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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25
5月
昨今は農業をはじめとする各業界で、業務効率向上や省人化を目的にさまざまな機器やシステムの導入によって自動化が進められています。
本記事では農業の自動化に着目し、農業の自動化技術の事例についてご紹介していきます。
I.農業自動化とは?
農業には人間が行っているさまざまな作業があり、一つ一つが農作物を作るために欠かせない作業です。そうした作業を、機器やシステムによって代替することが農業における自動化です。代表的な農作業としては、土づくり・整地、種まき、中耕・培土、害虫防除、収穫などが挙げられます。この他にも育てる農作物によって多種多様な作業があり、その数だけ自動化できる作業もあります。
II.メリット
効率化向上・労働力を減らす
世界中で、労働人口が高齢化になっており、都市に集中して来る若者が農業に対して興味がありません。そのため、農業が変化されなければ、労働人口減少を引き起こします。農業の自動化は、労働援助と作業に人員の払底といった課題解決の一手としても注目されています。また、技術改善を頼りにして、生産性の向上も期待できます。
農作物の収穫量増加
多くの農家では収穫量が多いほど売り上げもアップするのが一般的ですが、収穫量を上げるには人員を増やす必要がありました。しかし機器やシステムによって人員を代替し自動化することで、人件費よりも少ないコストで収穫量の増加を図れます。
農作物の質品向上
実際に農業では、品質向上ができれば、卸売業者や店舗などに農作物を卸す際に高値で取引されます。
例えば農薬散布の際に、人力で散布するとムラが出てしまい場所によって農作物の成長にもばらつきが出てしまいます。しかしドローンを活用し農薬散布を自動化することで、ムラなくばらつきがない適切な農作物ができ、品質向上につながります。その他にも農作物の病気を早期に発見するなどの効果も得られます。
環境保全
次のメリットは、肥料や農薬、農業関係の資材による環境への悪影響を防ぐことです。スマート農業により、こうした化学肥料や農薬の使用量を削減したり、場合によってはまったく使わずに栽培することです。科学的進歩により、生産性を維持し、環境保全にも役立つ農業を実現することもできるとわかります。
III.オランダの農業における自動化運搬
オランダのトマト生産施設は、約1628haであり、それに対しての雇用者は5.4人/haで、非常に少人数で運営されています。少人数によるオペレーションを可能にしているのが、システム化と自働化、無人化技術です。
例えば、圃場から収穫物を運ぶ、選果場で積替えするといった、モノの移動のみを行う工程は、無人で行うことができるよう構築されています。無人搬送機は、収穫物が満載の運搬台車を選果エリアまで搬送します。選果エリアでは、自動移載機による積替え、空コンテナの供給が行われます。これにより圃場作業者は収穫作業、調整作業のみに集中することができます。選果場作業者も与えられた作業のみを遂行できます。
IV.日本の室内水耕栽培におけるAGV(無人搬送車)を採用
増えている人口に食糧を提供するのは大きな問題です。質品、有機野菜,無農薬を 期待が高まるとき、生産方式の改善が大切になります。
AGVはこれの答えです。畝の中を通過させることで、特定の分析、監視、作物メンテナンス作業を、自動で正確かつ迅速な方法で、中断することなく行うことができます。この技術により、もっと素早くすることができ、農家は生産性向上のことにも効果的です。
埼玉県羽生市の羽生農場内のレタス生産エリアを自律走行する農業用AGV
無人で搬送し、移載場所でもセンサー感知により自動でコンテナを移載する
まとめ
製造業や物流業だけではなく、農業においてもロボットが活用される時代になりました。ロボットの活用によって誰でも簡単に素早く農作業ができるようになれば、多くの課題を持つ農業が進化し活性化されていくでしょう。
CÁC SẢN PHẨM BÁY CHẠY TẠI IDEA:
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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
9月
CNC旋盤加工?
