3DCAD.news 日本語

高度なAIシステムの領域では、フィクションの描写が現実世界のイノベーションを触発することがよくある。現代のポップカルチャーの中で最も象徴的なAIアシスタントの1つは、マーベル作品のJ.A.R.V.I.S.である。 アイアンマン...

PMIを製品特性にキャラクタライズし、その特性をTeamcenter®ソフトウェアにパブリッシュする方法と、これらの特性を製造および品質アプリケーションに使用する方法について説明します。本日のブログでは、NXの新機能であるNX Inspectorに焦点を当てます。デジタル企業のコンプライアンス要件を満たしながら、下流工程で使用する品質特性を管理するための特性アカウンタビリティを設定することができます。https://www.youtube.com/watch?v=ej4w8zahwOs特性の適用方法 すべて選択 特性を適用する1つの方法は、基本番号を設定し、適用する特性をすべて選択することです。ツールバーのインスペクタオプションを選択します。...

Excelのスプレッドシートを使って製品を設計するというアイデアは、突飛に思える人もいるかもしれません。スプレッドシートが設計プロセスとどう関係するのでしょうか。スプレッドシートには行と列のデータしかないのでしょう？スプレッドシートのデータが、フィーチャーベースの幾何モデリングに取って代わることはないのは間違いない。しかし、スプレッドシートは、複数のコンフィギュレーションが予想される部品モデルのパラメータ化を完全に補完することができます。このブログでは、ダッソー・システムズのさまざまな 3Dエクスペリエンス...

堅牢なモデルベース定義(MBD)は、設計と製造をデジタルでつなぐために不可欠です。NX™ソフトウェアの成熟したMBD機能は、Siemens Xceleratorプラットフォームが提供する包括的なデジタルツインの重要な要素であり、2024年12月にリリースされたNXでは、手動と自動の両方のMBDワークフローがさらに強化されました。 NX...

ドイツ、アーヘン、2024 年 3 月...

TOLLAND, CT, USA, Mar...

米国カリフォルニア州デイナポイント、2024 年 3 月...

ダイナミック モーション テクノロジーは、Mastercam ソリューション...

ターボ機械の進歩に焦点を絞って話を進めるが、その前に個人的な考察から始めさせてほしい。人に魚を与えよ、さすれば一日の糧となる。人に魚を教えれば、その魚を一生食べさせることができる。人の子を持つ父親として、私の持つすべての知識を子供たちに伝えることは私の責任である。父親を超えることを目指すのは子供の義務である。私はアングラーの専門家ではないが、基本的なことはよく理解しており、年に数回、近くの湖やスウェーデン西部の海岸沿いなど、子供たちを連れて釣りを楽しんでいる。この春、息子は初めて釣り竿を手にした。今年も釣りに行きたいという彼の興奮ぶりを見ると、この技術で父親を超える日も近いかもしれない。 私が熱望している重要なイベントに焦点を移すと、私は自分自身を釣りの専門家だとは思っていないかもしれないが、釣りの名人として認められている。 ターボ機械の専門家...

なぜHFSS-ICなのか？ アンシスは、中小企業向けの新しいツール「HFSS-IC」をリリースした。HFSS-ICは、パッケージやプリント基板に実装された複雑なダイ・アセンブリの設計を可能にします。このソリューションには、3つのロバストなソルバーHFSS、Q3D、RaptorXが含まれ、市場の他の選択肢と比較して幅広い機能を提供します：GDSファイルとサポートファイル（*.mapまたは*.xml）を読み込むことができます。 ファウンドリによって暗号化されたモデルを読むことができます。主なファウンドリによって承認されました。 3つのソルバー（HFSS/Q3D/RaptorX）により、すべての設計段階で完全な設計機能を実現。 HFSSは電磁気問題を解くための業界標準です。 ほとんどのファウンドリはRaptorXを承認しています。 複雑なダイ・オン・パッケージ構成をサポート。 モデルとメッシングを簡素化する革新的なツール Optislangを使用したスマートオプティマイザによる3つのソルバーのパラメトリゼーション。 AEDT回路にリンク、2ウェイ接続。 中小企業向けの手頃な価格。GDSファイル GDSファイル・フォーマットは、ダイ（チップ）業界で最も一般的に使用されているフォーマットです。HFSS-ICソリューションは、.map、.xml、*.ircxなどのスタックアップ ファイルと同様に、GDSファイルを読み込むことができます。メインメニューから、File>Import>GDS...

