新たなレポートが、米国は新興製造技術への投資を行うべきだと訴えています。民間セクターだけでは米国製造業を維持できないとしています。 「市場の力だけでは必要な変化を達成できない」と、MForesightというグループのレポートは述べています。「これまで達成できていない……この市場の失敗を克服し、米国がグローバルに競争力を維持できるよう確保できるのは、政府だけだ。」 「Manufacturing Prosperity（製造業の繁栄）」と題されたこのレポートは、本質的に1980年代の「米国は産業政策を持つべきか」という政治議論を復活させようとするものです。 当時、支持派は欧州とアジアの政府が産業界と

自動車工学ほど複雑性への対応が求められたことはありません。年間数百万台の車両生産自体が困難な偉業です。自律走行を可能にする次世代インテリジェント機能・関数の導入により、この複雑性は指数関数的に増大しています。メーカーはこの複雑性を制御し、多様性を管理しながら、最高レベルの安全性と信頼性を維持しつつ、これらの革新を迅速かつ効率的に市場投入するという多くの課題に直面しています。 自律走行、先進安全システム、アダプティブクルーズコントロール、レーンキーピングアシストなど、革新は過熱しています。自律走行車には、レーダーベースセンサ、3Dマッピング、画像認識、車車間通信、人工知能などを実現する、相互作用

自動車産業は世界でもっとも高度に自動化された産業の一つであり、数十年にわたり産業オートメーションの拡大を牽引してきました。実は、生産ラインで稼働した最初の産業用ロボットは、1962年にGMがニュージャージー州のダイカストラインに導入したユニメーションUNIMATEでした。 スタンフォードアームやMITのシルバーアームといった開発が自動車分野で最初に導入され、1970年代から80年代にかけて米国自動車産業全体に産業オートメーションが広く普及するきっかけとなりました。 自動車産業における産業オートメーションの成長は現在も続いています。国際ロボット連盟（IFR）によると、2016年の北米産業用ロボッ

ARIS Technology、3Dスキャニングの改善を実現 多くの自動車部品メーカーが3Dスキャニングを導入済みであるものの、品質管理（QC）でのユースケースは限定的でした。主な理由は以下の3点です。 3Dスキャニングが手動作業に依存している 既存の「いわゆる」自動3Dスキャニングシステムは生産性が低い 3Dスキャニングがオールインワン解を目指したが、依然として接触式測定機（CMM）が必要な測定領域が存在する 手動3Dスキャニングの克服 スタンドアロン型3Dスキャナを購入したメーカーは、GeomagicやPolyworksなどの3D画像処理ソフト、2軸ターンテーブル、スキャナ三脚などの

Advanced Robotics for Manufacturing（ARM、ペンシルベニア州ピッツバーグ）は、米国製造業の強化に向けた初回プロジェクト資金供与の採択者を発表しました。これはARM初の公式プロジェクト公募とは別で、ARM発足時に選定されたものであり、国家の製造業ランドスケープへのタイムリーなインパクトを生み出し、ARMの使命を体現する事例として位置づけられています。 ARMは4つのプロジェクトチームに総額280万ドルを供与し、各チームが約400万ドルのコストシェアを負担することで、総投資額は約700万ドルに達します。各プロジェクトの成果は、ARMの4つの戦略目標の1つ以上と整

成功する製造企業とディストリビューターは、優れたERPシステムの重要性を知っている。それがなければ、出荷は滞り、利益は落ちる。しかしERPの車輪をスムーズに回し続けるための一部は、ソフトウェアテクノロジーの最新動向を把握し、業界ピアとネットワーキングすることだ。 Epicor Insights 2018 at Gaylord Opryland Resort これがEpicor Insights 2018の意図だった。Epicor Software Corp.がテネシー州ナッシュビルのGaylord Opryland Resortで2018年5月21〜24日に開催したユーザーカンファレ

インダストリアルIoTが先進製造を可能にする IIoTで実現するコネクテッドファクトリー 製造業にはキャッチフレーズが溢れている：Industrial Internet of Things（IIoT）、Industry 4.0、Digital Factory。「時には単なるバズワードの羅列。時にはその裏に多くの現実がある」と、ジーメンス（ベルリン/ミュンヘン）のR&Dマネージャー、ロジャー・ハート氏。「デジタル化は多くのことを変えています。多くのケースで新しいビジネスモデルを真に牽引しています」とハート氏。「人々は、製造をより多くデジタル化すればするほど、収集できるデータと情報のより多

