BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AIが実現するスマートマニュファクチャリング ～膨大なデータから生産課題を発見、改善へ～ X-WR-CALNAME:AIが実現するスマートマニュファクチャリング ～膨大なデータから生産課題を発見、改善へ～ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:962569@techplay.jp SUMMARY:AIが実現するスマートマニュファクチャリング ～ 膨大なデータから生産課題を発見、改善へ～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20241206T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20241206T153000 DTSTAMP:20260427T173439Z CREATED:20241029T054023Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/96256 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n参加にはTECH PLAYでの参加登録後に表示される申込みURLよりセミナー 申込みが必要となります。予めご了承ください。\n概 要\n著しい技術進歩やニーズの多様化に伴い、製造現 場においても対応しなければならない課題が複雑化し ています。また、製造に携わる人員の高齢化および人 材不足が懸念されています。そのため、近年、データ ドリブン経営やスマートマニュファクチャリングの重 要性が叫ばれるようになってきました。しかし、実際 の製造現場に目を向けると、課題を見える化できてお らず、データの規模が大きすぎて十分に活用されてい ないケースが多く見られます。そこで、本セミナーで は、モノづくりで豊富な実績・知見を持つ東芝が、半 導体の製造現場を例にとり、膨大なデータから生産課 題を発見、改善に導くスマートマニュファクチャリン グの事例を紹介します。 たとえば、半導体の製造現 場では、不良につながる製造装置の膨大なデータが集 まりますが、人手では見切れないため、タイムリーな 課題発見は困難です。そこで、東芝は、タイムリーに 課題発見する独自のAIを開発しました。このAIは、製造 時のデータを取っておけば、事前作業なく（教示する ことなく）、不良の種類を分類し、その要因を発見し ます。このAIを用いて、東芝の半導体工場で歩留まり 低下の要因を発見し、経営課題の解決の一助になって います。 この東芝独自のAIは、東芝の半導体工場でも 適用され、経営課題解決の一助となっています。また 、半導体だけでなく、様々な製造現場でも活用可能で す。みなさまの経営に直結する課題を解決するヒント になれば幸いです。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n 内容\n\n\n\n\n14:00〜14:10\nセッション1東芝AI 技術セミナ ー開催にあたり～生産性を上げるためのDXとAI！～\n\n\n 14:15〜14:50\nセッション2AI活用で製造ラインのあらゆる データを分析！～ 歩留新聞が毎朝「製造ラインの不良 発生具合」をレポート・現場の改善をサポート ～\n\n\n 14:55〜15:30\nセッション3生産性向上を実現するAI技術～ 教師なしAIによる自動化の新たなアプローチ～\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がご ざいます。\n登壇者\nセッション1　東芝AI 技術セミナ ー開催にあたり～生産性を上げるためのDXとAI！～\n継 続的な労働人口の減少が見込まれる日本では、製造現 場におけるベテラン人材を含む人手不足が深刻な問題 となっています。製造のデジタル化により、ベテラン に頼らない生産性の向上が期待されています。その鍵 となるのが、製造工程から得られる様々なデジタルデ ータを分析するAIです。本セッションでは、AIを導入し 製造現場をDXするための要点を解説します。\n■講演の ポイント製造現場をDXするためには、AIの導入が有効で す。しかし、現場の方がその変化を受け入れるには、 難しい面も多々あります。どのような手順で、何に気 を付けながらAIを導入し、デジタル化していけばよい かがポイントになります。\n堀 修\n株式会社 東芝研究 開発センター 首席参与AI-CoEプロジェクトチーム AIチー フエバンジェリスト\n昭和61年 ： （株）東芝 総合研 究所（現 研究開発センター）入社。\n 機 械学習・画像処理技術の研究開発に従事。\n平成6年 ： メリーランド大学 Center for Automation Research 客員研究 員。\n平成15年4月： 研究開発センター マルチメディア ラボラトリー 室長。\n平成27年4月： 研究開発センター 所長。\n平成30年4月： 研究開発本部 部長。\n令和2年4 月 ： 執行役員 首席技監。\n令和4年4月 ： AI-CoEプロジ ェクトチーム リーダー　兼務\n令和6年4月 ： 研究開 発センター　首席参与。\n AI-CoEプロジェク トチーム　AIチーフエバンジェリスト　現在に至る。\n 工学博士。