새로운 보고서는 민간 부문이 미국 제조업을 단독으로 보존할 수 없다고 말하면서 미국이 신흥 제조 기술에 투자할 것을 촉구합니다. MForesight라는 그룹의 보고서에 따르면 시장의 힘만으로는 필요한 변화를 달성할 수 없을 것입니다. 그들은 지금까지 하지 않았습니다.... 정부만이 이 시장 실패를 극복하여 미국이 세계적으로 경쟁력을 유지하도록 할 수 있습니다. 제조업 번영이라는 제목의 이 보고서는 본질적으로 미국이 산업 정책을 가져야 하는지에 대한 1980년대의 정치적 논쟁을 되살리려는 시도입니다. 그 10년 동안 이 아이디어

자동차 공학은 해결해야 할 복잡성이 그 어느 때보다 많습니다. 연간 수백만 대의 차량을 생산한다는 것은 엄청난 위업입니다. 이러한 복잡성은 자율 주행을 가능하게 하는 차세대 지능형 기능의 도입으로 기하급수적으로 증가합니다. 제조업체는 최고 수준의 안전성과 신뢰성을 제공하는 동시에 이러한 복잡성을 완화하고 변화를 관리하며 이러한 혁신을 신속하고 효율적으로 시장에 출시해야 하는 수많은 과제에 직면해 있습니다. 자율 주행 및 고급 안전 시스템에서 적응형 크루즈 컨트롤 및 차선 유지 지원에 이르기까지 혁신은 오버드라이브에 있습니다. 자율

자동차는 세계에서 가장 고도로 자동화된 산업 중 하나이며 수십 년 동안 산업 자동화 사용을 확대하는 데 주도적인 역할을 해왔습니다. 실제로 생산된 최초의 산업용 로봇은 GM이 1962년 뉴저지의 다이캐스팅 라인에 설치한 Unimation UNIMATE였습니다. 스탠포드 암(Stanford Arm)과 MIT의 실버 암(Silver Arm)과 같은 개발은 초기에 자동차에 배치되어 1970년대와 1980년대에 걸쳐 미국 자동차 산업에서 산업 자동화의 광범위한 확산으로 이어졌습니다. 산업 자동화는 자동차 산업 내에서 계속 성장하고 있습

3D 스캐닝을 개선하는 ARIS Technology 3D 스캐닝은 이미 많은 자동차 부품 제조업체에서 채택했지만 품질 관리(QC)의 사용 사례는 제한적이었습니다. 이는 주로 다음과 같은 제한 사항 때문입니다. 1. 3D 스캐닝은 수동이었습니다. 2. 기존의 소위 자동화 3D 스캐닝 시스템은 비생산적인 경향이 있습니다. 3. 3D 스캐닝은 올인원 솔루션을 시도했지만 특정 유형의 측정에는 여전히 접촉 장치(CMM)를 사용해야 하는 이유가 있습니다. 수동 3D 스캐닝 극복 일반적으로 제조업체가 독립형 3D 스캐너를 구입할 때 G

Advanced Robotics for Manufacturing(Pittsburgh, PA)은 미국 제조업을 강화하기 위한 첫 번째 프로젝트 자금 조달 대상자를 발표했습니다. 첫 번째 공식 프로젝트 호출과 별도로 이 프로젝트는 ARM이 출범할 때 국가 제조 환경에 시기적절한 영향을 미치고 사명의 예를 제공하기 위해 선택되었습니다. ARM은 4개의 프로젝트 팀에 280만 달러의 자금을 지원했으며 이 팀은 약 400만 달러의 비용 분담금을 제공했으며, 총 투자액은 700만 달러에 이른다. 각 프로젝트의 결과는 ARM의 4가지 전략적

성공적인 제조 회사와 유통업체는 좋은 ERP 시스템의 중요성을 알고 있습니다. 그렇지 않으면 출하량이 줄어들고 이익이 감소합니다. 그러나 ERP 휠을 기름지게 유지하는 것의 일부는 소프트웨어 기술에 대한 최신 정보를 유지하고 업계 동료와 네트워킹하는 것입니다. 이것이 5월 21일부터 24일까지 테네시주 내슈빌의 Gaylord Opryland 리조트에서 Epicor Software Corp.가 개최한 사용자 회의인 Epicor Insights 2018의 의도였습니다. 컨퍼런스에서 소프트웨어 개발자의 경영진, 직원 및 파트너는 4일

산업용 사물 인터넷은 첨단 제조를 가능하게 합니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT), 인더스트리 4.0 및 디지털 공장과 같은 제조 캐치프레이즈가 많이 있습니다. “때로는 유행어가 많습니다. 때로는 그 이면에 많은 현실이 있습니다.”라고 Siemens(독일 베를린 및 뮌헨)의 연구 개발 관리자인 Roger Hart가 말했습니다. “디지털화는 많은 것을 바꾸고 있습니다. 많은 경우에 실제로 새로운 비즈니스 모델을 주도하고 있습니다.”라고 Hart는 말했습니다. 사람들은 제조 과정을 점점 더 디지털화하면 수집할 수 있는 데이터와 정보

