コンピューター支援設計ニュース
NXインスペクタによる特性説明
製品設計の中核で可能になる初品検査
NX™ソフトウェア・チームは、継続的なリリース・サイクルを通じて業界をリードするソリューションを提供することを誇りとしています。この度、2025年6月リリース予定のNX Inspectorをご紹介いたします。NX...
SOLIDWORKS完全定義スケッチの使い方
スケッチが SOLIDWORKS...
マーベルのJ.A.R.V.I.S.にインスパイアされたAI駆動エンジニアリング
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...
コンピュータ支援製造ニュース
ModuleWorks と Manufacturing Automation Laboratories (MAL) がパートナーシップを拡大
ドイツ、アーヘン、2024 年 3 月...
マスターキャム社、スーザン・ブラントを新社長に任命
TOLLAND, CT, USA, Mar...
MecSoft が RhinoCAM 2024 および VisualCAD/CAM 2024 をリリース
米国カリフォルニア州デイナポイント、2024 年 3 月...
MasterCAM: ダイナミック モーションとは何ですか? それを使用する必要がありますか?
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...
シミュレーション・ニュース
1次元スルーフローモデリングによるポンプ効率の評価
スルーフローの結果を活用した流量変化に対する水力挙動の理解
課題
遠心ポンプ、ファン、水車などの水力ターボ機械の設計には、さまざまな入力変数のバランスをとることが必要です。設計者は、流量、回転速度、インペラの形状、羽根の数、比エネルギー(または揚程)などの運転条件を定義しなければなりません。特に、キャビテーションや設計条件外での性能低下を回避しながら、油圧効率、消費電力、またはトルクを最適化しようとする場合、この複雑な設計空間に圧倒されることがあります。
一定の揚程や出力の達成など、確立された目標があっても、選択された設計パラメータの組み合わせが最適であるかどうかを判断することは、必ずしも容易ではありません。設計者は多くの場合、経験や経験的な公式を頼りにしますが、これらは有用ではあっても全体像を把握できない場合があります。このような不確実性により、最適なコンフィギュレーションが得られず、性能が低下したり、大規模な再設計が必要になったりすることがあります。エンジニアリングソリューション
効率的なターボ機械の設計には、特に開発の初期段階において、高速かつ信頼性の高いツールが必要です。ANSYS Workbench...
CFD可視化-小さなハウツーと大きな驚き!
これは素晴らしいシミュレーションですが、限界は固定されていません。このCFD可視化から情報を引き出すには、変化するカラーマップの限界と変化する画像の両方を同時に追う必要があります。上限も固定されていれば、もっと簡単ではないでしょうか?このリム冷却を見ることもできるだろう。しかし、色については後ほど。そうかもしれない。
自然は塩をもたらさない.あなたのCFDはそうだ。
CFDメッシュのすべてのセルは、時間ステップごとにスカラーごとに1つの値しか持つことができません。それが離散化の本質です。自然界はそうではありません。自然界では、圧力が高い有限体積は存在せず、次の有限体積では一定の低い圧力が存在します。それでも、あなたのCFDの可視化はそれを示している。スムースブレンドを紹介しよう。しかし、それは私のCFDの結果ではありません。また、これはあなたのCFDの結果よりもおそらく現実に近いと主張することもできます。
あなたはグリーンサイドのパワーを知らない!
離散的なステップについて話すと、あなたのカラーマップにも離散的なステップがある。そして、あなたがプレッシャーの限界にバランスをもたらしたように、なぜニュートラルグラウンドを強調しないのですか?