機械工学におけるCNC旋盤加工は、ワークピースの円運動とカッターの往復運動(垂直または水平)に基づいて材料を切断する方法です。 CNC旋盤で旋削加工を行う場合、CNC旋盤と呼ばれます。
過去には、旋盤加工は人間の制御によって操作される機械旋盤で行われていました。ただし、自動化技術の開発以来、統合された自動制御システムを備えたCNC旋盤は、旋削加工プロセスを迅速かつ高精度で実行するのに役立ち、同時に複雑な製品の詳細を短時間で作成できます。
CNC旋盤での加工により、丸削り、テーパー旋削、面取り、溝入れ、フェース旋削のすべての段階が簡素化されます。旋盤で使用される切削工具は旋盤と呼ばれます。
平均法特性
対照的に、工具と静止ワークピースの回転を伴うフライス盤とは異なり、旋削方法はワークピースの円運動と刃先の往復運動に依存します。
切削速度Vの大きさは、基本的にワークの強度、切削抵抗、耐熱性に基づいています。
送りfは、ワークピースの1回転でカッターが移動する距離です。荒削りは大きな送りを使用し、細かい旋削は小さな送りを使用します。送り動作により、切り込みの深さが決まります。
旋削は主に、滑らかなシャフト、テーパー、穴、偏心などの丸い形状の製品部品を作成するために使用されます。
旋削工具は通常、工具ホルダーと交換可能な切削部品で構成されています。通常、さまざまな旋削タイプでは、互換性のあるツールが必要になります。旋削加工方法の旋削タイプについては、この記事の後半で説明します。
現在、CNC旋盤加工は、製品の細部の精度と光沢を大幅に向上させ、生産の生産性の向上にも役立ちます。
粗旋削と微旋削とは何ですか?
製品の細部の完成度に基づいて、ラフターニング、セミフィニッシング、シンターニングがあります。
大まかな利便性
粗面化は、醜い凸状のワークピース表面の一部を除去し、製品パーツの形状の一部を成形し、胚の欠陥を検出するために、ワークピースの外面を剥がすプロセスです。
4-6mmからの切込み深さ。
荒加工に使用される旋盤は、大容量、高剛性を実現する必要があり、荒削りの際の精度はそれほど重要ではありません。
外側の荒削りは、層、セグメント、または組み合わせてカットすることができます。
販売の便利さ
半仕上げ加工は、荒削り後、仕上げ旋削前に行われ、部品の過度の荒削りを取り除き、仕上げ旋削加工をサポートします。
切削深さは2〜4mmです。
便利
仕上げは、表面仕上げの最終的な機械加工プロセスであり、通常、硬質合金またはダイヤモンドブレードを備えた旋削工具を使用して、部品の表面から比較的薄い金属層を除去します。
微旋削時の切削モードでは、送り量や切削深さが非常に小さく、切削速度が非常に速くなります。 アルミニウム合金の旋削速度は1000〜1500m / minに達する可能性があり、銅合金の場合は300〜450 m / min、その他の金属は200〜250m / minになります。
仕上げ加工に使用する旋盤には、高い精度と剛性が求められます。
旋削加工の種類
旋削加工方法は、ワークの加工面に応じて、円筒旋削(丸削り)、頭旋削(フェース旋削)、ボーリング旋削、切削旋削、スロット旋削などのねじ切り、成形に分けられます。
外面を回す
このタイプの旋削旋削は、旋削工具を使用してワークピースの外面を加工することによって最も頻繁に使用され、主に長い円筒旋削、水平円筒旋削、ワイド仕上げ旋削などの円筒面を作成するために使用されます。
裸の顔への利便性
部品の回転軸に垂直な表面を作成する一種の旋削加工で、金属の層がワークピースの上部から除去されます。 このタイプの旋削加工では、フェースブレードナイフ、ストレートヘッドナイフ、カーブヘッドナイフ、ショルダーナイフなど、さまざまなタイプの旋削工具を使用できます。
穴あけ設備
部品にさまざまな直径とサイズの穴を開ける必要がある場合に選択されます。通常、このタイプの旋削は、穴の寸法精度を確保するために、特殊なボーリングマシン、旋盤、および防振旋削工具を使用して行われます。
カットオフに便利
余分なワークの一部を削ったり、ワーク軸から切り取ったりする旋削加工の一種。 このタイプの旋削には、耐久性の高い専用工具が必要です。
メイン旋盤
