STMicroelectronics、組み込みML搭載2軸傾斜計「IIS2ICLX」を発表──超低消費電力で高精度センシングを実現

加工において最も重要な任務の一つは、新しいCNC工作機械が精密で正確であることを確認することです。しかし、圧倒的な数の選択肢、構成、価格の中から、いかに自社工場に適した機械を選ぶべきでしょうか？ 本記事では、新しい工作機械を購入する際、CNC工作機械の精度、再現性、公差を最適化するために必要なステップバイステップのプロセスをご案内します。 新しいCNC工作機械への投資の時 新たな製造機会やタスクが発生したと想像してください。エンジニアの図面を見て何をすべきか理解し、特定部品を加工するための工程とプロセスを計画し始めます。 既存の機械を確認し、工作機械オペレーターの技能熟練度を見て、この部品を製

CNC工作機械の「精度」とは、負荷下で各軸が意図した経路をどれだけ正確に追従し、指令終点に到達できるかです。「再現性」とは、負荷下で指令動作を複数サイクルにわたりどれだけ正確に繰り返せるかです。これらは動的精度・再現性の定義であり、メーカー仕様書の静的精度（非加工時の測定値）とは異なることが一般的です。 メーカー仕様と動的精度のギャップ 動的精度は機械部品への応力に大きく依存し、応力が大きいほど維持が困難です。変数が多すぎるため、メーカーが動的精度を保証することは現実的ではありません。しかし、特定アプリケーションで要求精度が達成可能かどうかを判断し、購入前に保証してもらうことは可能です。 ユー

「機械学習」は人工知能の一分野で、機械が直接プログラミングされることなく実データから学習する仕組みです。本稿では、これらのアルゴリズムが産業にもたらす優位性の活用法を解説します。 機械学習とは 機械学習は人工知能（AI）の一分野で、アルゴリズムを通じて機械が学習できるようにするものです。これらのアルゴリズムは実データから学習しモデルを生成。このモデルで、新しいデータがどのクラス/タイプに属するかを予測します。 機械学習には大きく分けて教師あり学習と教師なし学習の2タイプがあります。 教師あり学習では、データが所属クラスで正しくラベル付けされている必要があり、ラベル付きデータセットが必須です

今や誰もが機械学習について耳にし、それがすべてを変えると聞いています。しかし、実際にどう始めればよいか分かっている人はごく少数です。このブログの手順を試すか、あるいは読むだけでも、PLCnextコントローラで機械学習を始める足がかりになれば幸いです。ここでは、最初のMLモデルの訓練、ONNX形式への変換、PLCnextコントローラでの推論実行までを扱います。わかりやすくするため、有名なIrisデータセットを使用してモデルを構築します。 始める前に、何を達成しようとしているかを明確にしておきましょう。このブログで扱うトピックを簡単に説明します。参考資料は文末にまとめています。 機械学習入門 機械