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食品製造業向け 設備管理の最適化セミナー(7/3)

エキスパートに聞く設備管理DXの基本から最先端技術まで


20250703quantum

株式会社Fixstars Amplifyでは、最適化計算クラウド「Fixstars Amplify」を活用し、社会課題の解決および実業務への適用を推進しています。

本セミナーでは、食品製造業における設備保全のスペシャリストである味の素エンジニアリング株式会社様をお招きし、設備管理におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)について、その基礎的な考え方から、生産性向上に不可欠な最新の最適化技術までを、段階的かつ分かりやすく解説します。紙や手作業中心の管理から脱却し、情報をデータとして活用するためのステップや、設備の状態や保全履歴などのデータを効率的に収集・可視化する方法、さらに、最適化技術を用いて予算内でリスクを最小化する計画を立案する方法などについても、具体的なアプローチや事例を交えて詳しくご紹介します。

人手不足や熟練者の引退に加え、複雑化する生産設備や高度な品質管理への対応など、現場は多くの課題に直面しています。こうした状況のなか、競争力を維持・強化するためには、データに基づく効率的な設備管理体制の構築と、生産性の高い保全計画の立案がますます重要となっています。

「設備管理のデジタル化を進めたいが、何から始めればよいか分からない」、「データをうまく活用できず、設備管理に活かせていない」、「最新の最適化技術に関心はあるが、自社に導入できるかイメージが湧かない」、「他社のDX成功事例を参考に、自社の取り組みを加速させたい」といった課題をお持ちの企業様に、ぜひご参加いただきたい内容です。

特別な準備は不要です。50分間のショートセミナーとなっておりますので、ぜひお気軽にご参加ください。

セミナー概要

開催日時 2025年7月3日(木)12:00 〜 12:50
参加費用 無料
開催場所 オンライン(Zoom)
※お申し込みいただいた後、配信用のZoom URLをお送りいたします。
講演内容
  • 食品製造業の設備保全の現状
  • 食品製造業における設備保全のデータ活用
  • 最適化技術による設備保全のDX
  • Q&A

※ 途中入退室可能です。
※ 予告なく時間配分・内容等が変更になる場合があります。

登壇者 小林 隆之
株式会社Fixstars Amplify
シニアディレクター

向林 充
味の素エンジニアリング株式会社
DX推進部長
対象者
  • DX推進担当者
  • 食品製造業の工務部、製造部
参加方法 ※ 配信用URLは、お申し込み後にお送りします。
※ Zoomの表示名は、お申し込み時のお名前でご入室ください。

セミナー資料

技術情報や実装方法等は最新のセミナー資料をご参照ください

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資料の内容

1.

味の素エンジニアリング × Fixstars Amplify

食品製造業向け 設備管理の最適化セミナー エキスパートに聞く設備管理DXの基本から最先端技術まで

2.

目次

• 食品製造業における設備保全の現状 • 設備管理DX ~課題解決のためのステップ~ • 最適化計算と保全スケジュールの最適化 • まとめ メールにてご案内するアンケートにご回答いただいた方に、 本資料をお送り申し上げます。 3

3.

セミナー登壇者

味の素エンジニアリング株式会社 株式会社 Fixstars Amplify 向林 充 小林 隆之 DX推進部長 商品企画部/エンタープライズ事業部 シニアディレクター 石油系企業に入社し、重工業プラントの設備保全、検査、建設に従事。現場 での設備管理の重要さ、大変さを経験から学ぶ。経験を食品業界に活かすた め味の素エンジニアリングへ転職。 食品メーカーに入社し、生産技術、新事業開発、グループのDX戦略担当を 経験。これからの製造業に最適化技術が重要だと実感する。 『最適化技術』を世界に広げるため、株式会社Fixstars Amplifyへ転職。現在 はエンタープライズ事業の責任者として、業界を問わず様々な業務の最適化 を実現するプロジェクトに参画している。 現場管理と並行して設備管理システム『PLANTAXIS®』の開発に参画。現在 は社内DXの推進およびPLANTAXIS®の機能開発・外部展開の責任者として 従事している。 Copyright© Fixstars Group 4

4.

食品製造業の

設備保全の現状 5

5.

食品製造業における設備保全の重要性

適切な設備保全が、お客様の安全・安心に繋がっている お客様への 安全・安心 安定品質 生産性 作業安全 設備保全 Copyright© Fixstars Group 6

6.

食品工場の設備保全の実際

1. デジタル化が進んでおらず、紙で情 報を管理している 2. 過去のトラブルの類似事例は、ベテ ランに聞かないと出てこない 3. 計画的な設備保全ができず、トラブ ルが起きてから対応している Copyright© Fixstars Group 7

7.

味の素エンジニアリング × Fixstars Amplify

株式会社Fixstars Amplify 味の素エンジニアリング株式会社 食品製造業での設備保全のスペシャリスト 設備保全のプロによ る 万全のサポート体制 親切なUI・画面設 計 量子技術を用いた 最適化計算クラウド 定額制料金・ 300ID 高性能なコンピュータにより、高精度・高効率で使 いやすい最適化計算環境をクラウドで提供 食品製造業での設備保全のノウハウを詰め込んだ設備保全システムと 量子技術を使った最適化計算クラウドによる設備保全のDXをご紹介 Copyright© Fixstars Group 8

8.

