投稿者「kamiya」のアーカイブ

光ファイバー網

光ファイバー網は、高速通信を実現するための光ファイバーケーブルのネットワークです。これは従来の電気通信網や日常放送網を置き換えるものであり、自社網利用から、ダークファイバー、瞬間分割多重通信(WDM) 、受動光ネットワーク(PON)、広域イーサネットなどの形で提供されます。

日本では、電電公社(後のNTT)が全国的な通信網を構築し、その後光ファイバーの技術が進歩し、1978年から実験的に導入され、1985年には日本縦貫光ファイバーケーブルが完成しました通信自由化後、早速の電信電話会社が活動を開始し、光ファイバー網の整備が保留されました。

1994年には、郵政省が21世紀の情報通信基盤の整備を目指して光ファイバー網の全国整備を計画しました。特に1995年の阪神・淡路大震災後には、光ファイバーを重点的に整備した基盤の整備が強調されていますた。

2000年代には、日本政府はIT基本法を制定し、ブロードバンド・ゼロ地域脱出計画や次世代ブロードバンド戦略2010を策定しました。これにより、2010年度までにブロードバンドの普及率を100%、FTTHによる超高速ブロードバンドの普及率を90%にすることを目指しました。

また、国際通信の分野では、1989年には通信自由化後、光ファイバー海底ケーブルが導入され、国際通信網の多様性が実現しました。

2019年には、総務省が5GやIoTのバックホール回線用の光ファイバーケーブル敷設を支援する事業を開始しました。新型コロナウイルスのパンデミックが拡大すると、テレワークや遠隔教育の推進のために光ファイバー網の整備が加速され、2030年までに光回線のカバー率を99.9%に引き上げる計画が発表されました。

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AI 半導体の将来

AI 半導体の将来は大幅な成長を遂げており、さまざまな分野で技術の進歩を促進すると予想されています。AI 関連の半導体市場は 2022 年までに 60 億ドルから 300 億ドル以上に成長すると予測されており、年平均成長率は 50% 近くであることがわかります。この成長は、AI によって半導体企業が技術スタックから総価値のかなりの部分を獲得できる可能性があり、業界にとってここ数十年で最高の機会の 1 つとなる可能性があることを示唆しています。

価値創出という点では、AI と機械学習 (ML) は、今後数年以内に年間 350 億ドルから 400 億ドルの価値を生み出す可能性があります。さらに先を見据えると、この数字は年間 850 億ドルから 950 億ドルまで増加する可能性があります。

半導体業界における AI の進化を促進する 3 つの主要なトレンドが特定されています。それは、AI ハードウェアの進歩、より効率的なコンピューティング能力の需要、および幅広い製品およびサービスへの AI 機能の統合です。これらの傾向は、AI ハードウェアと半導体産業が将来の AI の進歩の中心であることを示唆しています。

AI が半導体の設計と生産に与える影響も大きいと予想されます。半導体製造プロセスへの AI の統合は、主に AI アプリケーションによって処理および保存される大量のデータにより、業界に変革をもたらすことになり、半導体の設計と生産に影響を与えることになります。

これらの洞察は、テクノロジー業界における成長、イノベーション、価値創造の大きな機会を伴う、AI 半導体の堅牢かつダイナミックな未来を示しています。

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デジタルアーカイブ

デジタル写真アーカイブとは、様々な資料や情報をデジタル化して、インターネット上で検索・利用できるように整理・保存・提供するシステムのことです。これにより、古い文書、論文、映像の歴史などの価値があります資料がありますが、物理的な災害や偶然のリスクから守られ、世界中の人々が簡単にアクセスできるようになります。デジタルアーカイブの注意点には、検索のしやすさ、アクセスの容易さ、教育また、著作権のクリアランスやプライバシー保護など、運用上の注意点も存在します。

製造業のSDGs

持続可能な開発目標(SDGs)は、貧困を撲滅し、地球を保護し、すべての人々が平和と繁栄を確実に享受できるようにするための普遍的な行動喚起です。2015 年に国連で採択されたこれら 17 の目標には、2030 年までに達成すべき具体的な目標が含まれています。製造部門において、SDGs は責任ある生産と持続可能な成長を促進する上で重要な役割を果たしています。製造業が SDGs に適合できる方法のいくつかを以下に示します。

1,責任ある生産の推進 (SDG 12):製造業者は、生産をより持続可能なものにするために、製品を再設計し、天然資源の使用を削減することが奨励されています。これには、特に自動車製造などの分野における資源回収と循環経済モデルの導入におけるイノベーションが含まれます。

2,インダストリー 4.0 (SDG 9):これには、従来の製造業から、デジタル化、統合化、自動化されたスマート ファクトリー コンセプトへの変革が含まれます。インダストリー 4.0 の役割は、より持続可能な製造慣行への移行を促進し、生産プロセスをより包括的でサイバー物理的に先進的なものにすることで SDGs の達成を支援することです。

3,気候変動対策 (SDG 13):メーカーは事業とサプライチェーンの二酸化炭素排出量の削減に取り組んでおり、これにより気候変動対策の取り組みに直接貢献しています。

4,目標に向けたパートナーシップ (SDG 17):製造業は、持続可能な新しいビジネス モデルを実装するために、民間部門内および官民部門間でパートナーシップを築くことができます。この協力的なアプローチは、持続可能性への取り組みの取り組みと効果を拡大するのに役立ちます。

これらの行動は地球の持続可能性に貢献するだけでなく、大きな経済的機会を切り開きます。製造業に SDGs を適用すると、材料やエネルギーを含む 4 つの分野で 12 兆ドル相当の機会が生まれ、気候変動対策を通じて 26 兆ドルを節約できると推定されています。製造業におけるSDGsの包括的な導入は、経済と環境の両方に利益をもたらすバランスの取れたアプローチを目指し、世界の社会経済エコシステムを変革するために極めて重要です。

