新しいレポートは、民間部門だけでは米国の製造業を維持することはできないと述べて、米国が新たな製造技術に投資するよう促しています。 MForsightと呼ばれるグループのレポートによると、「市場の力だけでは、必要な変化を達成することはまずありません」. 「彼らは今のところそうしていません….政府だけがこの市場の失敗を克服して、米国が世界的な競争力を維持できるようにすることができます.」 「Manufacturing Prosperity」と題されたレポートは、基本的に、米国が産業政策を持つべきかどうかについて、1980 年代の政治的議論を復活させようとしています。 この 10 年間、この考

自動車工学はこれほどまでに複雑な問題に対処しなければなりませんでした。年間何百万台もの車両を生産するのは大変な作業です。この複雑さは、自動運転を実現するための次世代のインテリジェント機能の導入に伴い、指数関数的に増大しています。製造業者は、最高レベルの安全性と信頼性を提供しながら、この複雑さを緩和し、バリエーションを管理し、これらのイノベーションを迅速かつ効率的に市場に投入するという無数の課題に直面しています。 自動運転や高度な安全システムから、アダプティブ クルーズ コントロールやレーンキープ アシストまで、イノベーションは勢いを増しています。自律走行車には、レーダーベースのセンサー、3D

自動車は世界で最も高度に自動化された産業の1つであり、何十年にもわたって産業自動化の使用を拡大する上で主導的な力となっています。実際、生産された最初の産業用ロボットは、GMが1962年にニュージャージーのダイカストラインに設置したUnimationUNIMATEでした。 スタンフォードアームやMITのシルバーアームなど、最初に自動車に導入された開発により、1970年代から1980年代にかけて、米国の自動車産業で産業用自動化が広く普及しました。 産業用自動化は、自動車産業内で成長を続けています。国際ロボット連盟によると、2016年の北米の産業用ロボットの注文全体の56％を自動車産業が占め、そ

ARIS Technology は 3D スキャンを改善していると述べています 3D スキャンはすでに多くの自動車部品メーカーで採用されていますが、品質管理 (QC) での使用例は限られています。これは主に次の制限によるものです: 1. 3D スキャンは手動です。 2. 既存の「いわゆる」自動 3D スキャン システムは、非生産的になりがちです。 3. 3D スキャニングはオールインワン ソリューションを目指していますが、特定のタイプの測定には接触デバイス (CMM) を使用する理由がまだあります。 手動 3D スキャンの克服 通常、メーカーがスタンドアロンの 3D スキャナーを購入

Advanced Robotics for Manufacturing (ペンシルバニア州ピッツバーグ) は、米国の製造業を強化するためのプロジェクト資金調達の第 1 ラウンドの受賞者を発表しました。最初の公式プロジェクト コールとは別に、これらのプロジェクトは ARM の開始時に、国内の製造環境にタイムリーな影響を与え、その使命の例として役立つように選択されました。 ARM は 4 つのプロジェクト チームに 280 万ドルの資金を提供し、チームは約 400 万ドルの費用を負担しました。投資総額は 700 万ドル近くになります。各プロジェクトの成果は、ARM の 4 つの戦略的目標の 1

成功している製造会社と流通業者は、優れたERPシステムの重要性を知っています。それがないと、出荷が苦しみ、利益が減少します。ただし、ERPホイールにグリースを塗ったままにすることの一部は、ソフトウェアテクノロジーの最新情報を維持することと、業界の同業者とのネットワークを維持することです。 これは、5月21〜24日にテネシー州ナッシュビルのゲイロードオープリーランドリゾートでEpicorSoftwareCorp.が開催したユーザーカンファレンスであるEpicorInsights2018の目的でした。会議では、ソフトウェア開発者の経営陣、従業員、およびパートナーが、4日間、顧客と販売の見込み客

インダストリアル IoT は高度な製造を可能にします 産業用モノのインターネット (IIoT)、インダストリー 4.0、デジタル ファクトリーなど、製造業のキャッチフレーズはたくさんあります。 「流行語が多いこともあります。その背後には多くの現実がある場合もあります」と、シーメンス (ベルリンおよびミュンヘン、ドイツ) の研究開発マネージャーであるロジャー ハート (Roger Hart) は述べています。 「デジタル化は多くのことを変えています。多くの場合、実際に新しいビジネス モデルを推進しています」と Hart 氏は述べています。 「人々は、製造のデジタル化を進めていくと、収集できる