製品軸に溝を付けるための旋削加工の一種として、スロットツールは回転軸を使用して水平または垂直の送り動作を実行します。 溝の回転には、主に3つのタイプがあります。表面スロット、外部スロット、内部スロットです。
レースターニング
特殊なねじ切り工具を使用すると、このタイプの旋削はねじ切り面の作成に役立ちます。 機械加工ではねじ山旋削法が一般的に使用されていますが、特に小さな穴や小さなねじ山のピッチを回す場合や工具軸の剛性が弱い場合は、通常、ねじを回すときの生産性は高くありません。
形作る人
プロファイルターニングナイフの一種
このタイプの旋削加工では、プロファイル旋削工具を使用します。次に、工具の形状が、垂直プロファイルと水平プロファイルを含めて、パーツ上にコピーされます。
力学におけるCNC旋削加工方法の利点
機械的CNC旋削の高精度は、この加工方法の利点です。CNC機械を使用すると、CNC旋削プロセスにより高い精度が達成されると同時に、高い生産性が向上します。
旋盤での操作と操作の方法は非常にシンプルで、実装も簡単です。
丸削りは、丸型部品を加工する場合に最適な方法です。
CNC旋盤は、旋盤加工に加えて、穴あけ、リーマ加工、面取り、研削、研削などにも使用できるため、高い適用性があります。
平均法のデメリット
メカニックでのcnc旋削の機械加工方法は、部品の形状に大きく依存するため、より複雑な製品の場合は、フライス盤方法が選択されます。
旋削加工の生産性と精度は、旋盤工具、加工材料、旋盤のスキルにも大きく影響されます。
IDEAでの売れ筋商品:
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16
7月
自動車業界は、自動化技術の応用のパイオニアであり、業界で高度なツールや機械を広く使用されてきました。インダストリー4.0の開発のおかげで、自動化は工場のフロアに浸透するための条件がますます増えています。現在、世界の主要な自動車工場のほとんどは、人間の手による機械加工作業を、IIoT、クラウドコンピューティングなどの多くの新しいソリューションによる自動化に置き換えています。
この記事では、世界の10億ドル規模の産業の1つである自動車産業に大きな影響を与えた3つの自動化トレンドを紹介します。
1.コボットの需要が急増
コボット(協働ロボット)は、ロボット工学の分野における最初の開発トレンドです。それらの優位性により、上級レベルを持つ人員と同等の操作性と自動化の成果を兼ね備えており、製造アプリケーションに最適です。
コボットは、溶接、塗装、コーティング、そして最終的には組み立てなどの反復的なタスクを自動化します。協働ロボットは、ミスがほとんどなく、特に均一性と一貫性があり、高速で安全な作業をほぼ完璧に行うことができます。
robots welding in an automobile factory
本質的に、ロボットは品質を損なうことなく、長期間連続生産作業を行うことができます。ロボットは通常静止するし、事前にプログラムされた一連の動きに制限されているため、作業中に損傷を受ける可能性は低くなります。ただし、問題が発生したら、ほとんど修復することができます。一方、人が労働災害を遭った場合、それははるかに深刻です。
BMWはコボットを使用して、工場での労働者の安全性を向上させると同時に、商品やコンポーネントの品質を向上させています。同じことをしている他の会社には、日産、フォード、特にドイツのケルン工場で、そして他の多くの会社も含まれます。
2. 3D プリント技術
積層造形法(3D印刷ともよばれる)は、自動車セクターでますます人気が高まっています。3D印刷されたプラスチック部品は安価であり、内製時間も短くなります。これは、3D印刷が、特に複雑なコンポーネントの生産を扱う場合に、生産コストを削減するという点で効果的であることを意味します。
自動車業界の3D印刷により、設計者は同じ部品の様々なバリエーションを試すことができます。したがって、図面評価中に設計変更を実装する際の柔軟性と効率が向上します。これは、自動車メーカーが市場のニーズとトレンドを適時にアップデートするのに役立ちます。
実際、自動車業界が最新のコンポーネントや部品を作成および製造するためにテクノロジーの可能性を活かすのは当然のことです。これは何年も続いています。ウォーラーのレポートによると、2015年には自動車が3D印刷市場の16.1%を占めていたからです。毎年、この数は劇的に増加します。
