IoTを利用すると何ができるのか？導入したほうがいいのか？
豊富な事例と活用提案で「何をしたらいいのか」「どうすればいいのか」へのヒントが満載！
センサネットワークから人工知能（機械学習・ディープラーニング）との連携まで、生産効率UPに向けたIoT活用に迫る！

ＩｏＴ/ＡＩの活用は製造業に革新をもたらすか？

製造現場・工場におけるＩｏＴの利用と可能性●発刊 2018年1月末●定価 66,000円(税込（消費税10％))●体裁 B5判ソフトカバー 303ページ◎製造業におけるIoTとは何か？◎
M2MとIoTとAI…製造現場で進む革新とは？スマート工場とは何なのか？Industrie4.0 はじめ海外の動向は？

◎IoTとAIによる生産現場の革新‥必要な要素技術とは◎製造現場でAIを活用するにはどうすればいいのか？ディープラーニングは製造現場をどう変えるのか？
ニューラルネットワークやSVM、インバリアント分析等の人工知能技術はどう作用していくのか？

◎どんなセンサが必要？センサネットワーク技術は？デバイス面も充実◎
センサの種類や適用例の他 製造業で導入が進むセンサネットワークの概要やLPWAと組込技術など無線通信技術もよくわかる！
IoTで利用されるウェアラブルデバイスやエネルギーについても解説◎何から始めていいのかわからない！実際に運用するための示唆に富んだ内容◎
費用はどのくらいかかるのか？効果はいつ測定できるのか？なぜ失敗してしまうのか？取り組む前に把握したい必須ポイントから
IoTプラットフォームの導入、IoTのセキュリティ問題、IoTの知財戦略、人材育成まで実務に役立つ項目多数◎製造現場にIoTを導入すると一体何ができるのか？IoT・AI活用の豊富な事例と提案を掲載◎
異常検知・画像認識・予知保全といった大本命から操業管理や動線管理、在庫管理など
IoTとAIを用いてできる生産効率向上事例を一挙掲載！中小企業におけるIoT活用、食品製造など業種によるIoT活用事例もわかる☆★内容の詳細は裏面へ！HPに完全版を掲載 「情報機構 BC180101」と検索！ ★☆
執筆者一覧【敬称略・順不同・一部省略】 執筆者完全版はHPにてご確認ください！
●ＰＴＣジャパン（株）山田篤伸●日本システムウエア（株）竹村大助●富士通（株）藤野克尚●東洋ビジネスエンジニアリング（株）菅原一雅●（株）ＮＴＴデータ経営研究所 竹内敬治 ●（株）明電舎 平馬浩一
●ハネウェルジャパン（株）西田祐介●ベッコフオートメーション（株）高口順一●ＧＥデジタル 金子亮●（株）沖データ 登正治●日本電気（株）相馬知也●（一社）インターネット協会 小野好之●（株）ジェーエムエーシステムズ 袖嶋嘉哉
●テクノスデータサイエンス・エンジニアリング（株）池田拓史 ●（株）カスペルスキー 松岡正人●（株）ジェムコ日本経営 土屋和広
●ＩＰＮＪ 国際特許事務所 乾利之●ＮＴＴコミュニケーションズ（株）伊藤浩二●ジェイテクト（株）都築俊行●（株）日立製作所 鈴木英明
●オプテックス（株）中村明彦●日本アイ・ビー・エム（株）佐藤信広●（株）富士通研究所 長門毅●（株）村田製作所 渡辺貴洋●（株）電通国際情報サービス 山崎まりか ●（株）アムイ 山田浩貢
●沖電気工業（株）山本高広●（株）エステック 多嘉良佑介●（株）インフォコーパス 鈴木潤一 他★書籍申込書FAX：03-5740-8766、または、→※FAX番号はくれぐれお間違えの無い様お願い致します。

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構成及び内容
第３章
IoTをビジネスに落とし込む際のポイント

