「ERPを入れれば解決する」と言われたとき、本当にそれだけで十分なのか疑問に思ったことはないでしょうか。またMESという言葉を聞いたことはあるが、SAPやOracleとどう違うのかよくわからない——そんな方に向けた解説記事です。
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「ERPを入れれば解決する」と言われたとき、本当にそれだけで十分なのか疑問に思ったことはないでしょうか。またMESという言葉を聞いたことはあるが、SAPやOracleとどう違うのかよくわからない——そんな方に向けた解説記事です。
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工場管理者の多くは、機械が稼働していることは把握しています。しかし、どれだけ効率よく稼働しているかは把握していません。この「知っている」と「知らない」の差が、生産能力の20〜30%を床に静かに眠らせている原因です。
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工場を運営していて「MES」という言葉を聞いたとき、わかったふりをしながら「実際に何をするシステムなのか」「自社に必要なのか」と思ったことはないでしょうか。
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誰も話したがらないデータソース 日本、タイ、中国の工場の総務部に行って、先月の電力消費データはどこにあるか聞いてください。返ってくる答えはシステムへの誘導ではありません。フォルダへの誘導 — 物理的、または電子的 — の中に、地元電力会社からの PDF が積まれています。コンピュータ生成のものもあります。総務担当者が手書きの工場コードを足した紙のバルの紙のスキャンもあります。判子が押されているものもあります。2 ページ折りで 2 ページ目が真っ直ぐスキャンされていないものもあります。
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日本の総合商社、メーカー、化学・食品セクターの大手企業の CFO が、Big 4 の CSRD 対応提案書を初めて見たときの反応は、ほぼ例外なくある種の戸惑いです。初年度 €2–4M(約 3.5–7 億円)。継続運用 €400–900K(約 7,000 万–1.6 億円)。時間単価に換算すると、シニアパートナーで 6 万–10 万円/時間。提案書には Gantt チャート、ステークホルダーマップ、「ESRS readiness assessment」と銘打たれた方法論スライド、そして全コストの約半分を吸収する「データ統合およびシステム関連業務」という曖昧な行が含まれています。
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5 億円の見積書と、説明されない一行 ここ最近、繰り返し目にするパターンがあります。日本の総合商社やメーカーの本社サステナビリティ部門に、欧州子会社が CSRD(Corporate Sustainability Reporting Directive、企業サステナビリティ報告指令)の対象に該当することを示す内部メモが届く。純売上高が €50M を超え、従業員 250 名以上、上場または十分な規模の事業体で、2025 年 12 月に採択された Omnibus 簡素化パッケージでも対象から外れなかった事業体です。最初のサステナビリティ報告書の提出期限が見えてきて、監査法人との打ち合わせが始まり、「CSRD 対応ソフトウェア」の調達プロセスが動き出します。
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戦争は戦場だけにとどまりません。2022年にロシアがウクライナへの全面侵攻を開始して以来、最も一貫して標的にされてきたのは軍事基地でも武器庫でもなく、エネルギーインフラです。変電所、ガスパイプライン、発電所、送電線が繰り返しミサイル、ドローン、そしてサイバー攻撃によって標的にされてきました。
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日本のリサイクル産業は転換点を迎えています。循環型社会形成推進基本法のもと、金属スクラップ・廃プラスチック・小型家電・産業廃棄物の処理に対する規制は年々厳格化し、取引の透明性とトレーサビリティへの要求は高まる一方です。さらに2023年のインボイス制度導入により、取引ごとの正確な適格請求書発行が業務の新たな負荷となっています。
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はじめに 多くの企業は現在、誰も完全には理解していないソフトウェアシステムに依存しています。 元の開発者がすでに退職していたり、ドキュメントが存在しなかったり、何年もの間にパッチや改修が繰り返されてシステム構造が非常に複雑になっていることがよくあります。 それでも、そのようなシステムは企業にとって非常に重要です。例えば: 会計システム 物流システム 製造システム ERP システム 顧客管理システム
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はじめに 日本の製造業は長年にわたり、カイゼン・トヨタ生産方式(TPS)・5Sを通じて世界最高水準の生産効率を追求してきました。しかし、多くの現場では依然として手書きの点検表、シフト終了後の日報、または連携していないExcelシートに頼っており、管理者はリアルタイムで現場の状況を把握できていません。 OEE(Overall Equipment Effectiveness/設備総合効率) は、製造現場の生産性を測る国際標準指標です。リアルタイムOEE管理システムを導入することで、問題を「報告で知る」から「発生した瞬間に知る」へと転換できます。 本ガイドでは、センサー連携からライブダッシュボードまで、システムをゼロから構築する方法を具体的に解説します。
