鉄道による公共交通機関:メガシティのリズム

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Share with 急成長する経済により人口が大都市に集中するため、私たちはかつて経験したことのない規模の大都市化に直面しています。世界保健機関は、2030年までに世界の各主要都市の人口は現在の人口からおよそ100万人増加し、また、世界の人口の3分の2近くが大都市に住むことになるであろうと予想しています。  KMPG のForesight によると、鉄道はますます公共交通機関の基幹的な形態であると見なされるようになってきています。補完的な交通手段としてなくてはならないものであり、また個人的な移動手段である自動車などに代わる可能性のあるものです。とりわけヨーロッパや日本など、世界の一部地域では全く新しいものではないのですが、その転換の規模は並々ならぬものがあります。長距離鉄道と都市部の鉄道が今や、仕事やレジャーの際の交通手段として、ますます好まれるようになってきているのです。  人々が地方から都市部やメガシティへ移動するのにつれ(特に開発途上国で、)ライトレール(軽量軌道交通)と通勤者のための交通機関に高い需要が生まれるでしょう。これに速やかに対応できない都市は頭を悩ませることになります。経済成長の面で好機を逃がすだけでなく、混雑状態のために生産力を低下させることにもなるからです。 ワンサイズではカバーできない  PWCシンガポールによると、国内の公共交通機関の需要から敷設される鉄道プロジェクトのモデルには他にもいろいろあります。最適の設備を選ぶことは、政府と運輸当局にとって非常に重要な決定事項です。ある種の鉄道輸送は必然的にある状況を招きます。とはいうものの、政府はそれぞれの方法を互いに比べて綿密に検討するべきでしょう。評価は、競合する各々の必要経費と質との両面からなされなくてはなりませんし、技術的な実現可能性、地域環境、プロジェクトの実現により解決されるべき輸送関連の課題、また政府への全体の予算など、他の全ての関連要因も考慮に入れられなくてはなりません。例としては、モノレール、軽量軌道鉄道、地下鉄、そして長距離/高速鉄道という形態があります。 アジア、鉄道を基にした輸送  アジア地域は急速に成長しており、都市化が進んでいるため、輸送機関の建設が必要とされています。鉄道は都市への通勤と長距離移動の需要を満たす一つの実現可能な選択肢です。何十億ドルの投資と支出を伴うプロジェクトが、数多く進行中または建設中です。  タイはバンコクで複数の MRT の線路を建設中です。高速鉄道のネットワークを造設することが目的です。マレーシアでは、Electric Double Tract Project が実施されています。2017年にはKlang Valley Mass Rapid Transit が開始しそうです。さらにマレーシアとシンガポールは合同で、シンガポールとクアラルンプールを結ぶ高速鉄道プロジェクトを承認しました。また、ジョホールバルとシンガポールを結ぶ高速輸送システムが2018年に開始される予定です。台湾では、カオシュンライトレールが2015年以来操業しています。香港ではMRT の新プロジェクトが5つ進められています。西港島線、南港島線(東)と広深港高速鉄道などです。  ベトナムの都市には現在稼働中の MRT システムはありませんが、ホーチミン市とハノイ市で進行中です。フィリピンでは、運輸通信省が LRT 1 Cavite Extension Project  を決定した他、LRT の延長や900㎞ の Integrated Luzon Railway など複数のプロジェクトが進行中です。インドネシアでもジャカルタ MRT を建設中で、最初の区間は2018年までに操業を開始する予定です。ジャカルタのモノレールは開発中であり、またHatta Airport Express Link も進行中です。バリ、バンドン、南スマトラ、スラバヤ、そしてスラカルタといった都市で、鉄道輸送のプロジェクトが計画されています。またジャカルタからスラバヤ・バンドンへの高速鉄道も提案されています。 ASEAN加盟国の課題  振興のASEAN 加盟国の公共交通機関の運営会社と政府当局は、通勤者のための公共交通機関の規模的な課題に直面しています。輸送インフラとサービスの信頼性について、通勤者の満足度が高まるように改善する必要があるからです。アクセンチュアの公共交通機関の分析によると ASEAN の交通機関運営会社は、バス、鉄道、eチケット、路上センサー、そして道路状況と天気情報についての通勤者の優先傾向と、情報システムを統合できるような、複雑なシステムを導入する幅広い展望をもっているということです。これらのシステムは、運営会社が通勤者のニーズにさらに上手く対処していくのを助けるでしょう。