第４項 工場 IoT の導入による生産能力の最適化
1.生産現場の「見える化」で実現する生産プロセスの改善例
第1節 IoTを活用した業務への改善提案
第１節 M2MとIoT
2.データの解析で予防保守の精度を向上
1.IoT活用による業務改善を妨げている要因
1.M2M/IoTの概略 2.IoT活用が進む製造現場 3.IoTとAI
3.IoT で工場間の違いを吸収して1.1 IoT 活用の費用と予算
第２節 スマート工場の考え方
統一的な経営指標で比べる
1.2 何から始めていいかわからない、
第３節 海外のIoT動向
4.工場 IoT を上手に活用するにはどのくらいかかるのかわからない
1.ドイツが取り組むIndustrie 4.0とは何か
4.1 小さく始めて大きく育てる
1.3 見える化はできたが、効果は限定的
2.スマート工場を実現するサイバーフィジカルシステム
4.2 データの鮮度と量に対処する
3.I4.0の先駆けとなる事例：キッチンメーカーノビリア社 1.4 人的なレジリエンスの能力を評価できていない
4.3 データを活用するための五つのステップ
1.5 リスク対応力は、組織がリスクを4.IoTを規格化するIndustrie 4.0コンポーネント予測する能力であり、経験や知識に基づく想像力 第５項 機器の寿命予測
5.管理シェルでつながる欧州の工作機械
1.機器の寿命とは 2.機器のライフサイクル
2.品質はプロセスで作り込む
6.MES/ERPとIoTデバイスをつなぐSAP社の取組
3.機器の劣化要因 4.機器の寿命予測とIoT
3.現場の認知バイアスを乗り越えるワークショップ
7.製造業に新しく生まれるサービス
5.機器別寿命予測例 5.1 油中変圧器
4.現場が自らIoT を実装する
App Store for machines
5.2 GIC 5.3 アレスタ
デジタルクラフトマンシップ
8.先駆けとなるサービス：トルンプ社のAXOOM
5.4 インバータ/PLC 等のコンピュータ機器
5.現場の仮説検証を加速するファストワークス
9.ＡＩに期待する産業機器の未来
第６項 IIoTの活用による操業管理
10.高い競争力を維持するドイツのロボティクス研究開発 6.業務改善の提案をスモールスタートする
1.操業管理に求められる要件と課題
アジャイル開発
1.1 拠点内における連携 1.2 拠点間における連携
7.業務改善の提案をスケールアウトする
第２章
2.IIoT が提供する価値
マイクロサービス
製造現場におけるIoT/AI活用のための要素技術
2.1 操業監視システムにおけるセンサー・デバイス
8.現場のIoT 活用による業務改善の好循環
第１節 製造現場でのAI活用とIoT
2.2 新しい情報の活用サービス・枠組み
第２節
導入の際に考えるべき事項
第１項 製造業でのAI活用とIoT
第７項 つながる工場
1.効果はいつ算定できるか
1.ＡＩとはなにか 2.製造現場でAIを活用する際の課題（国内－海外工場のIoT取り組み）
3.現場で使える「インバリアント分析技術」 4.IoTの活用 2.プロジェクトが失敗する原因
1.LEDヘッドとは 2.IoTを活用した生産改革
第３節 人材育成技術
第２項 AIのための各種モデル技術は3.LEDヘッド生産における各拠点での役割
1.IoTは統合化の技術
何をやっているのか
4.生産拠点での課題 5.拠点を跨いだ生産改革
2.IoTシステム開発に求められる素養
1.準備編：「モデル」とは何か
6.導入による効果
3.オープンイノベーションの必要性
2.「ビジネス課題の解決パターン」について
第８項 作業者やフォークリフトの動線分析
4.スタートアップアクセラレーターの役割
3.「データの量や品質」について
1.製造現場とIoT 1.1 国内製造業のIoT取組実態
5.重要になるSTEM教育
4.「実世界への接続方法」について
1.2 製造業におけるIoT活用領域
第４節
IoTのセキュリティ
5.代表的なモデル技術は何をやっているのか
2.製造現場におけるIoT活用事例
1.世界標準の動向
2.日本国内の標準化動向第３項 ディープラーニングが
2.1 課題 2.2 施策 2.3 効果 2.4 展望
3.コンシューマーIoT機器向けセキュリティ対策と課題
製造現場のIoTにもたらすもの
3. 構成技術と応用事例 3.1 選ばれた技術
4.産業別IoT機器のセキュリティ対策と課題
1.なぜ今ディープラーニングなのか
3.2 応用事例 3.3 製造現場に与えるインパクト
第５節 IoT時代の知財戦略
2.ディープラーニングのIoT データへの適用
4.IoTで発見する現場データの価値
1.IoT知財の概要
3.ディープラーニングを用いて4.1 デジタル化レベルの段階的向上
1.1 従来の知財（モノの知財）との違い
製造現場の課題解決を行う場合の課題
4.2 レトロフィット＆スモールスタートによる
1.2
IT知財との違い
4.ディープラーニングで対応可能な新たなデータ価値発見
2.IoT時代の知財戦略
製造現場で発生する課題
第９項 IoTを活用した在庫管理と2.1
積極的な対応
2.2
視点
2.2.1
「IT」
4.1 値の推定、予測( 回帰) 4.2 分類 4.3 異常検知
AIの在庫削減への適用
2.2.2 「ビジネス」 2.2.3 「適用分野の技術」
4.4 ディープラーニング利用時の要因分析
1.情物一致 2.棚卸・仕掛管理 3.入出庫管理
2.2.4「IoTの要素技術」
4.5 ディープラーニングを用いた最適制御
