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Wednesday, May 31, 2023

カルコジェニック、LiB負極用硫化スズ分散液開発 - 化学工業日報

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 14族カルコゲナイド材料の製造販売を手がけるベンチャーのカルコジェニック(東京都羽村市、西村重雄代表)は、リチウムイオン2次電池(LiB)向け材料として注目を集める硫化スズ分散液の開発に成功した。続きは電子版で

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6/6〜9 横浜市の産業用ヒーターメーカー 「FOOMA JAPAN 2023 ... - PR TIMES

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スリーハイに寄せられる「熱」の困りごとは様々。中には、ヒーターが解決策になるとは知らずに相談する顧客も。2000年からの新規顧客数は累計6,743社。スリーハイに寄せられる「熱」の困りごとは様々。中には、ヒーターが解決策になるとは知らずに相談する顧客も。2000年からの新規顧客数は累計6,743社。

FOOMAJAPAN2023で出展予定のスリーハイの製品。スリーハイではジャケットタイプ、ベルトタイプなど多様な形状のヒーターを製造・販売。適材適所による温度管理を実施することで、電気代の節約につなげることができる。FOOMAJAPAN2023で出展予定のスリーハイの製品。スリーハイではジャケットタイプ、ベルトタイプなど多様な形状のヒーターを製造・販売。適材適所による温度管理を実施することで、電気代の節約につなげることができる。

食品製造業における経営課題として、「原料や電気代等、製造コストの高騰」「生産ラインにおける生産性向上」が挙げられます。特に、燃料価格の高騰が続くことによる電気料金の値上げは、食品製造業の製造コストを圧迫する大きな要因となっています。

帝国データバンクが実施した「電気料金値上げに関する企業の実態アンケート(2023年4月)」では、電気料金の総額は1年前と比べ39.4%増加しているほか、電気料金の増加分を販売価格やサービス料金にどの程度転嫁できているかという質問では『全く価格転嫁できていない』と回答した企業が57.2%と、6割近くを占めているという結果がでています。(参考:株式会社帝国データバンク「電気料金値上げに関する企業の実態アンケート(2023年4月)」https://www.tdb-di.com/special-planning-survey/oq20230418.php

食品製造業では、原料の粘度や鮮度管理のために、ヒーターを使った温度管理をしています。しかし、既製品のヒーターは自社の製造現場にあったものを見つけることが難しく、必要以上に大きなヒーターを使って温めているなど、非効率な温め方になっていることがあります。

スリーハイは、「ものを想う。ひとを想う。」という企業理念のもと、産業用ヒーターの製造・販売を通じ、食品製造業に対する業務改善を提案しています。

強み① オーダーメードプランを提案

スリーハイの製品は一つひとつが熟練した職人によるオーダーメードで、食品製造業の企業が抱えている個別具体的な課題にあわせ、製品ひとつからご提案することが可能です。製造現場にあわせた形状・素材をきめ細かくご提案できるほか、最小のエネルギー効率で最大の効果となる温度管理をするための電力値までご提案可能です。

強み② 温度管理を通じたトータルコーディネートが可能 

スリーハイは「温める」ヒーターが主力製品ですが、温度管理のために必要な温度コントローラーや、熱を遮断する断熱材など、温度管理に必要なものをトータルでご提案しています。

スリーハイの課題解決力を用いて、食品製造業で行っている生産性向上事例をご紹介します。

①IBCコンテナ用の国産小型ヒーター

製品の完成予想図:IBCコンテナを最適な温度環境にできる、ジャケットタイプのヒーター製品の完成予想図:IBCコンテナを最適な温度環境にできる、ジャケットタイプのヒーター

食品を運ぶ際、小型のIBCコンテナを利用する食品製造業が増えています。材料の粘度や鮮度管理のため、ヒーターをコンテナにつけることがありますが、IBCコンテナ用の既製品ヒーターは海外製が多く、また比較的高価格であることが課題です。

そこでスリーハイでは、小型のIBCコンテナに利用できるヒーターを開発しました。既存の海外製品より安価であるほか、万一故障した際も国内で製造しているため、速やかな修理対応が可能です。

②材料を少量保管する際に利用可能、省エネで電気代節約:ペール缶専用底面ヒーター

食品製造の現場では、少量の材料を一時的にペール缶に入れ、倉庫に保管しています。材料の粘度や鮮度管理のため、倉庫全体にヒーターを設置していますが、倉庫に入れる材料が少ない場合、部屋全体を温度管理することで無駄な電力を消費してしまいます。

