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! 

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。