アウディのような会社は現在、会社の金属プロトタイプと部品を印刷するために添加剤技術を使用しています。ロールスロイス、ポルシェ、その他多くの企業もこのトレンドを更新しています。
3. 自動運転車と電気自動車
AlliedMarketResearchのAutonomousVehicleOutlookというタイトルのレポートによると、世界の自動運転車市場は2026年まで5566.7億ドルに達し、2019年から2026年までの年間成長率は39.4%になると予想されています。自動運転車は交通事故を減らすことが期待されています。さらに、燃料消費量の削減、二酸化炭素排出量の削減、渋滞の削減などの要因は、自動運転車の主な利点の一部です。
Empty cockpit of autonomous car, HUD(Head Up Display) and digital speedometer.... read more
15
10月
10月14日から18日まで開催される2020年から2025年までのホーチミン市の第11回党大会を祝うために、オープニングセッションは10月15日の朝に行われた。ホーチミン市は、ハイテク産業とハイテク農業に関する展示会を開催し、長年にわたる市の科学技術投資の進展を確認した。
ホーチミン市長官グエンティエンナンは第11回ホーチミン市党大会に参加した
ホーチミン市の第11回党大会の成功を祝うための実践的な行動により、IDEA GROUPは、ホーチミン市のハイテク農業とハイテク産業という展示会での02の展示ブースの準備と参加において、10月15日の朝に開かれ、リハーサルは2020年10月14日に行われた。
スパイダーロボット– IDEAGROUPのハイテク製品
IDEA TECHNOLOGY TRADING JSC(ITTC)は、ベトナムの大手ハイテクエンジニアリング企業であるIDEA Groupのメンバーであり、日本の規格JISに準拠した自動化機械の製造と製造を専門としており、現在、ホーチミン市オートメーション協会の大切なメンバーになっている。
ITTCは、グエン・スアン・フック首相と03副首相が訪問し、作業を指揮することを歓迎した。製造企業の生産における4.0テクノロジーの適用をサポートすることだ。
グエン・スアン・フック首相がIDEAGROUPのブースを訪問-ロボットアーム
IDEA GROUPは、ハイテク分野のリーダーとしてホーチミン市で開催される多くの会議や展示会に参加するように指定されたユニットであることが知られている。
ハイテク産業とハイテク農業に関する展示会の成功がIDEAGROUPの成功でもあることを願って、私たちは専念することだ。
ホーチミン市の第11回党大会と展示会の成功を祈っています。
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30
6月
今日、大規模および中規模の工場は、インダストリーレボリューション4.0というトラックに追いつくためにデジタル化を急いでいます。工場の生産性を最適化し、発生するコストを最小限に抑えるために、多くの科学技術の成果が徐々に適用されています。AGVは、妥当な費用と労働者をサポートするための柔軟な機能により、製造スペースでおなじみの無人搬送車です。近年、AMRの導入により、自動搬送車システムの新たな転換点になってきました。
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I.AMRの特徴II.生活におけるAMRの適用
I.AMRの特徴
AMR(Autonomous Mobile Robots)は、自律走行型の自律移動ロボットとも呼ばれます。AMRとAGVはどちらも、工場や倉庫の商品を特定の場所に輸送するという一般目的を持っています。それは多くの動きと労力を必要とする作業で人間をサポすることです。ただし、AGVと比較したAMRの新機能は、いくつかの分析だと紹介したいと思います。
1.安全性