2だから5しかし、32の色レベルが常に正しい選択であるとは限りません。真のニュートラルがあれば、それを目立たせてください!カラーレベルの数を奇数に変更するということは、CFDの可視化においてグラウンドゼロに1つの明確な色を使用することを意味します。あなたの目はあなたを欺くことができます。信用してはいけない。
次に、その緑を取り除きたい。これがスクリーンから直接あなたの顔に向かって蹴っていることにもうお気づきですか?新しい標準の「明るい」色は、より平和的で緑が少ないかもしれませんが、素晴らしいですか?また、あなたのデバイスは、それらを本来の意味でリアルに表示していますか?あなたのディスプレイはDCI-P3カラーキャリブレーションされ、some-brand-RGB-spectrumの99%をカバーできますか?
モニターは100%の赤、100%の緑、100%の青を表示するかもしれません。正常な」色覚(これが何であるかは知らないが...)を持つ人でさえ、スクリーンが表示できる1600万色のうち1000万色以上を見ることはできない。そして、これはあくまでも視認性の話であって、知覚の話ですらない。そこで、より人間的な、一様に知覚されるカラーマップを紹介しよう。これは知覚的にうまくいくかもしれません。しかし、あなたは改善することができます。それとも、このCFDビジュアライゼーションがお好きですか?
実際には何色が必要ですか?
1色。あるいは2色。
いいえ、冗談ではありません。しかし、値が変化する単一のスカラーには、彩度や明度が変化する色が1つだけ必要です。しかし、真ん中にニュートラルグラウンドを持つスケールを持つあなたは、2色を使いたいのです。コールド-ニュートラル-ウォームといった具合だ(31のカラーレベルに注意)。赤は "ネガティブ...
バッテリー・モジュールのシミュレーション – 線形時間不変減次モデル
電池モジュールの熱設計の課題
使用サイクルを考慮した電池モジュールの設計には、いくつかのユニークな熱工学的課題があります。ドライブサイクルのような使用サイクルでは、負荷、速度、環境条件が変化するため、バッテリには動的ストレス下で安定した性能を発揮することが求められます。変動する電流はセルを劣化させる熱を発生させるため、熱挙動を管理することは非常に重要です。設計者は、サイズ、重量、コストの制約のバランスをとりながら、最適なエネルギー密度、出力、安全性を確保しなければなりません。さらに、性能と寿命に影響する不均衡を避けるために、セルを慎重にマッチングさせなければならない。実際のサイクルの下で長期的な劣化を予測することは、設計をさらに複雑にする。全体として、多様な運転シナリオにわたって耐久性、効率、信頼性を達成するには、慎重なエンジニアリングと高度な制御戦略が要求される。
...
進化するターボ機械:父親の反省と業界の視点
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...
HFSS-IC: 特長と利点 – 3DCAD.news
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...
PDM/PLMニュース
差別化の推進品質、コスト、持続可能性のバランスをいかにとるか?
顧客を獲得し、利益を上げ続けるという競争の中で、自動車会社は絶えずバランスを取る行為に直面している。混雑した市場で際立つには、大胆なデザインや画期的な技術だけでなく、最も影響力のある早い時期に正しい戦略的決断を下すことが重要だ。
業界調査によると、自動車のライフサイクルコストの70~80%、環境負荷の最大80%は、製品開発の初期段階で固定されるという。つまり、エンジニアリング、調達、サステナビリティの各チームが迅速かつ効果的に連携し、将来を見据えた賢い選択をしなければならないのだ。しかし問題があります。重要なデータが断片的であったり、古かったり、単に利用できないことが多いのです。
このブログでは、企業がこの問題に正面から取り組むことで得られるメリットを探ります。
3つの差別化要因コスト、品質、カーボンフットプリント
最近の の研究によると テッククラリティ 自動車関連企業178社への調査に基づく...
調達KPI:パフォーマンスの測定と改善方法
調達KPI(Key Performance Indicator)は、調達パフォーマンスを追跡し、サプライヤとの関係を管理し、コスト削減を実現するために不可欠なツールです。調達リーダーやチームにとって、KPIは、効果的な支出管理、将来のコスト削減、より広いビジネスへの価値の実証に必要な明確性を提供します。
このガイドでは、最も重要な調達指標を分類し、それらを追跡する方法を説明し、それらが調達機能全体のより良い意思決定をどのようにサポートするかを示します。
キーポイント調達KPIとは 定量化可能な指標...
