講演・パネルディスカッション

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※空席があれば当日受付も行います。

メインステージ

M-36月5日(水)14:30~16:35

Connected Industriesステージ【協力:モノづくり日本会議】

基調講演『製造業を巡る環境変化、課題と対応の方向性』

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ビジネスモデルの転換、人材獲得の激化、産業の集約・再編等が加速する中において、我が国製造業の競争力を強化を図るためには、国内外の動向に着目し、新規市場の創出、戦略的な課題解決の推進が必要。我が国製造業を取り巻くグローバルな環境変化や課題への対応の方向性を示すとともに、これらの実現に向けた政府の取組について説明する。

講師
井上宏司 氏

略歴

経済産業省

製造産業局長

井上宏司 氏

※講師変更の可能性あり

略歴

東京大学法学部卒。

昭和59年4月
通商産業省入省、資源エネルギー庁公益事業部計画課
平成13年7月
通商産業省資源エネルギー庁長官官房企画官(電力・ガス事業担当)
平成16年10月
内閣府規制改革・民間開放推進室参事官
平成19年7月
経済産業省資源エネルギー庁資源・燃料部政策課長
平成21年7月
大臣官房会計課長
平成22年2月
内閣府行政刷新担当大臣室参事官
平成23年1月
内閣官房長官秘書官
平成23年9月
経済産業省大臣官房審議官(大臣官房担当)
平成24年2月
大臣官房政策評価審議官
平成24年12月
資源エネルギー庁次長
平成26年7月
地域経済産業審議官
平成27年7月
産業技術環境局長
平成28年6月
農林水産省食料産業局長
平成30年7月
経済産業省製造産業局長

スマートファクトリーAWARD2019表彰式

生産管理や製造現場の先進化・効率化といった点で優れた事例(工場)を選定し、表彰式を執りおこないます。

特別講演①『深層学習がもたらす製造業のスマート化』

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深層学習をはじめとする人工知能技術の製造業への適用はますます進んでおり、すでに多くの応用において商用化されている。本講演では深層学習の概要と産業応用をおさらいしたあと、製造業での事例を紹介する。Preferred Networksの取り組みとしてはFANUC製品への貢献、特にピッキング技術について述べ、同じく商用化した外観検査ソフトウェアについて詳しく説明し、最後に今後の展望について述べる。

講師
比戸将平 氏

略歴

Preferred Networks

執行役員 研究開発担当VP

比戸将平 氏

略歴

2006年京都大学大学院情報学研究科修士修了、同年日本IBM東京基礎研究所に入社、データ解析技術の研究開発に従事。

2012年4月にPreferred Infrastructureに入社。

2015年1月Preferred Networks米国子会社へ転籍、2018年1月に本社へ帰任。

同年12月に執行役員 研究開発担当VPに就任、現職。

特別講演②『1時間で始めるSmart Factory~小さな投資 大きな進化 生産性IoT進化論~』

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自社工場の改善活動のためにIoTモニタリングシステムを構築。生産状況・サイクルタイム・停止時間・可動率等のデータ収集を自動化し改善スピードが2倍に向上。80ラインで平均34%、最大128%の出来高向上、年1億円以上の労務費と4億円の設備投資節減など大きな効果を上げる。他の中小企業の生産性向上のためi Smart Technologies(株)を設立。初期費用10万円、月額39,800円と負担がわずかで、後付け汎用センサーにより改造不要で旧式設備にも導入可能なため、設立1年強で中小企業を中心に100社以上にサービス展開中。モニタリングのみならず、改善とデータ利用の経験が豊富なメンバーがお客様の5日分のデータを分析し製造ラインの改善点をアドバイスするライン診断レポート作成サービスや、「データで人の力を引き出す」を合言葉にコンサルティングサービスも各地で開始。

講師
木村哲也 氏

略歴

i Smart Technologies

代表取締役 CEO

木村哲也 氏

略歴

1992年東京大学大学院修了。トヨタ自動車生産調査部出身。

2013年に旭鉄工(株)に転籍、2016年代表取締役社長。

経営全般を大きく改革する中でIoT技術を用いた製造ラインの遠隔モニタリングシステムを構築、大きな改善効果を上げる。

そのシステムを全国の中小企業に展開するため「i Smart Technologies㈱」を設立。

モニタリングはもちろん、データ分析およびデータを活用したコンサルティングも手掛ける。

ものづくり日本大賞特別賞等受賞多数。

年100回の講演会登壇、10回以上のテレビ出演、40回以上の新聞・雑誌登場、自著「Small Factory 4.0」により啓蒙活動を行う。

日本国内でのモニタリングは180社以上、コンサルティングは15社以上実績あり。

5月にはタイ工業省と相互協力の覚書を締結。タイ政府の負担で実証実験も行う。

M-56月6日(木)13:00~15:30

主催:インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブが目指す日本版ものづくり改革
-「ゆるやかな標準」でつなげる第4次産業革命への挑戦-(仮)

