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※好評により定員に達したため、締め切らせていただきました。 　多数の申込みをいただき、ありがとうございました。 「トヨタ生産方式」に代表される日本の製造現場で培われた高度な生産管理手法をベースに、IoTを活用した現場改善の「7つのムダ」排除の手法を解説し、実際の改善事例を工場見学により現地現物で確認するとともに、工場IoT構築において重要となるPLCのデータ収集からBIツールによるデータ解析までを体験実習していただきます。本セミナーは下記の２回に分けて実施します。 【第１回】 　　開催日時：令和８年９月１１日（金）１０：００～１６：００ 　　開催場所：「知の拠点あいち」会議室２（愛知県豊田市八草町秋合1267番1） 　　　　　　　株式会社オーテック（愛知県小牧市大字大草5419-10） 　　実施内容 　　　講義「7つのムダの排除とIoT活用」(10:00～12:00) 　　　　　①７つのムダとは。その把握方法 　　　　　②現場改善を促進するIoT/AI技術とは 　　　　　③IoT/AIによる改善事例その①　在庫を削減する 　　　　　④IoT/AI

令和８年度「産学協創チャレンジ研究開発事業（企業ニーズ型）」では、下記の研究開発課題を実施します。（２件） 染色・脱色工程を不要とするファインセラミックスのAI外観検査技術の開発 代表研究者 　株式会社エージック　技術開発部　部長　戸田　仁 シーズ提供者（大学等） 　中部大学 研究開発の要約 　本研究では、ファインセラミックス製品の微細クラック等の欠陥と寸法不具合を、染色工程に依存せず高精度に検出するAI外観・寸法検査システムを開発する。現状では、月産約1,700万個を約125人の検査員が目視検査しているが、熟練者の確保が困難である。特に円柱状φ15×15t製品は端面形状が複雑で、全不良率が6.8％と高い。また、染色時のハンドリングや、出荷前に800℃で脱色焼成する工程でカケ等の二次不良が発生し、不良率のうち約5.8％が焼成工程以降に生じている。従来の暗視野青色照明のみでは微細欠陥の検出が難しく、AI判定も目視精度に及ばない。そこで、照明位置を変えた複数画像の差分処理により欠陥を強調し、AIで異常度を定量化することで、不良検出率98％以上を目指す

実施内容 地域の中堅・中小企業が、自社の課題解決や製品化を図るため、大学等の研究シーズを活用できるかを見極め、第一歩を踏み出すための優れた研究テーマに対して研究委託をして支援します。 応募資格 以下の条件をすべて満たすこと ①主たる研究開発実施場所を愛知県内に有する中堅企業または中小企業であること。 ②本事業の委託契約書および実施要領を遵守できること。 　※中堅企業または中小企業：単体で従業員数 2,000 人以下の製造業、 ソフトウエア業、情報処理サービス業 研究期間 委託契約日（令和８年７月上旬を予定）～令和９年２月末（約８ヶ月） 研究委託費 １件当り110万円以内（税込み） 採択予定件数 産学協創チャレンジ研究開発事業の大学シーズ型及び、企業ニーズ型の合計で８件程度 募集要項と応募書類様式 募集期間 令和８年４月６日（月）～５月15日（金）午後５時 【お問い合わせ先】 公益財団法人科学技術交流財団　業務部　松田(俊)、別所 TEL：0561-76-8326、e-mail：challenge[at]astf.or.jp 産学協創チャレンジ研

令和７年度「産学協創チャレンジ研究開発事業（企業ニーズ型）」では、下記の研究開発課題を実施します。（４件） スズ含有廃液・スラッジからのスズリサイクル事業 代表研究者 　　八熊鍍金工業株式会社　代表取締役　加藤　義憲 シーズ提供者（大学等） 　　奈良工業高等専門学校...

実施内容 地域の中堅・中小企業が、自社の課題解決や製品化を図るため、大学等の研究シーズを活用できるかを見極め、第一歩を踏み出すための優れた研究テーマに対する、研究委託による支援 応募資格 以下の条件をすべて満たすこと ①主たる研究開発実施場所を愛知県内に有する中堅企業または...