業界標準を活用して春の大掃除を楽に

Senseye提供、新シリーズ「トレンド検知ポッドキャスト」へようこそ。SenseyeはAIを活用し、スケーラブルで持続可能な資産パフォーマンスと信頼性向上の業界リーダーです。この新刊行物は、保全効率化のヒントをお届けします。 この2部構成シリーズでは、英国の製造業を代表するMake UKのJim Davison氏とFhaheen Khan氏をお迎えします。 第1回では、2021年の製造業に影響を与えた主要トレンドと直面した課題について議論します。パート2はこちらからお聴きいただけます。 今後のエピソード通知を受け取るには、お気に入りのポッドキャストプロバイダー（Apple、Google

正確なジョブ標準は、製造業者の運営と財務の成否を分けます。セットアップタイムとサイクルタイムのリアルタイム検証手法がないと、予測精度が低下し、その影響は組織全体に及びます。 本記事では、製造業者がMachineMetricsを用いてジョブ標準を実績データと照合し、ジョブ標準を磨き込むことで、部品価格の精度向上とジョブスケジューリングの精度向上を実現する方法を解説します。 ジョブとセットアップタイムの標準化が重要な理由 製造業者は多くの場合、部品製造にかかる時間とジョブのセットアップにかかる時間に関する標準を持っています。これらの標準は設計段階やプログラミング段階で設定されることが多く、しばしば

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

多目的Motoman HP20Dは、梱包、プレス手入れ、溶接、ハンドリング、機械手入れ、マテリアル除去、ハンドリング、ディスペンシング、切断など、幅広いアプリケーションで高速と優れた性能を発揮します。高速動作により生産性が向上し、コンパクトな設計により部品アクセス性が改善され、信頼性により剛性が高く慣性が増したロバストなロボットを実現します。 高速動作 どのメーカーも、品質の高い製品を迅速かつ正確に生産できるロボットを求めています。HP20Dの高速軸速度と加速により、サイクルタイムが短縮され、生産出力が増加します。 コンパクト設計 コンパクトなHP20Dは床面積をあまり必要とせず、高度な部品