第226回産学交流サロン「IoT時代のものづくり（第２弾）～ものづくり企業が実現すべきＩｏＴとは？～」
- ジャンル
- ／ 機械・加工 ／ 機械設計 ／ 電気・電子 ／ 金属材料 ／ 化学・樹脂 ／ 生産管理 ／ 情報技術 ／ その他技術 ／ 環境技術・省エネルギー ／ 産学交流サロン ／ 産学研究会活動
- 概要
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ＩｏＴ活用が進行する中、ものづくり企業の現場では既に多くの取組みが進められていますが、今後のＩｏＴ活用の考え方と望ましい対応法などについて考えてみたいと思います。
本サロンでは、 「生産性向上にとどまらない価値創出」について“新たな視点での考え方と取り組み方”と 、「ものづくり現場へのＩｏＴ導入にあたっての各ステップでの課題と対応策・解決法など」についてお話しをいただきます。
| 開催日 | 2018/10/11 14:00 ～ 16:10 |
|---|---|
| 会場 | 横浜企業経営支援財団 大会議室 横浜市中区太田町2-23 横浜メディアビジネスセンター７階 （関内駅・馬車道駅より徒歩6分) |
| 参加費 | 市内企業1,000円（１名につき） 市外企業2,100円（１名につき） 当日会場にて申し受けます お釣りがないよう、お願い致します ※横浜型地域貢献企業、横浜知財みらい企業及びIDEC施設入居企業 無料 ※横浜グローバルものづくり企業ガイド2017・18掲載企業 無料 |
| プログラム | ●14:00～15:00 「製造業のＩｏＴ化は何をもたらすのか ～生産性向上にとどまらない価値創出をめざして～」 一般社団法人 情報通信技術委員会 事務局長 稲田 修一 氏 ＜講演概要＞ 製造業の「サービス化」の必要性がずっと言われ続けてきましたが、ＩｏＴ／データ活用の拡がりによって、これが当たり前になりつつあります。でも意外と知られていないのが、価値創造につながるのは「ＩｏＴ／データ活用」ではなく「業務改革」であるという事実です。まず、この点について説明いたします。 また、一部の先進企業では、顧客の抱えている課題や産業や社会の課題に着目し、これを解決することで製造業のサービス化を超える価値創造も始まっています！このような状況の中で、 ＩｏＴ／データ活用によって何が変わるのか？そしてそこから生まれる価値と製造業にもたらすインパクトについて、事例を紹介しながら説明します。さらに、価値創造に必要な戦略についても解説します。 ●15：10～16：10 「IoT導入にあたっての課題をどう乗り越えていくか？～各工程での課題と対応（解決法等）～」 株式会社 ブレスビット 取締役社長 達知 剛志 氏 ＜講演概要＞ 以下の内容について、ものづくり現場を見据えた適切なご提案ができればと思っております。 ☆「ＩｏＴ（ＩＣＴ）ベンダー視点からのものづくり」と「ものづくり現場視点からのＩｏＴ（ＩＣＴ）」 の両方が相乗効果を発揮させるにはどうしたらよいか。以下、導入からシステムの運用、メンテナンス等までの各ステップにおける課題と対応策・方法等についてポイントとなる事項についてご説明いたします。 ・「導入時の課題」 ・「データ収集の課題」 ・「解析・分析の課題」 ・「システム化開発の課題」 ・「システム運用、データ運用、ＡＩ運用、セキュリティの課題、メンテナンス等」 |
| 申込み方法 | 下記の『参加お申し込みフォーム』ボタンよりお申し込みください。 （初回に、ユーザー登録が必要となります） |
| お問い合わせ | （公財）横浜企業経営支援財団（IDEC） 経営支援部 技術支援担当 TEL：045-225-3733 |
| 定員 | 50名 (定員になり次第締め切らせていただきます) |
| 申込期限 | 2018年10月10日(水) |
講師・演者
一般社団法人 情報通信技術委員会 事務局長 稲田 修一 氏
- プロフィール
1979年九州大学修士（情報工学）、1984年コロラド大学修士（経済）。1979年～2012年、総務省（郵政省）でICT政策の立案や技術開発業務に従事。2012年～2017年、東大特任教授として、IoT/データ活用によるビジネス革新や価値創造について研究。2016年から現職。総務省情報通信審議会専門委員、国土交通省技術検定委員、科学技術振興機構「さきがけ」領域アドバイザー、相模原市IoT推進ラボ定期メンターなどとしても活動。
株式会社 ブレスビット 取締役社長 達知 剛志 氏
- プロフィール
大学卒業後国内、外資メーカーでＳＥとして都市銀システムや生産システムを担当し、２０００年スピンアウト。同年７月株式会社ブレスビットを設立。
程なく大手ＳＩの一次店として大規模システムの提案、製造、運用保守を中心とした請負事業を中心とした事業を行って参りました。また、独自性も出して行く為、シミュレートや最適化エンジン（製造スケジュール、部品構成、配送ルート、配車計画等）、機械学習機能を自社内で研究開発を続け、「現場の思いにニーズと答えがある」を心情にボリュームゾーンの問題解決に取組んでいます。