APP&TECH | 予知保全:問題を予測し、性能を最大化
予知保全は、センサ、接続性、およびAIを活用し、設備の性能を最適化します。リアルタイムデータにより、エンジニアはダウンタイムの削減、設備寿命の延長、予期せぬ故障の防止を実現します。マウザーが提供する、インテリジェントで信頼性の高い監視システム向けコンポーネントと技術をご覧ください。
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予知保全は、センサ、接続性、およびAIを活用し、設備の性能を最適化します。リアルタイムデータにより、エンジニアはダウンタイムの削減、設備寿命の延長、予期せぬ故障の防止を実現します。マウザーが提供する、インテリジェントで信頼性の高い監視システム向けコンポーネントと技術をご覧ください。
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インダストリー 5.0 は、新たな産業革命ではなく、産業の進化です。組織が従業員をステークホルダーとして認識し、持続可能性を優先し、回復力のあるシステムを構築することを奨励することで、この新しいフレームワークは、純粋な経済生産から人類の幸福へと焦点を移し、産業の役割を再定義します。
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産業用オートメーションシステムは、その複雑さで知られています。センサ、アクチュエータ、制御システム、エンタープライズリソースプランニング、サプライチェーンソフトウェアなど、さまざまな要素が融合した産業用オートメーションは、本来はまったく異なるサブシステム間の連携に大きく依存しています。そのため、大量のデータを必要とするアプリケーションでは、コミュニケーションとネットワークがしばしばその実現要因とな
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当然のことながら、職場での負傷や病気は企業の収益に多大な影響を与えます。実際、2021年のOSHAの報告書によると、[1] 推定では、企業が直接的な労働者補償費用として支払う金額は、週あたりほぼ10億米ドルに上る。これらの直接的なコスト以外にも、従業員の負傷や病気による間接的なコストが発生します。これには、新入社員の研修や破損した機器の修理などによる生産性の低下も含まれます。
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インダストリー5.0の最大の特徴の1つは、生産サイクルをより効率的で持続可能かつ効果的なプロセスにするために、幅広い先進技術が採用されることです。今後、製造業に最も大きな影響を及ぼす可能性のある技術として、拡張現実(AR)、ロボット、パワードスーツ、ドローンが挙げられます。
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製造業は、常に技術革新の最前線に立ってきました。1700年代の蒸気機関車の登場から、ヘンリー・フォードによる組立ラインの発明まで、製造業は社会に変化をもたらす最も大きな原動力の1つでした。
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サービスロボットは、非製造環境で人間を支援するタスクを実行するように設計された自律または半自律の機械です。医療、接客、小売、物流などの分野で広く使用されているサービスロボットは、さまざまな産業の不可欠なものになりつつあり、効率性、精度、利便性の面で大きなメリットを提供しています。
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現在、この工程は大小の倉庫でマシンビジョンによって合理化されています。高品質の光学照明プラットフォーム、画像取得ハードウェア、および微調整されたソフトウェアを使用することにより、産業機械は正確な欠陥検出に必要な高品質の画像を得ることができます。このように、マシンビジョンは効率、品質、信頼性を大幅に向上させることができます。
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何十年もの間、製造業の世界では、効率を高め、製造コストを下げるために、少ない品種を多量に生産する「少品種多量生産」が主流でした。その結果、半世紀以上にわたって、よりコストの安い海外への生産移転が進み、世界は巨大なグローバルサプライチェーンと輸送システムの課題を負うことになりました。
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現在は、世界中が「ネット・ゼロ」を目標に掲げている状況にあります。ネット・ゼロというのは、温室効果ガスの排出量を実質的にゼロに抑えようというものです。それに向けて、各国政府はCO2の排出量を削減するための規制を強化しています。地球温暖化の脅威を肌で感じる一般消費者も、CO2の排出量削減に貢献できる製品やサービスを選択するようになりました。
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この10年の間、製造・産業分野に携わってきた人なら、「インダストリー4.0」という言葉をおそらく何度も耳にしてきたことでしょう。インダストリー4.0とは、ごく簡単に言えば、ロボットや機械学習など、現代のさまざまな先進テクノロジーを活用し、製造現場に応用する取り組みです。
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シングルペアイーサネット(SPE)は、今や産業用データ通信のメガトレンドの1つです。データケーブル配線に1対の電線しか使わないSPEのメリットを理解するには、まずイーサネットと産業用オートメーションの歴史を紐解いてみるのがいいかもしれません。
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ロボットの巨大さとその莫大な導入コストは超大企業を除くすべての会社にとって障壁でしたが、 それに加えて、ロボットを製造ラインに組み込むには複雑な技術的能力が必要であるという点も大 きな課題でした。これは協働ロボットの開発とともに変化し始めました。
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この記事では産業用ロボットにおけるセンサの役割と、スマートな意思決定を可能にするデータ収集・分析にセンサがどのように貢献しているのかについて考察します。センサの精度や消費電力、コストに関する課題をいくつか取り上げたいと思います。
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疑いもなく私たちは、デストピアの時代を生きています。テクノロジーによって、もっと希望に満ちた未来が訪れてほしいと期待するのは当然なのかもしれません。特にそんな期待を一身に担っているのが、ロボットとAIです。
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私事ですが、少し前に初孫が生まれました。男の子で 名前はハドソンと言います(画像1)。3,000km以上も離れた場所に住んでいるのですが、 テクノロジーのおかげで、毎日孫の成長をつぶさに観察しています。現在、孫は生後10カ月。今はハイハイしたり、伝い歩きをしたりしていますが、 もうすぐしたら、ひとりで立ち上がり、歩き出すと思います。
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庭の芝刈りや雨どいの掃除は今でも好きにはなれませんが、電子機器の進歩のおかげで、最近では屋外やどんな場所でも少ない電力でできる作業が増えてきました。
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ロボットと携帯電話通信というと、一見意外な組み合わせにも思えますが、第5世代移動通信システム「5G」は、それ以前の3Gや4Gとは異なり、単なるデータ速度の高速化や通信範囲の拡大だけでなく、未来のロボットのニーズに本格的に応える無線通信技術として期待されています。
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未来の人間社会を語る上で、もはや「スマートコミュニティ」を抜きにすることはできません。中国政府も2020年5月の政府活動報告で、スマートコミュニティに向けた「2つの新型プロジェクト、1つの重要プロジェクト」を重点的に支援すると表明しています。
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