AMRは、近くの環境を認識するために高度なセンサーとプロセッサーを使用します。AI、MLアルゴリズムに基づいて自律的に動作します。AMRには、LiDAR(光検出と測距)、UWB(超広帯域)、カメラ、超音波などのセンサーが装備されており、アクティブエリアをマッピングします。障害物がある場合、ほとんどのAGVは減速して停止します。特に、AMRは障害物を柔軟に回避し、別の方法で作業を続けることができます。それで、ロボットが独立して動作する場合、またはロボットが人間と連携して動作する場合に対して、スタッフは完全にすることができます。
2.柔軟性
どちらかというと、電車と車の画像のような2つのデバイスAGVとAMR。AGVは列車のようなもので、固定された線路で動作します。逆に、AMRは、渋滞に遭ったときに車が路上を自由に移動できるように、柔軟に方向を変えることができます。通常、AGVは、移動できるようにするためのラインの作成、磁気テープの取り付けなど、インフラを刷新する必要があります。AMRでは、ローカライズによりナビゲーション装置は必要ありません。
II.生活におけるAMRの適用
1.病院および医療施設
AMRは、看護師の調整の下、入院室での医療機器、医薬品、または汚れた衣服の輸送をサポートします。特に、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行が広がっていたときでさえ、AMRは、不妊の場所に入る人々に取って代わることができたとき、医師にとって効果的な武器でした。これにより、相互汚染の可能性が減少します。
2.倉庫
AMRは、倉庫内を柔軟に移動したり、輸送をサポートしたり、ものを持ち上げたり、製品コードをスキャンしたりできます。AMRはマルチタスクできるため、時間と労力を最適化できます。その上、ロボットの参加により、人為的な誤が制限され、在庫管理が瞬く間に行われます。
3.レストランホテル
信じられないと思われるかもしれませんが、AMRは、食事の配達や洗濯用の衣服の受け取り、ゴミ、ゲストの部屋への正しい案内などの日常業務を行うことをスタッフに完全に取って代わることができます。サービス業界におけるAMRの存在は、管理をサポートするだけでなく、事業所のハイライトを作成します
AGVとAMRはどちらも人間にとって有用です。ただし、それらの間には異なるアプリケーションがあります。AGVは、原材料の輸送、仕分け、梱包など、固定、複雑さの低い、反復的なタスクに対してより効率的です。AMRを使用すると、より多くの分野で使用され、ロジスティクス、検査、建設など、より高い柔軟性、より大きなワークスペースを必要とするタスクに適しています。
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16
9月
近年、人手不足という社会的な課題によって搬送業務の自動化が注目され、さまざまな種類の自動搬送ロボットが生まれています。今回は、AMR(協働型自律搬送ロボット)についての解説と、その他のAGV、GTPといった代表的な搬送ロボットとの違いについて解説していきます。
1. AGVとは
これまで搬送業務自動化といえばAGVが一般的なものでした。AGVとは「Automatic Guided Vehicle」の略で、日本語にすると無人搬送車あるいは無人搬送機といわれるものです。旧来のAGVは床に埋め込まれた磁気テープやレールなどによって誘導されて走るため、決められたラインの上だけを搬送することになります。
IDEA社の倉庫で無人搬送車AGVが商品を運ぶ
2.AMRとは
AMRは「Autonomous Mobile Robot」の略で、協働型搬送ロボット、自律走行搬送ロボットなどと呼ばれています。協働型という名前の通り、人とロボットが協働して搬送業務を行うスタイルが多く、物流センター内のピッキング業務においては、商品をラックから取り出し、AMRの上に乗せるという作業は人が行い、次にピッキングする商品の場所や梱包エリアへの搬送はAMRが自動で行うという点です。
3. GTPとは
GTPとは「Goods To Person」の略で、棚搬送型ロボットや、棚流動型ロボットとも呼ばれています。有名なところではAmazonが使用しているKIVAや、日本国内ではナイキ社や佐川グローバルロジスティクスが採用したEVE(イヴ)などがあります。このGTPは従来のピッキング業務の6割に当たるといわれている「歩く」という行為をロボットに代替するもので、出荷する商品が入っている棚ごとロボットが運んできてくれるというものです。
