06
7月
一般的なテクノロジーまたは特にデジタルトランスフォーメーションのためのデジタルテクノロジーの急速で包括的な爆発は、多様な選択肢をもたらしましたが、アプリケーションプロセスにおける潜在的なリスクと課題ももたらしました。 したがって、適切で効果的なテクノロジーを理解、評価、選択することは、企業や組織のデジタルトランスフォーメーションプロセスにおいて最も重要なタスクです。
市場の需要は常に製造業者が変化し、改善し、革新する理由であり、それは現代の工業生産にとっての課題でもあります。この要件に応えて、製品の完全性を確保しながら、強力で多目的でスマートな機能、または個々のニーズやより良いデザインなどに応じてカスタマイズする機能を製品に迅速に提供する必要があります。シームレスな接続、多層セキュリティでありながら簡単な経験であるため、産業メーカーは研究開発活動に多くのリソースを費やさなければなりませんでした。米国企業のFacebook、Amazon、Google、Samsung of Korea、Ant Group(中国)の驚異的な成長、東芝、ソニーの市場シェアの低下、Nokia、Windows Phoneの消滅、または自動車産業の世界地図に掲載されているベトナムの自動車ブランドVinfastは、テクノロジーが社会の発展、経済セクターの発展をリードする役割を果たしているだけでなく、人々の思考、見解、消費習慣に強い影響を与えていることを証明しています。また、あらゆるビジネスや組織の存在と発展において決定的な役割を果たします。
現在の工業生産の要件
工業生産企業向けのどのオプション
市場の変化に直面して、世界中のテクノロジー企業は、分析、評価、管理のプロセスをサポートするために、予測分析、同期接続、および情報提供が可能な新しいテクノロジーツールとソリューションを迅速に調査して導入しました。生産および事業活動の運営、それにより時間とコストの節約、個人の作業効率の改善、組織の企業統治の改善の完了。コンセプトインテリジェント製造、デジタルファクトリー、システムシステム、アディティブマニュファクチャリング、エッジコンピューティング、高度なロボティクス、クラウドテクノロジー、デジタルクローニング、人工知能、ビッグデータ…は、生産モデルを変換する機能を備えた工業生産のアプリケーショントレンドに急速になりました。 、アイデアを迅速かつ正確に実際の製品に変え、製品の存在を変えることもできます。市場に出回っている製品は予想外です。スマートマニュファクチャリングは、産業接続(IioT)、人工知能(AI)、仮想化(仮想)、クラウドコンピューティング(クラウドコンピューティング)など、同期された統合プラットフォーム上での最新テクノロジーのアプリケーションと統合です。技術は、製品の設計と開発(CAD)、試作評価シミュレーション(CAE)、製品への生産(CAM)、管理、製品の使用時のアフターサービス(サービス)に至るまで適用できます。これらは、従来の製造企業モデルからデジタルファクトリーモデルへの変換の最初のステップです。ビンファストは、ハイフォンの生産工場の開始日から2年以内に、さまざまな自動車を市場に迅速に供給するために、設計、管理、および生産活動に技術を効果的に適用することで成功を収めた典型的な企業です。
一般的なテクノロジーまたは特にデジタルトランスフォーメーションのためのデジタルテクノロジーの急速かつ包括的な爆発は、多様な選択肢をもたらしましたが、申請プロセスには多くの潜在的なリスクと課題ももたらしました。したがって、適切で効果的なテクノロジーを理解、評価、選択することは、企業や組織のデジタルトランスフォーメーションプロセスにおいて最も重要なタスクです。世界の先進産業を持つ国の経験によると、工業生産企業におけるデジタル技術の適用の傾向は、通常、ディスクリート製造業(ディスクリート)とプロセスによる大量生産の2つの主要産業に分けられます。
単一の製品または複雑な製品を生産するディスクリート製造業界では、高度なカスタマイズ機能を備えているため、企業は多くの場合、テクノロジーを適用して全体的な作業効率を高め、生産性を最大化します。自動化、入力システムと出力システムの同期接続を増やします。多くの場合、テクノロジーは次の段階で適用されます。
新製品の研究開発(R&D)フェーズ
技術設計の段階、設計最適化の分析と評価(設計とシミュレーション)
デバイス製品の評価をシミュレートする
製品データ管理(PDM)
生産段階
自動化された生産計画(計画とスケジューリング)