グーグル&ウエアハウス

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Share withサプライチェーンをデジタル技術で進化させる:利益増強の方程式。 たったいまお客様がオンラインで注文を発注して即座にデリバリーのコンファメーションが来たとしましょう。そして発注から24時間以内に商品がデリバリー先の戸口に到着。実はお客様はみんな迅速な対応を希望しています。今日のような時代には我々はデジタルサプライチェーンにおける進歩を無視するわけにはいきません。B2CであろうがB2Bであろうが、オンディマンドでのスピード感を持ったデリバリーの体験をお客様にして頂く事は大切です。サプライヤーの最大の関心事は値段競争力を持った全情報をコスト効率を効かせて管理する事。これは倉庫や輸送部隊や販売代理店や卸売業者などをも含めたあらゆる所から来るデータが間髪入れずに完璧に同時進行で入ってくるという事を意味します。データのクオリティーはとても大事です。にも拘らず克服困難な技術的なバリアーがあるので多くの企業は四苦八苦しながら日夜その克服に時間を費やしているのです。最近の研究調査においてデジタルサプライチェーンでは調達コストの低減が図れる(ガートナー)、サプライチェーンの行程コストの低減が図れる(BCG)、収益とEBIT即ち金利、税前収益の成長に貢献するという結果がでています。 拡張現実(AR)が最初の一歩:そしてウエアハウスに展開。 ついこの間まではARを開発してその人気を独り占めしていたのは娯楽産業だったのも今は昔。ターミネーターという映画もその良い例で映画のスクリーンを通してデジタルの情報と普通の風景情報を重ねて見るロボットの目で我々の住む世界を見せてくれた。その30年間の技術開発の後、現実の世界にARのディスプレーを可能にしたスマートグラスなる物が出現した。これは2013年の初頭にはGoogle Glassと呼ばれ開発に携わったトップの貢献者は「今年のベスト発明」としてTime Magazineで紹介された。世間からの色々な批判を浴びてもGoogle Glassはこの斬新なウエアラブルデバイスが消費者に齎す体験の予測を強気で継続した。そんな中その値段とプライバシー侵害に関する議論が持ち上がった。そしてごく最近になってGoogle Glassはサプライチェーンマネジメントの世界を驚きの話題で騒がせ始めた。この中にはサムソンやエプソンやその他の会社も名を連ねていた。 質問: スマートグラスとウエアハウスやDCオペレーションとの関連性は? 当然のことながら、ロジスティック作業の効率を改善するために企業はスマートグラスを使ったウエアハウスにおける実験を増やしています。このウエアラブルデジタルメガネはワイヤレスネットワークを通じてデータの収集した後、メガネに組み込まれた小さなスクリーンに文字や数字を映し出します。ユーザーの眼にはその文字や数字のディスプレーはその時点において人間の目に映る「現実)の風景に重ねあわされてフルサイズで見えるのです。作業者はこれにより手放しでコンピューターからの情報にアクセスが可能、作業中携帯スキャナーを持ち歩く必要などはなく、RF機器や上の資料なども持ち運ぶ必要もなくスムーズな作業が可能となるため生産性の高いワークフローが可能となります。各種混合大型パレットに商品を搭載する作業をしているウエアハウスでは現在ボイスおよびにAGV技術のコンビネーションで作業を行っています。幾つかの大規模DCにおいてはこれらの技術のコンビネーションに移行し始めています。特に競争力維持のために従業員数を減らす事のできない西洋の市場においては、企業によっては現在既にベーターのユーザーと共に今日においては最も最先端の技術であるVoiceソリューションの導入の実験的な 移行を考えています。このようなスマートグラスを通したビジョンピッキングはVoiceの技術やその他の作業パフォーマンスを犠牲にせざるを得ない作業方法に取って代わる事でしょう。 評論家の中にはスマートグラスの存在価値を正当化する明確な理由は無く現実把握の認識を増補させるどころか妨害する恐れもありこんなものは娯楽の域を出得ないと意見しています。しかしこの現実増補メガネはウエアハウスにおいては明らかにその目的を果たしているように受け止められます。現実増補メガネは幾つかの場面においてはVoiceのパフォーマンスを上回る可能性は否定できないでしょう。先ず一つ目は、ロットまたはシリアルコードを知るために追加作業としてのスキャンが必要な商品である場合、この作業はビジョンシステムで行う方が早いはずである。 もう一つのシナリオはパレット乗せの最適化もこの現実増補メガネを使えばその他のソリューションよりも作業が捗るであろう。 この現実増補メガネが音声認識を超えるものかどうかは現時点では判断不能ですが、しかし、この技術はカッコ良いと言えるでしょう。我々は皆ファッショナブルでカッコ良い小物は好きなはずです。スマートグラスはコンピュータースクリーンを解したフューチャーチックなフィルタリングを齎すかもしれません。ウエアハウスの生産性を高めコスト削減も可能でしょう。実際に使ってみればその効果は一目瞭然です。ウエアハウス管理の手段としてはこれはそんなに遠い未来の話ではないでしょう。 実験段階における成功事例。時は今なのか? スマートグラスはウエアハウスのアプリケーションの流れを変えられるのか?2019年においてそれは疑う余地も無いであろう。今この採用を妨げるものはその投資金額、それに掛かるコストを正当化できる明確なビジネスケース、そのビジネスのしきたり、そして他の情報と効率よく利用できる環境の不備などでしょう(CRM、ERP、WMS等など)。これらの要素が解決されると共にエンド ツー エンドの包括的なソリューションとして使えるようになればこの技術はすぐにでも採用されるでしょう。今日においてスマートグラスの技術はまだ限られた範囲での応用しかないかも知れぬが、そんな問題は近い将来には解決されるでしょう。スマートグラスとARの技術は日進月歩の勢いで技術革新が進んでおりロジスティック業界はその恩恵にあずかる最初の業界の一つになる事でしょう。 まとめ: この技術は手を使わないで瞬時にデータへのアクセスを可能にする そして更には、生産性やパフォーマンスの改善が図れる しかし、これを利用可能にするインフラの状況、ビジネスのプロセスやワークフローを考える必要がある そして最後に、ビジネスモデルとしての正当性