4. AMRとGTPの違い
物流センター内ではピッキング業務の効率化として主に使用されますが、AMRとGTPでは大きな違いがあります。
[AMRとGTP] 作業方法の違い
AMRの作業方法
AMRは人とロボットの協働作業によって使用されるものになります。ピッキングリストを読み取り、ピッキングする商品の保管場所までロボットが自動で向かい、人が商品を棚から取り出し到着したロボットに載せる作業を行います。商品を載せた後、AMRは次のピッキング場所まで自動で向かいます。この作業を繰り返し、ピッキングが完了した後はAMRが梱包エリアまでピッキングした商品を自動で搬送します。
GTPの作業方法
GTPは設計段階からワーキングステーションと呼ばれるピッキングと仕分けをするエリアを設け、人はそのエリアの中だけで作業をします。ピッキングリストを読み込むと対象商品を保管した棚ごとロボットがワーキングステーションまで運んできます。人はワーキングステーションまで運ばれた棚から商品を取り出し、発送先ごとにデータが紐付けられたケースに仕分けをしていきます。そのためGTPの場合はピッキングのために保管場所を探して歩くという行為が全てなくなります。
[AMRとGTP] 場所の認識方法の違い
AMRの場所の認識方法
AMRは主にカメラによる画像認識、あるいはレーザーSLAMにより、倉庫内のレイアウトや設備、障害物などを認識します。旧来のAGVのような磁気テープの埋め込み工事などは不要で、既存のレイアウト、既存のオペレーションのまま導入することができるのが大きなメリットです。
GTPの場所の認識方法
GTPは床に貼り付けられたQRコードをカメラで認識し、棚の位置やロボットの現在地を認識します。そのため導入の際は、倉庫内のレイアウトから設計する必要があり、QRコードの貼り付けや専用の棚の設置など、導入までに工事期間があるていど必要となります。導入のために倉庫内を空の状態にしなければいけないため、既存の倉庫より新設倉庫への導入に向いているといえます。
[AMRとGTP] 適正規模の違い
AMRもGTPもそれぞれピッキングエリアの規模は日々の出荷量によって生産性に違いが出てきます。あくまでも一般的な参考値としてですが、適正規模としては300坪前後で作業者の人数が15人以上の現場で効果が発揮されます。GTPについては、AMRよりも規模が大きく人数の多い作業現場の場合に省人化、生産性向上の効果が出ます。規模としては500坪以上でピッキングの作業者数が20人以上くらい倉庫規模で大きな効果が得られると考えます。導入企業の例として、作業者が25人を6人に減らした上で出荷量は30%以上も増やしたという結果も出ています。
[AMRとGTP] 導入スケジュールの違い
前述のとおりAMRは床面の工事などが不要なため、既存のレイアウトや作業工程を活かしたまま導入ができるため、導入までの時間はとても短く、ロボットが倉庫内レイアウトを認識させるマッピング作業も短時間で完了します。
GTPについては倉庫の設計時から綿密なレーションを行う必要があり、ロボットが位置を認識するための床面のQRコード貼り付けや、専用の棚の組み立て、設置などが必要となるため、AMRに比べ導入までに時間がかかります。
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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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17
7月
オースティンラッセルはわずか2歳で、周期表を覚えていても、科学技術に興味を示しました。
24億ドルの財産を持ち、世界で最も裕福な人々の中で1299位にランクされているこの26歳の女性は、フォーブス誌によって最年少の自作ビリオネアに選ばれました。
オースティンラッセルはわずか2歳で、周期表を覚えていても、科学技術に興味を示しました。 11、12歳のとき、彼は家族のガレージを光学および電磁気学の実験室に変え、多くのプロジェクトやプログラムに取り組むことができました。当時、彼はソフトウェアも書いていました。