そこで、スリーハイが開発したペール缶専用底面ヒーター「GOEMON-150」は、このペール缶の底部のみを温める手法を用いることで、部屋全体を温めるよりも省エネで温度管理をすることが可能となりました。

製品例:ペール缶だけを最適な温度環境にできる、底面ヒーター(GOEMON-150)製品例:ペール缶だけを最適な温度環境にできる、底面ヒーター(GOEMON-150)

その他、スリーハイの製品を活用した電気代節約方法について、スリーハイのブログで公開しています。

保温カバーやシリコンスポンジを活用した電気代節約術

https://www.threehigh.co.jp/blog/2023/02/post_11.php

③温度管理で食品材料の粘度や湿度を管理、生産性向上へ

チョコレートやカレーなど、温度によって流動性が変化する食材については、配管やタンクにヒーターを巻き、適切な温度管理をすることで、配管内の食材の流動性を向上させることができます。

また、食品製造ラインでは、湯気が発生するなど急激な温度変化により、結露が発生する箇所もあります。そのような場合、ヒーターを使用して結露が発生しないような局所的な温度管理を実施することで、結露を防止することができます。本展示会でも、結露発生をヒーターを用いて防止する実験を行う予定です。

スリーハイでは、これまで多くの食品製造業の現場で配管を見てきた経験から、現場に適したヒーターの形状や材料、適切な温度管理など、トータルでの提案を行っています。

スリーハイ製品を利用した結露発生実験の様子。ヒーターがある箇所は結露が発生していないが、ヒーターがない箇所は結露で透明ガラスが真っ白になっている。スリーハイ製品を利用した結露発生実験の様子。ヒーターがある箇所は結露が発生していないが、ヒーターがない箇所は結露で透明ガラスが真っ白になっている。

スリーハイ製品を利用したヒーターでペール缶を温めている実験の様子。 画面はサーモグラフィで熱の温度を示しているものスリーハイ製品を利用したヒーターでペール缶を温めている実験の様子。 画面はサーモグラフィで熱の温度を示しているもの

株式会社スリーハイ  営業統括本部 松本 英嗣(まつもと えいじ)株式会社スリーハイ  営業統括本部 松本 英嗣(まつもと えいじ)

FOOMA JAPAN 2023で出展責任者を務める、株式会社スリーハイ 営業統括本部の松本です。

現在、食品製造業の皆様を取り巻く経営環境は、原材料費の高騰や電気代高騰に代表されるように、製造コストの上昇が大きな課題となっています。また、SDGsに代表されるように、持続可能な経済活動の実現のため、製造現場の省エネルギー化も求められています。

スリーハイは、横浜市都筑区に本社を置く、従業員40名の町工場です。本社は横浜ですが、これまで日本全国だけでなく、世界のお客様の「熱の困った」の解決に取り組んでまいりました。2000年からの新規顧客数は累計6,743社になっています。

これまで数多くのお客様の「熱」に関する課題解決に向き合ったノウハウを元に、食品製造業の生産性向上により貢献したいと考えております。

展示会会場では、スリーハイの製品を実際に見て・触って確認できる機会をご用意しております。皆様のご来場をお待ちしております。

名称:FOOMA JAPAN 2023

日時:2023年 6月6日(火)~9日(金) 午前10時〜午後5時

会場:東京ビッグサイト 東1~8ホール 4A-13ブース(東4ホール)

住所:東京都江東区有明3-21-1

参加:入場無料(事前登録制)

主催:一般社団法人 日本食品機械工業会

URL:https://www.foomajapan.jp/

【来場事前登録方法】

ご来場には、来場事前登録(クイックパス登録)が必要です。

https://www.foomajapan.jp/visitors/quickpass.php

株式会社スリーハイは、「ものを想う。ひとを想う。」を企業理念に、産業用ヒーター及び温度コントローラ等の製造、販売をしています。結露・凍結防止、加熱、保温などお客様のご要望にあわせたオーダーメイドの製品をご提案し、国内・海外の企業様の「困った!」を熱のチカラで解決してきました。ヒーターのエキスパートが日本全国の現場に駆け付け、お客様に寄り添うサービスをご提供いたします。

会社名 :株式会社スリーハイ

代表者 :代表取締役 男澤 誠

所在地 :神奈川県横浜市都筑区東山田4-42-16

設立  :1990年5月24日

事業内容:産業用ヒーター及び温度コントローラ等の製造及び販売

公式サイト:https://www.threehigh.co.jp/

公式Facebook:https://www.facebook.com/threehigh/

公式Instagram:https://www.instagram.com/threehigh.official/

■本リリースに関する問い合わせ先

担当:株式会社スリーハイ 営業統括本部 松本 英嗣(まつもと えいじ)

