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Visual Components 5.1 を発表:自律生産のための次世代工場シミュレーション

3D 製造シミュレーションとロボット オフライン プログラミングのリーダーであるビジュアル コンポーネントは本日、メーカーが複雑化する自律型生産環境に対処できるようにする重要なアップグレードであるビジュアル コンポーネント 5.1 のリリースを発表しました。

新しいバージョンでは、強化された物理エンジンとスケーラブルなロボット オーケストレーションにより、ユーザーは工場レイアウト全体で同時に対話する何百もの自律移動ロボット、AGV、ロボット アーム、製品、人員をモデル化できます。

工場が完全自律型、コネクテッド、インテリジェント システムに移行するにつれ、メーカーはロボット、移動車両、製品フロー、制御ロジック、人間のオペレーターを生産フロア全体で調整するという課題に直面しています。

導入前に徹底した検証を行わずに導入すると、企業はトラフィックのボトルネック、衝突のリスク、試運転の遅延、プログラミングの間違い、レイアウトの非効率性、費用のかかる再設計にさらされることになります。

Visual Components 5.1 は、現実的な物理学、コントローラー ロジックの検証、動的な工場モデリングを前例のない規模と精度で提供することでこれらのリスクに対処し、変更が実際に適用される前に仮想的に精査できるようにします。

Visual Components 5.1 を発表:自律生産のための次世代工場シミュレーション

Visual Components の CTO、Mika Anttila 氏は次のように説明しています。「メーカーは、より自律的で柔軟な生産システムを導入するというプレッシャーが高まっていますが、それらの環境の複雑さは、多くの既存ツールが対応できる以上の速さで増大しています。当社のお客様は、何かを設置する前に、何百もの移動リソース (ロボット、車両、製品、人) がどのように相互作用するかを検証する必要があります。5.1 では、それを行うためのよりスケーラブルで現実的な方法を提供します。」

工場の計画と運営

5.1 リリースでは、プラットフォームの 3 つのコア領域が強化されています。シミュレーションは、単一環境で数百の AMR と AGV をサポートするようになり、高度な衝突回避と以前のリリースよりも最大 10 倍高速なパフォーマンスを備えており、大規模なモバイル ロボット検証が初めて実現可能になります。

接続性の向上には、Allen-Bradley PLC のネイティブ サポートや、Nachi および Epson ロボット用の新しい仮想試運転プラグインが含まれており、実際の生産ラインの主要な要素をプロジェクト タイムラインの早い段階でシミュレーションに入力できるようになります。

ロボットオフライン プログラミング チームは、ロボット プログラムの構築と保守時に以前は開発者を制限していた従来のシステムに代わって、Python3 ベースのスクリプト環境の恩恵を受けることができます。

これらの機能強化により、生産リーダー、工場プランナー、オートメーション エンジニアは、製造現場に変更を導入する前に、モバイル フリート、制御ロジック、ロボット プログラムなど、実際のシステムの大部分を検証できるようになります。

個々のオートメーション コンポーネントを分離するソリューションとは異なり、Visual Components 5.1 は、ロボット工学やマテリアル フローから人間の活動に至るまで、工場全体をモデル化する総合的なシミュレーション プラットフォームを提供し、組織が資本を投じる前にデータドリブンで信頼を醸成する意思決定を行えるようにします。

このプラットフォームは、仮定への依存を減らし、手動による調整を合理化し、部門間のコラボレーションを強化し、コミッショニングを加速して、本番までの時間を短縮します。

自動車、エレクトロニクス、物流、ヘルスケアなど、コネクテッドで自律的な生産の最前線にある業界が最も恩恵を受けることになります。これらの分野では、従来のロボット自動化とモバイル フリートを組み合わせており、システム全体にわたる試運転のリスクを軽減するためにコントローラーの正確な検証が必要です。

Visual Components の CEO、Mikko Urho 氏は次のように述べています。「モバイル ロボット、オートメーション、コネクテッド システムにより、製造環境はますますダイナミックになり、新たな機会と新たな複雑性が生まれています。工場に投資または変更する前に、企業は計画が期待どおりに実行されるという保証が必要です。Visual Components5.1 を使用すると、メーカーは計画サイクルの早い段階で複雑な運用を検証でき、展開前のリスクを軽減できます。」


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