倉庫およびサプライチェーン管理(倉庫およびロジスティクス)
顧客データベース管理(CRM)
製造運用管理(MES)
サービス管理(サービス管理)
エンタープライズリソース管理(ERP)
製品ライフサイクル管理(PLM)…
工場のデジタル化(スマートファクトリー)
飲料生産、消費財などの大量生産の分野で事業を行っている企業は、品質管理、変更管理、生産計画の段階でのデジタル化に関心があります。生産、倉庫、サプライチェーン管理(サプライヤー管理)、顧客関係管理(CRM)、リソース管理(ERP)、生産管理(MES)、..。
生産プロセスにおけるデジタルテクノロジーの適用段階に関係なく、ほとんどの企業は生産バリューチェーンに従い、それによって開発戦略を決定し、改善、変更、および計画の必要性を形成します。必要なリソースを決定します…適切な開発を行います。デジタル変革のロードマップと計画。品質向上、新製品、より優れた製品の達成、費用対効果の向上、作業効率の達成を確実にするために、より高く、労働生産性を向上させ、競争上の優位性を高めます。
デジタルクローニングは、工業生産企業のデジタル化プロセスで一般的に選択されているテクノロジーです。
製造企業のインダストリー4.0への道のり
スマートプロダクションの開発とデジタルトランスフォーメーションの実装は、第4次産業革命の文脈で企業の必然的な傾向になっています。これは、企業間の競争が日々激化する場合にさらに明白になります。企業は絶えず革新し、発展するために適応しなければなりません。
ただし、ほとんどの工業製造企業は、デジタル企業のスマート製造企業の最終目的地に向かう途中の出発点が低くなっています。産業貿易省の評価結果によると、3D印刷技術、波動識別、ラジオ、ビッグデータなど、産業生産企業による第4次産業革命の主要技術の適用レベルはまだ非常に限られています。人工知能、リアルタイムポジショニングなどで3%…クラウドコンピューティングソフトウェアは最もエンタープライズアプリケーションレベルが15%ですが、このソフトウェアの活用と使用のレベルも企業では大きく異なります。調査結果によると、22%の企業がデータストレージサービスを使用し、17%の企業がクラウドベースのソフトウェアを使用し、わずか5%の企業がデータ分析サービスを使用していると答えています。データベースのコーポレートガバナンスモデルの採用率は非常に限られており、約5%にすぎません。たとえば、サプライチェーン管理(SCM)、製品ライフサイクル管理(PLM)、生産計画システム(PPS)、製品データ管理(PDM)などのシステムでは、採用レベルは2〜3%にすぎません。さらに、データをデジタル化し、企業内および企業とチェーン内のパートナー間でデータを接続する機能はまだ非常に限られています。これにより、変更に応じて自己運用し、企業を自動的に管理する能力が非常に低くなり、わずか2%(企業全体の規模)になります。 11〜12%(ビジネスの個々の領域)。
インダストリー4.0の主な目的地は、4.0ビジネス、デジタルビジネスにあり、各ビジネスは、(1)ビジネスの現在の能力に基づいて適切な道のりを選択する必要があります。スマート産業開発の要件と比較して。 (2)事業開発の現在の優先事項または課題および(3)有効性。技術革新とデジタルトランスフォーメーションへの投資は、ビジネスの新しい価値と競争力への投資になります。このロードマップは、新しい開発コンテキストにおける企業の戦略とビジョンに大きく依存します。
ITDCの貨物仕分けロボットはIDEA社に属しています
決議52- 2019年9月27日の政治局のNQ / TWは、デジタルトランスフォーメーションとスマート生産開発におけるビジネスのサポートの問題に特に重点を置いて、第4次産業革命に積極的に参加するための取り組みと方針に関する党の横断的な見解を表明しています。党の方向性を具体化し、政府の任務を割り当て、現在、産業貿易部門が積極的に参加している。基本的な要素を確立し、企業が科学技術を開発、適用、革新するための好ましい環境を作り、第4次産業革命以降の機会を迅速に活用します。業界の優先タスクを実行するための優先ソリューションの1つになり、また、各企業の地位と競争力を向上させるという目標もあります。
ダムティホンラン氏-VietbayTechnology Co.、Ltdのディレクター
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30