Supporting Logistics with Logistics 4.0

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Share with物流管理システム     ロジスティクス4.0とサプライチェーンマネジメント4.0もしくはスマートサプライチェーンマネジメントは、end-to-endロジスティクス、インダストリー4.0におけるサプライチェーンマネジメント、モノのインターネット、サイバーフィジカルシステム、エマージングテクノロジー、高度データ分析、AIによる(半)自動意思決定の様々な面と関わりがあります。 インダストリー4.0はスマートファクトリーまたはテクノロジーの実現以上のものなのでしょうか。ここでは、ロジスティクス4.0と言われている、スマートロジスティクスに必要不可欠な要素、ロジスティクスマネージメント、インダストリー4.0におけるサプライチェーンマネジメントについて取り上げます。IoT産業時代のサプライチェーンやロジスティクス、自律型アプリケーション、サイバーフィジカルシステムに不可欠な要素に関する概要以上の情報が必要ならば、ロジスティクスにおけるロボットやコボットの使用、IoT(モノのインターネット)の役割や開発、ロジスティクス関連クラウドや高度分析に関する記事をチェックし、輸送や物流におけるデジタルトランスフォーメーションについて読みたいと思うかもしれません。ここで取り上げるロジスティクス4.0、スマートサプライチェーンマネジメント、デジタルサプライチェーンについて見ていくと、それらの記事に載せられている様々なテクノロジー、開発、課題/ソリューションが有用になることは明らかです。ですから、それらもサプライチェーンやロジスティクスに関する記事の一部とお考えください。 自動化とアプリケーション インダストリー4.0が自律性、知能、自動意思決定を機械や端末に(部分的に)伝達する包括的なものであるように、オーバーラップ、異なるアプリケーション、テクノロジー、人間やビジネスといった側面や要素の上にあるとしてもインダストリー4.0におけるサプライチェーンやロジスティクスもよく似ています。 ロジスティクスには様々なタイプがあり、その定義も様々です。組織、イベント設置のための物流のような複雑な計画や管理から、部品の移動や工程までを含みます。ここで考えるロジスティクスとはビジネスやサプライチェーン、インダストリー4.0において物を動かすという後者の意味です。 ロジスティクスが段階を踏んで物をAからZまで移動させるという本来の意味であると考え、サプライチェーンの構成要素や知能や効率がそれぞれの段階で機能し、それに自律性という側面が加わると、わたしたちが考えているアプリケーションの種類をすぐに見つけることができます。無人輸送からインテリジェントコンテナ、スマート倉庫、スマート港、スマートシェルフ、人との情報交換に至るまですべての可能な物流に関わるつながりや前後関係です。この面で画期的なのはブロックチェーンです。輸送、スマート港、外国への海上運輸、小売りなど書ききれないほど分散型台帳技術の使用例があります。 サプライチェーンにはいくつもの他の構成要素があり、デジタルサプライチェーン無しにロジスティクス4.0は不可能だとイメージできるでしょう。インダストリー4.0の場合と同様、サプライチェーンマネジメントのための全データ、見通し、実装知能を完全に理解するIoT産業が重要な役割担うことも想像に難くないでしょう。 ロジスティクスに関連したインダストリー4.0におけるスマートロジスティクス及びサプライチェーンマネジメントの中核を成すのは下記の通りです。 よりインテリジェントなロジスティクスを作りだすには適正な自律性と知能を加えることが必要です。しかし、よりつながった経済やリアルタイムな経済の要望に応じるためにはもっと効率、効果性、関連性、俊敏性/柔軟性が必要です。 ロジスティクスとサプライチェーンがその一部となっている全体的展望における産業変化の目標から始まり、人と機械の協働(例:倉庫内コボット)やエコシステムの需要を変化させる機能の最終目標による行動と知能に注目することで、自己組織化と(半)自動意思決定と人間の計画の間でうまくバランスを取ることは重要です。 データ分析、情報エコシステム、すべてを管理するために必要なスキル、分散環境の変化、迅速な決定、一括集中型組織や計画アプローチからオンデマンド型計画への移行によるリアルタイム能力と俊敏性の開発、ロジスティクス事前計画の不確実性(デジタル変革の中心)の管理などの現実と側面に沿ったインダストリー4.0の導入による生産ラインの作業や管理方法の変革 未来につながるロジスティクス ロジスティクス革命への突入はIotやAI、ブロックチェーンなどに馴染みがない人にとって脅威かもしれません。幸いなことに、テクノロジーの活用事例や基本概要を説明してくれるホワイトペーパーやビデオなどインターネット上で利用できる豊富な情報があります。第一歩を踏み出す準備が来たなら、次のことを覚えておいて下さい。関係しているロジスティクスそのものと同じように、安全で確実な旅行です