問題を完全に排除する以外に、問題を解決する良い方法はありません。少なくともそれが KTH Parts Industries Inc. のやり方です (オハイオ州セント パリ) は、ロボット溶接セルの手動機器切り替えプロセスを自動化するという決定を検討しました。 KTH は、ATI Industrial Automation (Apex、ノースカロライナ州) の GA2 ユーティリティ カプラーを選択して、偉業を達成しました。具体的には、空気と電気のユーティリティをセルに自動的に結合することで、ラインごとに年間約 65 時間のダウンタイムがなくなり、総運用コストが削減され、機器の使用率と生産性

DMG Mori (イリノイ州ホフマン エステート) は、航空宇宙機械加工用のシーメンス インダストリー (イリノイ州エルク グローブ ヴィレッジ) の CAD/CAM/CNC ハードウェア、ソフトウェア、およびエンジニアリング サービスのパッケージによってサポートされる航空宇宙 OEM および生産工場に製造技術を提供しています。シーメンスとの長年のパートナーである DMG 森精機は、さまざまな従来型のチップ切断および超音波マシニング センターを構築しています。 航空宇宙産業では、航空宇宙機械加工プロセスで細心の注意と計画を立てて、必要な精度と全体的な生産効率を達成する必要があります。製造さ

製造エンジニアリング: あなたのバックグラウンドと、製造にどのように携わってきたかについて少し教えてください。 ディエゴ・タンブリーニ: そうです！これは、昨年の 11 月に開始した Microsoft との 3 回目のツアーです。私は現在、Azure Manufacturing の主要な業界リーダーとして働いており、Azure が製造に最適なクラウド プラットフォームを確実に提供できるようにすることに注力しています。私の仕事のもう 1 つの重要な部分は、Microsoft のクラウド ストーリーを業界の意思決定者やインフルエンサーと共有することです。 Microsoft に入社する前は、A

インテリジェントな工場は存在します しかし、知性 (製造知識の獲得と応用として定義される) は、工場のスタッフのみに存在していました。 数値制御 (NC) 技術、そしてコンピュータ数値制御 (CNC) 技術の出現により、工場の機械はデジタル I/O 機能を獲得しましたが、まだスマートではありませんでした。デジタル化されたマシンは、生産性が向上しているものの、自分自身、その環境、実行中または実行予定のタスクを認識していませんでした。 これらの制限にもかかわらず、一元化されたファクトリ インテリジェンスは、デジタル コマンドと応答の決定論的な低レベル セットを通じて適度な規模で実現されています

多くのショップがオペレーションを自動化したいと言っていますが、実際に自動化しているショップはどれくらいありますか? Manufacturing Engineering の 2017 年 8 月号のリニア パレット システムに関する記事では、業界の専門家が、訪問するすべてのショップが自動化を望んでいると述べています。しかし、Okuma America Inc. (ノースカロライナ州シャーロット) のプロダクト スペシャリストである Errol Burrell 氏は最近、すべての工作機械のうち自動化されているのは 10% にすぎないと述べています。また、Methods Machine Tool

製品の複雑さ、軽量化、高度な材料、新しい製造方法などの厄介な問題に取り組むとき、今日の製造エンジニアは、忠実度の高いシミュレーションを使用して、これらの課題に対するソリューションを視覚化することがますます増えています。最新のシミュレーション ソフトウェアは、最高の設計を決定するだけでなく、それらを達成するための最も効率的な方法を決定するのに役立つハイエンド CAE パッケージと NC シミュレーション ソフトウェアを使用して、製品設計とパフォーマンスを改善する手がかりを提供できます。 付加製造 (AM) などの新しい製造プロセスは、製造業者にさまざまな問題をもたらします。シミュレーションに

