・製造業におけるデジタル技術の概要

・デジタル技術の構成要素

・ビッグデータとIoTとAIの関係

・活用の４段階と３つの推進ステップ

・デジタル技術の俯瞰

・センサ/カメラなど

・生産管理システム

・産業用ネットワーク

・加工/組立設備の接続

・生産現場セキュリティ

・マイクロコントローラ（アルディーノ）とシングルボードコンピュータ（ラズベリーパイ）の活用方法

• デモ

講師によるマイクロコントローラ（アルディーノ）によるセンサーデータ取得デモ

・アナログ→デジタルへの段階的移行

・生産現場のみえる化

・設備の状況把握

・設備の故障予知　他

デジタル技術を活用した生産現場の改善事例を整理し、自社に適用可能な状態にする

• 演習1

作業マニュアルの誤読、技能伝承、外観検査、海外工場の立ち上げ、従業員の健康管理等の課題をデジタル技術を活用して解決

デジタル技術による生産現場の改善テンプレートを理解し、生産現場改善の推進を可能にする

• 演習2

ものづくり企業の生産現場でのデジタル技術を活用した改善推進演習：テンプレートを活用した演習

（事例企業の問題点）

・目的の不明確

・工程の実績把握ができていない

・仕掛品の所在が不明

・生産管理システムが有効活用できていない

・経営マネジメントの問題　等

・スマート工場とは何か？

・工場のあるべき姿の理解

・第四次産業革命とは

・ネットワークの標準化

・生産指標の標準化

・業務の標準化/各国のデジタル化の取り組み状況

・日本での推進団体

・デジタル技術の標準化動向

・通信（最新通信動向：５G、LPWA他）

・VR（仮想現実）/AR（拡張現実）

・データ分析/AI（人工知能）

・RPA（Robotic Process Automation）

・IoT/AIプラットフォーム（クラウド）

・生産用ロボット 他

・従来のITとスマート工場のセキュリティの違い

・製造業のセキュリティ問題事例

・製造業セキュリティ

• 演習1

自社製品のセキュリティ課題の検討

・デジタル技術活用纏めシートの拡張

・製造現場を改善するための方法をテンプレート化（スマート工場構築のベース）

• 演習2

スマート工場を推進する上での課題検討

・一気通貫生産による全体最適

・デジタルツイン

・マスカスタマイゼーション

・スマート工場で実現するリアルタイム経営（マネジメント）とは？

・サプライチェーン、エンジニアリングチェーンの全体最適

・スマート工場推進の組織体制

・スマート工場推進マネジメント

• 演習3

自動車部品工場のスマート工場化の事例を基に問題点や課題などを分析

    ・個人検討

    ・グループディスカッション

    ・グループ発表

・スマート工場構築を実践的に推進するテンプレート:スマート工場構築テンプレートを利用した推進事例の理解

・事例企業をもとにしたスマート工場構築プロジェクト計画書の作成（体制、日程他の纏め）

・事例企業をもとにしたスマート工場構築要件定義書の作成

（工場担当者が作成すべき要件定義書の作成方法とスマート工場の要件を纏める）

• 演習4

自社でのスマート工場推進検討

・講師アドバイス

＊検討結果をそのまま自社に持ち帰り活用することが可能です。

・ものづくり企業の変革（つながる社会の意味）

・生産体制の変革

・ビッグデータとIoTとAIの関係

・ものづくりにおける標準化の重要性

・デジタルシステムの在り方

・デジタル人材の育成

・DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？

・目的と手段の連鎖

・身近なDX（エクセルによるデータ分析、RPAによる業務変革）

・データの融合と付加価値向上

・AIによるDX

・データサイエンティストとは

・統計手法について

・相関関係と因果関係

・エクセルによるデータ分析（相関分析／回帰分析他）

• デモ

・講師によるエクセルを使用したデータ分析（相関分析／回帰分析）

・過学習とは？

• 演習1

相関関係と因果関係について

・機械学習の用途と手法（教師無し学習：クラスタリング、教師有り学習：回帰、クラス分類　など）

・AI （人工知能）プラットフォーム（Amazon AWS／Microsoft Azure／Google／IBM Watson）

・Pythonによるデータ分析（環境構築方法、ライブラリー利用方法他）

・ディープラーニングによる非構造データ（画像、音声、自然言語など）分析

・AI（人工知能）の品質評価

・ノーコード／ローコード開発のメリット／デメリット

• デモ

・講師によるPythonライブラリーを使用したデータ分析デモ（クラスタリング／クラス分析）

・時系列データの異常値判定デモ

・講師によるディープラーニングデモ

• 演習2

工場でのAI導入／推進のリスクアセスメント演習

・スリーチェーン（バリュー、エンジニアリング、サプライ）の視点

・アジャイル思考

・デザイン思考

・システム思考

・データの価値

・DXのビジネス／テクノロジーレイヤ

・ユーザが求める価値／ユーザ価値の共創

・真の付加価値を生むDX設計

• 演習3

ユーザ価値についての確認演習（自動運転の先にある社会）

・製造業のビジネスモデルの実例検討

・バリューチェーン構築（変革）方法（事例）

・5フォースの対応方法

・デジタル技術の特徴を活かしたビジネスモデル

・食品製造／制御システム開発／研究開発分野などでの事例

• 演習4

システムの価値検討演習

・デジタル活用事例（高齢者向けサービス）を元に、問題点を検討/議論

・事例を基にものづくり変革アイデア創出テンプレートの理解

製品例「情報家電」でのDXモデル構築

• 演習5

ものづくり変革の創造演習（ものづくり変革アイデア創出テンプレートの活用）

・事例を基にものづくり変革の推進テンプレートの理解

• 演習6

自社のものづくりの変革の実現演習

・自社業務/製品/サービスのDX／ビジネスモデルの構築（ものづくり変革のテンプレートの活用）