\n疑似量子コンピュータタスクフォース　 顧問\nまた、AIに関する東芝グループ横断活動へアドバ イスを担当\n\n\nセッション2　AI活用で製造ラインのあ らゆるデータを分析！　～歩留新聞が毎朝「製造ライ ンの不良発生状況」を報告し、現場の改善をサポート ～\n製造現場でスマート化を推進していくためには、 データ活用によって工場が抱える様々な課題を解決し ていくことが求められています。一方で、年々増加の 一途をたどる製造データを扱うのは困難を極め、IT部 門はデータを効率よく保存・活用する仕組み作りとい う命題に悩まされています。このような命題に対し、 東芝では、製造ラインから発生する様々な大量データ を統一データベースに蓄積し、効率的に分析かつ次の アクションへと繋ぐ仕組みとして「歩留新聞」を構築 ・運用しています。「歩留新聞」では、大規模データ の並列分散処理とAI技術を活用した高度な分析により 、データ加工、および解析処理の時間を大幅に短縮す ることが可能です。本セッションでは、半導体工場に おいて、AI活用を通じて現場エンジニアの日々の業務 をどのようにして効率化できたかを事例を交えてご紹 介します。\n■講演のポイントAIを積極的に活用してい くためには、データを供給・蓄積する仕組みが重要と なってきます。とくに、半導体工場においては、様々 な種類のデータが数百～数千台の装置から同時多発的 に発生し、それを遅滞なく蓄積し、必要なタイミング に必要な形式で取り出せる仕組みが重要となります。 東芝が取り組んできたAI活用のための仕組みづくりを 通じて、皆様にAI活用のヒントをお届けできれば幸い です。\n\n岩佐 健治\n東芝デジタルソリューションズ 株式会社スマートマニュファクチャリング事業部　エ レクトロニクスソリューション技術部セミコンダクタ ーソリューション技術担当 マネジャー\n平成5年 ： 旧東芝アドバンストシステム（株）入社。原子力の安 全設計に従事、物理シミュレーションを担当。\n平成17 年 ： 半導体製造工場における歩留まり・品質管理シ ステムの活用推進を担当。\n平成29年 ： 旧東芝メモ リ（現キオクシア）出向。\n　　　　　　　　FDC/EESを ベースとした装置管理・トラブル解析のシステムプラ ットフォーム研究に従事。\n令和3年 ： 東芝デジタ ルソリューションズ（株）復職。半導体関連企業向け のDX化提案を担当。\n令和6年 ： スマートマニュファ クチャリング事業部、エレクトロニクスソリューショ ン技術部、\n　　　　　　　　セミコンダクターソリ ューション技術担当 マネージャ就任。現在に至る。\n\ n\nセッション3　生産性向上を実現するAI技術 ～教師な しAIによる自動化の新たなアプローチ～\n製造分野にお いて、データを活用した生産性向上の取組みが進んで おり、製造現場に蓄積された大量で複雑なデータから 有益な知見を得るために、AI技術の導入が期待されて います。東芝では、分析に高度な専門性を必要とする データに対しても、人手による教示や調整が不要な技 術を開発し、現場でのAI技術の導入を容易にしました 。本セッションでは、人手を介さずに検査画像の分類 や不良の原因推定を行うAI技術とその導入例をご紹介 いたします。\n■講演のポイント製造現場でAI技術を利 用するためには、性能の高さだけではなく、AIの調整 作業の削減や製造プロセスの変化への対応など、現実 の課題を解決することが重要です。そのため、人がAI の教師として作業することなく、AIが自動で検査画像 を分類し、処理履歴から不良の原因を特定する教師な しAI技術が効果を発揮します。本セッションが、AI技術 を用いて現場で蓄積された皆様のデータを有効活用す るための一助となれば幸いです。\n\n中田 康太\n株式会 社 東芝研究開発センター 知能化システム研究所アナ リティクスAIラボラトリーフェロー\n平成18年 ： （株 ）東芝に入社。データマイニング、AI技術の研究開発 に従事。\n平成29年 ： 東芝研究開発センターアナリ ティクスAIラボラトリー主任研究員。\n令和3年 ： 同 研究主幹。半導体製造、テレビ視聴データ、発電プラ ントのセンサデータなど多様なデータ分析を担当。\n 現在に至る。\n\n\n\nこんな方におすすめ\n\n スマートマニュファクチャリングなどの製造DX全般に 興味のある方\nAI導入で製造データの可視化や生産性向 上、課題発見のヒントが欲しいビジネスパーソン\n多 種多様なデータを扱い、データの取得・加工作業を効 率化したい方\nAIの開発や運用に従事しており、製造業 のAI活用に関心がある技術者、研究者\n\n参加費\n無料\n 注意事項\n\nご参加には事前のお申し込みが必要です。 \nご登録後、2日を経過してもメールが届かない場合は 、「隔離メール」として受信されていない場合がござ います。念のため「隔離メール」をご確認ください。\ nプログラムは事前の予告なく変更させていただく場合 があります。\n本セミナーは国内居住者を対象にした 社外向けセミナーとなっています。以下の方のお申し 込みはご遠慮ください。東芝グループ従業員日本国外 に居住の方\n LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/962569?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR