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AI・オートメーション 製造
製造業の人手不足下で生産管理を効率化するソリューション

多くの業界で、コロナ禍の影響で人手不足を深刻化していくと思われています。特に、きつい・汚い・危険の3Kを持っている製造業はあまり労働者の注目を引きません。その背景に、製造企業は生産を効率的に管理するために、どうすればいいかを考慮した上で、本記事を執筆いたします。   1. 製造業の人手不足の背景 経済産業省「ものづくり人材の確保と育成」では、製造業の就職者数は2002から2020にかけて18年間で約157万人減少しています。特に、コロナ禍の影響で製造業の人手不足が深刻になってきています(統計局により、2021年に建設業の就職者数は前年に比べて減少した) 理由は仕事環境が体に良くないし、外勤時間が多いし、一回の不注意だけで生命を脅かすという評価された製造業が若い労働者の心を惹かれないからです。更に、高齢化社会の影響で多くの製造企業は技能を持つ人材を不足しています。このように、きつい・汚い・危険の3kだと評価される製造業は、他の業界と比べて競争力がより低いです。 人手不足(特に技能を持っている人材の不足)は製造業に悪影響を及ぼしています。明らかなことは、人の力により製品を製造したり販売したりするために、企業の利益が得られます。また、若手社員を雇用しても、社員が業務をこなす時間はけっこうかかるので、この時間のギャップで営業を維持しづらいかもしれません。 では、人手不足の背景に、どうやって新たな価値を創出するかという問題が浮き堀になってきました。技術が発展しなかった昔はこれが課題でしたが、現在は別の話でした。AI(人工知能)やIoT、ビッグデータなどの先端技術が急発展しているために、社員数を最低限にしても、生産を効率化することができます。その中で、AIを搭載する製造実行システム(MES)が多大なメリットを与えると思われます。 2.人手不足の下でMES(製造実行システム)のメリット 2.1 オンボーディングプロセスをスピードアップさせる オンボーディングは企業にとって重要なプロセスです。新社員が素早く仕事環境又は仕事量に慣れてくるかどうかはオンボーディングの質量次第です。オンボーディングをスピードアップするのに役立つMES(製造実行システム)は優れた選択肢です。MESは、直観的なインターフェイスを使用することで、新社員に必要な情報(トレーニング資料や作業指示書等)にアクセスできるようにする権利を付与します。それだけでなく、MESシステムは、スキルまたは統合トレーニング認定を管理できたり、機械および機器を操作する資格のあるスタッフを使用および管理する権利を付与したりします。例えば、作業員は60%以上のOEE(設備総合効率)を確保しなければ、機械を自分で操作することはできません。 2.2 正確なリアルタイムの視覚化 MESの特徴としてはデータをリアルタイムで集約することで、意思決定をより正確に下せます。それは全体的に色々なメリットを提供します。例を挙げれば、商品の状況(在庫有無とか)をリアルタイムで把握することで、倉庫の商品を検査する作業員を省きます。もう一つの例として、工場の生産状況をリモートでリアルタイムに視覚化することで、管理人員を削減できることが挙げられます。 2.3 プロセスを自動的に監視 現在、製造企業はMESシステムをPLC(プログラマブルろロジックコントロール)やIoT等に統合できるようになったことで、生産プロセスを自動的に監視できます。製品や機械等のデータをMESがリアルタイムに集約して、処理してから報告します。それにより、企業は生産プロセスに何か問題があったかを直ぐに把握できます。同時に、MES は迅速な技術ソリューションを統合し、商品の欠陥を最小限に抑え、より良い製品品質を保証します。 [...]

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小売のBOPISにおける先端技術の活用

小売業界において、コロナ禍の影響で新たな販売・受け取りモデルを発展させると考えられます。その中で、BOPIS(Buy online pick in storeー注文オンラインと店舗受け取り)が注目されています。しかし、BOPISを運営している又は検討している人は、AIなどのような先端技術を活用することで、BOPISを最適化することはほとんど知りません。本記事では、BOPISにおける先端技術の活用を説明いたします。   1.BOPISとは? BOPISとは何ですか? BOPISとは、Buy online pick in storeの略語で、英語の文字通りにオンラインで注文した商品を実店舗で受け取れる販売・受け取りモデルです。顧客は、オンラインのチェックアウト時に追加の配送オプションを確認することで、小売業者がBOPISを提供しているかどうかを確認できます。BOPISが利用できる場合、顧客はオンラインで商品をカートに入れ、店舗での受け取りを選択し、チェックアウトプロセスを通常通りに完了することができます。店舗が注文品を準備した時に、顧客は通知を受け取り、店舗の営業時間内であればいつでも注文品を受け取ることができます。選択された店舗で商品の状況(在庫有りか在庫切れか)によって受け取り時間が違います。 見過ごせない点は、オンラインストアとリアル実店舗の両方を運営している企業だけはBOPISを行えることです。特に、OMO(Online Merge [...]

