レビュー⑧ 加工の知識 210223
教育2021/03/03
レビュー⑧ 加工の知識
●阪本webページに、
・面粗度の規格表
・アップカット、ダウンカット比較
・熱膨張率
・回転数と切削速度の公式等
を記載しているので、参考にすること
・ノギス、マイクロメーター、測定器具の使用方法、種類、名称
も参考にすること
●IOT(Internet of Things)
全てのものをインターネットにつなげる
・スマート家電
家電(テレビ、エアコン、照明)
外出先から操作、言葉で操作
・スマートファクトリー
全てがインターネットにつながった向上
生産管理、品質管理
「工場の稼働を見える化して、生産性を向上」
・マザックi smart Factory
大口製作所
現状
・顧客ニーズの向上
・労働力不足
→デジタル化で解決
全てのデータをネットワークで共有
プロセス全体を最適化
QRコード、無線電子タグで、どこに何があるか、誰でも分かる
●AI(人工知能)
・AIの理想
・簡単
・手元にある
・早い
●ロボットの段取りをAIにサポート
→65%時間短縮
自動学習機能(ディープラーニング)
→自己最適化
●故障と監視と予測
●次世代の工場
☆「ぜひここで働きたい」
「ぜひここでモノ作りをしてほしい」
と感じる工場
※工場とは、「具現化した付加価値を算出するシステム」である
●システムを動かす技術
・協調領域→基本となる共通した設備、技術
(多品種、少量生産にはなかなか当てはまらない)
+
・独自領域→コアになる独自の技術、設備
●工場管理のよくある問題を、IOTで見える化して解決
→スマート工場への第一歩
→リアルタイムで判断して現場に指示するシステム
●産業用ロボット
・自動化に使用されるロボット
・単体で使用されることはほぼない
・周辺設備と組み合わせて役立つ
《メリット》
①品質が均一でバラツキが生じにくい
☆人が手を触れてはいけない精密部品には品質を保ち続ける
②安全性を高める
体力的に大変な作業
集中力がいる作業
粉塵がある、高熱
③コスト
長時間の単純作業
ロボットに置き換えたほうが、人件費より安い
☆人でなくてもできる→ロボット
人にしかできない→人
→適材適所
●DXとは「ITを利用したビジネスモデルの変革」
デジタルトランスフォーメーション
IT化のさらなる進化によって、人々の生活や産業がより
発展すること
○DX化が進まない理由
・既存システムの連携が取れない
・知識不足
・人材不足
世界中の産業が導入している日本が踏みとどまると、
ライバルに抜かれていく
○2025年の崖
DXが遅れることによって発生する損失(12兆円)
○DX活用として
◎問題解決に用いる→DX移行はスムーズ
×現状に問題がない→表面化しないため、DX化の発想が起きない
↓
もっと良いシステム、アイデア、技術は、どんどん世に出ている
・もっと広い視野を持つ、情報収集する
・DXは二刀流
(強みを伸ばす)
(弱みを解消する)
※全ての関係者が、現状や課題「世の中の大変革が起きる」の認識
を共有し、行動につなげること(当事者意識を持つ)
●工作機械の最新情報
・工作機械はあらゆる機械を作る「マザーマシン」
・工作機械の日本の市場規模「1兆円」
モノづくりの基盤となる産業で、国の工業製品の水準や生産性に
大きく影響を与えている
☆工作機械業界は自動車産業に特に大きく影響を受ける
(自動車産業の受注が半分を占めている)
・2018年「スマホ特需」や工場の自動車投資が活発になり、
受注が過去最高の1兆6891億円
●滝澤鉄工所 2021年で創業100周年
名称を『TAKISAWA』に変更
●日本の工作機械メーカーBIG3
・MAZAK
・DMG MORI
・オークマ
自分の仕事に取り入れたいこと
阪本のwebページに規格表や公式等が記載されているので、今後
活用していきたいと思う
ホームページにまとめられて、加工に関する資料を活用して、仕事
の効率を上げたい
”どこに何があるか”在庫の管理や保管など、良い方法がないか考
える
DX化が進まない理由は、既存のシステムとの連携が取れないと知った
AIが進んで、似た図面の参照が手軽になればいいなと思った
ホームページにある規格表等を定期的に確認するようにする
振り返り・今日の学び
前回、学習した加工の知識の復習をし、改めて自動車産業の変革に
気付かされ、今後が不安になった
紙の図面の注意点などを直接書き込んで管理しているので、別の方法
で管理したい
i Smart Factory、最新工場ではどんな製造をして
いるか見てみたいと思った
DX化は世界中では進んでいるが、日本はまだそんなにDX化して
いないことを知った
EVの推進によって、工作機械業界へのマイナスの影響を考えると、
工作機械1本で仕事を回していくのは、リスクが高いなと思った
加工に関する知識、特にIoT関連の知識について、再確認した