セミナー

ビギナー向け
IoT・AIを活用した「ムダ取り」入門
~デジタルからくり×データ解析・対処ナビ×設備の知能化。
 IoT・AIを活用した「ムダ」発見術・カイゼン手法をやさしく解説

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開催主旨

 本講座では、トヨタのカイゼンの根幹をなす「7つのムダの排除」を、最新のIoT・AIを駆使して効率的に実施する方法を解説いたします。
ムダ取りの意義(ムダの排除と会社業績・給料の関係性)から、ムダの定義、IoTを駆使した発見・排除の手法を実践的に解説しておりますので、ムダ取り意義がよくわからない、ムダが見つけられないという新人・若手の方にはお奨めの講座となっております。
ぜひ、本講座を通じて最新のIoT・AIを活用したムダの発見・排除術を身に着けて生産性の高い製造現場を実現いただきたいと思います。

※当セミナーを受講される方には、受講者特典といたしまして、講師著書『「7つのムダ」排除 次なる一手』(日刊工業新聞社)を、当日無料進呈いたします。

概要

日時 2020年 2月 18日(火)10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 44,000円(資料含む、消費税込)
*同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※後日、別の方が追加で申込をされる際は、備考欄に先に申し込まれた方のお名前と複数割適用希望と記載ください。
(記載が無い場合は通常料金のご請求となります。予めご了承ください)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
※講座によりましては、申込者が最少催行人数に達していない場合、開催決定まで
受講票ならびに請求書の発送を見合わせて頂く場合がございます。
主催 日刊工業新聞社
お申込みについて ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

山田 浩貢 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

 1部 はじめに~ムダ取りの意義と概要
 1.ムダの排除とアナタの給料の相関関係
 1)利益から見る社員の給料の決定式
       売上-変動費=限界利益
       限界利益× 労働分配率=総人件費
       総人件費/ 社員数=平均給料
 2)大・中小企業の一人あたり平均限界利益と平均賃金比較
       ⇒一人あたり限界利益(労働生産性)を高める=給料アップのカギ
 2.生産現場にはびこる7つのムダ
 1)作り過ぎのムダ
 2)在庫のムダ
 3)運搬のムダ
 4)手持ちのムダ
 5)不良のムダ
 6)加工そのもののムダ
 7)動作のムダ
       ⇒7つのムダを見つけて排除(カイゼン)。
          一人当たり限界利益の向上!
 3.IoT を活用した「次世代カイゼン術」
 1)デジタルからくり
 2)データ解析と対処ナビ
 3)設備のインテリジェント化
 2部 IoT 活用したムダ取り実践編
 1.まずは現状を正しく認識(3現主義が原理原則)
 1)「モノ」と「情報」の流れを明確に
 2)業務フローを見える化する
 3)モノの流れ、情報の流れにおける課題の着眼点
 4)課題の層別と優先順位づけ
 2.作り過ぎのムダ、在庫の「ムダ」を排除
 1)ジャストインタイムと後補充精算を正しく理解する
 2)製品ストア在庫を見える化
 3)生産計画立案~出荷までの効率化
 4)後補充でサプライチェーン在庫を圧縮
 5)在庫削減のポイント
 3.運搬・手持ちの「ムダ」の排除
 1)運搬における管理のポイント
 2)運搬経路を分析して運搬のムダ排除
 4.不良・加工そのものの「ムダ」の排除
 1)IoT 化で検査工数を削減
 2)良品製造条件を蓄積⇒異常検知精度向上・流出防止へ
 3)トレーサビリティ強化
 5.付加価値向上のためのIoT・AI 化
 1)予知保全の進め方
 2)AI の活用方法
 6.まとめ~ IoT・AI 活用した7つのムダ排除のあるべき姿

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