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「VTIジャパン_展示会」スマート工場EXPOの出展のお知らせ

VTIジャパンは、来週の1月25日(水)~1月27日(金)に開催される「スマート工場EXPO 2023年」で、製造企業のスマート工場及およびDX促進ためのソリューション・ソフトウェア開発サービスを出展いたします。     「スマート工場EXPO 2023年」は、AI/IoT/FAによる製造革新をテーマとして、IoTやAIソリューション、脱酸素ソリューション、ERP、ロボットなど製造DXを実現する先端技術が一堂に出展します。 展示会の情報: 開催時期:2023年1月25日(水)~1月27日(金)10:00~17:00 会場:東京ビッグサイト 展示会詳細:こちらでご確認ください。   弊社のブースでは、最新先端技術を活用し、スマート工場向けて、製造実行管理システムや倉庫管理システム、AI・IoTなどのソリューション・ソフトウェア開発サービスをご提供いたします。特に、当展覧会では、AIを搭載する顔認証勤怠管理システムである自社製品・FACEXをご紹介いたします。 御社と有意義な情報交換ができますよう、ぜひ今回の「スマート工場EXPO 2023年」における当社の出展ブース(ブース番号:62〜64(Green Factory Expo)西2ホール出入口)にお立ち寄り下さいませ。 御社のご来場を心よりお待ちしております。 [...]

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GPTチャットボットはチャットボットのトレンドとなる?

最近、世界の注目を引いているGPTチャットボットは、ユーザーが入力した、すごく短いのテキスト(商品のレコメンデーションの要求等)から結果を出せると好評します。検索だけではなく、カスタマーサービスやコンテンツ創造などを実行できると評価されるGPTチャットボットは、チャットボットのトレンドになりますか? 本記事では、我々の専門家の意見を参考にして、答えを探してみます。   1.GPTチャットボットとは? GPTチャットボットは、AIを搭載するOpenAIのチャットボットであり、自然言語処理を通じて人間とコミュニケーションするツールです。際立つ機能は、ユーザー質問の回答、間違った問い合わせの拒否、コンテンツの創造です。 基本的には、GPTチャットボットはAIを活用するバーチャルアシスタントの一つです。しかし、AlexaやSiriなどのAIチャットボットを比較すれば、GPTチャットボットが優越感を与えると評価されます。 GPTチャットボットは膨大なデータを学習させられて、文章または会話のパターンを認識して、適切な回答を答えたり、人気のある人の話し方または筆風を模倣したりすることができます。実にどのデータを学ばれるかをOpenAIが公表しないが、Wikipediaや電子ブックなどが使われると思われます。 2.GPTチャットボットのメリットとデメリット メリット: ユーザーとの会話を行える ユーザーがフォローアップ修正を提供できるようにする 不適切な要求を拒否するようにトレーニングされた デメリット: 誤った情報を生成する可能性がある 有害な指示や偏った内容を生成する可能性がある [...]

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倉庫におけるデジタルピッキングの活用

DXが加速する現在での倉庫管理は、入出荷から、ピッキング、梱包に至って、様々な作業で先端なテクノロジーを導入しています。その中で、ピッキングの作業の速度を2倍以上向上させるデジタルピッキングは見過ごせません。本記事では、デジタルピッキングを詳しく説明いたします。   1.デジタルピッキングとは? デジタルピッキングとは何ですか? デジタルピッキングシステム(Digital Picking System – DPS)とは、Pick-to-lightの言い換えで、光通信モジュールとコンピュータの連携により倉庫管理を最適化する技術です。作業者は表示器のランプが光った製品棚に足を運び、表示された数だけ製品を取り出します。このように表示器の指示に従って行うピッキング作業は簡素されるために、新作業員でもピッキングを簡単かつ素早く実行できます。 また、企業はデジタルピッキングを、倉庫管理システム(WMS)や企業資源計画(ERP)、サプライチェインマネジメント等と統合することで、倉庫をより正確に管理することができます。 ピッキング手法の一つ デジタルピッキングの他に、以下のピッキング手法も多く使われています。 タブレットピッキング:紙のピッキングリストではなく、タブレット端末に表示される指示に従ってピッキングを行います。 バーコード:製品とリストの照合を、目視ではなくバーコードスキャンによって行います。 RFIDタグ:製品に貼り付けられたRFIDタグをスキャンするだけで、製品の情報(入荷数等)を取得します。 [...]

