セミナー

【ライブ配信セミナー】
モノづくり現場で効果を上げるAI/IoTの使い方とAI音声認識による作業改善
~AI/IoTの費用対効果の算出からAI/IoTによる作業改善・AI外観検査に依存しない不良ゼロまで~

開催主旨

 ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の産業応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法であるDeep Learningのアルゴリズムです。TensorFlowに代表される各種ライブラリの登場により、モノづくり現場においても外観検査や画像識別などの用途で利用が拡大しています。一方、AI音声認識の製造現場での利用は途上にありますが、講師が指導した現場では作業改善や安全確保、教育訓練などで大きな成果を上げています。
 本講座は、AI画像認識・AI数値解析・AI音声認識のモノづくり現場への適用を試みた講師(生産管理・品質管理の専門家)が、AI音声認識を中心にAI/IoTの導入の考え方から適用方法、投資効果の見方、さらにはAI/IoTを組み合わせた新たなカイゼン活動の進め方までを解説します。また、AI外観検査の導入ニーズが高いですが、講師が指導する現場も実運用までにまだまだ課題があります。経験した課題とともにカイゼン活動により、AI外観検査がなくても不良ゼロを達成した話題も紹介します。

 本セミナーは、オンライン配信ツールZoomを使い、出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」(H2H)セミナーとなります。ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。本方法での視聴が難しい方は、他の視聴方法をご案内いたしますので問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡ください。

概要

日時

2021年 2月 5日(金) 14001715

(休憩15301545

受講料

22,000円(テキスト代、税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

※講座実施前の入金をお願いしておりますが、新型コロナウィルス感染症の影響を考慮し、講座実施後の入金にも対応しています。

主催 日刊工業新聞社
問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

大谷 みさお 氏

このセミナーを申し込む

プログラム

1.モノづくり現場が直面している課題
今まで改善に励んできた現場にとってのIoT/AIの位置付け~IoT/AI×カイゼン~
モノづくり現場で実践したIoT/AI 8つのシステム
2.音声認識システム(Hitorigoto)を活用した5つの機能
2-1 作業者管理の課題 →生活分析支援
2-2 教育・訓練の課題 →AIアドバイザー
2-3 安全確保の課題 →緊急コール
2-4 作業・業務効率の課題 →業務分析:業務の見える化
2-5 2Sの課題 →置き場所ナビ
3.音声認識システム導入のポイント(専門用語登録、入力環境整備等)
 
4.設備・作業・検査に対する活用例
4-1 設備稼働状況把握の課題 →簡易モニタリング
4-2 トラブル対応が遅くなる課題 →遠隔作業支援
4-3 目視検査員育成の課題 →画像認識による自動外観検査
4-4 オンライン作業でのAI画像検査導入の課題カイゼン×AI外観検査
 ①不良画像データ収集に時間が必要(日頃からそんなに不良が多発しているわけではない)
 ②画像認識したい不良内容が画像に映しにくい(微細な不良が写らない、カメラや照明の選定も課題)
 ③オンライン運用のための検討項目が多い(ハンドリング、タクトタイム、信頼性など)
 ④そもそもシステムにお金がかかる
 ⑤PoCでの検証が不十分(ダミー画像で検証となる場合が多く、効果測定が難しい)
5.投資効果の考え方と進め方
効果算出の課題→8つのシステムを導入することで刈り取れる14のロス
 ①データ収集ロス
 ②報告書作成ロス:報告書を作成するためにかかるロス
 ③無稼働ロス:設備停止を知らず対処できないことにより発生するロス
 ④故障ロス:予知できなかった故障により発生するロス
 ⑤トラブル対応ロス:トラブル対応が遅れることによるロス、トラブル対応のミスによるロス
 ⑥点検ロス:過剰な点検により発生するロス
 ⑦部品交換ロス:使わない予備品を持つロス
 ⑧検査ロス:見逃し、過剰検出による発生するロス
 ⑨クレームロス:検査ロスにより発生したクレームロス
 ⑩AT/ST差ロス:標準時間と実際の時間の差(作業の早い人と遅い人の差によるロス)
 ⑪判断ミス:判断する知識が不足し判断を間違えるミス
 ⑫じゃまロス:未習熟者が教えてもらうためにベテラン作業者のじゃまとなるロス、それにより発生するポカミスロス
 ⑬つきっきりロス:未熟者に教育するためにベテラン作業者がつきっきりとなることで発生するロス
 ⑭教育訓練ロス:教育・訓練のしくみの不備のために発生するロス
6.IoT/AIシステム導入の考え方と進め方
6-1 どの機能を導入すればよいかわからない →実践化手順SPM-Ⅱ
 ・社内の理解不足の解消 ・ものづくり現場の要求を把握する
 ・今必要なこと、将来必要となること ・便利を実感できるために
6-2 IoT/AIのテクノロジーがわからない →導入時に必要となる基礎知識
 ・一番気になるセキュリティ ・クラウドへの抵抗感 ・サブスクリプションモデルの活用
6-3 どのメーカをパートナーに選べばいいかわからない →選定時の留意点
 ・IoT/AI人材の育成 ・ものづくり現場での実践
6-4 持続的なIoT/AIの運用に向け
 ・IoT/AIと人間との協働を前提とした業務設計 ・AIを“育て”精度を維持する
6-5 IoT/AIを組み込んだカイゼン
 ・従来のカイゼンの限界を突き破る ・カイゼンを仕上げ・助ける ・IoT/AI×カイゼンで新たなモノづくりへ
7.まとめ
【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)

このセミナーを申し込む

一覧へ戻る

日刊工業新聞社関連サイト・サービス

このサイトでは、アクセス状況の把握や広告配信などのためにクッキー(Cookie)を使用してしています。このバナーを閉じるか閲覧を継続した場合、クッキーの使用に同意したこととさせていただきます。なお、クッキーの設定や使用の詳細についてはプライバシーポリシーページをご覧ください。

閉じる