8月
JISは、日本工業規格–日本工業規格の略です。 これは、日本の産業活動で使用される特定の基準とガイドラインのセットです。 標準化プロセスは、日本産業標準調査会によって確立され、日本規格連盟を通じて公布されています。
以下は、JIS規格に準拠した日本図面の表面加工と線加工に関連する表の記号です。
上記の共有がお役に立てば幸いです。
ソース:https://cnc3s.com
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10
6月
科学技術の進歩を製造業に採用ことは新しい話ではありません。しかし、以前から食品および飲料業界が自動化の道に入ってきたことを知っている人はほとんどいません。この業界には2019年だけの世界の産ロボット新規導入は11000台です。ブランドは、急速に変化する人々の消費習慣に追いつくために、「製造業のデジタル化」を目指して競争しています。この記事では、食品ロボットが業界をどのように変えているかを紹介します。
テクノロジーは、ビジネスの戦略的目標に対して効果的な手段です。
品質管理
品質管理は、食品用ロボットの最も目に見えるメリットの1つです。たとえば、数十年前に人為で作られた食べパンのスライスを食べていると想像してみてください。スライスは等しくなく、スライスの重量は大きく異なり、生産ラインへの人間の介入による汚染のリスクが常にあります。さて、ロボットを生産ラインに追加すると、パンは品質を損なうことなく、汚染のリスクもなく、均等にスライスされ、各スライスの重量はカトマーのニーズに適していることが結果からわかります。機械システムは、製品品質の均一性を確保する上で役割を果たします。
さらに、食品業界には安全と衛生上に対する要求します。それで、自動化の参加により、人間との接触や外部エージェントを制限、細菌感染を回避することができます。同時に、食品業界向けの特機は、滑らかにして、洗いやすくて安全な材料を備えています。
労働者の安全なプロセスを確保
自動化の最も重要なメリットの1つは、労働者のリスクレベルを低減できることです。食品 飲料の製造作業員は、重機、ブレード、化学的危険性、不注意による怪我など、さまざまな安全のリスクに直面しています。また、暑すぎたり寒すぎたりする環境での長時間の働くことも健康に影響します。
その上、コロナヴィルスのパンデミックが消えていない時代に、テクノロジーの採用は社会的距離を確保するのに役立ちます。
企業の職業上のイメージを作成
製品が市場に確固たる足掛かりを得るためには企業は顧客から信用状の開設と第一に考えています。そのため、信頼を維持すように、製造業者は、製品が、製造プロセスから消費者に届いたときまでの製品の品質に対する職業上を肯定する必要があります。安全で、均一で、衛生的で、手頃な価格の製品は、顧客が目指しているものです。製品の不良品や製品回収が発生するたびに、これはビジネスが構築したイメージに深刻な影響します。それから、顧客は競合他社の手に入ります。
食品業界は、自動化の点が他の業界に比べて立ち遅れると標識されました。しかし、時代の急速な発展は、流れに追いつくために変えるほかになりません。特に、コロナウイルスの影響を受ける以来、工場フロアでのロボットの参加は徐々に人間の活動に代わってきました。この変更を推進する理由は
食品規制が増える
デジタル化を要求
効率と持続可能性を集中
消費習慣の変化
社会的距離を確保するための基準
過去20年間で、自動化は食品業界を席巻しました。2019年から2020年まで、食品業界の世界的な成長率は4.45%です。2020年から2021年にかけて、成長率は去年の同期により7.26%に延びました。世界のオンライン販売市場が、2020年から2026年にかけて約28%のCAGR(複合年間成長率)で拡大すると見込みです。長いコンベヤーベルト、AGV、または大容量のフードミキサー、ソーマシン、包装機などの機械はますます改善され、より近代的になり、徐々に馴染みになってきました。まだ困難がありますが、食品・飲料産業への技術的成果の応用の進歩を認めないわけにはいかないんです。
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21
7月
誰もが日本の機械図面を深く理解し、正しく読むことができるわけではありません。 では、どのように図面を正しく読むのですか? 以下の記事で日本の機械図面の読み方を一緒に学びましょう。
JIS規格とは何ですか?