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製造業における異常行動検知AI 

前編「製造業におけるAI、IoTの活用」を踏まえて、多くの製造業はスマート工場を築いていると思われます。スマート工場にとって重要な一つの技術は、AIを活用する異常行動検知だと言うまでもありません。本記事では、異常行動検知AIを紹介いたします。   1.異常行動検知AIとは? 異常行動検知AIとは、マシンラーニングを活用して、膨大なデータを継続的に学習することで、作業員の異常行動検知を自動化する先端技術です。この技術を導入する場合、以下のハードウェアとソフトウェアを事前に備えて置かなければなりません。 *ハードウェア: 企業の状況または先端技術の成熟度によって必要なハードウェアが違いますが、多く使われるのは以下の通りです。 カメラ:行動をリアルタイムで監視するためのカメラ。 CPU&GPU:リアルタイムの結果を受け取りたい場合、より良い選択肢はGPUです。GPUは画像ベースの深層学習モデルを処理する速度が高速な一方、CPUは画像を検査することを最適化できるが、トレーニング用に最適することができません。 測色計(Colorimeters)(オプショナル):光源が発する光の色と明るさを検知するために、画像を高精度で監視することは可能です。 赤外線カマラ(オプショナル):温度を測定することで、薄濃の色によって表すグラフを提供します。作業員の密度や機械の稼働を表します。 *ソフトウェア: AIを活用する異常行動検知のソフトウェアを導入しなければなりません。そのソフトウェアは数秒または数分で行動を高速に分析することで、異常行動をリアルタイムで検知することができます。 2.異常行動検知AIはどのように稼働するか? 最初、AIは作業員に関する行動のデータ(特に正しい動作のデータ)を学んできます。そして、AIを活用する異常行動検知システムを導入すると、作業員の行動をリアルタイムで収集して分析します。膨大なデータの中で、どの動作が正しいかを判定して、正しくない又は疑われる動作を検知します。また、継続的に学習する能力を持っているので、事前に出した結果を再検査します。それによって、企業はオペレーションを中断なく改善することができます。   [...]

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最新オックスフォード大学の「政府AI準備指標」発表!2022年ベトナムは7位に上昇

オックスフォード大学が世界181ヵ国・地域を対象に調査した「2022年版の政府AI準備指標」では、ベトナムのスコアは53.96で、世界平均を2年連続で上回り、2022年を比して7位に上昇したという。   2022年版では、ベトナムは2021年から7ランクアップで、181ヵ国中57位となった。東南アジア諸国連合(ASEAN)では、2021年と同様に、10ヵ国中6位につけた。また、世界上位トップは、85.72の米国。次いでに、2位:シンガポール、3位:英国、4位:フィンランド、5位:カナダ、6位:韓国、7位:フランス、8位:オーストラリア、9位:日本、10位:オランダ。   2017年から行われ、公共サビースを市民に提供している中で、AIの活用を各国政府がどの程度受け入れる準備ができているかを評価した「政府AI準備指標」。第5回の今回は「ガバナンス」「インフラ」「テクノロジー」の3つ柱を主軸とした計39の指標(2021年版より3つ少ない)をもとに評価した。   調査結果を通じて、AIを完全に公共サビースに統合できるようになるために、どのような基盤が必要か等を、上位に立った各国から学べられると各国政府が期待する。特に、2022年版では、ASEANのテクノロジーが急激に発展していくと見られる。ウニコーン企業(10億米ドル以上の企業価値)を持つ東アジアの9つの国の中で、2022年にフィリピン、マレーシア及びベトナムは、その条件を満たす新企業を発表した。   更に、対応力が高い、優秀なIT人材を持っているベトナムは、今後5年、DX革新の成功を収め始める狙いがある。その背景に、VTIグループは、ベトナム及び他国のDX革新を実現できるように尽力している。弊社は、多岐な業界で活躍している企業の経営成長およびDX促進に向けて、カスタマイズされるAI・IoTソリューションをワンストップソリューションとして提供する。   弊社の代表的なAI-IoTソリューション: FaceX:AI技術を利用した顔認証勤怠管理システム。99.7%の精度で顔を20,000枚まで格納可能。 ParkingX:AI技術を利用した高性能車両ナンバープレート認識システム。1.5秒未満で車両ナンバープレートを自動的に認識可能。 BusEye:管理者・運転手・従業員の間で同期化された配車運行ルート管理ソフトウェア。 LogX:リアルタイム測位・安全警報システム。 [...]

