申込受付中 セミナーID:100604 JMA100604
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- 若手
- 生産
- DX
対象 | ・ 生産現場でデジタル技術(IoT/AI)導入を考えている方々 ・ 生産管理部門担当者、生産技術部門担当者 ・ IT/情報システム部門担当者 ・ 製造部門担当者、工場運営担当者、工場長 ・ 経営企画、営業部門担当者、マーケティング部門 ・ サプライチェーン構築担当者、購買部門担当者 ・ スマート工場構築推進者 ・ データ分析などを利用して業務改善をお考えの方 ・ DX(デジタルトランスフォーメーション)推進担当者 |
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おすすめの方 | 本シリーズはデジタル技術(IoT/AI)を活用し、ものづくり企業の現場改善、工場の生産性向上、スマート工場の構築、ものづくりDX(デジタルトランスフォーメーション) などを実践したい方々向けのコースとなっております。各セミナーはそれぞれ独立したテーマで開講され、必要なテーマのみの受講が可能です。 以下のようなご要望をお持ちの方におすすめいたします。 □ ものづくり企業で活用可能なデジタル技術(IoT/AI)とはなにかを知りたい □ 製造現場でのデータ収集方法を知りたい □ 製造現場で収集したデータを活用したい □ スマート工場を計画している □ 工場全体の生産性向上を図りたい □ サプライチェーンを活かした生産体制を構築したい □ ものづくりDX(デジタルトランスフォーメーション) を推進したい □ 自社のビジネスモデルを変革したい |
開催地域・形式 |
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パンフレット |
①デジタル技術(IoT/AI)基本習得セミナー
~生産現場改善の事例演習を通じてデジタル技術の基本を習得する~
生産現場での活用を前提としたデジタル技術の基本知識習得をねらいとしています。デジタル技術の基本習得を行いたい方、自社のものづくり現場で、最小の投資で設備入れ替えなどを行わずに生産現場の改善を考えている方に最適なプログラムです。演習で使用する「デジタル技術活用纏めシート」「生産現場改善テンプレート」を自社でも活用することで、生産現場改善が可能になります。
【受講対象】
・ ものづくりのためのデジタル技術の基本を学びたい方
・ 生産技術部門担当者、生産管理部門担当者、製造部門担当者の方など
・ 生産現場の改善を目指している方
項目 | 内容 | |
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1日 10:00~ 17:00 | 1.デジタル技術(IoT/AI)の | ・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 |
2.生産現場のデジタル技術 | ・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
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 | |
3.デジタル技術による生産現場の改善事例 | ・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 | |
4.デジタル技術活用纏めシートの活用 | 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 | |
5.デジタル技術による生産現場の課題解決演習(事例演習) |
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 | |
6.デジタル技術による生産現場の改善テンプレートの活用 | 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 | |
7.デジタル技術による生産現場の改善推進演習(事例演習) |
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 |
②ものづくり担当者のためのスマート工場構築セミナー
~全体最適なスマート工場をつくる上での必須知識を習得する~
デジタル技術を活用し、リアルタイムな情報収集とその活用を行い、より効率的なマネジメントを行うスマート工場構築をねらいとしています。事例企業での分析演習を通じて、スマート工場構築のポイントを理解したうえで、自社でのスマート工場の構築を推進するための「スマート工場構築テンプレート」を活用することは、実践的なスマート工場構築の推進が可能になります。
【受講対象】
・ 生産技術、生産管理部門担当者
・ IT/情報システム部門担当者
・ 製造部門担当者、工場運営担当者、工場長
・ サプライチェーン構築担当者、購買部門担当者
・ スマート工場構築推進者
項目 | 内容 | |
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1日目 10:00~ 17:00 | 1.スマート工場の基本 | ・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 |
2.標準化動向(製造業関連) | ・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 | |
3.製造業でのデジタル技術の | ・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 | |
4.スマート工場セキュリティ | ・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
自社製品のセキュリティ課題の検討 | |
5.デジタル技術による製造業の改善事例 | ・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) | |
6.スマート工場推進課題 |
スマート工場を推進する上での課題検討 | |
2日目 10:00~ 17:00 | 7.製造業のサプライチェーン | ・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 |
8.スマート工場(スマートファクトリ)の実現 | ・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 | |
9.スマート工場推進の組織体制とマネジメント | ・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
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 | |
10.スマート工場構築プロジェクト計画書 | ・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) | |
11.スマート工場構築要件 | ・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) | |
12.自社でのスマート工場構築テンプレートの活用 |
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。 |
③ものづくりのためのデータ分析/AIによる付加価値向上セミナー
~バリューチェーンを活かしたDX生産体制を構築する~
ものづくり企業において、AI(人工知能)などを活用し、つながる社会での顧客視点の付加価値向上/ものづくりDX(デジタルトランスフォーメーション)を実現することをねらいとしています。データの有効活用による従来とは異なる視点での変革および実践的なものづくりDX推進が可能になるとともに、従来の枠にとらわれない、ものづくりの変革思考が身につきます。
【受講対象】
・ ものづくり企業の関係者
・ IT/情報システム部門担当者
・ 製造部門担当者
・ 経営企画、営業部門担当者、マーケティング部門
・ データ分析などでの業務改善担当者
・ IoT/AIを活用し新しいビジネスモデル構築を考えている方々
・ DX(デジタルトランスフォーメーション)推進担当者
項目 | 内容 | |
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1日目 10:00~ 17:00 | 1.ものづくりの変革/付加価値向上 | ・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 |
2.DXとデジタル技術 | ・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 | |
3.データ分析の基本 | ・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)
・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?
相関関係と因果関係について | |
4.AI( 人工知能)/機械学習によるデータ分析(機械学習で出来ること) | ・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
・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 | |
5.AI導入/推進におけるリスクアセスメント |
工場でのAI導入/推進のリスクアセスメント演習 | |
6.真のスマート工場を構築するためには | ・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 | |
7.ものづくりのユーザ価値と真の付加価値向上 | ・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
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) | |
2日目 10:00~ 17:00 | 8.ものづくり変革/バリューチェーン変革事例 | ・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 |
9.ものづくり変革の検討演習 |
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
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 | |
10.自社製品/サービスのDXの実現 |
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) |
※プログラム内容は変更される場合があります。あらかじめご了承ください。
※昼休みは12:00~13:00を予定しております。
高安 篤史
合同会社コンサランス代表 中小企業診断士
参加者区分をお選びいただき、下記項目からお申し込みされる日程にチェックを入れてください。(複数チェック可)
※ お申し込みされる日程を選択してください。
開催期間 | 開催地域・形式 | 会場・詳細 | 参加料(税込) | 申込 |
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2025
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オンライン参加 |
Zoom
①デジタル技術(IoT/AI)基本習得セミナー
67,650円(税込)
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67,650円 | |
2025
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オンライン参加 |
Zoom
②ものづくり担当者のためのスマート工場構築セミナー
118,800円(税込)
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118,800円 | |
2025
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オンライン参加 |
Zoom
③ものづくりのためのデータ分析/AIによる付加価値向上セミナー
118,800円(税込)
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118,800円 |
海外からの参加お申し込みは、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
参加者のご都合が悪い場合は、代理の方がご出席ください。
代理の方もご都合がつかない場合は、下記の通り、所定の手続きをお取りいただきます。
キャンセル ご連絡日 |
キャンセル料 | 日程変更手数料 |
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開催15日前 〜開催8日前 (開催当日を含まず) |
参加料の |
無料 |
開催7日前 ~前々日 (開催当日を含まず) |
参加料の |
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開催前日 および当日 |
参加料の |
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