| 開催日 | 2026年1月28日(水) |
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| 開催地 | Web |
★製造DXをどこから始めて良いかわからない、DXにかかわる要素やコンテンツが多すぎて何が違うか・どれを選べば良いかわからない、コストが高額なためDXを躊躇している、導入したが期待した効果が得られていない、etc・・・数々の疑問を解消できます。
★今後のトレンドとして、生成AIの導入方法とポイントにも言及します。
製造プロセスにおけるDXを成功させるための基礎知識と戦略的アプローチ
～ 製造DXを理解するためのシステム構成要素とフレームワーク ～
＜講師＞
エスエスエイ合同会社 代表社員 デジタルコンサルタント 澤近 房雄 氏
＜日時＞
2026年1月28日(水) 13:00-17:00
＜形態＞
Zoomオンラインセミナー：見逃し視聴あり
＜受講料＞
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。
＜セミナーポイント＞
国内製造業は、就労人口の減少と採用難、グローバルな競争の激化、戦争などによるサプライチェーンの再編、自国産業保護のための極端な関税政策など、かつてないほどの大きな課題に直面しています。この社会的、経済的な課題を解決するために、製造プロセスにおいてもデジタル技術を活用して競争力を強化することを目指し、デジタルトランスフォーメーション（DX）が求められています。
ところが製造プロセスでDXを実現するためには、どうすればよいのか具体的な施策として実行できなかったり、ベンダーの提案が高額なため投資を断念したり、新規に自動化設備を導入したものの効果が不明であったり、さまざまな理由によって期待通りの成果が出せずに悩まれている方が少なからず見受けられます。
本セミナーでは、ベンダーに依存しない独立系のコンサルタントという立場から、製造プロセスにおけるDXを成功させるための戦略的なアプローチについて解説します。また、そのアプローチを実行するために必要なシステムについての知識を、ISA95の階層モデルなどのフレームワークを活用して構造的に整理します。DXを実現するための施策の特徴と注意点を、より俯瞰的な視点から明らかにしていきます。
＜講演プログラム＞
1 はじめに
1.1 エスエスエイ合同会社と講師の紹介
1.2 課題提起と本日のテーマ
1.2.1 製造プロセスにおけるDX普及の課題
1.2.2 ベンダー主導のDX価値訴求におけるコミュニケーション
1.2.3 DXの構造的な理解とユーザの自主性の担保
2 製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）
2.1 デジタルトランスフォーメーション （DX）とは何か？
2.2 製造業におけるDX、２つの取り組み
2.3 工場の現場でなぜDXが必要なのか
2.4 DXの取り組みがなぜ上手くいかないのか
2.5 DXを成功させる戦略的アプローチ
2.6 製造業におけるDXが目指すべき目標
2.6.1 インダストリー4.0とソサエティ5.0
2.6.2 サプライチェーンとエンジニアリングチェーン
3 ４つの階層で理解する自動化への施策
3.1 製造業におけるDXが目指す自動化
3.1.1 スマートファクトリーとは
3.2 ISA95階層モデル
3.2.1 スマートファクトリーを実現するしくみ
3.3 自動化のための各階層の役割
3.3.1 レベル4 ERP／生産管理システム
3.3.2 レベル3 製造実行システム（MES）
3.3.3 レベル2 監視制御システム（SCADA）
3.3.4 レベル1 制御システム
3.4 自動化を進めるうえで留意すべきシステム化の２つのポイント
4 IoTで効果をあげるために理解すべき3つの機能
4.1 IoTとは
4.1.1 インダストリアル IoT（IIoT）
4.2 製造システムにおける SoR / SoI / SoE の分類
4.3 製造 IoT における情報（データ）
4.4 製造プロセス向け IoT システムの機能構成
4.5 データの収集
4.5.1 IoTゲートウェイの機能
4.5.2 データソースとの接続とOPC役割
4.6 データの保管
4.6.1 データの種類に応じたデータベース機能の選択
4.6.2 データ基盤（プラットフォーム）によるデータの民主化
4.6.3 デジタルツインの構成
4.7 データの活用
4.7.1 リアルタイムデータと可視化
4.7.2 ヒストリカルデータとAI・機械学習
4.8 IoT３つの機能の検討方法
4.9 IoTで失敗しないために
5 製造プロセスのDXで効果を得るために理解しておくべき2つの施策
5.1 製造プロセスでのDXを実現する“２つの具体的な施策”とは？
5.2 SoR と SoI、SoE の特性を理解する
5.3 自動化か？最適化か？
5.4 垂直型ソリューションか？水平型ソリューションか？
5.5 自分たちで実行するか？外部委託して実行するか？
6 今後のトレンド：生成AIの製造業務における活用
6.1 AIとは何か？
6.1.1 時代とともに変遷する定義
6.1.2 生成AIの仕組み
6.2 生成AIの最新トレンド
6.2.1 生成AIが進化する方向とは
6.2.2 AIエージェント
6.3 生成AIと 製造DX
6.3.1 生成AIの具体的な適用領域
1) ルーチン業務の自動化と少人数運転
2) ノウハウの集約と活用
3) オープンループ制御とクローズループ制御など
6.3.2 生成AIの導入方法とポイント
1) チャットからワークフローへ
2) 生成AIを生かす組織文化
6.3.3 プロフェッショナルからAIアーキテクトへ
7 Q&A／ディスカッション