ATI GA2ユーティリティカプラによる自動接続 問題を解決するこれ以上ない方法は、それを完全に排除することだ。少なくともKTH Parts Industries Inc.（オハイオ州セントパリス）は、ロボット溶接セルの手動設備切り替えプロセスを自動化する決断をそう捉えていた。 KTHはこの偉業を成し遂げるため、ATI Industrial Automation（ノースカロライナ州エイペックス）のGA2ユーティリティカプラを選定した。具体的には、エアと電気ユーティリティをセルへ自動接続する新しい自動カップリングにより、ラインあたり年間約65時間のダウンタイムを削減し、総運用コストを低

DMG Moriとジーメンスによる航空宇宙加工ソリューション DMG Mori（イリノイ州ホフマンエステーツ）は、ジーメンスインダストリー（イリノイ州エルクグローブビレッジ）からのCAD/CAM/CNCハードウェア、ソフトウェア、エンジニアリングサービスのパッケージによって支援され、航空宇宙OEMと生産ショップへ製造技術を提供している。ジーメンスとは長年のパートナー関係にあり、DMG Moriは様々な従来型チップ切削と超音波加工マシニングセンタを製造している。 航空宇宙業界では、望ましい精度と全体的な生産効率を達成するため、航空宇宙加工プロセスにおいて綿密な注意と計画が求められる。典

Manufacturing Engineering（以下ME）： あなたのバックグラウンドと製造業への関わりについて教えてください。 ディエゴ・タンブリーニ： もちろんです！ 実はこれは私にとって3回目のマイクロソフト勤務で、昨年11月から始めました。現在はAzure Manufacturingのプリンシパルインダストリーリードとして、Azureが製造業向け最良のクラウドプラットフォームを提供できるよう注力しています。もう一つの重要な役割は、業界の意思決定者とインフルエンサーにマイクロソフトのクラウドストーリーを共有することです。マイクロソフト以前は、オートデスクで約5年間、製造業界ストラテ

インテリジェントファクトリーは、製造業の歴史的開始以来存在してきたが、インテリジェンス——製造知識の習得と応用と定義される——は、工場のスタッフのみに宿っていた。 数値制御（NC）そしてコンピュータ数値制御（CNC）技術の登場により、工場機械はデジタルI/O能力を獲得したが、依然として「スマート」ではなかった。デジタル化された機械は、ますます生産的になったものの、自分自身、環境、実行中または実行予定のタスクについての認識を持たなかった。 これらの制約にもかかわらず、決定論的な低レベルのデジタル命令と応答のセットを通じて、控えめな規模での中央集権的ファクトリーインテリジェンスは達成されてきた

多くのショップが「運営を自動化したい」と言うが、実際にやったのは何社だろうか？ 垂直マシニングセンタのロボット自動化例 2017年8月号のManufacturing Engineering誌でリニアパレットシステムを扱った記事では、ある業界専門家が「訪問するあらゆるショップが自動化を望んでいる」と語っていた。しかしオークマアメリカのプロダクトスペシャリスト、エロル・バレル氏は最近、「全工作機械のわずか10%しか自動化されていない」と述べた。また、メソッド・マシン・ツールズのナショナルオートメーションマネージャー、ジョン・ルシアー氏によれば、ロボット工業会の報告では「新規導入機械のわず

製品の複雑さ、軽量化、先進材料、新製造工法といった厄介な課題に取り組む際、今日の製造エンジニアはハイフィデリティ（高忠実度）シミュレーションを用いて、これらの課題への解決策を可視化することが増えている。最新のシミュレーションソフトウェアは、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により、最良の設計だけでなく、それらを実現する最も効率的な方法を決定する手がかりを提供する。 ハイフィデリティシミュレーションの活用例 アディティブ製造（AM）のような新しい製造プロセスは、メーカーに異なる問題を提示し、シミュレーションはどの解決策が最適かを事前に判断できる。多くのシミュレ