「フォークリフトによって生産性を高めるイノベーション」

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さらに効率的で生産的な倉庫業務

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Share with倉庫管理システムと輸送システムの管理は、中規模から小規模の産業の効率を高め、利益を上げるための重要な戦略の一つです。 ほとんどの製造業は、工場敷地の半分以上が納品前の製品の保管や梱包のための倉庫に用いられています。倉庫は原材料や完成品だけでなく、未完成品、部品に加えて製造過程の製品の保管にも用いられます。保管の効率が悪いと保管中の製品や材料に損害が出る場合もあり、コストや利益に大きな影響を及ぼすことも考えられます。効率的な管理、柔軟性、競争での優位性を生み出すために、効率・能率・コストパフォーマンスの良い製品管理方法を探し出す必要があります。そのためには製品倉庫管理システムを研究し、製品倉庫の効率を高めるためのテクノロジーを導入する必要があります。 効率的な製品倉庫管理として、避けて通れない一般的な基本テクノロジーは、GPSバーコードスキャナーを使用する方法です。Mobile 3G技術を用いた車両輸送工程制御システムにより検査・検索・製品輸送車の位置検索ができ、輸送効率を高め経費の有効活用に役立っています。RFIDシステムは荷受け、製品倉庫からの配送検査に役立ち、その際の効率や精度を高めることができます。製品倉庫管理システム(WMS)及び輸送管理システム(TMS)は製品倉庫管理を効率的に行い、製品の搬出入容量管理を厳密に正確に行うテクノロジーです。製造者が効率的な倉庫管理をすればするほど、企業は成功に近づくことでしょう。とはいえ現実には、必要な製品倉庫管理システムに変更できていない企業がほとんどです。これからも製品倉庫の発展のために製品倉庫管理の効率を高める方法を探っていきます。 リアルタイムでの結果表示のためテクノロジーを導入する 倉庫管理の効率を高めるための重要なカギは、スペースの配置をシステム化すること、リアルタイムで製品の出入りを記録するテクノロジーを導入すること、そしてERPプログラムで結果をすぐに表示し製品管理システム(WMS)ですぐに確認することです。この方法により販売部門と配送部門は製品在庫数を直ちに知ることができ、発注通りに配送されたかどうかの確認が可能になり、追加製品製造の仕事量を確定し、適正な資材を準備することができます。また不良在庫品を定期的に検査することでスペースをより適正に管理できるようになります。製品の出入りの流れが速いということは、その事業の効果性を示すものとなります。顧客の要望は常に変化するものであり、ERPシステムにより適性な製品量を予測し確定する必要があります。 リアルタイムテクノロジーの使用で最大限の効果を得る リアルタイムで情報を分析し、効率的に倉庫を管理・活用するため、ERPと合わせたWMSシステム及びサプライチェーンシステムを選択するべきです。WMSシステムは原材料をリアルタイムで管理することができ、作業効率が増すだけでなく、倉庫管理システムの改善点を見つけることができます。もう一つの重要な点は、従業員にIDを付与して従業員の作業結果を表示し、あらかじめ定めた規準と比較することのできるWMSシステムで従業員の作業効率を研究することです。これにより、リアルタイムでKPI値を分析することができます。倉庫内では縦置きにすることで最も適切な仕方で保管スペースを増やすことができます。一部の製造業者は、歩道を狭くして保管スペースを増やす設計をしています。狭い場所でも作業できるフォークリフト技術または作業にロボット技術を導入することで効率を高め、スペースを25-35%ほど増やすことができています。