オースティンの両親は科学的研究をしていません。彼の父は商業用不動産で働いていました。彼の母親は人前で話すことを含む様々な仕事をしていました。しかし、彼はいつも両親のサポートを受けていました。彼は非伝統的な教育環境で育ち、物事がどのように機能するのか、なぜそしてどのように機能するのかを探求することを奨励されました。彼は南カリフォルニアのオレンジカウンティで素晴らしい子供時代を過ごしたと言いました。
彼の仲間が高校の最後の年を終える間、彼はベックマンレーザー研究所で勉強して働きに行きました。 これは、彼がスタンフォード大学の応用物理学部に入学するための出発点でした。 6か月後、オースティンはThielFoundationの奨学金を受け取りました。 時が来たと感じて、彼は進行中のプロジェクトを推進し続けるために事業を立ち上げました。 この若者は、自動運転車用の新しいセンサーシステムを作成する機会を見ました。
小児病院でのIDEAの自走式車両噴霧消毒剤1
ラッセルは$ 100,000の助成金に加えて、スタートアップの初期段階のために資金を調達しました。その後、電気技師である叔父を含め、南カリフォルニアを拠点とするより多くの人々が会社に加わりました。現在までに、彼の会社はシリコンバレーにオフィスを追加し、350人以上の従業員を擁し、最大2億5000万ドルの総資本を調達しました。
ラッセルの最大の強みの1つは、集中力です。ほとんどのZ世代の若者とは異なり、彼はソーシャルメディアの使用を制限しています(現在、TwitterやInstagramのアカウントはありません)。彼はまた、大学に多額の授業料を支払う必要がないという事実も気に入っています。それは彼にルミナールの技術を開発し、洗練し続けるという鋭い心を与えました。
COVID-19のパンデミックは多くの企業に打撃を与えましたが、オースティンラッセルのスタートアップLuminarは、依然として全速力で資金を増やしています。
光学の天才であるラッセルは、17歳のときにスタンフォード大学で物理学を学んでいたときに、Luminarのアイデアを開発しました。彼は、スタートアップ起業家を支援するために億万長者のピーター・ティールが後援したプログラムである10万ドルのティール奨学金を受け取った後、同じ年(2012年)に学校を中退しました。その同じ年、彼はLuminarTechnologiesを設立しました。 Peter Thiel Foundationの支援を受けて、ラッセルは自動運転車市場でLuminarを人気のあるものにすることを決意しています。
2020年12月、彼の会社は買収した会社と逆に合併して公開会社になり、ナスダック証券取引所に上場しました。一夜にして、25歳は最年少の自作の億万長者になり、ビルゲイツ、ラリーペイジ、マークザッカーバーグなどのハイテク巨人を含むエリートリストに加わりました。
ラッセルにとって、時間は最も重要です。英国は、市場が上向きの成長軌道を開始する前に、非常に早く自動運転車市場に参入しました。 10年も経たないうちに、彼の会社の所有権の約3分の1を保有しているおかげで、彼の純資産は3.2ドルになります。
Luminarは、Lidar(光検出および分割)テクノロジーを使用してレーザーエネルギーを利用し、ラッセルが10代の頃から開発したセンサーとソフトウェアを作成します。
現在、アウディ、ボルボ、トヨタなどの有名企業のパートナーである1995年に生まれたビリオネアは、テスラやそのライダーフリー自動運転システムなどのライバルと競争する準備ができています。 Luminarは、VelodyneやAevaなどのレーザーライダーメーカーとも競合しています。これらは、自動運転車が周囲を「見る」のに役立つハイテクセンサーのメーカーです。彼はまた、より安価でよりアクセスしやすい製品を顧客に提供することを目指しています。
莫大な財産を蓄積しているにもかかわらず、彼の究極の目標は、完全に自動化された車両と有人車両の両方で乗員を安全に保つLidarの能力を完成させることです。
(ティエンフォンによると)
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