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:981116@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:20250620T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20250620T153000 DTSTAMP:20260429T101326Z CREATED:20250519T052530Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/98111 6?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\n14:05〜14:40\nセッション1AI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\n14:40〜15:15\nセッション2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　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 ング事業部製造ソリューション技術部　技術第三担当 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 7年 ： スマートマニュファクチャリング事業部、製 造ソリューション技術部、技術第三担当 マネージャ就 任。現在に至る。\n\n\nセッション2　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株式会社東芝総合研究所　AIデジ タルR＆DセンターアナリティクスAI研究部　フェロー\n 平成18年 ： （株）東芝に入社。データマイニング、A I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令和7年 ： 東芝 総合研究所 AIデジ タルR＆Dセンター アナリティクスAI研究部 フェロー。\ 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/981116?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR