文章や画像、プログラムを自動で生成するAI。製造業では技術文書の検索・要約、設計や不具合情報のナレッジ活用、プログラム作成支援などへの活用が始まっています。

工場の設備・人・モノをIoTでつなぎ、データで生産を最適化する取り組み。稼働の見える化から始め、品質・保全・生産計画の高度化へ段階的に広げていきます。

溶接・塗装・搬送・組立などを自動で行う装置と、その周辺技術。人と同じ空間で作業できる協働ロボットや、画像認識を組み合わせたピッキングが広がっています。

振動・温度・電流などのデータから故障の兆候を事前に捉える保全手法。壊れてから直す方法に比べ、設備の停止時間と保全コストを減らせます。

撮影した画像を機械学習で解析し、傷・汚れ・欠けの良否を自動で判定する技術。従来の画像処理では難しかった不定形な欠陥の検出に強みがあります。

温度・圧力・振動・画像など、現場の状態を数値として捉える技術。IoTや予知保全、品質管理を支える基盤で、日本の電子部品メーカーが強い分野です。

3Dデータから材料を積み重ねて立体物をつくる技術。試作品から治具・金型部品、複雑な形状の最終製品まで広がり、金属の造形も実用化が進んでいます。

めっき・塗装・熱処理・コーティングなど、部品の表面に機能を持たせる技術。耐食性や耐摩耗性、導電性、外観を高め、製品の寿命と品質を左右します。

金属・樹脂・セラミックス・複合材など、製品の性能を決める材料の技術。軽量化や高強度化、リサイクル性など、求められる特性は用途ごとに多様化しています。

ウェハ上に微細な回路をつくる前工程と、切断・組立・検査を行う後工程からなる技術。装置や材料では日本企業が高いシェアを持ち、国内の新工場建設も続いています。

3D CADによる設計と、強度・熱・流体などを解析するCAE。試作の回数を減らし、設計の早い段階で性能を確かめられます。デジタルツインの基盤にもなります。

工場やサプライチェーンから出るCO2を減らす取り組み。省エネや燃料転換に加えて排出量の見える化が求められ、取引先からの要請で中小企業にも広がっています。

深刻化する製造現場の人手不足と、その対策となる省人化・自動化・多様な人材の活用。作業の標準化や技能伝承、働き方の見直しも重要な打ち手になります。