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工場現場へのDX導入構築とデータ活用の進め方

工場現場へのDX導入構築とデータ活用の進め方

～DX導入で終わらせない / 導入後の運用法と上手なデータ活用の進め方～
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開催日

  • 2023年9月14日(木) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

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
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講師

  • 村山 省己 氏
    TSF自動化研究所
    代表
  • 野口 怜 氏
    東京理科大学 経営学部 ビジネスエコノミクス学科
    准教授
  • 桑野 誠司 氏
    株式会社アセプティック・システム (大日本印刷株式会社グループ) ソリューション開発部
    部長
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

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  • 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。
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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
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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。
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  • 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。
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