IoTの分析により,生産の組織・制度の悪さが顕在化できる!!
講師: |
山口俊之 氏
(株)戦略情報センターPOP研究所 所長 |
日時: |
平成30年9月11日(火) 10:00〜17:00
1日集中講座
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受講料: |
42,000円(消費税込) |
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(テキストおよび昼食を含みます。) |
会場: |
新技術開発センター研修室
東京都千代田区一番町17-2 一番町ビル3F
TEL 03(5276)9033
地下鉄半蔵門線 半蔵門駅徒歩2分
地下鉄有楽町線 麹町駅徒歩5分
(受講券に地図を添付いたします)
会場地図 |
※録音・録画はご遠慮下さい。
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●受講のおすすめ
工場におけるIoTの活用はどうすればいいだろうか?
IoT(Internet of Things:モノのインターネット)とはセンサーから直接的に自動的にデータを採取し,インターネットを介して収集してビッグデータとし,このデータを分析することで課題を解決する手法のことである。
IoTによって濃密で詳細なデータが自動的に収集できるので,ムリ・ムラ・ムダなどの工場実態がデータによって明らかになるばかりか,工場の生産の仕組みの悪さまでがデータによって顕在化されるので,新しいコストダウンと生産の仕組みの革新が可能になるのである。そして,IoTによって従来からの生産管理・品質管理・実績原価管理を画期的に高度化させることができるのである。
IoTによる新しいコストダウンでは,個別実績原価のデータからのコストダウン,作業工数データからのコストダウン,製造リードタイム・データからのコストダウンなどムリ・ムラ・ムダの改善によるコストダウンがある。
IoTによる仕組み革新は,作業中断理由,工程間滞留理由,あるいは機械の非稼働理由の分析によって生産の組織・制度の悪さが顕在化できて生産の仕組みの革新ができる。
さらに,作業工数の実態データや生産進捗情報のフィードバックによって生産計画の高精度と生産管理の高度化を実現できるし,製造履歴情報と品質情報のマッチングから品質管理の高度化を実現できるし,さらに個別実績原価とその製造履歴情報から原価管理の高度化が実現できるのである。
ここではIoTを情報処理のながれにそって解説するとともに,工場におけるIoTの活用法を紹介する。
●セミナープログラム
- 1.IoTとビッグデータ
- (1)IoTとは?
- (2)ビッグデータとは?
- 2.IoTと情報処理の流れ
- (1)センサーの知識
- (2)センサーによる信号検出
- (3)センサーとのインターフェイス
- (4)信号情報の前処理とデータ化
- (5)データの一時蓄積
- (6)インターネットによる送受信
- (7)データのインデックス処理とコード化処理
- (8)ビッグデータのデータベース化
- (9)分析・解析支援ソフト開発
- (10)ソリューション開発
- 3.IoTとPOP
- (1)POP(生産時点情報管理)とIoT
- (2)POPの階層構造と現場への適用イメージ
- 4.コストダウンへのIoT活用法
- (1)個別実績原価データとコストダウン
- (2)作業工数データとコストダウン
- (3)製造リードタイム・データとコストダウン
- (4)状態保全データとコストダウン
- 5.仕組み革新へのIoT活用法
- (1)作業中断理由データ分析と仕組み革新
- (2)工程間滞留理由データ分析と仕組み革新
- (3)機械非稼働理由データ分析と仕組み革新
- 6.QCD管理の高度化へのIoT活用法
- (1)生産実績データによる生産計画の高度化
- (2)生産進捗データによる生産管理の高度化
- (3)製造履歴データによる品質管理の高度化
- (4)個別実績原価原単位データによる原価管理の高度化
- 7.まとめ
- ◎ 質疑応答
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