このブログでは、ANSYS Maxwellで静磁場3次元解析を行い、通電コイルと永久磁石の相互作用によって発生するトルクを計算する方法を紹介します。...

概要 Ansys Mechanical...

進化し続ける製品エンジニアリングの世界で、一歩先を行くには、最高のツールを装備する必要があります。最新のエンジニアリングの精度と複雑さを考慮して設計された Mathcad...

急速に進化するヘルスケアの世界では、デジタルトランスフォーメーションはもはやオプションではなく、必要不可欠なものとなっています。医療技術のグローバルリーダーであるシーメンス・ヘルティニアーズ社は、この変革の最前線に立ち、最先端のデジタルツールを活用して、患者ケアに革命をもたらし、業務を合理化し、持続可能性を推進しています。この変革の中心にあるのが、シーメンスのXceleratorポートフォリオです。 Polarion、NX、Xpedition、Capital、Simcenter、Tecnomatix、Active Integrationを含むSiemens Xceleratorソフトウェアを使用するSiemens Healthineers社は、Teamcenter...

支出分析は現代の調達の要です。効率化を推進し、コストを削減し、強靭なサプライチェーンを構築しようとする組織にとって、調達支出データの把握はもはやオプションではなく、必要不可欠です。そこで、支出分析の出番です。 このガイドでは 支出分析プロセス調達チームが支出を可視化し、より良い意思決定を行い、コスト削減の機会を特定するための明確なロードマップを提供します。 キーポイント支出分析は、生データを 戦略的調達の洞察. クリーンで分類されたデータにより より良い意思決定ソーシング...

進化を続ける製造業の現場では、製品ライフサイクル管理（PLM）と企業資源計画（ERP）システムの統合が、組織の運営方法に革命をもたらしています。PLMは、製品ライフサイクルの開始から終了までを管理することに重点を置いています。 ERPは、コア機能を統合することでビジネスプロセスを最適化します。ここでは、PLMとERPを統合して製造オペレーションを強化し、効率性と革新性を高める理由を説明します。 PLMとERPの統合は、ビジネスプロセスを変革する可能性を秘めています。 ソリューション概要 これらのシステムを統合する方法を検討する前に、それぞれが独立してどのように機能するかを理解することが重要です。 製品ライフサイクル管理（PLM） PLM（Product Lifecycle Management：製品ライフサイクル管理）は、設計、製造、サービス、廃棄に至るまで、製品のライフサイクル全体を通じたすべてのデータを管理します。PLMは製品データのバックボーンであり、設計、製造、エンジニアリングチーム間のコラボレーションを促進します。PLMは、複雑な製品情報とプロセスを管理するための統一されたプラットフォームを提供し、チームのコラボレーションとイノベーションの効率化を可能にします。 PLMは、製品データの単一の真実源として機能し、開発プロセス全体を通じて意思決定の強化とエラーの低減を支援します。 エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP） エンタープライズリソースプランニング（ERP）は、組織全体のコアビジネスプロセスを合理化および自動化します。財務、人事、サプライチェーン、顧客関係管理などの重要な機能を統合し、部門間のリアルタイムのデータ共有と調整を促進します。これらの機能により、リソースの最適配分、運用コストの削減、ビジネスの生産性の向上が可能になります。 ERPは、ビジネスデータの一元的なリポジトリを提供し、データのサイロ化や異種システムに関連する問題を排除します。 製造業におけるPLMとERPの活用 PLMとERPシステムは、補完的でありながら、製造組織内では異なる役割を果たします。 PLM...

部品表（BOM）は、複雑な製品や工業プロセスを簡素化するためのツールです。自動車のような、形状、サイズ、材質、方向、機能がそれぞれ異なる1万個の部品で構成される製品を考えてみてください。 これらの部品のほとんどは、白いボディに組み付けられる前に、さまざまなメーカーから調達されます。自動車を作るためには、これらの部品をすべて、国内外からさまざまな量を調達しなければなりません。そのため、毎月何千台もの自動車を生産するには、綿密な検討、計画、実行が必要です。 正確性と再現性を高めるためには、複雑なプロセスを簡素化する必要があります。部品表はまさにそれを実現するためのツールです。この記事では、部品表の概念、その内容、種類、そして様々な業界の様々な部署における複雑なプロセスを簡素化する役割についてご紹介します。 キーポイント部品表は、以下の項目を詳細に記載した包括的な製品固有の文書です。 製造と組み立ての全プロセス 製品を構成する部品から 優れた部品表には 影響を与える可能性があります。...