문제를 완전히 제거하는 것보다 문제를 해결하는 더 좋은 방법은 없습니다. 적어도 KTH Parts Industries Inc.가 그렇습니다. (St. Paris, OH)는 로봇 용접 셀을 위한 수동 장비 전환 프로세스를 자동화하기로 한 결정을 고려했습니다. KTH는 위업을 달성하기 위해 ATI Industrial Automation(Apex, NC)의 GA2 유틸리티 커플러를 선택했습니다. 특히, 공기 및 전기 유틸리티를 셀에 자동으로 연결하여 라인당 연간 약 65시간의 가동 중지 시간을 제거하고 총 운영 비용을 줄였으며 장비 활

DMG Mori(일리노이 호프만 에스테이트)는 항공 우주 기계 가공을 위한 Siemens Industry Inc.(일리노이 엘크 그로브 빌리지)의 CAD/CAM/CNC 하드웨어, 소프트웨어 및 엔지니어링 서비스 패키지로 지원되는 항공 우주 OEM 및 생산 공장에 제조 기술을 제공합니다. Siemens의 오랜 파트너인 DMG Mori는 다양한 기존 칩 절단 및 초음파 머시닝 센터를 구축합니다. 항공 우주 산업의 경우 원하는 정확도와 전반적인 생산 효율성을 달성하려면 항공 우주 가공 공정에서 세심한 주의와 계획이 필요합니다. 일반적으

제조 엔지니어링: 귀하의 배경과 제조에 관여한 방법에 대해 간략히 말씀해 주십시오. 디에고 탐부리니: 틀림없이! 작년 11월에 시작한 Microsoft와의 세 번째 투어입니다. 저는 현재 Azure Manufacturing의 주요 업계 리더로 일하고 있으며 Azure가 제조를 위한 최고의 클라우드 플랫폼을 제공하는지 확인하는 데 중점을 두고 있습니다. 제 직업의 또 다른 중요한 부분은 Microsoft의 클라우드 스토리를 업계의 의사 결정권자 및 영향력 있는 사람들과 공유하는 것입니다. Microsoft 이전에는 Autodesk에

지능형 공장이 존재함 제조가 시작된 이래로 제조 지식의 획득 및 적용으로 정의되는 인텔리전스는 공장 직원에게만 있었습니다. 수치 제어(NC) 및 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기술의 출현으로 공장 기계는 디지털 I/O 기능을 얻었지만 여전히 똑똑하지 않았습니다. 디지털 방식으로 지원되는 기계는 점점 더 생산적이기는 하지만 자신, 환경 또는 수행 중이거나 수행할 작업에 대해 인식하지 못했습니다. 이러한 제한에도 불구하고 중앙 집중식 공장 인텔리전스는 결정적인 저수준 디지털 명령 및 응답 세트를 통해 적당한 규모로 달성되었습니다. 대규

많은 상점이 운영을 자동화하고 싶다고 말하지만 실제로는 몇 개가 있습니까? 선형 팔레트 시스템에 대한 제조 엔지니어링 2017년 8월호의 기사는 업계 전문가가 그가 방문하는 모든 상점이 자동화를 원한다고 말한 것을 인용했습니다. 그러나 Okuma America Inc.(NC Charlotte, NC)의 제품 전문가인 Errol Burrell은 최근 모든 공작 기계의 10%만이 자동화되어 있다고 말했습니다. 그리고 Methods Machine Tools Inc.(매사추세츠주 서드베리)의 국가 자동화 관리자인 John Lucier에

제품 복잡성, 경량화, 고급 재료 및 새로운 제조 방법과 같은 성가신 문제와 씨름할 때 오늘날의 제조 엔지니어는 이러한 문제에 대한 솔루션을 시각화하기 위해 점점 더 충실도 높은 시뮬레이션을 사용합니다. 최신 시뮬레이션 소프트웨어는 최고의 설계뿐만 아니라 이를 달성하는 가장 효율적인 방법을 결정하는 데 도움이 되는 고급 CAE 패키지 및 NC 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 제품 설계 및 성능을 개선하는 데 단서를 제공할 수 있습니다. 적층 제조(AM)와 같은 새로운 제조 공정은 제조업체에 다양한 문제를 제시하며 시뮬레이션은 어떤

