工場 プラント IoT AI
        
共同研究開発の進め方、契約のポイント
宇宙ビジネス参入の留意点と求められる新技術、新材料
 
<セミナー No.011502>

★既存工場へのIoT実装はどこから手をつければ良いか?失敗しやすいパターンとは?!
  適切なデータの選択、センサーの選定・ネットワーク環境の構築…導入・実施ポイントを詳解!

【Live配信セミナー】

老朽化した工場、プラントへの

IoT、AI導入と効果的な活用の仕方


■ 講師
1. (株)アムイ 代表取締役 山田 浩貢 氏
2. 日本電気(株) コーポレート事業開発本部 シニアマネージャ 相馬 知也 氏
3. 富士通(株) 産業ビジネス本部 プリンシパルコンサルタント 熊谷 博之氏
■ 開催要領
日 時 2020年11月10日(火) 10:00〜17:00
会 場 Zoomウェビナーを利用したLive配信  ※会場での講義は行いません
(聴講者のビデオ、マイクはOFFに設定しています)
聴講料 1名につき60,000円(消費税抜き・資料付き) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税抜)〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕
■ Live配信セミナーの受講について

・ 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・ 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・ 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・ Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。

・ パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・ セミナー配布資料は印刷物を郵送、またはPDFファイルを送付いたします。

・ 当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・ 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・ 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

■ プログラム

<10:00〜12:00>

1.老朽化した古い設備のIoT化と データの集め方、ポイント

(株)アムイ 代表取締役 山田 浩貢 氏
 

【講座概要】
製造業のIoT化の検討が進んでいますが、一番ネックとなるのは既存工場の20年以上前の老朽化した設備の利用が多い点です。センサーメーカーに外付けのセンサーからの情報収集の提案を依頼した所、高額な割に中途半端な対応の内容でトップからの合意が得られないとか、現場管理としてどんな視点で何をどの程度管理すると良いのか?現場からの情報収集はどのように行えば良いのかわからないといった声を良くお聞きします。これらについて具体的な事例を交えながら解説していきます。特に便利な道具のデジタルからくりとしてラズパイを活用した具体例をいくつかご紹介します。デジタル人材育成やセキュリティについても取り上げます。

【講演項目】
1.製造業におけるIoT化の経緯と課題
  1.1 IoT化の流れ
  1.2 IoT化でよく失敗する例と原因
2.失敗しない既存ラインでのIoT化の進め方
  2.1 IoT全体像
  2.2 IoT化の手順
  2.3 現状把握の進め方
  2.4 7つのムダ排除の観点による導入ステップ
3.デジタルからくりラズパイを活用した導入例
  3.1 設備からの稼働状況把握(ラズパイ×センサー)
    →生産管理指標によるカイゼンIoT
  3.2 工具在庫の物体識別(ラズパイ×OpenCV)
    →現場と手配のデジタル連携による在庫管理の強化
  3.3 生産日報のAI―OCR活用(ラズパイ×Tesseract)
    →アナログ→デジタル変換による人間系と情報系のハイブリットIoT化
4.IoT化を進めるための人材育成とセキュリティ対策
  4.1 工場IoT人材育成に必要なスキルと教育方法
  4.2 工場IoTに必要なセキュリティ対策

【質疑応答】


<12:45〜14:45>

2.工場・プラントの設備老朽化対策と IoT、AI導入による予知保全システム構築

日本電気(株) コーポレート事業開発本部 シニアマネージャ 相馬 知也 氏
 

【講座概要】
経済状況の悪化による設備投資の抑制が緩んできたと思われていたが、最近ではCOVIT-19による消費の低迷の影響を受けてまた投資抑制が進んでいる。またBCPの観点においてもベテラン作業員の突然の離脱などの課題も出ている。 本講演ではこのような環境への対策としてIoT/AIを活用した予知保全の仕組みとその導入方法などを紹介する。

【講演項目】
1.生産現場における課題
2.スマート保安の現状と今後の方向性
  2.1 経産省におけるスマート保安への取り組み
  2.2 各社の取り組み状況
3.現場で使えるIoT/AI技術
  3.1 AI/IoTの考え方
  3.2 AI技術の特徴
  3.3 現場で使えるインバリアント分析の紹介
4.インバリアント分析導入事例
  4.1 導入事例一覧
  4.2 各業種ごとの概要紹介
5.現場導入のポイント
  5.1 現場導入時に注意するポイント
  5.2 失敗する原因
  5.3 進め方の手順

【質疑応答】


<15:00〜17:00>

3.既存の工場へのIoT導入による データの統合、一元管理と効果的な活用の仕方

富士通(株) 産業ビジネス本部 プリンシパルコンサルタント 熊谷 博之 氏
 

【講座概要】
多くの既存工場の場合、機械や設備も古くいざIoT実装しようと思ってもデ ータの収集から管理、活用まで、どういう手順で手を付けていけばいいのか、ハードルも多く判らない場合が多い。本講座では、QCDEの観点から機械・環境 ・人・モノの情報を有効に活用する上で、基幹システムとのネットワーク連携 、無線ネットワーク環境の特性を踏まえた適材適所の勘所からエッジサイドと クラウドサイドのデータ統合によるメリット、デメリットを含め、先行する事 例を例示しながら目的と効果、課題解決のポイントについてご説明する。適切 な情報管理の為のアイデア、気付きを得て頂ける機会になれば幸いである。

【講演項目】
1.工場へのIoT・AI導入の基礎
  1.1 目的と手段、活用域の全体像
  1.2 ものづくりデータとは?
2.IoT・AI導入のステップ
  2.1 IoTシステムの実態とは?PoCの位置づけ
  2.2 IoT化のレベルと適用効果の範囲
  2.3 投資対効果の視点
3.適切なデータ収集の方法
  3.1 どういうデータが必要か? センサーの選び方
  3.2 データ量と処理能力の関係
  3.3 ネットワーク選定の考え方
  3.4 ネットワーク環境の構築方法
  3.5 工場現場におけるIoT活用と5Gとの関係
4.目的別データ収集、選定の仕方
  4.1 データの蓄積、保管、分析について
  4.2 データ統合、一元管理の留意点
  4.3 エッジとクラウド、商用利用とオンプレ活用
  4.4 工場内でのセキュリティ対策について
5.工場内物流、調達、購買と連動したIoT
  5.1 SCMとの連携、AR/VR/MRとの連動
  5.2 もの/人/設備との連動
6.具体的な活用事例、適用事例

【質疑応答】

工場 IoT 導入 セミナー