重機械業界では、PLMシステムを使用して、製品のばらつきを管理し、販売構成を利用可能なオプションと整合させるとともに、ERP、MES、アフターセールスなどの下流システムとの統合を確実にするにはどうすればよいでしょうか。 重機の領域で製品のばらつきを管理するには、販売コンフィギュレータ、ERP、MES、アフターセールス・システムなどのさまざまなシステムとシームレスに統合できる、堅牢なPLM（製品ライフサイクル管理）戦略が必要です。以下では、この状況を効果的に管理するために、要求される各分野を取り上げます。 1.自動車産業における製品ばらつきの類似性 自動車業界の製品ばらつき管理は、重機業界といくつかの類似点があります。主な類似点をいくつか挙げます：複雑な製品ライン：どちらの業界も、異なる機能を持つ複数のモデルやバリエーションを提供しており、複雑な構成管理が必要です。 モジュラー設計：自動車産業と重機産業は、部品と機能のさまざまな組み合わせを可能にするモジュール設計を採用しています。 販売構成：両業界とも、顧客の要求と利用可能な構成を一致させ、注文に正確に対応できるようにするセールスコンフィギュレーターに依存しています。 コンプライアンスと標準：さまざまな規制要件が提供する製品バリエーションに影響を与えるため、さまざまな地域でコンプライアンスを管理する必要があります。2.異なるBOMに関する考察 製品のばらつきを効果的に管理するには、PLMプロセスにおけるさまざまなBOM（部品表）の役割を理解することが極めて重要です：バリアント部品表：特定の製品で利用可能なさまざまなバリアントやオプションを表します。複数のコンフィギュレーションの管理をサポートし、すべての可能な組み合わせが考慮されていることを保証します。 CADBOM (設計BOM)：設計段階で定義された製品構造を表します。このBOMは、製造に移行する前に、設計がすべての構成要件を満たしていることを確認するために重要です。 EBOM（Engineering BOM）：すべての技術仕様を含む、エンジニアリングの観点からの製品構造を表します。CADBOMから派生し、生産に必要なエンジニアリングの詳細を含みます。 カラーBOM：美的なカスタマイズが重要な業界では特に重要で、カラーBOMはさまざまなコンポーネントで利用可能なカラーバリエーションを管理します。 MBOM（Manufacturing BOM）：製造の観点から製品構造に焦点を当てたもの。さまざまな製品バリエーションを考慮し、生産と組み立てに必要なすべての材料と部品を含みます。3.PLM...

「百芸は一芸に如かず この名言はしばしば侮辱として使われ、多くのことに長けているが、そのどれもが卓越しているとは言い難い人を批評します。これは、過去数十年間、私たちの社会が産業界で評価してきたことを見事に表しています。コーディング、音楽、スポーツが得意であるよりも、コーディングの達人であるほうがいい。凡庸なものをたくさん持っているより、ひとつの製品ラインを極めている会社のほうがいい。複数の学部卒や修士号を持っているよりも、特定のニッチ分野で博士号を持っている方がいい。このような考え方が多くの偉大な進歩や発明を生み出し、「専門性」に焦点を当てなければ、今日の世界はなかったでしょう。 しかし、ご存知の方もいらっしゃると思いますが、これは完全な引用ではありません。引用の全文はまた別の響きがあります。「万能は一芸に秀でるが、しばしば一芸に秀でるよりも優れている」。全く逆の視点ですね。この名言がいつ書かれたかを見てみると、興味深いことがわかります。原著は1612年、イギリスの作家ゲフレ・マインシュルによる "Essays and Characters...

エンジニアリング変更管理は、製品の変更と実装を管理するビジネスプロセスです。製品ライフサイクル管理（PLM）ソフトウェア内のエンジニアリング変更管理プロセスは、PLMカスタム・トレーニングの中核をなすものであり、私のお気に入りのトピックの1つです。このブログでは、使用するPLMソフトウェアに依存しない一般的なワークフローをご紹介します。 下の画像は、エンジニアリング・チェンジ・マネジメントのプロセス全体です。エンジニアリング・チェンジ・マネジメントにおけるあなたの役割によっては、プロセスの特定の部分のみに参加することもできます。タスクには、製品データのレビュー、オーサリング、または承認が含まれる場合があります。 1. ...

Mathcad は、エンジニアリング数学ソフトウェアの業界標準として知られています。この最新リリースである Mathcad Prime...