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セカンドギアに加速したIVIの今をお伝えします。「実際の現場の困りごと」を基に議論をし、形成される「業務シナリオワーキンググループ」。2018年度活動した19グループの中から特に評価の高かったグループを厳選して事例発表を行います。2018年度から新たな取り組みとしてスタートした「先進研究分科会」。製造業が抱える様々な課題に対して、新しい技術やソリューションを用いた解決方法を1年間検討した成果の初講演を予定しています。

プログラム
  • ・業務シナリオワーキングによる事例発表
  • ・先進研究分科会
『経営と現場をつなぐKPI研究分科会 発表』
所属:東芝

杉山尚美 氏

『5G先進活用研究分科会 発表』
所属:日立産機システム

苗村万紀子 氏

『センサーデータ活用技術研究分科会 発表』
所属:東芝

松岡康男 氏

『オープン&クローズ戦略研究分科会 発表』
所属:日立製作所

堀水修 氏

M-66月6日(木)15:50~16:35

『製造業におけるブロックチェーン適用と可能性』

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ブロックチェーンを仮想通貨以外にも適用する試みが始まって数年、金融業以外におけるブロックチェーン適用例も増え始めました。

しかしながら、最近の仮想通貨の評価低下の影響を受けてブロックチェーン技術への期待も下火となっています。

ブロックチェーンは、本当は使えるのか?使えないのか?本講演では、製造業におけるブロックチェーン適用と将来的な可能性についてお話しします

講師
平野洋一郎 氏

ブロックチェーン推進協会

代表理事

平野洋一郎 氏

M-76月7日(金)11:00~12:30

主催:地方版IoT推進ラボ、日本防災産業会議、日刊工業新聞社

地方版IoT推進ラボ特別企画
『地域から世界へ!IoT・AI時代に対応した新しい価値創出(仮)』

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経済産業省・独立行政法人情報処理推進機構では、地域においてIoT・AI・ビッグデータを活用した課題解決プロジェクトを創出する取組を「地方版IoT推進ラボ」としてこれまで93地域選定し、支援しています。製造業や一次産業・観光業・防災にデジタルテクノロジーを掛け合わせて地域で新しい価値を創出するラボの取組や成果、今後の展望について代表地域のトップをパネラーとして迎え、ディスカッションを行います。

パネリスト
影治信良 氏

略歴

美波IoT推進ラボ

美波町長

影治信良 氏

他数名(調整中)

略歴

昭和53年3月近畿大学卒業。

同年11月日和佐町役場入庁、同和対策課長、建設課住宅担当課長、企画観光課長、総務課長を経て、平成18年3月美波町総務課長。

その後、総務企画課長に就き、平成21年7月に退職。

同年8月美浜町長に就任。現在に至る。

モデレータ
越塚登 氏

略歴

東京大学大学院 情報学環

副学環長 教授

越塚登 氏

略歴

1994年、東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。

東京工業大学助手、東京大学大学院助教授などを経て、2009年より現職。

YRPユビキタス・ネットワーキング研究所副所長、トロンフォーラム学術教育WG主査、IoT WG 副主査、一般社団法人オープン&ビッグデータ活用・地方創生推進機構(VLED)理事なども務める。

M-86月7日(金)13:00~13:45

IoT・AI Innovationフォーラム【協力:クラウド利用促進機構】

『AI IoT時代のものづくり革新』

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ここ数年において、ものづくりは、IoT、AIをはじめとする最新のデジタル技術を活用することにより生産現場のサイバーフィジカルシステム化・オートメーションの世界へと大きく発展しつつあります。

さらには、製造現場の匠の技術を継承させ人間の暗黙知を形式知化して共有する「コグニティブ」の領域へ着実に進化しています。世界のコグニティブ・ファクトリの現在地を実例を交えてご紹介いたします。

講師
鈴村敏央 氏

日本アイ・ビー・エム

グローバル・ビジネス・サービス事業本部

IoT & ビジネストランスフォーメーション パートナー

鈴村敏央 氏

M-96月7日(金)14:15~15:00

IoT・AI Innovationフォーラム【協力:クラウド利用促進機構】

『ヒトではなく、電子を走らせろ!デジタルがもたらす「真の産業革命」』

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日本製造業を世界最強に押し上げた勝利の方程式、「現場力」に頼った日本型経営モデルは、実は90年代末には限界を迎えていました。

