AUTOMATION-TRAINING

教育研修

ロボットを使える人を増やし、活用する現場を広げ、データの蓄積・活用を通じて、工場全体の生産性を高めていく。
その先にあるのが、AIが状況を判断し、自ら動きを最適化するフィジカルAIです。
アフレルロボティクスは、各段階に必要な知識と技術を身につける研修を通じて、現場の自動化を支援します。

ROAD MAP

自動化ロードマップ

ロボットを使える人を増やす

自動化の考え方（導入）と実機体験。分からない層に膝を突き、実機に触れてできることを体感・まず人の壁を越える。

ロボットを増やす

「50万円を10箇所」の考え方で、判断単位に分解した工程へ協働ロボット／パッケージを広げる。台数が増える。

データが集まる

動くほど稼働・品質・環境のデータが蓄積。紙・目視の記録を自動化し、賢くなるための“燃料”を貯める。

工場内DXをすすめる

データを見える化し改善サイクルへ。稼働状況・ボトルネックが数字で見える。AIが働く「土台」が整う。

フィジカルAI活用で、ロボット稼働率を上げる

知覚→推論→行動を回し、使うほど賢くなって稼働率＝生産性を押し上げる。「納品日がスタート地点」へ。

フィジカルAIによる「段取り変え自動制御」と「工程進行の自動制御」を可能にすることで、
セル生産においてライン生産並みの生産性の爆増へ

TRAINIG MENU

自動化のための人材育成

段階	コース名	対象				主な内容	ねらい	主な機材	時間	オンライン可否
段階	コース名	経営層	生産技術工場改善	機械電気 E	製造 T	主な内容	ねらい	主な機材	時間	オンライン可否
第0段階知る気づく	人手不足・ベテラン頼み、どう手を打つ？（無料Web動画）		〇	〇	〇	・協働ロボットで何ができるかを知る（第3の選択・導入事例）・短編動画で知る／鏡：自社に似た会社のbefore→after	「自動化したい」の一歩手前の層へ。産業用＝大型・高額の思い込みを協働ロボットの実像に置き換え、似た会社の事例（鏡）から ”自分ごと”に近づける。	動画	随時	〇
第0段階知る気づく	現場のムダ・属人化を見える化する半日ワーク〜改善の第一歩〜（省人化・自動化の社内推進役づくり）		〇	〇	〇	・共催ワークショップ：工程を分解（繰り返し／人の判断／段取り）し、眠っている損失を見える化	工程分解で「言われてみればウチも」と “自分ごと”になり、自動化のイメージがより具体的になりはじめる。	MG400 BellaBot ワークシート	2	〇
第1段階自動化の考え方（導入）	自動化のすゝめ〜外注に頼らず自社で進める考え方〜（対象別：経営＝投資判断／生産技術＝工程設計／現場改善＝ムダ取り）	〇	〇	〇		・自動化への最初の一歩・協働ロボットを使う意味・ロボットアームを使ってできること・第３の自動化戦略〜判断単位の工程分解+ロボットパッケージ実装〜	操作ではなく「判断軸」を持ち帰る。工程を"人の持ち場"でなく"判断の単位"で切り直し、専用機でも内製でもない第3の道（300万円～のPKG）で、どこから始めるかを自分で決められる。対象別に構成を変えられる（経営層＝投資判断／生産技術＝工程の考え方）。	MG400×5台 E6×1台	4	△ 機材配送別途
第2段階実機体験	ロボットは難しくない〜アーム＆搬送を1日で体感〜（生産技術向け）		〇	〇		・ロボットアームでできること：4軸（MG400）／6軸（Nova・CR）・ロボットをセルフ運用する／AI（画像検査）を行う・AMR・搬送ロボットでできること／稼働から生産状況見える化・検査・巡回ロボット（ugo_mini）	アームと搬送を一気通貫で体感。カタログでは分からない「できる／できない」の境界を実機で掴み、AI画像検査・セルフ運用から、搬送データが生産状況の見える化に繋がるところまで、自社工程に置き換えて見通せる。	MG400・Nova2S・Bellabot	7	×
	止めない・自分で戻せるロボット操作（操作・段取り替え・チョコ停復帰）			〇	〇	・かんたんティーチング（教える・直す）・段取り替え／日々の起動・停止操作・チョコ停・エラー時の一次対応と復帰・安全に扱うための基本ルール	現場のパート・オペレーターが「止まっても自分で戻せる」状態に。メーカーの操作研修と違い、日々の段取り替えとチョコ停復帰を手を動かして身につけ、担当者依存をなくす。	MG400・Nova2S・Bellabot	4	×