体積積分と表面積分の物質微分を分析するために，まず物質微分（実質微分とも呼ばれる）の定義から始めます．そして，数学的表記法とベクトル微積分の概念を使用して，体積積分と曲面積分への適用を検討します． 物質微分https://www.youtube.com/watch?v=xlxK0VuY9yY 物質時間微分としても知られる微分D/Dtは、実際には、固定された物質点に対する量Bの時間微分です。材料点はt = 0の初期位置ベクトルで定義されることが多く、任意の時間t >...

エネルギー保存 エネルギー保存の原理として知られる熱力学の第一法則は、ラグランジュ流体区画内に保存されるエネルギーの変化は、熱や機械的仕事などの外部ソースからエネルギーが追加される割合に等しいことを述べています。初歩的な熱力学を学ぶ学生にとって、この原則には新しい側面が2つあります。第一に、流体区画の運動は全体的なエネルギーバランスにおいて重要な役割を果たすため、区画のバルク運動エネルギーは蓄積エネルギーの形態の一つとして考慮されなければなりません。第二に、圧力だけでなく粘性力もまた、系のエネルギーに機械的な仕事を加えることに寄与しうることを認識することが重要です。 小包内の熱伝達は、電磁放射と分子伝導という2つの主なメカニズムによって起こります。電磁放射は、小包内でのエネルギーの吸収または放出を伴い、分子伝導は、小包の境界を越えた熱の移動を指します。輻射効果は体積に比例し、「体」効果として知られ、伝導効果は表面に関係することに注意することが重要です。空気力学では、通常、表面効果の方が本体効果よりも重要です。小包で行われる機械的な仕事は、運動量保存に関係するのと同じ力によって行われます。空気力学では、体外力は無視できる場合が多く、隣接する区画が及ぼす力に焦点が置かれます。しかし、内部流体応力がエネルギー保存に与える影響は、運動量保存よりも複雑です。運動量保存が小包にかかる正味の力のみを考慮するのに対し、エネルギー保存は小包の質量中心が移動する距離にわたって作用する正味の力も考慮し、小包のバルク運動エネルギーの変化に寄与します。 しかし、さらに考慮すべき要素があります。小包が変形する場合、それが体積変形であろうとせん断変形であろうと、小包の境界のある部分はその質量中心に対して移動します。この移動により、小包に大きな力がかかります。さらに、圧縮または膨張によって小包にかかる圧力は、加熱または冷却効果につながります。さらに、粘性散逸として知られる現象である粘性応力により、小包は熱を持ちます。 乱流は、エネルギー保存との関連において興味深い考察をもたらします。乱流は通常、非定常な乱流運動を効果的に平滑化する時間平均に注目した理論モデルによって解析されます。時間平均化された流れ場では、乱流に関連する運動エネルギーが、考慮が必要な重要なエネルギー形態になります。しかし、多くの流れのシナリオでは、乱流運動エネルギー（TKE）の発生と消滅が局所的にほぼ均衡しているため、TKEを無視することができます：エネルギー保存:エネルギーは創造も破壊もできないが、ある形態から別の形態に変換されるだけである、という熱力学の第一法則を流体小包の文脈で論じます。この法則は、運動エネルギー、位置エネルギー、および小包内の内部エネルギーの変化を考慮することを含みます。 エネルギーの形:バルクの運動エネルギー、内部エネルギー（圧力や粘性力の影響）、電磁放射や分子伝導などの熱伝達メカニズムなど、流体区画内のさまざまなエネルギー形態について詳しく説明します。 機械的仕事:流体区画に対する力学的仕事の役割について説明します。力学的仕事は、外力（圧力など）と内部流体応力（隣接する区画や区画自体の変形から発生する可能性がある）の両方によって行われる可能性があることに注目します。 変形と圧縮効果:小包の変形と圧力の変化がエネルギー収支に与える影響について議論し、これらの要因が小包に大きな仕事をさせ、その熱的状態に影響を与える可能性があることを強調します。 粘性散逸:流体の粘性によって力学的エネルギーが熱に変換される粘性散逸現象は、エネルギー保存を考慮する要因として言及されています。 乱流:乱流は、特に乱流運動エネルギー（TKE）の発生と散逸に関して、エネルギー保存にさらなる複雑さをもたらします。乱流においてTKEは重要ですが、発生と消滅の速度がほぼ均衡している特定のシナリオでは無視されることがあります。全体として、熱力学の原理が、特に空気力学的な文脈で流体小片にどのように適用されるかを説明し、そのような系におけるエネルギー保存を解析する際に考慮しなければならないさまざまな要因を強調することを試みています。 