それから約20年、「ヒト」x「デジタル」の合わせ技で生産性を伸ばし続ける海外勢に対し、「ヒトの力」だけで対抗し続けてきた日本勢の現場には疲弊が蓄積しているのではないでしょうか。

本セッションでは、“スジの良いデジタル活用”によってヒトの力を生かす、新しい製造業の形を提示します。

講師
村田聡一郎 氏

SAPジャパン

インダストリーバリューエンジニアリング統括本部

IoT/IR4 ディレクター

村田聡一郎 氏

出展者セミナーステージ

S-16月5日(水)10:10〜11:10

主催:日本能率協会コンサルティング、日刊工業新聞社

『スマートファクトリーを実現する改革シナリオと実践事例』

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スマートファクトリーをどう描けばよいのか、構築はどう進めればよいのか。JMACの「SF48」や「IoT7つ道具」をもとに解説します。また、スマートファクトリーの先駆けとなる実践企業事例を紹介します。

講師

日本能率協会コンサルティング

デジタルイノベーション事業本部 執行役員 シニア・コンサルタント

松本賢治 氏

合同企画『 IoTスマートカートファクトリー道場』(会場:S-48 日本能率協会コンサルティングブース内)

実物のカート(組立式の車)を使い模擬工程を再現! JMACのIoT7つ道具を活用して、人と作業の品質や生産性をいかに上げるのかをデモンストレーションとスマートファクトリーに関連するミニセミナーによりご紹介します。

S-56月5日(水)14:30〜15:10

主催:Swiss Smart Factory Japan
協力:かわさき・神奈川ロボットビジネス協議会、スイス外国企業誘致局

『スイスイノベーション・スイススマートファクトリー』

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講演①『スイス・事業拠点設立のメリットについて』
講演②『スイスイノベーション・スイススマートファクトリーの取り組みについて』

スイススマートファクトリーはスイス国家プロジェクトとしてインダストリー4.0を推進します。スイス国内外の産官学の協業を進め、特にAR&VR、AI、ロボット等の分野で支援します。プロジェクト・ビジネス関係の構築を支援し、スイス発オープンイノベーションを推進します。

講師①

スイス大使館 外国企業誘致局

上席担当官 松田俊宏 氏

講師②

Swiss Smart Factory Japan

代表 小山 勇 氏

S-66月5日(水)15:30~16:10

主催:かわさき・神奈川ロボットビジネス協議会

かわさき・神奈川ロボットビジネス協議会/グローバルビジネスセミナー
『強い中小企業の海外展開向けプレゼンテーション』

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当協議会が企画運営する「サービスロボット・メカトロゾーン」の出展企業数社によるグローバルビジネス向けのプレゼンテーション。中国語・英語圏へのグローバルビジネス展開をめざした連携・事業化に向けた紹介を行います。

講師

「サービスロボット・メカトロゾーン」出展企業4社によるプレゼンテーション

  • (1)サイマコーポレーション
  • (2)東洋電源機器
  • (3)スリーハイ
  • (4)小川優機製作所

S-116月6日(木)15:30~16:10

『Bosch IoT、データ収集のその先』

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弊社は2015年から工場におけるIoT導入に取り組んできましたが、国内の工場でもいくつか実際のラインで使われる例が出てきています。その結果、今までのIoTをどのように利用するかという議論から、収集したデータをどのように利用するかという点に焦点が移ってきておりまます。実際のIoT事例をもとに、SAPなどとのデータ連携も含めて工場におけるIoTのデータ活用についてご説明します。

講師
青木秀行 氏

NTTデータエンタープライズ・アプリケーション・サービス

代表取締役社長

青木秀行 氏

S-176月7日(金)15:30~16:20

『Bluetooth技術が産業用IoTにもたらす可能性』

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Bluetooth®は、予知保全や機械の故障検知に欠かせないワイヤレスセンサーネットワーク機能を向上させます。Bluetoothと繋がるスマートフォンやタブレットは機械に備え付けのディスプレイに代わり、システム管理はより容易になり過酷な現場の作業を減らしてプラント内の新たな課題発見に貢献します。また、製造業におけるバリューストリームに欠かせない要素を接続し、機械、人、プロセス連携を確固たるものにし、効率、生産性、安全性を新しいレベルに引き上げます。

講師
カイ・レン 氏

Bluetooth SIG アジア太平洋地域

デベロッパー リレーションズ マネージャー

カイ・レン 氏

※逐次通訳あり


出展者セミナー

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