4.在庫計画 5.在庫分析・在庫削減
2.3 データ中心 2.4 権利化等における特有の課題
5.ディープラーニングの製造現場への6.導入ステップ・レベル
2.4.1
ITにおける課題
適用プロジェクトの進め方
第１０項 加工機における品質判断
2.4.2 IoTにおける課題
6.ディープラーニングが製造現場を変革する
1.システム概要 2.研削焼け品質監視の事例
2.5
製造メーカとIT企業との関係
2.6
標準化
第２節 各種センサの種類と適用例3.研削びびり品質監視の事例
1.光電センサ 2.変位センサ 3.近接センサ
4.自工程完結型品質監視システム
4.非接触温度計 5.画像センサ
第４章
4.1 機械学習の活用 4.2システム運用
第３節 IoT/M2Mセンサネットワーク技術
IoT/AIを導入すると「何が」できるのか
第２節 規模・業種に特化した展開
第１項 LPWAモジュールの概要と組込
第１項 食品製造業におけるIoT活用
製造現場・生産管理における
1.既存の無線通信技術とLPWA 2.LPWAモジュールとは
1.食品製造業の環境
IoT/AI活用の可能性と具体例
3.LPWAモジュールのソフトウェア組み込み
2.原価管理とコストダウン
第１節 IoT/AIを利用した生産効率の向上
4.アンテナについて 5.認証について 6.電池寿命
2.1 原価管理の目的 2.2 個別実績原価管理第１項
異常検知
第２項 920MHzセンサーネットワークの製造IoT活用
2.3 個別実績原価の原単位とその節減方法
1.異常検知とは
1.920MHz 周波数帯
2.4 原単位の発生源とデータ採取とIoT
2.異常検知による設備機器の稼働率向上
2.製造業で導入が進む920MHz 帯センサーネットワーク
3.IoT/SmartFactryの広がり
3.異常検知の仕組み
3.製造IoT への取り組みと実態
3.1 IoT/SmartFactryのデータとその活用領域
4.異常検知のための学習における注意点
4.920MHz センサーネットワークの導入事例
3.2 IoTと相性のよい異常検知・故障予知
5.異常検知の性能
6.異常検知システムの実現
4.1 電力の見える化と設備稼働監視
4.IoTと人工知能で学習する工場へ
第２項
画像認識システムへの機械学習技術の活用
4.2 AGV( 無人搬送車) の運行管理
4.1 IoTと自然言語解析
1.生産現場における画像認識システムの課題
4.3 分電盤の漏電監視
4.2 IoTと画像認識
2.画像処理プログラムの自動生成技術
3.適用事例
第４節 製造現場で活用するIoTプラットフォームとは
5.食品製造業IoT展開の考慮点
第３項
予知保全
1.製造現場でのIoT導入状況
5.1 IoTデータのKPI化とその標準化・構造化
1.1 大企業における導入状況 1.2 中小企業での導入状況 1. 保全技術発展の背景
5.2 IoTのセキュリティー
1.1 信頼性中心保全とICT 活用による機器保全動向
2.IoTプラットフォームとは第２項 中小企業におけるIoT展開の推進1.2
故障の種類と保全、計測の発展
2.1 IoTプラットフォームはなぜ必要か
1.中小製造業における課題
2.計測技術の重要性
2.2 垂直統合型アプローチと水平分業型アプローチ
1.1 世の中の流れ 1.2 現場管理の課題
2.1
CBMとP-FInterval
併用による
2.3 IoTプラットフォームの機能
1.3 生産管理指標とは確実な保全計画の実現
第５節 ウェアラブルデバイスと製造現場のIoT
2.中小製造業におけるIoT活用のポイント
2.2
計測と前処理2.3
状態指示する的確な特徴量
1.IoTの利活用を容易に、
2.1 生産現場改善のあるべき姿
3.予知保全を実現するPHM 技術とは且つスピーディーに実現するユビキタスウェア
2.2 IoT活用のポイント
3.1
異常検知、故障診断と寿命予測の分析手法
2.製造現場におけるウェアラブルデバイスへの期待
3.生産情報統合管理におけるIoT活用例
4.IoT 時代における予知保全：
2.1 安全管理への活用 2.2 人の作業の見える化
3.1 生産指標の再定義
データドリブン型PHM の開発手順
第６節 エネルギーハーベスティングとIoT
3.2 データ収集ポイントと手段、道具の選定
5.予知保全の実現と革新：ハイブリッド型PHMの推奨
1.IoT機器における電源選択の問題 1.1 電源配線 1.2 電池
3.3 収集項目
5.1
FMEAに基づく計測と予知
1.3 無線電力伝送 1.4 エネルギーハーベスティング
4.IoT導入における想定効果
2.製造現場におけるエネルギー源
2.1 光エネルギー 2.2 電波エネルギー
HPにさらに詳細な目次を掲載！お申込もできます「情報機構 BC180101」と検索！
2.3 力学的エネルギー 2.4 熱エネルギー（温度差）
または⇒
http://www.johokiko.co.jp/publishing/BC180101.php まで！
3.エネルギーハーベスティング技術利用上の留意事項

第１章
製造業におけるIoTの導入とその潮流

・Ｅ－ＭＡＩＬ：ダイレクトメール等によるご案内希望の方は･･･弊社ＨＰ（http://www.johokiko.co.jp/）案内登録にてお受けしております。
★★★書籍の申込書・申込要領等は裏面にございます★★★
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