様々な物理量と境界条件の関係 ラグランジュ参照枠における基本的な保存則を調べました。これらの法則がラグランジュでもオイラーでも、5つの方程式が成り立ち、8つの未知数に直面します。これらの未知数は、3つの空間座標（ラグランジュ）または速度成分（オイラー）、そして5つの局所的な物質と熱力学的特性（圧力、密度、温度、分子粘性と熱伝導率の係数）から構成されます。システムを完全に定義するには、さらに3つの構成関係が必要です。空気力学では通常、圧力、密度、温度を関連付ける理想気体の状態方程式、粘度を温度だけに関連付けるサザランドの法則、熱伝導率に関するプランドルの関係などがこれらの関係に含まれます。 包括的なナビエ・ストークス（NS）系は，解析に必要なすべての内部流体物理を包含しています．流体領域の境界に関しては、問題の境界の種類によって適用する境界条件が異なります。流れの境界の場合、NS方程式自体が、流れのシナリオに応じて、どの境界条件が許容されるか、または義務付けられるかを規定しているため、補足的な物理を呼び出す必要はありません。しかし、一般に「壁」と呼ばれる別の材料との境界を扱う場合には、境界条件を正確に定義するために追加の物理的考察が必要になります。 境界条件は、境界または界面におけるシステムの挙動を指定します。境界条件は、物理現象を支配する微分方程式を解くために不可欠であり、システム内の異なる材料または領域間の相互作用をモデル化するためによく使用されます。一般的な境界条件には次のようなものがあります：ディリクレ境界条件:領域の境界における従属変数（例：温度、速度）の値を指定します。 ノイマン境界条件:これらは、境界における従属変数の絶対値ではなく、勾配またはフラックスを指定します。 ロビン境界条件:混合境界条件とも呼ばれ、境界における規定値と勾配の組み合わせを指定します。 周期境界条件:周期的な構造物や流路内の流体の流れのシミュレーションのように、境界が周期的な領域を形成するように取り囲むようなシステムのモデルに使用されます。 界面条件:異なる材料または相間の相互作用をモデル化する場合、界面条件は、応力、変位、熱流束などの量が界面全体でどのように関連するかを指定します。構成関係は、材料または流体内のさまざまな物理量間の関係を記述します。これらの関係は一般的に材料特性に依存し、材料や流体が受ける条件によって異なる場合があります。一般的な構成関係には次のようなものがあります：応力-ひずみ関係:固体力学において、応力（単位面積当たりの力）とひずみ（変形）が材料内でどのように関係しているかを表す関係。材料によって弾性、塑性、粘弾性など応力-ひずみ挙動が異なります。 流体の応力-ひずみ関係:流体では、応力（せん断応力、法線応力）とひずみ速度（変形速度）の関係を表す構成関係がよく用いられます。これらの関係には、ニュートン流体では粘度などのパラメータが、非ニュートン流体ではより複雑なモデルが関係します。 熱力学関係:熱力学では、圧力、温度、密度などの性質が異なる条件下でどのように関係するかを構成関係で表します。理想気体の法則や実際の気体に対するより複雑な定式化などの状態方程式は、熱力学的構成関係の例です。 電磁気的関係:材料科学と電磁気学において、電気伝導率、誘電率、透磁率が電界と磁界にどのように関係するかを説明するのが構成関係。方程式の数学的特性 提示された方程式系は、5つのフィールドPDEと3つの代数的構成関係からなり、合計8つの未知数です。これらの方程式は、空間において双曲線と楕円の混合した性質を示し、領域全体にわたる解のための境界条件が必要となります。数値解法は時間的に前進できますが、空間的な前進は不可能です。方程式の非線形性により、一般的に重ね合わせによる解は得られません。定常流の解でさえ、時間マーチングや反復処理など、単一の行列反転を超える方法が必要です。このような複雑さについては、CFD の手法との関連でさらに検討する予定です。特に，複数の定常流解が同じ物体形状に対応する場合，NS 方程式の解が一意であるとは限りません．乱流のない解は理論的には存在しますが，高レイノルズ数では力学的に不安定であることが多く，自然界で観測されることはほとんどありません．https://www.youtube.com/watch?v=XoefjJdFq6k 前述の課題により、NS方程式の解析解を求めることができるのは、次元が小さく、流体特性が一定である限られた単純なケースに限られます。このような場合であっても、解は慣性の影響を無視できる特定の限定条件下でのみ適用可能です。例えば、平面 2...

