マーケティング研究 他社事例 390 「デジタル技術で技能承継 １」 ～感覚ではなく、数値で伝える～

マーケティング研究　他社事例　390　「デジタル技術で技能承継　１」　～感覚ではなく、数値で伝える～


岡山県の中山鉄工所では、スマートグラスを搭載するメガネ型コンピューターや人工知能を使って技能承継する事に積極的に取り組んでいます。

同社は、主に自動車部品の金型の設計から製造まで手掛けています。

最近は医療機器や航空機部品の金型にも挑戦しており、ステンレス鋼やチタン合金などの難削材の加工にも取り組んでいます。

中山鉄工所だけでは無く、製造業において技能承継は喫緊の課題です。

新しい技術を必要とする作業を行うにあたり、技能のレベルアップは当たり前ですが、地方の中小企業の多くは人材確保が難しいのが現状です。

そこで、同社では迅速に後継者育成を進める対策として、2017年9月からデジタル技術を活用した技能承継のシステムを利用し始めたのでした。

例えば、AIを活用した金型の仕上げの良否判定もその一つです。

ここでは、CEC（港区）の画像検査システムを試験的に採用したのでした。

AIが深層学習し、スマートフォンで撮影した画像から仕上げが「OK」の領域と「NG」の領域を即座に判定します。

スマートフォンの画面上で色分けして表示されるシステムです。

金型の仕上げは、メーカーや金型の種類によって許容される誤差が約５～１０マイクロメートルまで幅があり、仕上げの磨きの良否判定が難しいのです。

ITで明確に判定できれば、作業のプロセスを自己評価できるので、仕上げレベルが均一化します。

以前なら「職人の背中を見て盗む」のが常道だった時代がありました。

しかし現在は、限られた人材で生産性を高めなければなりません。

簡単に良否判定できる仕組みがあれば、そこに至るプロセスが「正しかった」「悪かった」と自ら理解し、学習する手掛かりになります。

同時に、熟練技能者が装着したスマートグラスで、作業中の視界を撮影し、パソコンに送った映像から熟練技能者のノウハウを習得する事が出来る動画で学習するシステムも導入しています。

「若い作業員にはスマートフォンなどを使って自分で技術を取得する方が得意な人がいる。熟練技能者のノウハウを分かりやすく視覚化できれば、若手が一人前になる期間を大幅に短縮できる」と中山社長は期待しています。
（続く）

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こちらの「早期経営改善計画策定支援制度」は金融支援を要しないものですので、容易に取得しやすいのが特徴です。

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