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Magentoの自動的なドロップショッピング

ドロップシッピングは前身のモデルが1950年代から現れたが、Eコマースの急発展の影響で小規模のある企業に着目されています。物理的な倉庫なしで、低い初期費用という利点を持っているので、小さいEコマースサイトやネットショップを運営している小売業者はたやすく適用できます。しかし、Magento をはじめとするEコマースプラットフォームがドロップショッピングの拡張機能を持っていることは多くの人が知りません。そこで、本記事は、Magentoの自動的なドロップショッピングをどのように使用するかを説明いたします。   1.ドロップシッピングとは? ドロップシッピングとは何ですか? ドロップシッピングとは、商品の配送なしで商品の広告/販売を担当するオンライン経営の形式です。顧客は自社のウェブサイトへ訪問してから注文した場合、自社は供給者に連絡して、顧客に商品を配送するように要求します。この経営形式では、自社は商品のマーケティング/販売だけに注力します。利益は、供給者が要求する値段と、自社のウェブサイトに示された値段の差から計算されます。 本質を見ると、ドロップシッピングはアフィリエイトと違います。アフィリエイトとは、商品の紹介•宣伝のみをおこない、その成果に対して報酬が支払われました。 ドロップシッピングのメリット•デメリット: メリット: 低い初期費用:事前に物理的な店舗やダークストアなどを準備する必要がないために、初期費用が低いです。 素人又は小規模のある企業に適切です。 商品の配送を担当しないために、過剰在庫などの悩みがありません。 報酬は簡単に得られます。 デメリット: 競争が激しいです。 [...]

AI・オートメーション 製造
製造業におけるAI、IoTの活用

ある調査により、2021年に、製造市場におけるグローバル人工知能とIoT(もののインターネット)は、それぞれ14億8250万米ドル、500億米ドルと評価され、年々増加していくと予測されます。DXの促進を目指す多くの製造企業は、AIやIoTなどの先端技術を活用することで、スマート工場などを築いています。本記事では、製造企業はどのようにAI、IoTを活用するかを説明いたします。   1.スマート工場のモデル 2016年に提唱された「超スマート社会」と伴う「スマート工場」の概念は、製造業の注目を集めています。特に、コロナ禍の影響で、多くの製造企業は、AIやIoTなどを導入することで、企業での業務などを自動化・最適化しています。 スマート工場は、相互接続されたマシンのネットワークから、データを保持したクラウド、RFIDタグやビーコンなどのデバイス、ロボットやドローン、スマート監視・管理システムに至って、様々な先端技術を活用して、最低限の従業員で効率や売上を最大にするモデルです。先端技術は、スマート工場の中核でもあり、製造業の運営方を再形成するものでもあります。実に企業の予算によって使われる先端技術の数量と種類が違いが、多く使われているのは以下の通りです: IoTセンサー:壁や棚などに備えておくIoTセンサーは、温度、重量、深度等の差をトラッキングする。 コンピュータビジョンを使用するカメラ:多量の画像を分析して、作業員の行動などを記録・追跡する。 スマート端末機器、スマートウェアラブルデバイス:スマート管理システムからのリアルタイムでのデータ/通報/警報を遠隔でも受け取る。 3Dプリンティング:コストとリスクを削減したり、大数量で生産できたり、廃棄物を少なめくしたり、色々なメリットを与えるために、近年注目されている。 AIを活用する管理システム:AIの力を借りて、多大のデータを分析して価値のあるデータを引き出して、経営などをサポートする。 AR/VR:スマート端末機器を通じて、データを3Dの画像として見える化するメリットを持っているために、近年注目されている。 ロボット:大手企業は、ロボットアームやドローンを使用することで、製品を作ったり、製品棚に製品を検査したり、製品を補給したりする。 では、スマート工場、そして製造企業は、どのようにAI、IoTを活用するかを以下のセクションで説明いたします。     [...]

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オートメーションのピラミッド(ISA-95)を5秒で捉える

DXの促進に力を注いでいる製造企業は、工場現場やオフィスなどにおける業務の自動化・効率化を実行する中で、オートメーションのピラミッドという概念を耳馴染んできたのではないでしょうか。しかし、実際にこの概念を完全に理解する人はあまり多くないと思われます。本記事は、製造業界で多く使用されている「オートメーションのピラミッド」を説明いたします。       1.オートメーションのピラミッド(Pyramid of Automation) の歴史 オートメーションのピラミッドは、1990年代後半にISA(the International Society of Automation: 自動機器に関する国際的な標準化団体)に提唱され、ISA-95とも呼ばれます。オートメーションのピラミッドの歴史を振り返ると、工場現場とエンタープライズアリアの両方で生じたデータの透明性を高めるために、そのモデルを創造しました。 +)1970年代から80年代にかけて、コンピュータ技術が進歩していない中で、多くの製造企業は、生産管理や資材所要量計算などの仕組みをコンピュータ化してきました。当時、ホストコンピュータが、さまざまなデータを一元管理し、これまで部署ごとに行っていた在庫管理や工程管理などを統合的に処理するCIM(Computer Intergrated [...]