革新的なシステム・設備の部品をトラッキング

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Share with  我々は、コミュニケーションとロジスティクスの発展が進んでいる時代にいる。変化に対する産業の発展を進めるために、それらが一つの重要な点である。   車産業の成長率の評価については、トヨタモーターは車の製造メーカーとして、大会社のフォルクスワーゲンとGENERAL MOTORS(GM)(2012年から現在に至るまでの世界売上1)を超えている。トヨタは日本の車の製造メーカーであり、様々な製品とマーケティングに最も成功し、世界中それぞれのマーケットに合わせた特徴があり、それらの相違点、その他にもToyota, LexusとScionの車との間の相違点もある。サプライチェーンのマネジメントが異なり、そのためトヨタがトップレベルの車の製造メーカーになり、車の製造過程にサプライチェーンのマネジメントとロジスティクスの方針を適用して成功させたため、それらに関する研究事例として持ち上がることとなった。トヨタの製造システムは、製造原価の削減を中心とし、製造過程から過剰在庫・残材を処分する方法であり、販売可能な製品のみを中心して製造している。なぜならば、トヨタは、販売できない製造品も原価の一つとして考えているからである。製造から残材あるいは過剰在庫を発生しない知識を持って適用されるため、他社より低い原価で車を製造でき、2012年前に他の車メーカーはトヨタより売上高が多くても、トヨタの方が最も高い利益を持つ。   トヨタでは、サプライチェーンのマネジメントとロジスティクス面が一つの重要な方針であると考えられている。それが他分野の産業にも適用され、特に日本の大手企業にもよく適用されている。またタイには、Just in time システムが多く適用され、コンセプトについては、“only what is needed, when it is needed, and in the amount needed.”(必要なものだけ、必要なとき、そして、必要な量)である。必要な製造量と一致させるように在庫を管理し、それがZero Inventory式であり(在庫が最小又はゼロレベルに管理する)、カンバンシステム(Kanban System あるいはLean Production)と共に適用し、トヨタの作業Toyota Production System, TPS) は、“Supermarket method”と呼ばれ、製品にいわゆるバーコード・詳細・価格を貼り付けられている。このシステムは、受取者(従業員・サプライヤー・エージェント・顧客)がそれらの製品についての理解を一致させるため、社外内の他部門に送られる前に、送付毎に部品のコードと共に資料の詳細を添付される方針として適用され、次の以下の図表のとおりである。 ロジスティクス面の技術の発展   ロジスティクスシステムのポイントは、顧客の要望で設定期間内に定量的および定性的な作業を行なわれることである。ロジスティクスシステムは、サプライチェーン(Supply chain)の重要な構成の一つであり、特にサプライチェーン管理に適用されているJust in timeシステムでは、面積と労働の規模の削減に着目している。それはロジスティクスシステムがもっと重要な点となり、経営管理に対して定量的および定性的に受けるために、新技術の適用が必要となり、製造者からエンドユーザーまで効率的な輸送を求められる役割である。ただし、製品の輸送技術については、一般的に情報ロジスティックスのみが理解されるが(例えば、EDI ebXMLシステム等)、それはサプライチェーン情報の流れを管理するための技術である。しかし、現代輸送の技術面については、GPS:Global Positioning System “衛星で製品輸送の監視と管理のシステム”は、輸送のための、衛星からの情報の技術であり、信号システムがGPRS : General Packet Radio Serviceを通じて、信号が携帯電話のネットワークに利用され、それらがGPSの中央から信号を通信する技術であり、現在、製品の輸送過程(Transportation)と製品の配送(Cargoes Distribution)に繋がっている。JITシステムに基づきサービス時間内、及びロジスティックス面の原価を削減するために、輸送車が設定された通路・時刻で使用され、燃料に関する費用、部品の管理、輸送車の目的外使用、無駄使い(例えば、エンジンを付けたまま寝る、設定通路外の通行、速度超過等)を管理している。

