セミナー

【ライブ配信セミナー】
AI・IoT活用を起点に始める!自社に合致した工場DX戦略
~AI・IoT×カイゼンで「DX勝ち組」になる手法~

開催主旨

 「DX敗戦――」。ある調査会社が実施したデジタルトランスフォーメーション(DX)動向調査によると、デジタル化が進捗している企業が10%に満たないとされ、また、経済産業省が2020年12月に発表した「DXレポート2」によると、DX成功率は3.1%にとどまることが明らかにされています。
 経済産業省によるDXは「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立する」と定義されています。これをモノづくりに置き換えると、AI・IoTを活用したデータ収集およびその利活用といえ、こうしたデジタル化の使い方を学ぶことにDX勝ち組のポイントがあります。
 本講座は、「AI画像認識」「AI音声認識」などのモノづくり現場への適用を達成した講師(生産管理・品質管理の専門家)が、AI/IoTの導入の考え方と適用方法、投資効果の見方に加え、AI/IoT×カイゼンによる、これらデジタルツールの使いこなしを解説します。わが国の製造業は、いまも高度な「人財」によるカイゼンに優位性があります。こうした素地を最大に活用した、AI/IoT×カイゼンによるDX戦略のヒントを掴んでいただきます。

 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 8月30日(月)13001700
受講料 27,500円(テキスト代、税込、1名分)
※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

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プログラム

1.モノづくり現場が直面している課題
1-1 製造業におけるDXの動向と課題
1-2 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.設備・作業・検査に対する活用例
2-1 設備稼働状況把握の課題 →簡易モニタリング
2-2 トラブル対応が遅くなる課題 →遠隔作業支援
2-3 目視検査員育成の課題 →画像認識による自動外観検査
2-4 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
 ➀人による工程内抜き取り外観検査→AI画像認識による全数検査へ
 ②AI画像検査技術×生産技術によるオンライン検査の構築
 ③AI+人でシステムを組む(AIは日に日に発達している、しかし、100%ではない)
3.人に対する活用例
3-1 意外に効果絶大!ノーコード・ローコードで活用できる音声認識システム(Hitorigoto)
3-2 作業者管理の課題 →生活分析支援
3-3 教育・訓練の課題 →AIアドバイザー
3-4 安全確保の課題 →緊急コール
3-5 作業・業務効率の課題 →業務分析:業務の見える化
3-6 2Sの課題 →置き場所ナビ
4.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)
 
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 AIを活用する上での4つの疑問
 難しいんじゃない? 高いんじゃない? セキュリティは大丈夫? 課題は?
6-3 持続的なIoT/AIの運用に向け
 ・IoT/AI人材の育成 
 ・IoT/AIと人間との協働を前提とした業務設計
7.IoT/AIを組み込んだカイゼン
7-1 従来のカイゼンの限界を突き破る
7-2 カイゼンを仕上げ・助ける
7-3 IoT/AI×カイゼンで新たなモノづくりへ
8.まとめ

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