いつ起こるか分からない機械の故障。不測の事態に備えて、産業用機械や生産設備といった設備機器のメーカーは、数多くの保守部品の在庫を抱え、さらに欠品が生じないように金型なども保存しなければならない。ユーザーである製造業の企業も、ある程度の部品を在庫として持っておく必要がある。設備機器の部品は、射出成形やCNC加工で製造されるのが一般的だ。部品の取り寄せが必要な場合は、長時間の機械の稼働停止を覚悟しなくてはならない。
もし設備機器の部品を3Dプリンターで製造できれば、設備機器のユーザーである製造業の企業が社内で保守部品を生産できるようになる。そうなればダウンタイムを最小限に抑えられ、部品の管理も容易になる。
本資料では、製造業の企業が必要な時に、必要な量だけ、必要な場所で、設備機器の保守部品を製造できる産業用3Dプリンターについて解説する。射出成形やCNC加工だと数日～数週間かかる保守部品の製造が、3Dプリンターなら数時間に短縮できる。保守部品のための金型も不要になる。コロナ禍のような不測の事態におけるサプライチェーンの分断も回避できるという。
自動運転車の安全性を実際の路上で実証するのはとてつもなく大変だ。そこで期待されているのが仮想試験環境である。本資料では、数千もの自動運転シナリオを仮想的に実行できるシミュレーション環境を紹介する。
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AIの有効性は理解しつつも、「どのようにして導入すればいいか分からない」という現製造場は多いだろう。本資料では、AI導入に必要なハード、ソフト、サービスをワンストップで提供するソリューションを紹介する。