スマートウェアラブルツールが、インダストリー4.0のもとでイタリアの未来の自動車工場のトーンを設定している——今、マセラティの工場でだ。今日のスマートファクトリー内で技術を開発し活用することは、現代製造業の枠組みを変えるレベルの相互接続性を提供している。プロセスと人がますます繋がる中、アナリティクスとデジタル化された情報がダウンタイムを削減、甚至は排除するのを支援する。デジタル製造の固有の利点を活かすため、コマウは世界トップクラスの自動車メーカーに、インダストリー4.0対応システムとウェアラブル技術を提供し、より高い生産性、より良い品質、より速い市場投入、より低いコストの実現を支援している。

私の直感では、製造業における人工知能（AI）の活用には緊急性が必要だ。 その緊急性は、テクノロジーが今日いかに速く動くか、そして予期せぬブレイクスルーがいかに速く支配的になるかに駆動される。AIは顔認識、音声の文字起こし、チェス勝利などに使われている。きっと製造業にも大量の潜在的応用があるはずだ。 以前、AIの「知能」の実態は複雑な数学だと書いたが、真の専門家にその見解をぶつけたとき、より啓蒙的なビジョンを得た。彼の意見では、AIをより広い視点で捉える必要がある。「数学だと言うのは公平だが、数学に固執しすぎるのは簡単だ。なぜなら、それは実際にはデータについての話だからだ」と、ニューヨーク拠

PowerMill 2019のDEDアディティブ製造モジュール Manufacturing Engineering（以下ME）： Autodeskの最新PowerMill 2019アップデートに新しいアディティブプラグインモジュールが追加されました。この「高堆積率」アディティブ製造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、高堆積率アディティブプロセス——一般的に指向性エネルギー堆積（DED）として知られる——をプログラミングするための専用ツールスイートを提供します。DEDプロセスは、CNC工作機械または産業用ロボットを

OEMとサプライヤーがともに、ビッグデータをスマートデータへ変換し、インダストリー4.0とデジタル化、生産監視・管理のためのクラウドベース技術をどう活用すれば、メーカーとエンドユーザーが協力して今日の生産目標を達成し、将来の工場を計画できるのか？ インダストリー4.0が製造マンデート（命令）として急速に進化する中、その流れは「大量情報収集技術」から、予知保全と総合設備効率（OEE）という極めて実用的な領域へとシフトしている。一種の「パーフェクトストーム」シナリオにおいて、「インテリジェント・ワークセル」という明日の姿——高速・高柔軟な段取り替え、協働ロボット（コボット）、工場全体の通信プラッ

次の「ダイナミック・デュオ（最強コンビ）」は、人間を全く含まないかもしれない。「マシンビジョンとロボットは完璧な結婚相手だ」と、ABBロボティクス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、クラース・ベングトソン氏は述べる。これは新しい話ではない。ビジョンとロボティクスは長年手を携えてきた。しかし他の結婚とは異なり、この関係はマシンビジョンの能力拡大と新たな応用分野の開拓により、今まさに繁栄している。「過去の『完璧な』結婚はロボットのガイド（誘導）だった。しかし新しい応用——良い結婚から生まれた子供たちのようだ——には、部品検査、トレーサビリティのためのバーコード/QRコード読み取

インダストリー4.0とIIoT（産業用モノのインターネット）イニシアチブの成功の鍵は、工作機械、さらには切削工具自体に、より多く、より優れたセンサが登場していることにある。これらのセンサは、データと接続性を提供し、「未来の工場」の基盤を形成する。 センサ内蔵切削工具の概念 しかし、これは決して未来の話ではなく、今日すでに様々な「スマートセンサ」が利用可能だ。それらはデータを収集し、工作機械の健全性と金属切削プロセスの状態をオペレータに示す。この進化は、ワークの位置と完成品の幾何学的形状のますます精密な測定、およびプロセスで使用される工具の構成と制御を通じて達成される。 Manufa

複雑化する設計・製造プロセスへの対応 今日のコンポーネント設計と製造プロセスには、複雑さが遍在している。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（AR）や仮想現実（VR）などの技術を用いて製造プロセスを可視化する新機能が追加され、メーカーにより多くの選択肢が提供されている。これらの機能により、産業用IoT（IIoT）とインダストリー4.0の下で増大する設計の複雑さを扱い、ますます複雑化する製品開発を初期段階で検証できるため、時間と製造コストの削減につながる。 メーカーのPLMポートフォリオには、製品データ管理（PDM）アプリケーションに加え、デジタル設計、製造、可視化