TEL:0120-972-128

メール:pr@threehigh.co.jp

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Tuesday, May 30, 2023

NVIDIA ロボットシミュレータ「Isaac Sim」で製造ラインの検査を改善する ... - ロボスタ

takmaulaha.blogspot.com

NVIDIAの創業者/CEOであるジェンスン フアン氏は、台北で開催中の「COMPUTEX」の基調講演で、さまざまなエレクトロニクスメーカーが最先端の工場をデジタル化していることを紹介した。その一例として、台湾を拠点とするエレクトロニクスプロバイダーであるQuantaがAI対応ロボットを使用し製品の品質を検査している様子を紹介した。


Quantaの子会社、Techman Robotは、NVIDIA Omniverse上に構築されたロボットシミュレーションアプリケーションNVIDIA Isaac Simによってロボット用のカスタムデジタルツインアプリケーションを開発。Quantaの製造ラインの検査を改善している。

ロボットがロボットを構築しているデモを公開

デモでは、TechmanがIsaac Simを使用して製造ラインのロボットによる検査を最適化する方法が示され、その中でロボットがロボットを構築しているのが分かる内容となっている。

自動光学検査 (AOI) は、メーカーが欠陥をより迅速に特定し、世界中の顧客に高品質の製品を提供するのに役立っている。


NVIDIA MetropolisビジョンAI、Omniverse、Isaac Simを活用

現在 AOI向けにも活用可能になった NVIDIA MetropolisビジョンAIフレームワークも、自動車から回路基板に至るまでの製品の検査ワークフローを最適化するために使用されている。


Techmanは、Isaac Simを使用して最先端の協働ロボットをシミュレーション、テスト、最適化するとともに、NVIDIA AIとGPUを使用することでクラウドでのトレーニングとロボット自身での推論を行い、工場現場のロボットによるAOIを開発した。
Isaac Simは、産業用メタバースアプリケーションを構築および運用するためのオープン開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverse上に構築されている。

TechmanのロボットAOIソリューションの独自の機能には、多関節ロボットアームに検査カメラを直接配置することや、ロボットコントローラーに統合されたGPUが含まれており、これにより、ロボットは固定カメラではアクセスできない製品の領域を検査したり、エッジでAIを使用して欠陥を即座に検出したりすることができる。
TechmanのソフトウェアエンジニアAstra Lee氏は「他のロボットブランドと比較したTechmanのロボットの特徴は、内蔵のビジョンシステムとAI 推論エンジンにあります。NVIDIA RTX GPU がロボットの AI パフォーマンスを強化しているのです」と述べている。
しかし、これらのロボットの動きをプログラミングするには時間がかかることがあり、開発者は、可能な限り迅速に数百枚の画像をキャプチャするために、正確なアームの位置と最も効率的なシーケンスを決定する必要がある。これには、最適な解決策を決定するために数万の可能性を探索する数日間の作業が必要となる場合もあるのだが、ロボットシミュレーションを行うことで解決した。
Techmanは、Omniverseを使用して、検査ロボットと検査対象の製品のデジタルツインをIsaac Sim内に構築。

シミュレーション内でロボットをプログラミングすると、実際のロボット上で手動でプログラミングする場合と比較して、タスクにかかる時間が70%以上短縮された。製品の正確な3Dモデルを使用すると、実際の製品が製造される前でもデジタルツインでアプリケーションを開発でき、生産ラインでの貴重な時間を節約することができる。
次に、Isaac Simの強力な最適化ツールを使用して、TechmanはNVIDIA GPU上で膨大な数のプログラムオプションを並行して検討をおこなった。

現実世界の欠陥画像を収集してラベル付けをするのはコストと時間がかかるため、Techman は検査の品質を向上させるために合成データに目を向け、Omniverse Replicatorフレームワークを使用して、高品質の合成データセットを迅速に生成。これらの完璧にラベル付けされた画像は、クラウドで AIモデルをトレーニングし、そのパフォーマンスを劇的に向上させるために使用される。


NVIDIAのテクノロジのおかげで、数十のAIモデルをエッジで効率的かつ低遅延で実行しながら、特に複雑な製品を検査することができる。その中には、さまざまな側面を精査するために40を超えるモデルが必要な製品もあるが、Astra Lee氏によると最終的には各検査のサイクル時間を20%短縮する効率的なソリューションとなったとしている。
関連サイト
NVIDIA

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