スーパーストレート穴あけ用マルチドリル

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Share withArticle by: Sumitomo Electric Hardmetal Corporation, Japan           深い穴の穴加工作業をする際に、穴に詰まることが多い切りくずを考慮しなければなりません。また掘削されるドリルの強度も重要です。特に、多く種類の材料・異なる板厚・異なり鋼材の表面などの条件がワーク全体に影響を与えます。したがって、深い穴加工の作業がご要望に応じた品質と効率を得るために、ドリルとヘッド交換ドリルの選択は非常に重要なポイントです。    日本の住友電気工業ハードメタル株式会社が開発したSumiDrill WDX型およびSEC-マルチドリルSMD型および交換ヘッドのMTL, MEL とMBタイプのシリーズが深穴加工のあらゆるニーズに応える高品質と高精度の穴あけ加工を実現しました。 刃先交換式ドリル「SumiDrill WDX型」 刃先交換式ドリル「SumiDrill WDX型」は鋼鉄、ステンレス鋼、鋳鉄、非鉄金属の加工に最適。 バランスの取とれたデザインによるさまざまな材料へ安定した加工を実現いたします。  また、独自で使いやすい3種類の刀型デザインも品揃えます。チップ管理を簡略化・切削力の低減と共に、低剛性設備に調整が可能となりました。本製品の特長は 1. 外周刃と中心刃のバランス設計により安定加工を実現。 2. 切りくず処理でトラブル解決の刃先強化タイプの3種類のブレーカを揃え 3. 当社独自のコーティング技術を採用、摩耗しにくく欠けにくい材質で、長寿命化を実現しました。 4. 中心刃と外周刃が共用で合計4コーナー使用できることから、チップ管理を簡略化すると共にコスト削減にも貢献します。 ボディーの部分を耐久性に優れるように特殊な加工を施し、使用者は安定して長期使用することが可能になる。そのうえ、一般的な穴あけに加え、切断(穴の拡大、口穴の 追加 等)も可能である。 3種類のチップブレーカであらゆる材料及び用途に対応 「切りくず処理加工」はチップの刃先設計により加工で発生する切りくずの方向管理が効率的になる。チップは3種類あり、あらゆる材料及び用途に対応し、切りくず処理問題を低減する。Lタイプは低回転及びチップコントロール用途 Gタイプは一般用途 Hタイプはハード材用途 と分類されている。 SECマルチドリルSMDシリーズ 及びヘッド交換ドリルMTL、MEL、MB SEC-マルチドリルSMDシリーズは交換可能なヘッドドリル。独自の放射線状 セレーション締結デザインにより高精度かつ高強度のヘッド交換ドリルより生産性、 低コスト。また再研磨代を1.5mm~3mm確保し、さらに工具コストの低減が可能。SEC- マルチドリルSMDシリーズのヘッド交換ドリルは以下の3種類である。 1. MTL型 一般鋼の高能率加工に最適 1. 強い外周刃 2. 大きな刃先処理 高延性材料の大径な穴に最適な刃型設計 1. 低い機械剛性・クランプ剛性にも対応した大径専用刃先処理 2. 高価なワークに対して突発的な欠損を防ぐ 高靭性母材を採用 3. 大きなシンニング角により重切削でのスラスト低減を狙う *遠征の高い材質にもくず処理性を向上させた 強ネジレ角設計 […]

