• 2026年12月22日(火) 10:30 ~ 17:30

第一部　ＩｏＴ／ＡＩデータ収集・蓄積と効果的な活用ポイント

１．ＩｏＴ／ＡＩデータ収集・蓄積のポイント

　　（１）．データ収集におけるポイント

　　　（収集間隔、センシング、通信規格）

　　（２）．データ蓄積におけるポイント

　　　（通信方法、サーバ環境、蓄積方法・期間）

２．お手軽ＩｏＴの前提条件

　　（１）．生産管理指標と国際標準規格ＩＳＯ

　　（２）．ＩｏＴデバイス超小型ＰＣRaspberry Pi、Arduinoの特徴

　　（３）．ＥｘｃｅｌとＢＩツールの違い

３．お手軽ＩｏＴによる可視化事例

　　（１）．Raspberry Pi×センシングによる設備データの可視化

　　（２）．高速な設備でのデータ収集の極意

　　（３）．カーボンニュートラルへのＩｏＴ活用

　　（４）．ＩｏＴと連携する次世代生産管理システム構築手順

　　（５）．次世代生産管理システム構築の手順

４．ビッグデータの解析およびＡＩの活用事例

　　（１）．ＡＩによる画像検査の方法

　　（２）．設備保全の高度化とデジタルツインの実現

　　（３）．ＢＩツールを用いた解析事例

　　（４）．生成ＡＩの活用ポイント

５．セキュリティと自動化のポイント

　　（１）．ＩｏＴでのセキュリティ対策のポイント

　　（２）．自動化とＩｏＴの連携（ＡＭＲ、自動倉庫、協働ロボット）

第二部　ＰＬＣ制御によるデータ収集と設備情報データの可視化

１．設備情報の可視化　ＰＬＣデータ収集のためのラダー言語実習

　　（１）．基本制御

　　　　ａ．入出力の基本

　　　　ｂ．自己保持回路

　　　　ｃ．タイマー回路

　　　　ｄ．カウンタ回路

　　（２）．設備情報収集事例

　　　　ａ．リアルタイム情報収集

　　　　ｂ．履歴情報収集（良品条件）

　　　　ｃ．時刻同期

　　　　ｄ．マスタ設定

　　　　ｅ．設備情報収集（ネットワーク）

２．収集・蓄積させたデータの可視化方法

　　（１）．ＢＩツールの特徴とは

　　（２）．ＢＩツールを活用した可視化事例

３．工場デジタル化のロードマップと事例紹介

　　（１）．工場デジタル化のロードマップ

　　（２）．工場デジタル化事例紹介

日本テクノセンター研修室