JIS規格(英語:日本工業規格)は、この国の産業活動で使用されている日本の工業規格です。
ベトナムの図面とは異なり、日本の図面は端から垂直への投影レイアウトを持ち、JIS規格である第3角度投影法(図)に従って使用されます。 また、処理内容が複雑で処理要件が明確に示されている場合は、切断図を使用して図面を抽出します。
日本の機械図面(JIS)の読み方
JIS規格に準拠したプロジェクションのレイアウトと作成方法を理解するには、以下をお読みください。
図にシンボル平面がある長方形のボックスがあるとします。
外から見ると、オブジェクトが平面を通過し、対応する線(表示または非表示)とともに長方形のボックスの面を示しています。
ボックスの平面(以下に表示)を開くと、それぞれの面に対応するオブジェクトの投影が表示されます。
同じ平面上に広がるボックスの平面は、オブジェクトの投影平面になります。
その結果、各オブジェクトには6つの対応する平面がありますが、通常は3つの面だけで十分です。単純な場合は2つの投影ですが、複雑な場合は、最大6つの面を投影し、すべてのオブジェクトを表示するために画像を切り取って抽出する必要があります。その中で、プロジェクションは常にオブジェクト全体を見ることができるメインビューを持っています。
明るいオブジェクトの2Dモデルから投影を描画します
上記の基準を適用することに加えて、正確かつ迅速に描画できるようにオブジェクトを想像する方法も知っている必要があります。
–オブジェクトから、次の2D投影を描画します。
–上記のように、対応する投影を描画して配置します。
描画するときは、オブジェクトを最も明確かつ簡単に視覚化できる面を描画する必要があります。 同時に、オブジェクトを視覚化するのに十分なだけ、破線の方向と投影の数を制限します。
2Dモデルの投影から実際のオブジェクトを構築する
2Dビューから実際のボディを構築するには、技術者は上の画像を表示するルールを習得する必要があります。
2D図面からオブジェクトの作成まで、3Dオブジェクトを視覚化する必要があります。 これは、設計図を読むことの究極の目標です。
– 2D投影から、次のようにオブジェクトを作成します。
編集を開始するときは、画像がオブジェクトを使用するように、投影からオブジェクトをスケッチする必要があります。 次に、残りの形状に基づいて次のオブジェクトを作成し、ブロックをカットまたは追加できます。
参照元:blog.mecsu.vn
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22
6月
吉野彰氏はエンジニアであり、1970年に京都大学を卒業し、1972年に修士号を取得した。その後、旭化成会社に化学エンジニアとして採用された。
2019年ノーベル化学賞を受賞した吉野彰氏
それ以来、彼の生涯はリチウム電池に関連した。 その後、50歳以上のときに大阪大学で化学の博士号を取得。 彼は、充電式電池としても知られるリチウム電池の製造に成功したことで大きなメリットを持っている人物だ。
リチウム電池とは何だか?
