自動化する際の考え方やステップ
5. 最新の画像処理技術
6. DXで自動化システムを構築する上でのポイント
7. 周辺機器 (IoTなど) と産業用ロボットを、どのように組み合わせるか
8. ロボット技術を用いた製造ラインの自動化例1
9. ロボット技術を用いた製造ラインの自動化例2
10. ロボット技術を用いた製造ラインの自動化例3
11. 失敗しない為の自社内ロボット技術者の育成
• 質疑応答

第3部 既存工場自動化への工程データ収集と分析の仕方

(2023年9月7日 14:00〜15:30)

　DXに代表されるデジタルを活用した工場改革が求められている中、IoT/AIを始めとしたブレイクスルーテクノロジーが適用され、スマート工場の実現に向けて効果を出しつつあります。IoTの各種技術要素を活用してデータ収集するにはどうしたら良いか、これらの適用例について具体的な事例を中心に紹介します。また、既存工場において、大幅な増改築を実施せずこれらの新しいテクノロジーを活用していくには無線ネットワークの活用も今後不可欠になります。
　これまでネットワークが障害となり実現できなかった領域が無線化によってどう解決されるのか、工場全体の自動化にどう貢献できるのか、それぞれの特徴を生かした適材適所での活用法について解説します。

1. ものづくり視点のDXとは
   1. 情報を繋ぐとは? 自動化が進む背景
   2. スマートファクトリの目的と手段、活用域の全体像
2. 工場へのIoT/AI導入の基礎
   1. IoT/AIの導入ステップ
   2. IoT/AIの活用に向けた要素技術について
   3. 無線ネットワークの種類と適性
   4. 工場内物流、調達・購買との情報連携
3. 工場内での有効なデータ活用場面とは
   1. 工場全体の見える化に向けて
   2. 自律化、自動化、最適化に向けて
   3. 安心、安全対策
4. データ収集、蓄積、分析
   1. 工場プラットフォームの種類と適性
   2. QCDE視点からのスマート化事例
   3. エッジサーバの必要性
   4. 工場セキュリティへの対応
• 質疑応答

第4部 自動化システム導入と効率的な運用

(2023年9月7日 15:45〜17:15)

　生産現場の人手不足が進み、オートメーションの進展が急務である。ムダ・ロスがなく投資効率の高い自動化を実現するためには、ロボットの有効活用だけでなく、自動化前の合理化検討 (前さばき) やデータを活用した改善の加速が必要である。さらに激しくなる変種変量に自動化システムをスピーディに追従させることやカーボンニュートラルに対応したリーン生産の追求も課題である。
　本講演ではデンソーにおけるこれらの取り組みと今後の課題への対応について提言する。

1. デンソーにおける生産合理化の経緯
2. ロボットを活用した自動化システムの導入
   1. ロボット開発と活用の経緯
   2. フレキシブル自動化システムの構築
   3. 協働ロボット活用状況
3. 自動化が進まない課題領域への進め方
   1. 多品種少量生産での効率的自動化
   2. 海外工場でのアドオン自動化
   3. 目視外観検査の自動化
4. データを活用した自動化システムの改善活動
   1. 可動率向上への適用
   2. エネルギーロス低減への適用
   3. IoTプラットフォーム標準化
5. 今後の自動化システムの課題
   1. 変種変量への対応
   2. 生産システム構築のリードタイム短縮
   3. その他 (カーボンニュートラルへの対応など)
6. まとめ
• 質疑応答