ヘルスケアのパイオニアにとってPLM統合はデジタルトランスフォーメーションの鍵
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:プロセス、ツール、トレンド、ベストプラクティス
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...
PLMとERPPLMとERPによる製造オペレーションの改善 – Creo、Windchill、PTCのソリューション
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...
エンジニアリング・ニュース
イマーシブ・エンジニアリングによるCAD設計
本日のブログでは、産業機械ソリューション担当ディレクターのティム・ヤービーとプロダクトエンジニアリングマネージャーのケルビン・ジュアルベが、CADレビューを行う小さなCRTスクリーンから、フラットスクリーンや没入型ヘッドセットによる無限の空間利用を提供する製品へと、業界のアプローチがどのように進化し続けているかについて語ります。イマーシブ・エンジニアリングがいかに業界のゲームチェンジャーになりつつあるか、この先をお読みください。
産業機械業界における第一の課題
最近、産業機械市場は技術者不足という重大な問題に直面している。市場はこの課題をどのように解決していくのだろうか。
産業機械市場の課題である技術者不足は、まさに熟練労働者の不足と言えます。経験豊富な労働者の退職に伴い、若い専門家の流入が需要の増加に追いついておらず、メーカーにとって重要な役割を満たすことがますます難しくなっている。このギャップは、アルファ世代と呼ばれる現在の最年少層の台頭により、さらに拡大することが予想される。アルファ世代は、体格が小さく、デジタルネイティブであり、伝統的な産業キャリアへの関心が低いと予測されている。米国内のジェネレーション・アルファは4,600万人と推定され、米国内のジェネレーションZを構成する6,800万人、ミレニアル世代を構成する7,200万人とは対照的である(出典:米国国勢調査局「US Population Projections: 2017-2060」)。
産業機械業界を前進させるひとつの解決策
このような労働力のシフトにより、産業界は予測される人材不足に対処する方法を再考する必要に迫られている。多くのメーカーが検討している方法のひとつは、拡張現実(XR)技術(拡張現実、仮想現実、複合現実など)に目を向け、生産性を飛躍的に向上させることである。XRがより手頃な価格で利用できるようになれば、生産性が大幅に向上する可能性があるため、メーカーは将来的に利用できる労働力の減少にうまく対処できるようになる。さらに、XRテクノロジーは、エンジニアが設計を完成させる方法に革命を起こす上で特に有用である。
工業デザインの変遷
従来、エンジニアは複雑なCAD環境を操作するために、2Dモニターやマルチスクリーンのセットアップに頼ってきました。...
製品開発におけるモデルベースシステムエンジニアリングの進化
「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・チェンジ・マネジメントの概念の見直し
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 10: Mathcad Prime 10 の新リリース概要
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材料微分の数学的解析
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 >...
計量ニュース
PolyWorks Inspector の概要 – 3DCAD.news
PolyWorks Inspector...
ARCH、ヘキサゴンの計測技術をオーダーメードバイクの製造・品質管理工程に採用
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...
Simcenter SCADAS RS を使用して負荷データ収集を簡素化する方法
ゲルト・フランス著SCADAS 誰だと思いますか? さて、 Simcenter...
Ansys と DXOMARK が仮想カメラ システムを検証するソリューションの提供に提携
米国ペンシルベニア州ピッツバーグ、2024 年 1 月...
製造業ニュース
SysML v2 – シーメンス、IBMと提携
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...
製造業トレンド2025年:製造業のトップ3トレンド:Creo、Windchill、PTCソリューション
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。
...
調達は組織階層のどこに位置するか?
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。...
AIとデジタルトランスフォーメーション:製造業の未来を拓く
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。
製品ライフサイクルにわたる産業用AR
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。
🚗...