バッテリーは、使用済みエネルギーを蓄えるために使用されるデバイスの一種であることが知られている。 電気を使用する代わりに電気機器は、電池を使用して機器が希望どおりに機能する。 ただし、一定の貯蔵寿命を持つバッテリーの場合、エネルギーがなくなったときに再充電する必要があるバッテリーがあり、一方、交換する必要があるバッテリーもあり。
リチウム電池は、今日最も一般的に使用されている充電式電池だ。
リチウム電池またはリチウムイオン電池とも呼ばれるリチウム電池は、充電式電池だ。 使用中、リチウムイオンは負極から正極に移動する。 バッテリーがエネルギーを使い果たして再充電すると、これらのイオンは正極から負極に戻り。 したがって、リチウム電池は電極材料としてリチウム化合物を使用する。
このバッテリーのおかげで、世界は大きく変わった。 電動自転車、電動バイク、電気自動車、電気のない状態で使用できるコンピューターがあり。 また、機内には大型のロチウム電池を搭載しており、お客様がテレビを見たり、映画を見たり、その他の活動をしたりすることができ。
リチウム電池は、電話、パソコン、車などの身近なデバイスに適用される。
このような多大な貢献により、彼と2人の技術科学者は2019年にノーベル化学賞を共有した。ノーベル賞の総額は999,999米ドルで、したがって、各自が333,333米ドルを共有する。
また、ノーベル賞は博学者の教授にのみ授与されるとよく考えられるが、現実にはそうではないだ。そして吉野さんはその代表的な例だ。彼は私たち機械エンジニアが毎日行うのと同じ仕事をしただけだ。彼はバッテリーの発明に人生を捧げた。彼は、このバッテリーの製造を成功させた米国での特許を除いて、論文も重要な科学的研究も発表していなかった。これは、科学が崇高なものではなく、小さなものから大きなものへと貢献していることを示している。重要のは仕事への情熱でもっているだ。
この話を通して、若い機械技術者がもっと頑張ってくれることを願っています。おそらくいつか、あなたが素晴らしい成果を達成し、現在の伝統的な技術の変化に貢献することを祈ります。
参照元:ウィキペディア、Dancokhi.net
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26
1月
豆腐は大豆から作られ、低いカロリー、脂質、ビタミン、また重要なミネラル を持つものだ。さらに、心臓問題削減、がんを予防する、アンチエイジング剤という質も含まれる。
生豆腐は繊細でかっこいい味。日本の飲食に対して、以下の有名な各種豆腐を見越しないでください:
キニ豆腐(シルケン)やわらかい豆:
以上の豆腐類は、豆乳とニガリ塩水を結び付け、豆腐に沈殿するまで、加熱し。キニ豆腐は、さわやかで甘く滑らかな豆で、冷たいままで、ソース、醬油、ネギ、ワサビと一緒に食べ。しかし、柔らかい表面のシルケンは作りにくいだ。
モメン豆腐‐硬い豆腐:
Silken 豆腐から作られ、強く圧縮してから、固い成形られたものだ。すき焼きなどの日本鍋に作るとき、欠けられない材料の一つだ。
ゴマ豆腐
日本の料理中には豆腐みたいあるが、ゴマ豆腐のように豆乳を固めて、作らないだ。ゴマ、水、クズ粉から作らられ、冷たくして、少し醤油とワサビと一緒にたべる。
油揚げとあつげ–揚げ豆腐:
油揚げは豆腐の一種類で、薄く切る、金色のサクサクと膨らんでいるまで揚げたものだ。この豆腐は、味噌汁、きつねうどん料理に使用するために、さまざまな詰め物を詰めたり、スライスしたりすることができ。 厚いバージョンは油揚げで、豆を揚げて自分で食べることも、ソースと一緒にスープやシチューと一緒に食べることもでき。
コヤ豆腐
これは凍結乾燥豆腐で、通常は水に浸す。 その後、スープで調理し、醤油みりんを添える。
Tofuyo
TofuyoはAwamori酒と米、紅酵母 に長く浸した醗酵の豆腐から作られた豆腐だ。米と紅酵母が醗酵の過程に速くさせる。紅酵母がありから、特別な赤色をもっている豆腐だ。
ソース: www.ittctech-vn.com
www.shinbashi.com.vn
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16
8月
日本では、利便性が高く評価されており、COVID-19の検査は多くの不便をもたらす可能性があります。 解決策の一部は、日本中に遍在する小さな自動販売機にあります。
東京都渋谷区でCOVID-19テストキットを販売する自動販売機-写真:REUTERS
政府は、病院の人員とリソースを節約したいという願望から、すでに症状があるか感染する可能性のある人に対して、1日あたり40,000回のPCR検査しか実施していません。これは容量の4分の1に相当します。これにより、人々は民間の診療所に依存したり、PCRテストキットを購入する方法を見つけたりするようになります。この問題の解決策は、日本に普及している自動販売機にあります。
東京のレイクタウンたけのこの耳鼻咽喉科クリニックのディレクターである竹村英樹氏によると、自動販売機は、混雑したクリニックに行かずに、または待つことなく、COVID-19テストキットを購入することを可能にします。
「日本ではPCR検査が途方もなく少なく、その結果、風邪やコロナウイルスに感染していることを知らない人が増えている」と竹村氏はロイター通信に語った。早期に隔離されました。」
