コト×カラはじめるビジネス変革2新ビジネスへ挑戦したい(DXへの挑戦)製造業(ものづくり)のお客様

「ものづくり現場でのDX」への取り組みが急加速

製造業におけるオートメーションやデータ活用、IoT化など「スマート工場」への期待が高まり、イノベーション「インダストリー4.0」の変化の波が、本格的に製造業を変えようとしています。
富士通ではお客様が新ビジネスを進めるための基盤、新規事業への挑戦に向けた土壌づくりをお手伝いします。

設計プロセスの効率化

モノをつくらないものづくり
Level1 
仮想試作検証により試作回数を削減

  • CAE、シミュレーションにより品質を作りこみ、試作回数や手戻りを削減
  • 部門間のデータ共有とデザインレビューにより不具合を早期発見

作業記録の電子化と活用1

工場全体の見える化
Level1 
作業進捗のデジタル化

  • 工程単位の作業進捗をタイムリーに把握
  • MESとタブレットを導入し、現場で作業着手・完了実績を入力

作業記録の電子化と活用2

原材料・部材管理の高度化
Level1 
タブレットにより原材料、部材の探索負荷を低減

  • 保管場所や数量の可視化により探索時間を短縮
  • タブレットで所在を確認し、現品の残数をその場でインプット

ものづくりにおいて特にニーズが
高い4つのシーンをレベル別にご紹介

 

導入イメージの
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生産技術の可視化と伝承

生産現場の自動化
Level3 
画像データにより良否判定を自動化

  • 静止画像(良品、不良)を教師データとして、検査工程をAIで自動化
  • 対象物の形状や表面の状態に、キズやゴミ付着などの欠陥がないかを判定

AIによる検査

生産現場の自動化
Level4 
AIで工程不具合を予測し品質を向上

  • 工程の不具合箇所を予測し、不良品の発生を未然に防止
  • 工場内の様々なラインに対し5Gでセンサーやカメラを接続し装置の劣化を一元管理

ものづくりにおいて特にニーズが
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生産プロセスの管理

工場全体の見える化
Level4 
工場全体の効率を見える化

  • KPIを横串で把握し、工場全体の気づきによる改善活動を促進
  • 品質、生産量、エネルギー、コストなどのデータを収集し、リアルタイムに表示

工場の自動化

生産現場の自動化
Level3 
画像データにより良否判定を自動化

  • 静止画像(良品、不良)を教師データとして、検査工程をAIで自動化
  • 対象物の形状や表面の状態に、キズやゴミ付着などの欠陥がないかを判定

ものづくりにおいて特にニーズが
高い4つのシーンをレベル別にご紹介

 

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