理想的な接触/非接触型のポータブル三次元測定機

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次世代ICP-OES技術にアップグレードする4つの理由

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Share withArticle by : QES (Thailand) Co., Ltd. & MEGA Tech Magazine ユーザーは、最も一般的なICP-OES分光計のいくつかの機能がかなりの問題と経費を引き起こす可能性があると報告しています。困難は、多くの場合、機器の設計における固有の弱点に遡ることができます。古い機器では、これらは明らかに標準以下の結果に寄与する可能性があります。より新しい分光計でさえ、従来の技術に基づいている場合、問題が続く可能性があります。全体的に不足は、ダウンタイム、生産性の低下、感度と安定性の低下、そして所有コストの増加を招くことがよくあります。幸運なことに、革新的なエンジニアリングの改良は、これらのいくつかの分光計の問題を解決しました。一部の次世代システムは、従来の設計を上回り、一貫性があり、迅速で、正確で、かなり安価な結果を提供します。 ユーザーは、これらの次世代ICP-OESにアップグレードする次の4つの理由が理にかなった選択肢であることがわかります。     1.稼動時間の最大化 従来のいくつかの設計要素は、操作、メンテナンス、および修理のための不満足なレベルのダウンタイムをもたらすことがあります。高いプラズマ生成熱に対処するために、従来のICP-OESシステムは、外部の冷却システム、典型的には水ベースの冷却装置を追加する必要があります。この構成要素は、システム全体に望ましくない複雑さを与えます。内部漏れがしばしば発生しがちです。それは頻繁なメンテナンスを必要とし、システムダウンタイムの不均衡な原因となります。 対照的に、次世代の分光器技術は、水系冷却システムを別に維持する必要性を排除します。SPECTRO(スペクトロ)は、革新的な特許取得済みの空冷技術*を統合した現在利用可能な唯一の分光計ラインを提供しています。これにより、メンテナンスやダウンタイムのために、従来の設計より本質的に必要性が少なくなります。それは漏れをなくし、故障を起こしにくいことが証明されています。 さらに、このラインの革新的な技術には、ガスパージの必要性を排除する独自の密閉型光学システムとそれに伴う遅延が含まれています。代わりに、このシステムは、永久的にアルゴンで充填され、小型の精製器カートリッジを通してガスを再循環させます。従来のシステムジェネレータは、通常、安定性を得るために拡張スタートアップを必要とします。さらに、SPECTRO(スペクトロ)は超高性能LDMOSジェネレータを利用する業界初のICP-OESモデルを提供しています。起動から10分以内に安定性が得られます。また、堅牢でトラブルのない短絡保護設計により、長期間にわたって優れた稼働時間を実現します。 2.生産性とスループットの最適化 従来のICP-OESシステム・ジェネレータは、時々必要とされるより高いレベルの性能を提供する能力を欠いている可能性があります。さらに、いくつかの業界標準のICP-OES機器の技術は、サンプル中の各元素を順次処理する必要があります。明らかに、比較的多数の異なる元素を有する試料は、より多くの時間を要することになります。その結果生じる生産性の損失は、契約研究所や大量のサンプルを処理する他の組織にとって問題を引き起こす可能性があります。新しい技術により、ユーザーは大幅なスループット向上を達成できました。例えば、いくつかのSPECTRO(スペクトロ) ICP-OES分析装置に搭載されている2000ワットモデルなどの堅牢な発電機設計は、十分な電力を確保しています。したがって、急速に変化するプラズマ負荷にも適応でき、生産性の低下はありません。また、SPECTRO(スペクトロ)ラインで使用される技術は、従来の機器のシーケンシャル性能を上回ります。可能な限り高いサンプルスループットのために、130-770nmの波長範囲で同時にスペクトルを捕捉します。業界標準のシーケンシャル分光計は、最大140サンプルのシフトを処理できます。しかし、同時設計とパワフルな新ジェネレータにより、1つのSPECTRO(スペクトロ)モデルでは同じ8時間で最大320のサンプルを分析できます。 3.感度と安定性の向上 殆どのICP-OES分析装置は、従来のエシェル型光学システムを依然として使用しています。これらの機器は、いくつかの分析的状況において適切な性能を提供します。しかし、他の製品では、満足のいく結果が得られない場合があります。SPECTRO(スペクトロ)ICP-OES 分析装置は、最適化されたローランドサークルアラインメント(ORCA)技術として知られるユニークな光学手法を利用しています。電荷結合素子/電荷注入素子(CCD / CID)技術を用いたエシェルシステムは、二次元センサーを基礎として1990年代に開発されました。対照的に、ORCA技法は線形アレイ検出器を最大限に活用します。他のアプローチとは異なり、SPECTRO(スペクトロ)システムは、光の損失を最小限に抑え、光スループットを最大化し、迷光を低減するように設計されています。SPECTRO(スペクトロ)分析装置の光学システムは、4秒以内にサンプルの関連するスペクトルを同時に捕捉することができます。非パージ光学系は優れた長期安定性を可能にします。また、エシェルに基づくシステムと比較して、この技術へのアップグレードは、より広いスペクトル範囲にわたって最大5倍の感度を提供します。 4.最も低い所有コスト 従来のICP-OES分析装置の基本価格に大幅な追加を加えることは、別個の水ベースの冷却装置の購入を必要とします。これは総費用に5,000ドルを追加する可能性があります。このような冷却システムは漏れやすいため、プラズマRF発生器や負荷コイルなどの高価な計器サブシステムの故障を引き起こす可能性もあります。これらの構成要素のいずれか、またはすべてに対する修理はかなりの価格となり、高価なダウンタイムが発生する可能性が高くなります。 これらのコストの他に、従来の分析装置は、消耗ガス充填/パージサイクルのための一定の支出を必要とします。この設計がガス不純物による光学部品の汚染をもたらす場合、高価なダウンタイムと修理が発生します。それぞれのSPECTRO(スペクトロ) ICP-OES分析装置の革新的な設計されたにより、これらの問題が解消され、生涯の動作寿命と消耗コストが最小限に抑えられます。別の冷却システムを購入して設置する必要はありません。ユーザーはまた、水ベースの冷却装置のより高い継続的なエネルギーコストを節約します。また、分析装置のサービス期間が終了する前に、早期の高額なクーラー交換のリスクを回避します さらに、SPECTRO(スペクトロ)分析装置独自の密閉光学システムは、従来のガスパージコストを削減します。1日あたり約600立方メートルのパージガスが節約され、現在の価格でこの技術にアップグレードするユーザーは、ガス消費だけで毎年$ 3800を節約することができます。

