化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

~ 最新技術や導入事例からDX活用による生産改革へのヒント ~

 
* 本ウェビナーは開催済みです。再開催のご要望があれば、お知らせください。

        再開催を希望   

CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】

       開催日時:2022年4月5日(火)13:30~16:30 
       受 講 料:44,000円(税込)  * 資料付
          *メルマガ登録者 39,600円(税込)
          *アカデミック価格 26,400円(税込)
         パンフレット

※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
   → https://zoom.us/test
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★【メルマガ会員特典】2名以上同時申込かつ申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。
 ★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

講 師

高原 忠良 氏
技術オフィス Tech-T 代表 / 埼玉工業大学客員教授,
元トヨタ自動車 / 元サムスン) 博士(工学)

【講師経歴】
トヨタ自動車 樹脂部品生産&材料・加工技術・CAE 開発、
SamsungSDI(韓国本社) エンプラ研究所
大手自動車メーカ 研究所 次世代車要素技術開発
2017- 埼玉工業大学
2020- 技術オフィス Tech-T

セミナーの趣旨

 プラント・製造業など、加工現場がある業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するセミナーです。デジタル・データ化は効率化につながる着眼点です。それらは組み合わせが容易で、アイデア次第で画期的な生産性向上にもつながります。
 一方、DXはまだまだ歴史が浅いこともあり、具体的成果の事例も少なく、どちらかと言えば、ベンダー側からの活用イメージのPRが多い段階です。
 トヨタ自動車とサムスンで製造と開発のデジタル化を推進した講師により、DXを簡単に俯瞰した上で、この分野でのDXの現状と生産性向上につながる活用ヒントを紹介します。DXコンテンツ事例や想定案は、可能な限り、動画での紹介を予定しています。入門者にもわかりやすいセミナーです。
 デジタル化は、プラントや製造現場そのものの3Dデータ化と活用、製造時の各種情報のデジタル収集と活用の2面で解説します。それぞれ、ラクラク保全や製造品質先読み制御などの未来的なプラント管理・製造システムなどが期待されます。

セミナー対象者

 ・ デジタルトランスフォーメーション、デジタル化技術に興味をお持ちの方
 ・ 生産性やコストの改善の着眼点を探索している方
 ・ プラント・製造の保全関係者
 ・ 生産性改革や現場変革を目指したい方

セミナーで得られる知識

 ・ プラント・製造業関連の各種デジタル技術
 ・ デジタルトランスフォーメーションの概要
 ・ 業界内のDX推進の現状
 ・ JOB型自律的対応力

プログラム

      ※ 適宜休憩が入ります。

1. はじめに
 ‐デジタルトランスフォーメーションが必要となる背景‐
  日本を取り巻く状況
  2050年カーボンニュートラル、次世代エネルギー
  最新自動運転技術走行試験ビデオ
  
2. デジタル技術とDX
 ‐デジタル化とは、その統合進化系のDXとは
  Industry 4.0、Society 5.0
  Sensing計測技術(形状計測、特性値計測)
  IoT、AT&CAE
  欧州自動車の開発評価におけるDigitalEngineering
  
3. プラント・製造ラインのデジタル化・DXへの潮流
 現場計測方法プラント丸ごと計測・作業スペース瞬間計測
  計測データからの3Dデータ化
  データ活用事例や案
   改造・改修の事前机上検討
   デジタル見積もり
   保全システムとのリンク
   作業性改善生産シミュレーション
   CO2削減
  
4. プラント、配管・バルブ、加工設備のデジタル深化案
 -最新の技術で何ができるのか?-
  最新計測技術
  リアルタイム連続計測とIoTデータ収集
  (温度・圧力・ひずみなどの物理変動情報)
  
5. デジタル情報の活用
 CAE進化のための高信頼性計測技術
  プレス・ダイカスト・射出成形・CFRP(RTM)
 CAE活用による設備改革
 リアルタイム計測情報解析による生産改革
  生産変動抑止での品質安定化とコストダウン
 AIの活用、AIとのリンク
  CAE不要の瞬間的予測、センサー不要の異常検知
  音・映像の自動判別
  
6. まとめ
 -推進課題と対応-
  現状のレベル
  実務者の思い、経営サイドの視点
  Digital Twinの可能性
  期待と課題
  

  
  

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