竹村氏は、自動販売機は配備された際に大衆から大きな支持を受けたと語った。一部のマシンは、1日に2回までお金でいっぱいです。多くの場所で非常事態宣言が出される中、症例数が減少しているため、現在の需要はやや冷え込んでいます。東京の新規症例の平均数は、過去7日間で1日あたり約250であり、1月の初めの2,000をはるかに下回っています。
各テストキットの費用は約100万VNDです-写真:REUTERS
各自動販売機には約60台のコロナウイルス検査キットが含まれており、4,500円(約100万ドン)で販売されています。 人々はそれを購入し、自分でサンプルを採取し、唾液サンプルを分析場所に送ります。
日本には約410万台の自動販売機があり、1人当たりの自動販売機は世界で最も多い。 自動販売機に加えて、薬局やオンラインでの購入を通じて、PCR検査は日本人の間でますます人気が高まっています。
tuoitre.vn新聞によると
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25
5月
産業用ロボットの導入は加速し続けており、2017年に、年間売上高成長率は30 %になります。2017年には381,000台以上のロボットが生産業界に販売されました。これは2013年の販売台数の2倍以上です。現在、200万台以上のロボットが産業界で働いています。IFRの「World Robotics 2018, Industrial Robots」レポートによると、この数はほぼ2倍になります。
多年にわたり、自動車部門はロボット販売から製造までを推進してきました。これは急速に変化しています。電気/エレクトロニクス( E&E )業界は、間もなくロボット販売売上について主要分野になります。2012年には、E&E分野より自動車メーカーに販売されたロボットの数が2倍になりました。
2017年、自動車分野への供給シェアは、E&E企業への売上シェアより1%だけの方が多かったです。自動車メーカーよりも多くのロボットがエレクトロニクス/電気企業に設置される予定です( 2017年の成長率に基づく)。自動搬送車、電気自動車などの自動車産業の技術開発がエレクトロニクスによって推進されていることを考えると、もっと早くになる可能性があります。
E&E業界へのロボット売上の伸びは、業界自体の成長と結びついています。E&E市場は2016年に4兆ユーロの価値があり、毎年4 %以上の成長になると見込みが多いです。世界第2位のスマートフォン輸出国であるベトナムは、現在、世界第7位のロボット市場に上昇しました。
E&Eセクターの拡大は、2017年のマレーシアにおけるロボット売上高の年間52 %増加の背景にもあります。これは地域の雇用創出にとって良いニュースです。アジア開発銀行は、自動化により、2015年までの10年間にアジアでの開発途上国で毎年3,300万人に雇用が純増したと推定しています。
2017年にE&E業界へのロボットの売上高成長率が33 %増加したもう1つの理由は、ロボットが実行できるタスクの範囲が拡大していることです。特に電子部品や機器の組み立てでは、ロボットが実行できるタスクの範囲が拡大しています。ロボット自動化は、エレクトロニクスメーカーにとって、ますます実行可能な経済提案です。ロボットは、金属ハウジングの切断からボード上の小さなコンポーネントの組み立て、接着剤の塗布、表面のバフおよび研磨、品質検査の実施、完成品のパッキンおよびパレットを持ち上げまで、生産サイクル全体にわたって使用されます。
電子機器の組み立てには、しばしば壊れやすいミニチュアオブジェクトを非常に迅速かつ正確に配置する必要があります。ロボットは、複数のタスクを定比順番に実行できる必要もあります。グリッパー、ビジョンテクノロジー、フォースセンサーの進歩は、ロボットがますます幅広い生産、組み立て、仕上げ作業に対応できることを意味します。例えば、ロボットは、製品を分類し、コンポーネントを結び付け、奇数の角度でレーベルを取り付けることができるようになりました。
センサーとパワーフォースリミッティング技術(ロボットが労働者と接触すると減速または停止することを保証する)の発展により、ロボットはE&E従業員とワークスペースを共有できるようになりました。メーカーは、これらの協働ロボットを既存の生産ラインに簡単に挿入し、ライン間で素早く移動することができます。この柔軟性は、製品サイクルが数ヶ月しか続かないE&Eで特に重要です。また、ロボットはプログラミングが容易になり、労働者より迅速なリタスクを可能にしています。
産業自動化の進展は、ロボット産業と自動化に必要な設備の多くを生産するE&E産業の成長を促進し、E&Eやその他の製造セクターが効率、品質、安全性を向上させることを可能にします。
(ソース: ifr.org)
IDEAでの売れ筋商品:
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16
11月
あなたが自動化の分野で働いている人、またはロボットに情熱を持っている人なら、きっと産業用ロボットの概念を知っているでしょう.この記事では、ロボットではなく、工業生産で使用されるロボットについてのみ言及します.ホンダや、ハリウッド映画に登場するロボットが土地を侵略することを目的としています!