スマート ウェアラブル ツールは、今日のマセラティ工場でイタリアの未来の自動車工場のインダストリー 4.0 の調子を整えています。今日のスマート ファクトリー内でテクノロジーを開発および使用することで、現代の製造業のフレームワークそのものを変えるレベルの内部接続が提供されます。プロセスと人々のつながりがますます強まるにつれて、分析とデジタル化された情報は、ダウンタイムを削減または排除するのに役立ちます。 Comau は、デジタル マニュファクチャリング固有の利点を活用するために、世界のトップ自動車メーカーにインダストリー 4.0 対応システムとウェアラブル テクノロジを提供し、生産性の向上、品

私の本能は、製造における人工知能 (AI) の使用に関して、切迫感が必要であることを教えてくれます。 緊急性は、今日のテクノロジーの動きの速さと、予想外のブレークスルーがいかに急速に支配的であるかによってもたらされます。 AI は、顔認識、音声の文字への変換、およびチェスの試合での勝利に使用されます。確かに、製造業には潜在的な用途がたくさんあるに違いありません。 AI の「知性」の現実は複雑な数学だと以前に書いたことがありますが、その見解を真の専門家に提示したとき、より賢明なビジョンが得られました。彼の意見では、私たちはより広い意味で AI を考えなければなりません。 「それは数学であると

製造エンジニアリング: Autodesk の最新の PowerMill 2019 アップデートでは、新しい Additive プラグイン モジュールが追加されています。この「ハイレート」積層造形システムとその仕組みについて説明していただけますか? クリントン・ペリー: PowerMill 2019 は、一般に指向性エネルギー堆積 [DED] として知られている、高速アディティブ プロセスをプログラムするための専用ツール スイートを提供します。 DED プロセスでは、CNC 工作機械または産業用ロボットを使用して、電源 (通常はレーザー、アーク、または電子ビーム) を空間のある点に集中させるこ

OEM とサプライヤーはビッグデータをスマート データ、インダストリー 4.0、デジタル化、および生産の監視と管理のためのクラウドベースのテクノロジに変換することに取り組んでいます。現在の生産目標を達成し、将来の施設を計画するために、メーカーはエンド ユーザーとどのように連携するのが最善でしょうか? 製造の使命としてのインダストリー 4.0 の急速な進化は、大規模な情報収集技術から、予知保全と総合設備効率 (OEE) の非常に実用的な領域へと進んでいます。 「パーフェクト ストーム」シナリオのようなものですが、高速で非常に柔軟な切り替え、協働ロボット (コボット)、および工場全体の通信プラッ

次の「ダイナミックなデュオ」は、人間がまったく関与しない可能性があります。 ABB ロボティクス (ミシガン州オーバーンヒルズ) のビジョン システム担当グローバル プロダクト マネージャーであるクラス ベングソン (Klas Bengtsson) は、次のように述べています。これは新しいことではありません。ビジョンとロボティクスは、何年にもわたって密接に関係してきました。しかし、他の組み合わせとは異なり、マシン ビジョンの機能が拡大し、新しい用途が見出されているため、この組み合わせは繁栄しています。過去の「完璧な」結婚には、ロボットの誘導が含まれていました。しかし、良い結婚生活を送っている子

インダストリー 4.0 および IIoT (Industrial Internet of Things) イニシアチブの重要な成功要因は、マシニング センターや切削工具自体にさえ、より多くの、より優れたセンサーが出現したことです。これらのセンサーは、「未来の工場」の基盤となるデータと接続を提供します。 しかし、未来的なものではなく、今日利用可能なさまざまな「スマート センサー」があります。データを収集し、オペレーターにマシンと金属切削プロセスの状態を示します。この進化は、パーツの位置と完成パーツの幾何学的形状の測定精度の向上、およびプロセスで使用されるツールの構成と制御によって達成されます

新しいリリースでは、製造業の IIoT の未来を見据えながら、クラウド バージョン、シミュレーション、拡張現実/仮想現実、付加的な製品を追加します 複雑さは、今日のコンポーネント設計および製造プロセスに蔓延しています。最新の製品ライフサイクル管理 (PLM) ソフトウェアでは、拡張現実 (VR) や仮想現実 (VR) などのテクノロジを使用して製造プロセスを視覚化するのに役立つ新しい機能が追加され、メーカーの選択肢が増えています。これらの機能により、製造業者は産業用モノのインターネット (IIoT) およびインダストリー 4.0 を使用して複雑化する設計に対処でき、ますます複雑化する製品開発