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製造業特有の課題やトラブルに触れながら、業務のDXおよびデジタル化に必要な技術や法規制、人材、プロジェクトの進め方を解説！
株式会社マクニカ インダストリアルソリューション事業部 事業部長の阿部 幸太が、
本書『第1章 デジタル変革(DX) 推進にあたっての基礎知識 / 第4節 スマートファクトリーとAI実運用の実際』の執筆を担当しております。
書籍のポイント
| ★ |
製造業におけるAI実運用の取り組み方 |
| DXにかかせないデータ収集で多くの企業が陥りやすい失敗例と対処方法、現場と経営双方との連携の仕方などを詳説！ |
|
| ★ | DX推進におけるビジネス上の障壁と乗り越え方 |
| 「導入後の効果を可視化できる？」、「既存工場でも実現可能か？」、「人の仕事が奪われてしまうのでは？」、「完全自動化が必須なのか？」など、現場のよくある疑問を解説！ |
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| ★ | DXに進むためのはじめの一歩 ～ IoT、AIを活用した生産性向上への取り組み例 |
|
現場ノウハウや熟練工業務のデジタル化、旧式設備でのデータ取得アプローチと生産効率改善、設備開発のフロントローディング技術の取り組み例をご紹介！ |
『第1章 第4節 スマートファクトリーとAI実運用の実際』の目次はこちら
| 第1章 | デジタル変革(DX) 推進にあたっての基礎知識 |
| 第4節 | スマートファクトリーとAI実運用の実際 |
| はじめに | ||
| 1. | 製造業におけるAI実運用のためのパラダイムシフト | |
| 1. 1 | AI実運用のための経営との連携 | |
| 1. 2 | AI実運用のための現場との連携 | |
| 2. | AI実運用の鍵を握るデータ収集 | |
| 2. 1 | データ収集が難しい理由と押さえるべきポイント | |
| 2. 2 | データ収集がボトルネックになる代表事例 | |
| 2. 2. 1 センシングに対する見識・検討が不十分 | ||
| 2. 2. 2 装置設備稼働データ取得時のメーカーや機種ごとの差分の想定が不十分 | ||
| 2. 2. 3 データ収集の仕組みの検討が不十分 | ||
| 2. 2. 4 業務システム・基幹システムとの連携 | ||
| 3. | 代表的なAI活用のユースケースとデータ収集 | |
| 3. 1 | 生産計画の高度化・省人化 | |
| 3. 2 | 品質向上への取り組み | |
| 3. 3 | 検査工程のデジタル化 | |
| 4. | AIの継続的な活用のために必要なこと | |
| おわりに | ||
著者プロフィール
阿部 幸太
株式会社マクニカ インダストリアルソリューション事業部 事業部長
戦略系コンサルティング企業で、製造業向けマーケティング / 営業支援に従事。
その後、株式会社マクニカに転職。
シリコンバレーを中心とした海外最新電子コンポーネントのマーケティング / 導入支援を、国内製造業の設計開発向けに実施。
2020年5月に技術雑誌『機械と工具 2020年5月号』にて「スマートファクトリーの実際」を執筆。
現在はスマートファクトリー導入支援事業を推進。
書籍出版記念ウェビナー
5/11 (火)・5/25 (火)・6/8 (火)・6/22 (火)より、書籍出版記念ウェビナーを開催いたします。