生産管理システムは生産を管理できるか | タイム・コンサルタントの日誌から今回は前回に引き続き、本サイトにおけるPMと並ぶもう一つの重要なテーマ、SCMに関係する問題を考えてみよう。生産管理システムは生産を管理できるか、という問題である。 何度も繰り返していることだが、管理とマネジメントは違う。日本語の「管理」という言葉は、英語では3種類の異なる概念をカバーするような、いささか曖昧な多義語である。おおむね、
ラズパイでRFIDを活用したトレーサビリティーシステムを構築する（その1）
ラズパイでRFIDを活用したトレーサビリティーシステムを構築する（その1）：ラズパイで製造業のお手軽IoT活用（6）（1/2 ページ） 小型ボードコンピュータ「Raspberry Pi（ラズパイ）」を使って、低コストかつ現場レベルでIoT（モノのインターネット）を活用する手法について解説する本連載。第6回は、ラズパイとRFIDを活用したトレーサビリティーシステム構築のコンセプトについて解説します。 今回からは、小型ボードコンピュータの「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略してラズパイ）」と、電波を用いてRFタグのデータを非接触で読み書きする「RFID」を組み合わせた事例となる「トレーサビリティーのシステム化」について解説します。 ⇒連載「ラズパイで製造業のお手軽IoT活用」バックナンバー トレーサビリティーシステム構築上の課題 製造業では品質保証体制強化のため、トレーサビリティーの
半導体の盟主インテルが微細化競争から脱落…台湾TSMCと韓国サムスン、世界2強が激突
インテル本社（「Wikipedia」より） 微細化競争からインテルが脱落 世界最大のプロセッサーメーカーであるインテルは2016年、最先端の微細化を14nmから10nmへ進めることに失敗した。その後、何度も「今年は立ち上がる」という発表を繰り返してきたが、その期待は裏切られ続けた。現在も、充分に10nmでプロセッサを量産しているとはいいがたい。 そして、7月末に開催された2020年第2四半期の決算発表で、インテルのボブ・スワンCEOは、次世代7nmが1年以上遅延していることを認めた上で、「プロセッサ生産の外部委託を検討している」と述べた。実際、インテルは画像プロセッサ（GPU）を台湾TSMCに生産委託したという報道がある。委託された生産量は12インチウエハで18万枚であり、6nmプロセスで製造される見込みである。それだけでなく、インテルは、同社の基幹ビジネスであるPC用やサーバー用プロセッ
「製造業のコストはAIで劇的に削減できる」ABEJAが導入事例とAIモデル作成を披露「NVIDIA ディープラーニングセミナー 次世代の製造現場へ提案」で - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
基調講演にABEJA岡田氏 基調講演には、株式会社 ABEJA CEO 岡田氏が登壇し、「ABEJA Platform が提供する製造業のビジネスモデル変革とオペレーション変革」というタイトルで講演した。ABEJAの導入事例を聞くケースはこれまで多くはなかったが、今回、いくつかのユースケースを知るよい機会になった。 岡田氏は冒頭、ABEJAのビジネスの変遷を紹介、製造業ではダイキン工業と連携したのがはじまりで、今ではNVIDIAやGoogleから出資を受けている。また、今回は「製造業の方向けにビジネスモデルの変革、オペレーションの変革」について話したい、とした。 ABEJAは現在200社以上の企業に導入、1万以上のコンテナが稼働、70テラバイト/日の情報を処理しているという。AIに対するは幻滅期に突入しているが、AIへの期待値が大きい人が幻滅している状況であり、我々は現場へのAIの実践を粛
日本メーカーが大苦戦!マシンビジョンの世界で何が起きているのか？(13) 製造現場でのディープラーニングの実態と将来に迫る | マイナビニュース
普及を始めるディープラーニング技術 ディープラーニングの技術は様々な分野にて本格的な導入が進んでいる。 ただし、その多くは安全性が求められない分野が多く音声認識やターゲティング広告、ニュース配信などが挙げられ、画像処理の分野でも同様に安全性が求められない顔認証や医療画像診断の補助機能、写真の検索用タグ付けなどが挙げられる。自動車の自動運転など安全性が求められる分野ではまだ本格導入には至っていないのが現状であろう。 様々な分野で活用されているディープラーニング それに対して、モノづくりにおける安全性を担保する「製品検査」の分野にて、ディープラーニングの採用がどれだけ進んでいるのか、そしてその将来はどのような世界が予測されるのか、2018年9月の時点で我々の考えをまとめて皆さんにお知らせしたい。ディープラーニングの技術が画像処理に有益なことは明らかであるが、工場の中の画像処理における実態に迫り
「仕様書と違うから作り直せ」は通用しない？ メーカーが語らないOEMビジネスの実情
「仕様書と違うから作り直せ」は通用しない？ メーカーが語らないOEMビジネスの実情：牧ノブユキの「ワークアラウンド」（1/2 ページ） OEM・ODMビジネスでは、要求した本来の仕様とは異なる製品が外注先からメーカーへと納品されるケースは日常茶飯事だ。こうしたトラブルが発生した場合、普通に考えると、メーカーがこれらの外注先に対して、契約に基づいた毅然とした対応を取る……となるわけだが、実際にはなかなか難しい。 もちろん「仕様書と違っているのだから作り直せ」の一点張りで押し通すこともできなくはないのだが、実際にはメーカーの側が泥をかぶることが少なくない。明らかに外注元に瑕疵（かし）があるにもかかわらず、メーカーが責任を負う形で事態を終息させるやり方は、現場で実際に交渉したことがない人からすると、おかしな対応に思えるはずだ。 なぜそのような事態が発生するのか、今回はそんなOEM・ODMビジネス
カイゼンが製造業のIT化を遅らせてきたのかもしれない - ゆとりずむ
こんにちは、らくからちゃです。 先日、こんな記事を読ませて頂きました。 普段は、製造業のお客様をメインに、原価や会計に関するシステムの導入の支援や活用提案をさせて頂いておりますが、製造現場の仕組みづくりのお手伝いをさせていただくこともあります。その時の経験から、 そして生産情報、すなわち製造業の情報化に関わる分野は、カバーすべき範囲が広いのだ。受注管理システムから始まって、生産計画、BOM（部品表）、製造指示、在庫管理、品質管理、出荷管理、進捗管理、現物管理、POP、設計情報管理、と際限がない。それに比べ、流通情報で覚えるべきなのは販売管理、仕入在庫管理、カードくらいでよかった（当時はまだインターネットは普及していなかったのだ）。 どうして同じ情報システムに関わる科目なのに、製造業と流通業でかくも守備範囲の広さが違うのか？ それは、「製造業の方が業務プロセスが多くて複雑だから」である。 に
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