스마트 웨어러블 도구는 오늘날의 마세라티 공장에서 이탈리아의 미래 자동차 공장을 위한 Industry4.0의 분위기를 조성하고 있습니다. 오늘날의 스마트 팩토리 내에서 기술을 개발하고 사용하는 것은 현대 제조의 프레임워크를 변화시키는 수준의 내부 연결성을 제공합니다. 프로세스와 사람이 점점 더 연결됨에 따라 분석 및 디지털화된 정보는 다운타임을 줄이거나 없애는 데 도움이 됩니다. 디지털 제조의 고유한 이점을 활용하기 위해 Comau는 세계 최고의 자동차 제조업체에 인더스트리 4.0 지원 시스템과 웨어러블 기술을 제공하여 생산성, 품

제 직감에 따르면 제조 분야에서 인공 지능(AI)을 사용하는 것과 관련하여 긴박감이 필요합니다. 시급성은 오늘날 기술이 얼마나 빠르게 움직일 수 있는지, 그리고 예상치 못한 돌파구가 빠르게 지배할 수 있는지에 따라 결정됩니다. AI는 얼굴 인식, 음성을 문자로 변환, 체스 경기에서 승리하는 데 사용됩니다. 확실히 제조 분야에는 수많은 잠재적 응용 프로그램이 있을 것입니다. AI의 지능의 현실은 복잡한 수학이라고 생각하기 전에 글을 썼지만 진정한 전문가에게 그 견해를 제시했을 때 더 깨달은 비전을 갖게 되었습니다. 그의 견해로는

제조 엔지니어링: Autodesk의 최신 PowerMill 2019 업데이트는 새로운 추가 플러그인 모듈을 추가합니다. 이 고속 적층 제조 시스템과 작동 방식을 설명할 수 있습니까? 클린턴 페리: PowerMill 2019는 일반적으로 DED(Directed Energy Deposition)로 알려진 고속 적층 공정을 프로그래밍하기 위한 전용 도구 모음을 제공합니다. DED 프로세스는 전원(일반적으로 레이저, 아크 또는 전자빔)을 공간의 한 지점에 집중시킬 수 있는 CNC 공작 기계 또는 산업용 로봇을 사용합니다. 동시에 [금속

OEM과 공급업체 모두 빅 데이터를 스마트 데이터, 인더스트리 4.0, 디지털화, 생산 모니터링 및 관리를 위한 클라우드 기반 기술로 변환하기 위해 고군분투하고 있는 상황에서 제조업체는 최종 사용자와 협력하여 오늘날의 생산 목표를 달성하고 미래 시설을 계획하는 데 어떻게 최선을 다할 수 있을까요? 제조 의무로서 인더스트리 4.0의 급속한 진화는 대규모 정보 수집 기술에서 예측 유지보수 및 전반적인 장비 효율성(OEE)과 같은 매우 실용적인 영역으로 진행되고 있습니다. 완벽한 폭풍 시나리오에서 빠르고 유연한 전환, 협동 로봇(코봇)

다음 다이나믹 듀오에는 인간이 전혀 포함되지 않을 수 있습니다. ABB Robotics(Auburn Hills, MI)의 비전 시스템 글로벌 제품 관리자인 Klas Bengtsson은 머신 비전과 로봇이 완벽한 결합을 이룬다고 말했습니다. 이것은 새로운 것이 아닙니다. 비전과 로봇은 수년 동안 함께 손을 잡았습니다. 그러나 다른 결혼과 달리 이 결혼은 머신 비전이 기능 면에서 확장되고 새로운 응용 프로그램을 찾는 동안 번성하고 있습니다. 과거의 완벽한 결혼에는 로봇을 안내하는 것이 포함되었습니다. 그러나 좋은 결혼 생활의 자녀와 같

인더스트리 4.0 및 IIoT(산업용 사물 인터넷) 이니셔티브의 핵심 성공 요인은 머시닝 센터와 절삭 공구 자체에서 점점 더 나은 센서가 등장한다는 점입니다. 이러한 센서는 미래의 공장을 위한 기반이 되는 데이터와 연결성을 제공합니다. 그러나 미래 지향적인 것이 아니라 오늘날 사용할 수 있는 다양한 스마트 센서가 있습니다. 데이터를 수집하고 작업자에게 기계 및 금속 절단 공정의 상태를 보여줍니다. 부품의 위치와 완성된 부품의 기하학적 형태를 점점 더 정확하게 측정하고 공정에 사용되는 도구의 구성과 제어를 통해 진화가 이루어집니다

새로운 릴리스는 클라우드 버전, 시뮬레이션, 증강 현실/가상 현실 및 적층 제품을 추가하는 동시에 제조의 IIoT 미래를 내다보고 있습니다. 복잡성은 오늘날의 구성 요소 설계 및 제조 프로세스에 만연해 있습니다. 최신 제품 수명 주기 관리(PLM) 소프트웨어에서 제조업체는 증강 현실(VR) 및 가상 현실(VR)을 포함하는 기술로 제조 프로세스를 시각화하는 데 도움이 되는 새로운 기능이 추가되어 더 많은 선택을 할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 제조업체는 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 인더스트리 4.0으로 증가하는 설계 복잡