	ロボット選びの目を養う〜製品比較講座〜		〇	〇		・ロボットアーム各種（Dobot社）・搬送ロボット各種（Pudu社）	機種ごとの得手不得手を比較し、自社の用途に合う1台を選ぶ目を養う。	各種ロボット 3種	4	×
第3段階工程のブレイクダウン（実践）	SIerに頼らず動かすロボット実践講座		〇	〇		・ロボット特徴／自動化例／安全・セットアップ（ハード・ソフト・基本操作）・実践制御（運ぶ・検査・作業・パレタイズ）・自動化プログラム技／自動化相談	買った後に自分たちで回し続ける力。セットアップから実践制御（運ぶ・検査・パレタイズ）まで、SIerに頼らず動かす型が身につく。	MG400・Nova2S /購入機体	7	×
	AMRを自社で回し続けるロボット実践講座		〇	〇		・ロボット特徴／運用例・セットアップ・実践制御・拡張・迷子対策技／維持管理・AMRデータからのDX推進	AMRを自社で運用し続ける技。迷子など現場で必ず起きる問題への対処と、貯まったデータをDXに繋ぐ道筋。	Bellabot	7	×
	“無理”を超えるロボット高度活用（外部機器連携）		〇			・力制御・トルクセンサー（組立）／ならい制御（磨き）・光学設計・カメラ連携（検査）／AI画像検査・複数ロボット・搬送との協調／外部機器・PLC連携	「ロボットには無理」と諦めた工程へ。力制御・ならい制御・カメラ連携で、搬送を超え組立・磨き・検査に手が届く。	Nova2S/CR3A	7	×
	止まらない現場をつくる維持・保全講座		〇		〇	・維持管理・消耗品・日常管理・4M変化・トラブル原因追及	導入後に稼働率が落ちる"よくある失敗"を防ぎ、止まらない現場をつくる。	MG400・Nova2S	7	×
	1台目を10台へ〜運用から始める内製化〜	〇	〇			・セルフ自動化推進（PKG適用／直接・付帯・搬送／巡回・点検・生産管理）・運用の巧みさ：数で勝つ（50万×10箇所）／稼働で勝つ（8h→12h）／現場定着・社内SE育成・成功する内製化は“運用”から始まる	1台目を10台目に増やす広げ方。「装置自作＝内製化」ではなく"運用の内製化"から始め、現場に定着させる進め方を学ぶ。	―	4	×
	現場を見て投資対効果を試算工程診断（有償）		〇		〇	実際に訪問して、自動化相談に対応・工程の切り分け（持ち場→判断単位）・簡易シミュレーション（投資対効果の試算）	（研修外）実際に工程を見て、どこが投資対効果が高いかを試算。言語化できない課題を可視化する。	―	4	×
第4段階フィジカルAIで稼働率を上げる	使うほど賢くなるロボットフィジカルAI入門		〇	〇		・情報空間の知能→物理空間の知能・知覚→推論→行動・データフライホイール・原理体験（模倣学習キットで手を動かす）	従来ロボットとの決定的な違いを掴む。プログラム通り動く機械（納品日がピーク）から、使うほど賢くなる知能（納品日がスタート）へ。	SO-ARM101 等	4	△ 機材配送別途
	検査するほど賢くなる〜AI外観検査〜		〇	〇		・良否の微差を学習し続ける（データフライホイール）・入力＝製品画像（3Dビジョン＋AIモデル）	検査するほど賢くなる仕組み。溜めた画像が精度に変わり、人の目で捉えきれない微差まで判定できる。	AIカメラ/ORP-03	4	△ 機材配送別途
	先回りして待つ搬送〜需要を読むAMR〜		〇	〇		・ベース予測＋稼働データで適応更新・複数台監視・現場へ提案/指示（道具→働くパートナー）	「呼ばれて動く」から「先回りして待つ」へ。稼働・搬送データから次の需要を読み、待ち・滞留による停止をなくす。	マルチWalker	4	〇
	工場を束ねる司令塔〜生産段取り最適化〜		〇			・多数ロボットの稼働データ（工程）＋搬送データ（工程間の流れ）を統合し、生産計画と連携。 “いつ・何を・どの順で段取るか”を最適化。	工場全体を1つの系として見る。稼働と搬送のデータを生産計画に繋ぎ、"いつ・何を・どの順で"段取るかを最適化。	―	4	〇

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