IICがAI搭載リソースハブを立ち上げ、産業IoTプロジェクトを加速

歴史が教えるのは、継続的改善が重要業績評価指標（品質、安全、納期、在庫管理）にかかっているということです。これらのベンチマークは時代を超えて普遍的ですが、新興テクノロジーがそれらを前例のない規模で再構築しています。産業用IoT（IIoT）と堅牢なネットワーキングが、生産を加速し、成果を標準化し、職場の安全を強化するリアルタイム・データを提供します。 リーン製造の変革 今日のIIoT対応工場では、人間の洞察がデジタル分析とシームレスに融合します。このテクノロジーは、重機から手持ち工具まで、電気的にアクティブなほぼすべての資産を統合されたデータ・メッシュに接続します。まだ成長段階にありますが、I

この記事では、E3.seriesでブロック図を扱う方法を解説します。フル記事をご覧になり、E3.series 2021のE3.cableモジュールのインテリジェントな機能でプロセスを最適化する方法を学んでください。 「ブロックの挿入」ボタンでブロックを設計シートに動的に追加。各デバイスのサイズ調整は、図面のコーナーにあるマークで行います。ブロック名は変更可能で、デバイスツリーに自動更新されます。その後、ライブラリの「レセプタクル単一ピンの配置」オプションでコネクタを追加。 接続は「C」キーで作成。インテリジェントに、E3.seriesが対応するプラグを提示します。 ライブラリでコンポ

インダストリー4.0の時代、あらゆるビジネスが競争優位性を求める中、製造業者が高品質製品を期限通りに提供することほど重要なことはありません。生産ボトルネックと遅延、螺旋的に上昇する生産・メンテナンスコスト、長期化する機械ダウンタイムは、もはや許容できません。 だからこそ、先進的な製造業者は最新のリソース監視システムを活用し、効率化を推進する新たな方法を切り開いています。実際、リソース監視は産業用IoT（IIoT）技術のトップユースケースになりつつあります。 工場のリソース使用状況をよりスマートに追跡する方法をお探しなら、読み進めてください。 リソース監視とは すべての製造業者は日常オペレーショ

機械が工程内およびライン末端で異常を学習検出 新車がラインを離れる際、一部の自動車メーカーは仮想的な「目」で最終検査を行い、品質を確保し、傷、へこみ、漏れがないかをチェックしています。 それらの「目」の裏側には、人工知能（AI）とそのサブセットである機械学習（ML）があります。これらの技術は、イスラエル・テルアビブのUVeye社の自動コンピュータ画像技術にも導入されています。AIに加え、同社の独自アルゴリズム、クラウドアーキテクチャ、センサーフュージョンが、数秒で車両全体を検査し、欠陥を指摘します。 「機械学習とAIはすでに訓練済みです」と、同社チーフストラテジーオフィサーのデビッド・オー