分析的測定のオートメーション解決

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Share with高精度の測定システムはリーン生産方式における重要性が増している。100%測定後の各部品の品質を表示し、自動製造システムと連携することができ、現在飛躍的に向上しているシステムである。 自動車産業や飛行機部品製造は、常に製造機械運転のテクノロジーを必要とする最先端産業である。精度の高い自動車車体や飛行機の機体を製造するために、緻密で正確な製造工程が必要である。製造工程の高精度の測定は、現在、自動車部品、自動車車体、飛行機部品、自動車組み立てラインでの大型金属板測定に使用する高精度の3次元測定、off-lineやnear-the-lineタイプが一般的です。製造者のほとんどは工場内製造工程の部品測定に特化された設置式大型CMM機を思い浮かべるでしょう。この方法では、部品をCMM機まで運んでくる必要があり、移動させるための時間がかかっていました。時間との戦いでもある産業界において、必要部品の設計と製造は短時間で行う必要があり、ポータブル3次元測定もしくはLaser Trackerとソフトウェアによって製造効率を高めることができます。同時に、製造中に測定を行うことで損失率を大幅に改善することができます。 ソフトウェアと品質管理の役割     産業界のソフトウェアは製造管理において、測定だけでなく工程管理においても役割を担っています。測定システムの研究・開発を行う一部の測定器生産者は、多様化する測定の効率を高めるために、機械と連動するソフトウェアの開発の重要性に注目しています。測定や統計分析を管理するための限定ソフトウェアやCAD/CAMソフトウェアによって品質や製造工程効率の改善を図ることができます。例えば、各種の部品製造における適正機械の分析、統計手順制御システム(SPC)の代替、作業に最もふさわしい時期を知るための比較、部品表面測定結果の分析などです。製造部品の整合性や品質、部品組み立て品質を確認するため各機械からの情報を収集することが必要です。機械や装置は連動して測定し、中央システムに情報をすぐに送ることができるので、100%顧客の要望通りの情報とすることができます。 自動測定システムによる製造実施     すでに述べた上記の要素、製造工程途中の製品測定が効率的で、製品測定時間を短縮し、すぐに製造途中の測定に移行できること、さらにコスト削減、人材の有効活用といった要素、それにもかかわらず測定効果は製造規準の範囲内に収まっているということ。これらの要因からこのシステムへの関心が世界中に広まり、人気を得ていることは容易に理解できます。インダストリー4.0突入に向けた開発のためのビジョンとは、タイプの異なる作業に合わせて変更できるソフトウェアです。追加詳細を確定し、データベースにバックアップでき、生産ラインの全工程の履歴記録を使用することができます。この方法により、製造工程、使用機械・装置などすべての作業が完全に記録され、それらの情報は製造工程や部品の品質の評価に用いられます。部品を再度製造する時には、機械・装置・測定器を再設定する必要がなく、機械はすぐに対応し作業を開始することができます。これにより生産ラインは継続して、素早く部品を製造することができ、効率が上がります。

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