設備管理DX

~課題解決のためのステップ~ 9

9.

会社紹介:味の素エンジニアリング株式会社

保全 51年間、味の素(株)を中心に工場の 保全業務を行ってきた。 4,200件/年(~2019年度)の保全実績。 3D技術 3D技術を積極的に利用。 点群データ、3DCAD等の活用実 績多数。 味の素 グループ 製造メーカー、システム会社、エン ジニアリング会社、様々な分野の ネットワークや意見収集が可能。 10

10.

設備管理のDXとは?(言葉の定義)

設備管理(設備保全)とは 企業や施設が所有する機械や設備を効率的に運用するための管理活動を指す (設備保全とは、設備が常に良好な状態で運用できるようにするための維持活動を指す。※) ※設備保全の在り方、等は今回割愛 DXとは 『DX推進指標』とそのガイダンス※1では、DXを次のように定義 「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズ を基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企 業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」 11

11.

設備管理のDXとは?

AIが全てやってくれる? 例えば 過去の履歴を全部入れれば今後の計画はAIが全て立ててくれる? 機械が不具合に至る前に全てAIが教えてくれてトラブルが起きない? →まずは現実を見ていきましょう AIの「決定」とはあくまでも人間が与えたデータに沿った解。 今の人間(担当者)が出来ないことをAI様ならやってくれるはず、は間違い 12

12.

では設備管理のDXって何をすればいい?

Q. 何からやっていいのかわからない ・初めにやること 自分達の設備管理における課題を明確にすること ※課題は各社異なる 例1)機器が1000以上の会社と10基の会社 例2)包装工程がメインの企業と製造工程がメインの企業 例3)工務機能がある会社と無い会社 例4)連続工程の会社とバッチ運転の会社 ⇒背景が違えば課題が違うのは当然 13

13.

設備管理の課題って?

改めて自社の課題を考えてみてください 例1)紙で保管している 例2)データが蓄積できていない 例3)効率化が必要 もっと深掘りしてみてください 例1)紙管理の何が問題か?リモートが出来ない?人によってファイリングが違う? 例2)何のデータが無くて困っている?無いのか、あるけど検索性の問題なのか? さらに:それは誰が何のために、いつどの頻度でどのように使うデータなのか? 例3)現状の何が非効率なのか?トラブルが多い?トラブルでは具体的に何の影響があった? 作業自体が非効率なのか? ⇒課題によってとるべき対応が異なる ※解像度を上げて明確にする 14

14.

設備管理のDXに向けて

失敗しやすい例:なんとなくデジタル化、DX活動しないといけないから進めている デジタル化、DXはやらなければならない →課題解決のひとつの手段 明確な目的・課題意識があれば、解決の手段はDXではない可能性も十分ある ※デジタルの何か、を使わなくても業務の視える化・整流化・課題の解決が出来れば それは自社でDXを進めていることになる 15

15.

失敗事例

●●会社の例 課題:(役員側)現場から適切なレポートが来ない。不具合は減らない (現場側)現場対応が忙しい 解決策:設備管理システム導入 (窓口:DX推進部、決裁者:DX推進部管掌役員、導入実務:工務Mgr、実務者:工務部、製造部) Q : 結果はどうなりそうか? 結果:システム導入は完了した。ただ、あれも必要そう、これもあった方がいいと重い仕組みに。 1年後にも役員の望むレポートは上がらず、現場はさらに疲弊 Q : 何が問題だった? 16

16.

失敗事例

●●会社の例 課題:(役員側)現場から適切なレポートが来ない。不具合は減らない (現場側)現場対応が忙しい 解決策:設備管理システム導入 ①課題に対して解決策がマッチしていない (窓口:DX推進部、決裁者:DX推進部管掌役員、導入実務:工務Mgr、実務者:工務部、製造部) ②現場が続けられるかどうか、の優先順位が低い 総括:課題の深掘り不足 + 管理側と現場側の認識すり合わせ不足 ・適切なレポートって?経営層、管理層はどんなデータが見たいのか、それは現場的に現実的か? ・現場は何が忙しいのか?まずは何かを楽にしないと新たな業務はできない 17

17.

データ蓄積の例

どちらのデータが1年後解析に使えるか? パターンA:故障分析 (項目は少ないが入力率100%) 原因分類 費用 (操業影響含 む) 機器 工事費 人的原因 管理原因 現象 その他原因 類似 ・・・ ・・・ ・・・・・・ 機器 パターンB:故障分析 (項目は多いが入力率が低い) 18

18.