PolyWorks Inspector...

米国ノースキングスタウン、RI、2024年3月18日 - ヘキサゴンのマニュファクチャリングインテリジェンス部門と、高性能なオーダーメイドモーターサイクルを製造するARCH Motorcycle社は、ARCHの顧客のためのユニークなライディング体験のエンジニアリングと製造における品質管理の要求をサポートするために提携しました。 ARCH社は、芸術性とエンジニアリングを精密技術と組み合わせることで、デザインの最前線で革新を維持しながら、モーターサイクルの潜在的な性能を最大限に引き出します。このパートナーシップは、ARCH社が最先端の測定技術を駆使してエンジニアリングと製造の品質プロセスを完全にデジタル化することで、オーダーメイドのモーターサイクルを生産する取り組みを拡大するためのものです。 ARCH...

ゲルト・フランス著SCADAS 誰だと思いますか？ さて、 Simcenter...

米国ペンシルベニア州ピッツバーグ、2024 年 1 月...

シーメンスと IBM SysML v2をサポートするパートナー シーメンスがIBMと提携...

急速に進化する製造業の展望において、2025年は変革の可能性に満ちた極めて重要な年です。最先端のAI技術が製造業の未来を形作ります。2025年に到来するトレンドを理解し、既存の業務に導入する方法を見つけることは、競争力を維持する上で極めて重要です。AIを活用したソリューションやスマートIoTデバイスの統合から、持続可能な目標の追求や業務の分散化まで、各トレンドが製造業の運営方法を再構築しています。ここでは、2025年に予想されることを概観します。 AI、AI、AI - それは単なるトレンドではなく、未来です。 AIは単なるトレンドではなく、製造業を含め、私たちが行うあらゆることを完全に再構築しています。AIを他の「トレンド」とひとくくりにするのは、2025年におけるAIの将来を過小評価しているように思えます。AIは、他の2025年の製造業トレンドのすべての主要な原動力です。 製造業者の93%は、AIが2025年の成長とイノベーションを推進する極めて重要なテクノロジーになることを認めています。 AIを取り巻く興奮が一段落した今、多くの企業がこれらのソリューションをより批判的に評価しています。製造業の仕事がAIを搭載したロボットに取って代わられるという悲観的な見方をする人も多いですが、私たちの見通しはもっと前向きです。AIは人間の能力をスピードと正確さで強化します。印象的なシミュレーションから、迅速な設計の反復、ありふれた作業の合理化まで、AIは私たちの努力をサポートし、人間の創造性をより価値のある仕事に費やすことができます。 製造業のトップトレンド2025 よりスマートでコネクテッドな製造業に向けたIIoTへの投資 最新の製造技術は、従来の製造ラインをよりインテリジェントで応答性の高いシステムへと変えつつあります。産業用モノのインターネット（IIot）ツールは、製造業の運用方法を変えつつあります。デジタル・ツインはリアルタイムの可視性を提供し、リモート・モニタリングは大規模な遅延を引き起こす前に問題を特定し、修正することを容易にします。 機械の故障を予測し、生産スケジュールを最適化し、サプライチェーンの可視性を向上させるAIモデルは、コネクテッド・ファクトリーをさらにサポートするでしょう。AIはまた、製造オペレーションだけでなく、それらが生産する製品にも統合されるでしょう。これらの製品は、運用データをこれらのシステムにフィードバックし、性能と保守性を向上させます。 産業用製造業の67%はすでにこの種のIoT変革に向けて前進していますが、2025年は、これらの業務がデータ主導の意思決定のために業務とデータを統合することによって次のステップに進む年になるでしょう。 サステナビリティとグリーン・マニュファクチャリング サステナビリティは、物理的な製品や製造プロセスを超えて、ソフトウェアへと移行しつつあります。最新のソリューションは、組織がカーボンニュートラルを達成し、廃棄物を削減し、エネルギー消費を最適化するのに役立ちます。 それはまた、使用されるソフトウェアにとどまらず、これらの業務がどのように構築され、維持されるかにまで及ぶでしょう。クラウド・インフラストラクチャへの移行は、エネルギー消費に大きな影響を与える可能性があります。クラウド・ソリューションを採用することで、データ・ストレージを最適化しながら、環境への影響を低減することができます。 最後に、デジタル・ツイン、IIoT、AIは、より持続可能な未来をサポートするために連携します。システムやプロセスの仮想レプリカは、リアルタイムの結果やオペレーションをシミュレートできます。これにより、チームは新しい戦略をテストし、現実世界で実施する前に最適化して、無駄を最小限に抑え、資源消費を削減することができます。 ...

