OSHA、対象事業者に2020年傷病記録を2021年3月2日までに提出するよう呼びかけ

ITとOTの境界が曖昧になり、運用の可視化が実現 情報技術（IT）は数十年にわたり、製造企業の成功に不可欠な要素でした。これにより企業はプロセスを改善し、利用可能な最高のテクノロジーを活用した自動化を追加してきました。 しかしテクノロジーは動き続け、産業制御システムで稼働する機械・設備からのデータ拡張性、すなわち運用技術（OT）が、ITシステムに追いつきました。 インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）と組み合わせることで、産業機器上の物理デバイスのデータ収集と制御能力が、製造の概念に革命をもたらし、運用全体への深い可視化を可能にしました。 この記事では、ITとOTの概念を

近年、製造業、倉庫、配送センターが享受してきた最も重要な技術的進歩の一つが、AIDC（Automatic Identification and Data Capture：自動認識・データ取得）です。戦略的に導入することで、本人確認から追跡まで、多岐にわたる課題を解決できます。 AIDC（自動認識・データ取得）の定義 AIDCは、対象を識別し、データを収集するプロセスです。収集完了後、データは自動的にコンピュータシステムに格納され、分類・集計されます（ソフトウェアによる）。このプロセスはキーボードを使用せずに実行され、一般的にアイテム、在庫、工具、資産、さらには作業員の追跡のために統合されます

データサイエンスとは？ データサイエンスは、科学的手法、プロセス、システムを用いて、構造化・非構造化データを収集、準備、分析する学際的な分野です。数学、統計学、データベース、情報科学、計算機科学など多様な分野を活用します。データは多様なタイプとサイズで存在します。 データサイエンスが独立した分野として必要とされる理由： 主な理由は、私たちを取り巻くデータが指数関数的に増加していることです。推計によれば、2020年までに1秒あたり約1.7メガバイトのデータが生成され、デジタルデータの総量は44兆ギガバイトに達するとされています。このような膨大なデータを理解し、保存することはますます困難になってい

この記事では、AXC F 3152でPythonとgRPCを用いてシンプルなプロセスデータにアクセスし書き込む方法を説明します。（https://www.plcnext.help/te/Service_Components/gRPC_Introduction.htm） 前提条件 まず、PLC外部（例：Windowsマシン）で必要ファイルを準備します。 Python 3.9をインストール（3.10はエラーの原因になる可能性あり） .protoファイルからコード生成するために必要なPythonパッケージをインストール：pip install grpcio-tools==1.36.1 .pr