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産業用ロボットとは歴史が始まる?
工場初の産業用ロボット、ユニメイトロボットのイメージ。
産業用ロボットというと、大小さまざまなロボット、6軸、3軸、スカラなどのロボットアームが工場内で自動稼働しているイメージを思い浮かべますが、産業用ロボットの祖先は誰なのか?その形成と発展の歴史は? 今日の投稿で、調べてみましょう。
産業用ロボットとは
ウィキペディアによると、Industrial Robotics とも呼ばれる産業用ロボットは、工業生産で使用されるロボットです。 産業用ロボットは自動でプログラム可能で、2 つ以上の軸で移動できます。
ロボットの典型的な用途には、梱包、製品分類、自動車および航空機シェルの工場での塗料のスプレー、… プラスチック射出技術、積み降ろし、ピッキングなどがあります。商品、輸送、製品の再配置、自動で使用されます。溶融金属などを注ぐために鋳造業界で適用される溶接。
歴史が始まる?
ジョージ・チャールズ・デボル Jr. (1912 年 2 月 20 日 – 2011 年... read more
20
9月
矢野経済研究所は2022年8月17日、国内のAGV(無人搬送ロボット)/AMR(自律走行ロボット)市場に関する調査結果を発表した。2025年度(2026年3月期)に出荷台数約1万台、出荷金額約300億円への成長を見込む。
出荷台数、金額ともに2年連続で減少
AGV/AMRの市場規模(メーカー出荷ベース)は、2020年度は7055台(前年度比6.7%減)、161億5000万円(同14.2%減)、2021年度は6400台(同9.3%減)、158億7000万円(同1.7%減)と2年連続で出荷台数、出荷金額とも前年度を下回った。
2020年度はメーカー各社の新製品投入などによる押し上げ効果があったものの、新型コロナウイルス感染症の拡大による景気の先行き不透明感から、ユーザー企業側で設備投資を一時凍結するケースが目立ち、市場全体としては減少となった。
2021年度は長期化するコロナ禍に加え、2020年後半から発生した半導体不足で製品の出荷が大幅に制限されたことから、前年度に続いてマイナス成長となった。
半導体不足に関しては、障害物の検知などに使われるLiDAR(Light Detection and Ranging、ライダー)の他、モーター、バッテリー、コネクターなども不足が目立ち、少なくとも2023年夏頃までは影響が続くとみる。
AGV/AMRの出荷台数の推移と予測[クリックして拡大]出所:矢野経済研究所
AGV/AMRの出荷金額の推移と予測[クリックして拡大]出所:矢野経済研究所
2022年度以降は拡大を予測
2022年度のAGV/AMRの市場規模は7700台(前年度比20.3%増)、198億7000万円(同25.2%増)を見込む。半導体不足の影響が続くものの、メーカー各社が前年度のうちに供給体制の改善、強化を図ったことなどから、3年ぶりに増加の見通しとする。
2023年度以降も人手不足と設備投資需要の高まりがプラス材料として挙げられ、2025年度には出荷数量9950台、出荷金額274億9000万円まで成長すると予測する。
ただ、原材料価格の高騰によりユーザー企業のコスト意識が一層高まっているほか、相次ぐ新規参入、新製品投入により、市場は今後飽和状態に近づくことも想定され、今後は製品同士の競争の激化が懸念材料になるとしている。
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