でしまる

2024.12.30　◆15年後に生き残れるのは、どのような自動車メーカーなのか？　脱炭素化、AI普及など、世界が「ニューノーマル」（新常態）に突入し、ガソリンエンジン車主体の安定した収益構造を維持できなくなった企業が考えるべき新たな戦略とは？　シティグループ証券などで自動車産業のアナリストを長年務めてきた松島憲之氏が、産業構造の大転換、そして日本と世界の自動車メーカーの、生き残りをかけた最新のビジネスモデルや技術戦略を解説する。

2024.12.29　◆日本を代表する大手非鉄金属メーカーの古河電気工業（以下、古河電工）。その歴史は古く、近代化が進んだ明治期に足尾銅山の創設者である古河市兵衛氏が銅の精錬と電線の製造の事業を開始し、以来今に至るまで日本や世界のインフラを支えてきた実績を持つ。そんな同社がいま、2030年における社会変化を見据えて急ピッチでDXに取り組んでいる。同社のDXの取り組み状況について、戦略本部 DX＆イノベーションセンター（DXIC） センター長の野村剛彦氏に聞いた。

2024.12.28　◆IoT化を進める際には「卵が先かニワトリが先か」の議論に陥りがちです。卵が先のアプローチで体系的に工場管理の全てをデジタル化してもシステムを導入するまでに何年もかかりますし、せっかくシステムができても現場が使いこなせず全く新システムが定着せず、以前までに慣れたやり方に戻るケースが多くあります。

2024.12.27　◆「再興計画」と名付けた中期経営計画を遂行中の東芝。社会インフラを担う既存事業の再編、建て直しと同時に、将来を担う成長戦略にも取り組む。そこで鍵を握るのは、デジタル、データを生かしてエコシステムを作ることができる人材であると、CDOの岡田俊輔氏は語る。東芝が求めるデジタル人材像と、その獲得状況を聞いた。

2024.12.26　◆ERP（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）など業務ソフトウェアへのAI（人工知能）技術の搭載が加速している。ERPのクラウドサービスなどを手掛けるスウェーデンのIFSも、AI技術の活用に力を入れる1社である。同社の旗艦イベント「IFS Unleashed 2024」（米オーランド、2024年は10月14日〜18日）において、産業用AIとして提供する「IFS.ai」の利用状況や開発動向などをアピールした。前編では、IFS.aiの現状を紹介する。

2024.12.25　◆産業系廃プラスチック（廃プラ）は、交ぜればゴミ、分ければ資源。循環型社会実現に向け、リコーはプラスチックの種類を可視化する「樹脂判別ハンディセンサー」を開発した。目指す先は、排出企業と中間処理業者、再生材製品メーカーをつなぐプラットフォームの構築による、クローズドリサイクルの実現だ。

2024.12.24　◆「2024年問題」の、まさにその年の半分が過ぎました。あらゆる業界で、物流への真剣な取り組みが進んでいます。サトーが提供する、バーコードやRFIDなどを活用した自動認識ソリューションは、特に製造の物流現場からのニーズが増加。その対象はサプライチェーンやバリューチェーンへと広がっています。

2024.12.23　◆世界トップシェアの企業は、どのような技術で市場競争に勝ってきたのか――。工作機械用CNC（コンピュータ数値制御）装置で国内・海外でトップクラスのシェアを保持するファナック。同社は1956年に民間企業として日本で初めてNC（数値制御）装置を開発し、以来、さまざまな製品によって世界の工場の自動化を推進してきた。その技術のコア部分はどこにあるのか。ファナック FA研究開発統括本部長の野田浩氏に話を聞いた。

2024.12.22　◆米電気自動車（EV）大手テスラが完全自動運転車「ロボタクシー」を発表し、中国EVメーカーによる通信との融合などの最先端テクノロジーの披露が相次ぐ一方、ドイツ自動車大手フォルクスワーゲン（VW）の大規模リストラなど世界の自動車産業の激動を象徴するニュースが続いている。タイでも日産自動車のタイ工場の再編が報じられる中、先週29日から第41回国際モーターEXPOが開幕した。世界的には「EV失速」という言葉が広がっているが、タイでは過去数年続いている中国EVメーカーの進出ラッシュは衰える気配はなく、今回のモーターEXPOでも新顔がさらに増え、電動ピックアップトラックを含め新型車の発表も多数で、マイナーチェンジばかりの日系メーカーの存在感は一段と低下している。

2024.12.21　◆人手不足や作業者の熟練度に左右される包装作業の品質を安定させたい。そんな課題を抱える現場に向け、株式会社ムクイルは、省人化と高品質化を両立する「包装照合AIソリューション」を開発しました。本ソリューションは、事前に学習した包装見本品（マスターデータ）と実際に作業した包装品（ワーク）をAIが自動で照合し、作業の正確性をリアルタイムで判定します。この技術により、包装ミスを大幅に削減し、現場の負担を軽減するとともに、均一で高い品質を実現します。