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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

IoTを活用したムリ・ムラ・ムダの削減、コストダウン、QCD管理高度化、生産性向上のコツとは?

製造現場におけるIoTを活用した
コストダウン・QCD管理高度化・工場生産性向上

〜工場現場の実態を明らかにして改善・管理する〜

講師

株式会社戦略情報センター POP研究所 所長 山口俊之 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
1968年 慶應義塾大学工学部電気工学科卒、同年株式会社東芝入社。
1981年 東芝円満退社、同年(株)コンピュータ・テクニカ入社。
1984年 POP(Point Of Production:生産時点情報管理)の概念を発表し、全国1200工場のPOPシステム構築を支援し、またPOP情報を活用した現場改善を支援した。
2003年 コンピュータ・テクニカ整理のため退社、(株)戦略情報センターを設立し現在に至る。

■専門および得意な分野・研究
工場現場の情報化・システム化及び情報を活用した現場改善
工場の経営・管理及び業務革新

■本テーマ関連学協会での活動
IoTの概念は、POPの概念とほぼ同じものである。(その違いはPOPが工場を対象にしているのに対して、IoTは対象を限定していないところである)
POP(生産時点情報管理)は、IoTが発表される33年前の1984年に講師山口が電気学会、機械学会、計測自動制御学会等の学会や日刊工業新聞社の「工場管理誌」等に発表するとともに、1993〜1995年の3年間がかりで(財)製造科学技術センターの「POP標準化委員会」でPOPは標準化がなされたものである。

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日時・会場・受講料

●日時 2019年10月9日(水) 10:30-16:30
●会場 [愛知・名古屋]ウインクあいち11階1108 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名43,000円 + 税、(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき33,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
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、これを分析して課題解決する手法のことである。
IoTを活用することによって、以下の3つのことが可能になる。
@工場現場の濃密で詳細なデータが自動的に収集出来るようになったので、今までは見えなかった工場現場のムリ・ムラ・ムダなどの実態がデータによって見えるようになり、不可能とされてきたムリ・ムラ・ムダの改善とコストダウンが出来る。
A工場の製造過程のリアルタイムかつ詳細が手に入るようになるので、高度な品質・原価・納期(Q、C、D)のコントロール管理が出来るようになる。
B工場の生産性を阻害している原因が分かるので、生産の仕組みの悪さを革新するなど、工場生産性の向上が達成出来るようになる。
ここではIoT活用の進め方を情報処理の流れにそって解説し、IoTによるムリ・ムラ・ムダの改善の進め方と、IoTによるQCD管理の高度化を示すとともに、IoTによる工場生産性の向上追求を、具体的な事例を示しながら紹介する。

■受講後、習得できること
・IoTの情報処理の流れの理解
・工場の課題のうち、IoTによるムリ・ムラ・ムダの改善とコストダウン
・工場の課題のうち、IoTによるQCD管理の高度化
・工場の課題のうち、IoTによる工場生産性の向上

■受講対象
・製造現場の管理者/監督者
・スマートファクトリーに興味のある方、関連部署にいる方
・品質保証部門、生産管理部門、IT 部門など関連する業務に従事されている方
・製造現場の情報を取得/管理する必要がある方 など

■講演中のキーワード
・IoT(モノのインターネット)
・ビッグデータ
・コストダウン
・工場生産性
・管理高度化
・工場現場情報活用
・POP(Point Of Production:生産時点情報管理)

セミナー内容

1.インダストリー4.0
 (1)IoTとは?
 (2)ビッグデータとは?

2.放置されてきた工場の課題
 (1)ムリ・ムラ・ムダの改善とコストダウン
 (2)ミクロでリアルタイムなQCDのコントロール管理
 (3)工場生産性の向上  

3.IoTと情報処理の流れ
 (1)センサーによる信号検出
 (2)センサーとのインターフェイス
 (3)信号情報の前処理とデータ化
 (4)データの一時蓄積
 (5)インターネットによる送受信
 (6)データのインデックス処理とコード化処理
 (7)ビッグデータのデータベース化
 (8)分析・解析支援ソフト開発
 (9)ソリューション開発

4.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

5.IoTによるムリ・ムラ・ムダの改善とコストダウン
 (1)第3の利益
 (2)作業工数データによるムラの圧縮事例
 (3)非稼働データによるムダの削減事例
  
6.IoTによるQCDのコントロール管理の高度化
 (1)マネジメント管理とコントロール管理
 (2)個別実績原価管理とコントロール管理事例
 (3)製造履歴情報による品質管理の深度化事例

7.IoTによる工場生産性の追求
 (1)工場生産性を左右する4つの項目
 (2)工場のしくみの悪さを革新した事例
 (3)製造リードタイムを革新した事例

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AA1910D2

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