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2026年9月16日(水)、「第4回製造業・インフラAI勉強会＆Meetup：実践×AIで広がる、現場改革の成功事例」を現地開催いたします。 当日は特別ゲストを迎え、製造業・インフラ業界におけるAI活用の現在地をテーマとした各種講演を実施いたします。 また、イベント後はご参加いただいた皆さまでMeetup(懇親会)を開催する予定です。 是非、奮ってのご参加をお待ち申し上げております。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
【巨大地震で工場が止まったら、損害額は〇億円！？】 製造業の未来を守る「DX×地震対策」の成功事例を公開！ 「いつか起こる」ではなく「いつでも起こる」巨大地震。もし今、大地震が起きて工場の生産ラインがストップしたら… 建物や設備の損壊だけでなく、納期の遅延や取引先の離脱など、事業存続に関わる致命的なリスク(数百万円〜数百億円規模の損失)に直面します。 本資料では、東日本大震災や熊本地震の実例データをもとに、 地震発生時に工場で「本当に発生する損失額と再建費用」の実例 ▼このセミナーでわかること 地震発生時の実損害：工場停止に伴う売上損失や再建費用のリアルな実例データ 現場のアクションガイド：初動から復旧まで時系列で迷わず動ける行動手順とチェックリスト DX・AIを活用した安全対策：揺れを検知して自動で設備停止・遠隔復旧を行うシステムの仕組みと概算費用 事業継続の成功カギ：復旧を最速化させる地震保険の活用法と先進企業の導入事例 ▼開催概要 日時：2026年9月11日(金) 13：30～14：30 開催形式：オンライン(Teamsウェビナー) 参加費：無料
【製造業の現場改革】「在庫が見えない」「手作業のミス」をAIで解決！入出庫・在庫管理のDX最前線 本文： 「どこに何があるか探すのに時間がかかる…」 「経験や勘に頼った発注で、過剰在庫や欠品が発生してしまう…」 製造現場でこんなお悩みはありませんか？ 本資料では、カメラ撮影やバーコード・二次元コード、そしてAIを活用することで、 入出庫処理の自動化と在庫データのリアルタイム可視化を実現した事例をご紹介します！ ▼資料でわかる3つのポイント 一括撮影で瞬時に読み取り！入庫処理・データ更新を自動化して作業時間を大幅削減 AIが最適な保管場所を自動判断！探す・移動するムダをなくし、保管効率を最大化 【現場事例】樹脂製品加工工場における、仕入れ〜加工端材の再利用までの一元管理モデル WMSや生産管理システムとのデータ連携まで網羅した、現場ですぐに活かせるDX。ぜひダウンロードしてご一読ください！ ▼開催概要 日時：2026年10月9日(金) 13：30～14：30 開催形式：オンライン(Teamsウェビナー) 参加費：無料 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
「カタログ上の加工費は同じなのに、なぜか利益が出ない製品がある…」 「機械の停止原因(チョコ停・ドカ停)や、作業者ごとのスピード差を把握できていない…」 現場に潜む「目に見えないロス」が、実は工場の利益を大きく圧迫しているかもしれません。 本資料では、加工機の「稼働時間」と作業者の「作業時間」を自動で取得し、 同じ時間軸でクロス解析することで、現場の収益性と競争力を劇的に高める手法を解説します！ ▼このセミナーでわかること 【設備の停滞を削減】チョコ停・ドカ停の優先対策を特定し、機械停止時間を大幅短縮 【赤字製品のあぶり出し】設備×人のデータから「正味の実際原価」を算出し、根拠ある値上げ交渉へ 【技術伝承と平準化】熟練者と新人の作業差(ネジ締め等)を可視化し、工程のボトルネックを解消 【プレス加工工場の事例】RFIDを活用した、日報自動化からデータ収集までの実践モデル ▼開催概要 日時：2026年11月13日(金) 13：30～14：30 開催形式：オンライン(Teamsウェビナー) 参加費：無料 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
「ベテラン技術者の退職(2025年問題)により、制御プログラムがブラックボックス化している…」 「若手や新人にラダー図を教える余裕や、教育機関での学習機会がない…」 現場に潜む「プログラムの属人化・開発負荷」が、実は工場のDX推進や生産性を 大きく阻害しているかもしれません。 本資料では、製造現場のPLCプログラム開発において、生成AIを活用して プログラム生成・読解・標準化を高速化・効率化する新しい手法と実践モデルを 解説します！ ▼このセミナーでわかること 【制御開発の負担軽減】汎用LLMや専用LLM、メーカー純正Copilotを活用したPLCコード・ラダー図自動生成の動向 【技術伝承とブラックボックス解消】属人化したレガシーコードや過去資産をAIで解析・可視化し、ベテランノウハウの標準化と教育コスト削減を実現 【言語規格(IEC 61131-3 第4版)への対応】ST言語とラダー図のAI相性を理解し、実務で今すぐ使える現実的なワークフローを提示 【主要ベンダー・導入事例の比較】三菱電機、Siemens、Rockwellなどの新しいAI機能や、Copilot連携事例を紹介
【製造業向け/参加無料】AI外観検査は「検知して終わり」じゃない 検査データから不良要因を特定し、工程改善につなげる方法 製造現場では、人手不足や技能継承、目視検査のばらつきなど、検査工程にさまざまな課題があります。 こうした課題への対応としてAI外観検査の活用が進んでいますが、AIで良品・不良品を判定するだけでは、工程改善にはつながりません。 重要なのは、検査データを蓄積・分析し、 「いつ・どこで・なぜ不良が起きているのか」 を明らかにすることです。 本セミナーでは、AI外観検査の基本から、検査データを活用した不良原因の分析、前工程の改善や再発防止につなげる方法まで、具体例を交えてご紹介します。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