調達はここ数年で大きく変貌しました。かつては純粋な取引機能と見なされていた調達は、今やビジネス価値の戦略的な推進役となっています。しかしながら、重要な疑問が残っています。最高財務責任者（CFO）、最高執行責任者（COO）、あるいは最高経営責任者（CEO）に直属すべきなのか？それとも、サプライチェーンやオペレーションに属するのが最適なのでしょうか？ 組織内での調達の役割を理解することは、その影響力を最大化するために極めて重要です。適切な 調達組織構造 との整合性を確保します。 ビジネス目標を促進します。...

製造業がデジタル時代の複雑さを乗り越える中で、人工知能（AI）はデジタルトランスフォーメーションの旅の重要な触媒として浮上しています。AIを組み合わせることで AIとデジタルトランスフォーメーションの力を組み合わせることで、製造業は前例のないレベルの効率とイノベーションを実現し、市場での競争力をさらに高めることができます。しかし、AIとデジタルトランスフォーメーションには明らかなメリットがありますが、これらの新しいツールを実際に導入し、プロセスを調整するには、組織の大きな賛同が必要です。 AIとデジタルトランスフォーメーションを始める方法をご紹介します。 AIとデジタルトランスフォーメーションが必要な理由 AIとデジタルトランスフォーメーションの可能性を活用することで、組織には多くのメリットがもたらされます。革新的な製品を生み出す AIとデジタルトランスフォーメーションにより、製造業は革新的な製品を開発することができます。AIを活用したアナリティクスは、膨大なデータから製品設計の方向性を導き出すための洞察を提供します。さらに、高度なジェネレーティブ・ツールは、反復的な設計プロセスやリアルタイム・シミュレーションによるラピッド・プロトタイピングをサポートし、従来の手法に関連する時間とコストを大幅に削減します。 製造企業は、デジタル・ツインやIoT統合など、他のデジタルトランスフォーメーション技術と組み合わせてAIを使用することで、製品性能とライフサイクル管理を最適化できます。この相乗効果により、イノベーションが加速し、製品が最高水準の品質と機能性を満たすことが保証され、最終的に顧客満足度とビジネスの成長が促進されます。 AIとデジタルトランスフォーメーションを活用することで、データに裏打ちされた意思決定に基づいて設計を繰り返し、顧客のニーズを満たす革新的な製品を生み出すことが可能になります。 データに基づいた意思決定 AIとデジタルトランスフォーメーションにより、製造業は日々生成されるデータから隠れた価値を見出すことができます。AIアルゴリズムを活用することで、企業は大規模なデータセットを分析し、以前はアクセスできなかったパターンを発見することができます。この分析力は、組織が生産プロセスのリアルタイム監視から洞察を生み出し、パフォーマンスを最適化してダウンタイムを削減するための迅速な調整を可能にすることを意味します。 この新しい分析力はまた、製造全体を通してメンテナンスの必要性を予測し、事前介入によってコストのかかる機器の故障を防ぐことを意味します。生産にとどまらず、意思決定者は、データの洞察力を利用して、サプライ・チェーン管理を微調整し、リソースを効果的に割り当てることができます。 デジタルトランスフォーメーション・イニシアチブにAIを統合することで、生データが実用的なインテリジェンスに変換され、生産性と収益性を高める情報に基づいた意思決定が促進されます。 収益性の向上 データ主導の意思決定と革新的な製品の創出による効率性の向上は、組織全体の収益性を向上させます。手作業や時間のかかる作業を自動化することで、人的リソースを製品開発のハイレベルな側面に集中させることができ、リソースの負担も軽減されます。これまでタスクの完了に必要だった時間とリソースが大幅に削減され、その結果、製品のタイムラインが短縮され、利益率が向上します。 AIとデジタルトランスフォーメーションの統合方法 実装の機会を特定 AIをデジタルトランスフォーメーション戦略にうまく組み込むには、AI導入の主な機会を特定することから始めます。まず、現在のプロセスを評価し、AIが最も価値を付加できる分野を特定することから始めましょう。繰り返しの多い作業、時間のかかる作業、人為的なミスが発生しやすい作業などは、AIによる自動化の有力な候補となります。次に、AI分析によって意思決定と業務効率を強化できる可能性のある領域を確認するために、データ管理の慣行を調べます。 AIの導入機会を慎重に特定・評価することで、AIとデジタルトランスフォーメーションのメリットを最大化する的を絞ったアプローチを構築することができます。適切なソリューションへの投資 AIをデジタルトランスフォーメーション戦略にうまく組み込むには、適切なテクノロジーに投資することが重要です。まず、特定したビジネスチャンスとビジネス目標に合致する特定のAIツールとプラットフォームを特定することから始めましょう。組織のニーズの変化に合わせて成長できる拡張性と柔軟性を備えたテクノロジーを探してください。また、製品戦略においてAIを優先している組織も確認してください。これらのツールに投資することで、AIとデジタルトランスフォーメーション投資の最先端を走り続けることができます。 適切なテクノロジーに情報に基づいた投資を行うことで、AIとデジタルトランスフォーメーションのための強固な基盤を構築し、製造プロセスにおける長期的な成功とイノベーションを推進することができます。 AIとデジタルトランスフォーメーションの未来 製造業におけるAIとデジタルトランスフォーメーションの未来は、産業の運営と競争のあり方に革命をもたらすことを約束します。AI技術の進歩に伴い、デジタルトランスフォーメーションとの統合はさらにシームレスで強力なものになるでしょう。モノのインターネット（IoT）、エッジコンピューティング、高度な機械学習モデルなどの新たなトレンドは、製造プロセスにおけるAIの能力をさらに高めるでしょう。