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レガシーシステムへのAI統合は、エンタープライズのデジタルトランスフォーメーションにおいて最も重要でありながら、最も過小評価されがちなエンジニアリング課題のひとつです。AIプロジェクトの多くが失敗する原因はモデルにあるのではありません。15年稼働しているSAPインスタンス、プロプライエタリなプロトコルを使うSCADAヒストリアン、あるいは誰も触りたがらないオンプレミスのOracleデータベース——データがそこに存在し続けることが根本的な問題です。 AIレイヤー自体の構築は難しくありません。プロジェクトが停滞するのは、レガシーシステムからクリーンで一貫したリアルタイムデータを抽出し、その結果をオペレーショナルなワークフローに戻すという統合作業においてです。
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― 既製MESが現場で機能しなくなる理由 ― 日本の多くの工場で、MES導入が期待通りの成果を出せない原因は、技術力の不足ではありません。 問題は、システムが日本の現場の実態に合っていないことです。 パンフレット上の既製MESは完璧に見えます。 経営向けのOEEダッシュボード 監査・ISO対応のトレーサビリティ 本社向けの生産レポート 品質・法規制チェックリスト しかし、日本の製造現場では次のような状況が珍しくありません。 MESと並行してExcelが使われ続ける 現場責任者が数値を手作業で補正する 生産を止めないためにシステムが迂回される 会議では改善よりも「数字の正しさ」が議論される これは現場の問題ではありません。 設計思想の問題です。
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はじめに 日本のリサイクル事業(スクラップ業)では、次のような悩みをよく耳にします。 「今、銅スクラップや鉄スクラップを積極的に買っていいのか?」 重要なのは、価格を完璧に当てることではありません。 毎日の意思決定を、少しずつでも合理的にすること が最大の目的です。 本記事では、日本市場の実情に合わせて、投機やトレードをしない価格予測の考え方 を解説します。
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はじめに 近年、日本のリサイクル業界でもAIへの関心が急速に高まっています。AIによる自動選別、データ分析ダッシュボード、価格予測など、さまざまな取り組みが進められています。 しかし現実には、多くのAIプロジェクトが期待した成果を出せていません。 その原因は、AIの性能不足ではありません。最大の問題は、AIが現場のシステムや業務プロセスと適切に連携されていないことにあります。
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日本の製造業で DX(デジタルトランスフォーメーション) や スマートファクトリー が進む中、よく聞かれる質問があります。 工場システムの設計は ISA-95 と RAMI 4.0、どちらを採用すべきか? 結論から言うと、この問い自体が正確ではありません。 ISA-95 と RAMI 4.0 は競合する考え方ではなく、異なるレイヤー・異なる目的を扱うフレームワークです。日本の製造現場で長期的に安定し、改善し続けられるシステムを構築するには、両者を正しく組み合わせて使うことが重要です。 本記事は以下の方を想定しています。 工場長・製造部門責任者 情報システム部・生産技術部 MES/スマートファクトリー導入を検討している日本の製造業
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これまでIndustrial AIの議論は、AIモデルに焦点が当たることがほとんどでした。 精度、データ量、アルゴリズム──それらは確かに重要です。 しかし2026年に向けて、製造業の現場では視点が大きく変わりつつあります。 本当に差を生むのは「どのモデルを使うか」ではなく、 AIを実システムとして、長期間・安全・安定的に動かせるかどうかです。 この変化の中心にあるのが、AIアクセラレータとソフトウェアフレームワークです。
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現場の「現実」に向き合うためのPOS(日本市場向け) このような業務では、1秒の遅れがコストになり、1つのミスが利益を削り、曖昧さは必ずリスクになります。 朝のリサイクルヤードを想像してください。トラックが次々と到着し、作業員がスクラップを計量器に載せる。重量が安定すると同時に数値がPOSに自動入力され、伝票が即座に印刷され、支払額がその場で確定します。手書きは不要、Excelへの転記も不要、後から「重量が違う」というトラブルも起きません。
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製造業においてスクラップ(端材・廃材)の取引は日常的な業務です。 しかし実際の現場では、長年変わらない方法が今も使われています。 今日の相場が分かりにくい 電話や個別連絡に頼っている 引き取り調整に時間がかかる 取引履歴が整理されていない
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