設備管理のDXのポイント

STEP1:目的・課題の明確化 Point:ここが一番大事。少し時間をかけてでも明確にする STEP2:課題への対応(Small Start、Quick Win) Point:もし課題への対応がデジタル化であるなら、何が必須データか現実的な量に絞る STEP3:対応の定着化 Point:焦らない。目安1年は確実にSTEP2をフォロー STEP4:対応範囲の拡大 or 深化(進化) Point:STEP3まで進めたうえで、改めて課題を確認(変わっている可能性あり) その上で範囲の拡大をするのか、深掘りするのか、効率化するのか検討 19

19.

設備管理のDXのポイント(再掲)

STEP1:目的・課題の明確化 Point:ここが一番大事。少し時間をかけてでも明確にする STEP2:課題への対応(Small Start、Quick Win) Point:もし課題への対応がデジタル化であるなら、何が必須データか現実的な量に絞る STEP3:対応の定着化 とはいえ・・・ Point:焦らない。目安1年は確実にSTEP2をフォロー ・自分達だけじゃ不安 STEP4:対応範囲の拡大 or 深化(進化)・設備管理するのにどんなデータが必要か 専門じゃないからわからない Point:STEP3まで進めたうえで、改めて課題を確認(変わっている可能性あり) その上で範囲の拡大をするのか、深掘りするのか、効率化するのか検討 20

20.

PLANTAXIS🄬のご紹介

PLANTAXIS🄬は食品エンジニアリング会社である味の素エンジニアリング(株) が管理・運営している設備保全システム (悩み)・自分達だけで進めるのは不安 ・設備管理するのに専門じゃないから何が必要か分からない 設備保全のプロによる 万全のサポート体制 親切なUI・画面設計 厳選したメニュー構成 定額制料金・300ID 21

21.

PLANTAXIS🄬の活用例

(悩み)忙しくてなかなかデータ入力が徹底できない 定額制料金・300ID (解決案) 協力会社による点検はPLANTAXIS🄬へ直接結果を入力してもらう ※ライセンス数での課金なし。権限設定で閲覧範囲の調整可 ※管理者としてデータの評価業務に集中 さらに効率化したい、活用方法を知りたい →次頁連絡先までお問い合わせください ※実例のひとつとして計画保全についてFixstars Amplifyとの連携による最適化ご紹介 22

22.

ご興味があれば・・・

〇「PLANTAXIS🄬」の詳細について知りたい方 ⇒HP よりご希望日程を選択いただき、 Web説明会をお申込みください。 〇トライアルご希望の方 ⇒HP より、トライアルご希望の旨ご連絡ください。 説明会申込・お問い合わせ | 3Dスキャンデータを活用したクラ ウド型工場設備管理システム | PLANTAXIS® 23

23.

最適化計算と

保全スケジュールの最適化 24

24.

様々な “計画業務”

膨大な選択肢の中から、 商品開発 マテリアルズインフォマティクス 調達 原料貯槽への配賦最適化 複雑な制約を満たし、 調達 生産 生産スケジューラ 人員シフト計画 保全スケジュール最適化 プロセス条件最適化 設備投資最適化 エネルギーマネジメント 物流 置き場最適化 荷積み計画 配送計画 配車計画 商品開発 最適な選択を決定する問題 生産 設計 物流 Copyright© Fixstars Group 試作 設計 構造設計最適化 共通部品最適化 レイアウト最適化 試作 試作品製作スケジューリング 25

25.

なぜ計画業務は人が担ってきたのか?

3台の装置に3個の仕事を割り当てる 仕事1 3通り 20×19×18×……×3×2×1 仕事2 2通り 20の場合 仕事3 =243京2902兆81億7,664万通り 1通り スーパーコンピュータでも、膨大な計算時間が掛かり 事実上問題が解けない 3×2×1=6通り ベテラン社員が、知識と経験から膨大な組合せを 考えなくて済むようにある程度良い解を導いてきた Copyright© Fixstars Group 26

26.

製品「Fixstars Amplify」

最適化計算クラウド Fixstars Amplifyは、高性能なコンピュータにより 高精度・高効率で使いやすい最適化計算環境を クラウドで提供しています。 登録企業・組織数 累計実行回数 900 8000 以上 回以上 万 アプリケーション例: 生産計画、シフト計画、倉庫棚割り、AGV制御、 設計最適化、マテリアルズインフォマティクス etc. 27

27.

保全周期の最適化デモ

保全周期の通りに計画すると、予算オーバーする年や予算との乖離が大きい年ができる。 予算は必ず守り差はなるべく小さくした上で、保全周期をなるべく守る計画を立てたい。 予算オーバー 予算との差が大きい 28

28.

保全周期の最適化デモ

PLANTAXIS🄬から保全マスター情報をダウンロード ダウンロード 29

29.

保全周期の最適化デモ

最適化計算前 最適化計算後 予算オーバーがない 予算オーバー 予算との差が小さい 予算との差が大きい 変更した予算に合わせて 最適化計算を実施 30

30.

まとめ

31

31.

食品製造業向け設備保全のポイント

1. 課題を明確化する。STEPを意識して進める 2. デジタル化は手段、課題解決に向かっていればDXの一部と考える 3. もし解決策がシステム化であれば課題や社員に合ったものを選ぶ 32

32.

Thank You!

33