急速に進化する今日の産業界において、産業用拡張現実（AR）は、製品のライフサイクル全体にわたって実証済みの使用事例を持つ、画期的な技術として台頭してきています。設計から製造、メンテナンス、アフターサービスに至るまで、産業用ARは既存のプロセスを強化するだけでなく、再定義し、企業が業務を最適化し、デジタル化が進む世界で競争力を維持するための新たな可能性を生み出しています。当社のパートナーであるTeamViewerの産業用ARソリューションを導入した企業の実例を紹介します。また、産業用ARが物理的領域とデジタル領域のギャップをどのように埋め、作業員が重要な情報にリアルタイムでアクセスし、遠隔地の専門家とコラボレーションし、複雑な作業をより正確に実行できるようにするかを紹介します。 産業用ARとは？ 産業用ARは、物理的な世界にデジタル情報を重ね合わせ、産業環境におけるユーザーの知覚や環境との相互作用を強化する技術です。民生用ARアプリケーションとは異なり、産業用ARは、製造、メンテナンス、トレーニングプロセスにおける効率性、正確性、安全性を向上させるように設計されています。多くの場合、スマートグラスやモバイルデバイスを通じて、ユーザーの視界に直接、リアルタイムでコンテキストを認識した情報を提供することでこれを実現します。 産業用ARの核心は、スマートオブジェクト認識、ワークフローのデジタル化、既存の企業システムとのシームレスな統合です。これにより、作業員は工具、部品、機械をリアルタイムで識別し、デジタル作業指示にアクセスし、ビジネスシステムからデータを即座に取得することができます。また、産業用ARは遠隔地での専門家とのコラボレーションを可能にし、現場の作業員がオフサイトの専門家とつながり、リアルタイムのガイダンスやサポートを受けることができます。これらの機能は、音声コマンドやジェスチャーコントロールによるハンズフリー操作と相まって、産業用ARを、さまざまな産業用アプリケーションの生産性向上、エラー削減、安全性向上のための強力なツールにしています。 産業用ARの活用事例と顧客実績 ⚙️ 製造・組立 産業用ARは、製造工程の精度と品質管理を大幅に向上させます。視覚的なガイダンスとリアルタイムの情報を提供することで、ARは組み立て時間を短縮し、ミスを最小限に抑え、より高品質な製品へと導きます。作業者はハンズフリーでデジタル作業指示書、3Dモデル、部品情報にアクセスでき、作業効率と安全性が向上します。また、産業用ARはリアルタイムの品質チェックを可能にし、製造工程の各ステップが必要な基準を満たしていることを保証します。TeamViewerの製造・組立向け産業用ARソリューションのメリットを享受しているお客様の例をいくつかご紹介します： 👓 大手システムプロバイダー は、2つの組立ラインにARソリューションを導入し、エラーゼロ、組立の迅速化、100％ハンズフリー化を実現しました。このソリューションは、スマートグラスを使用して作業員を組立工程に誘導し、品質保証のために外部センサーと統合しています。 🚗...