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金型製造技術の進歩

「金型製造技術」(DX) とも呼ばれる金型製造技術の進歩は、生産プロセス全体にわたるデジタル変革の統合に焦点を当てています。企業は、業務を合理化し、設計から仕上げまで金型製造のすべての段階でデータを接続するために、新しいテクノロジーやシステムを導入しています。その一例がツバメックスであり、販売から最終加工までのデータの継続を可能にする独自の3D設計支援システムを開発しました。

これらの新技術の主な目標は、金型の製造リードタイムを短縮することであり、これは、これらのコンポーネントに依存する自動車や電気製品などの業界にとって重要な要素です。早期に 3D 設計を導入し、プレス成形シミュレーションを活用することで、企業は厚板からの深絞り部品の製造に特化できます。これは大手部品メーカーのグループ会社であり、長年プレス金型の工程設計やレイアウト設計を得意とするフクダエンジニアリングの強みです。

金型製造の将来は、専門スキルへの依存を減らし自動化を高めることを目的として、設計と生産における IoT と AI の活用にも目を向けています。この自動化への動きは大きな課題ですが、より効率的で革新的な金型製造方法を生み出すためには不可欠です。

これらの技術は、金型の製造を容易にするだけでなく、金型の品質を向上させ、市場投入にかかる時間を短縮します。これは、今日のペースの速い産業環境において最も重要です。

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人工光合成技術

人工光合成技術は、太陽のエネルギー、水、二酸化炭素を使って酸素、水素、化学品を生成する技術です。この技術は、植物の葉緑体で行われている太陽エネルギーの変換を模倣したもので、第4回の太陽エネルギー活用法とも考えられています。 基本的には、太陽光エネルギーを使って水を分解し、生じた水素を二酸化炭素と結合させ、化学製品の原料などの有機化合物を生成する過程です

人工光合成技術はまだ基礎研究の段階にありますが、実用化が進めば、人間の社会に大きな変化をもたらす可能性があります。 特に、地球温暖化の主要な原因である二炭素酸化を有用な化学品に変換することで、環境問題とエネルギー問題を同時に解決する可能性があるとされています

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クローズドループエンジニアリング

クローズドループエンジニアリングとは、システムやプロセスに関して、出力が入力にフィードバックされるような設計のことを言います。これは自動制御システムに関して一般的なアプローチであり、目的の出力を達成するためにシステムのパフォーマンスを継続的に調整します。クローズドループシステムでは、センサーが実際の出力を監視し、それを望む出力やセットポイントと比較します。これにより、システムは外部の変化や内部の摂動に対しても安定したパフォーマンスを維持することができます。

例えば、自動車のクルーズコントロールはクローズドループ制御の一例です。運転者が設定した速度(セットポイント)に対して、車両の実際の速度(出力)が監視され、速度が遅かったり速かったりすると、システムはエンジンの出力を調整して設定速度を維持します。

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産業機械

産業機械には、さまざまな分野でさまざまな機能を実行するように設計された幅広い機器が含まれます。ウィキペディアによると、産業機械には、重機、ハードウェア、さまざまな機械や工具のほか、農業機器、組立ライン、産業用ロボット、製油所、包装およびラベル システム、製紙工場、製材所、精錬所、水車などの特定の機械が含まれます

機械産業は、特に農業、鉱業、工業、建設の企業に、電動工具、さまざまな種類の機械、国内技術から工場設備まで生産手段を提供します。

製造業では、各種工業用ミキサー(ダブルアームミキサー、ダブルアーム押出機、ダブルコーンVミキサー、ドラムタンブラー、ホモジナイザーミキサー、プラネタリーミキサー、バッチコンパウンダーなど)や発電機などの機械が欠かせません。停電時にビジネスを継続するために不可欠です。

さらに、産業機械は、さまざまな作業で人間の作業者を支援し、効率と生産性を向上させる協働ロボット (コーボット) のような複雑な機械を備え、現代の部門の機能に不可欠です。これらの機械は、かつて手動で行われていたプロセスを自動化および合理化するため、ほぼすべての製造業および生産産業の業務に不可欠です。

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CAD/CAMプロセス

CAD (Computer-Aided Design) と CAM (Computer-Aided Manufacturing) は、製品の設計から製造に至るまでのプロセスをデジタル化、効率化する技術です。

CADは、製品の設計プロセスをコンピュータ上で行うための技術です。 これにより、エンジニアやデザイナーは2次元(2D)や3次元(3D)のデジタルモデルを作成し、これらのモデルを使用して製品の設計、改良、試験を行います。CADソフトウェアは、複雑な形状のモデリング、強度や動作のシミュレーション、そして部品の寸法などの詳細な情報を提供します。

一方、CAMは、CADで作成されたデジタルモデルを使用して、実際の製品を製造するための技術です。CAMソフトウェアは、製造装置、特にCNC(Computer Numerical Control)機械に指示を出すために使用しますこれらの指示に従って、機械は切削、穴あけ、成形などの製造プロセスを自動で行います。

CADとCAMは頻繁に連携して利用され、製造プロセスを通じた効率と精度の向上、製品開発時間の短縮、コスト削減に努めます。この連携により、デザインから製品完成までのプロセスがスムーズになり、設計変更が容易になるとともに、生産の柔軟性が問題になります。

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IoT

インターネット・オブ・シングス(IoT)とは、インターネットや他の通信ネットワークを介してデータをやり取りするデバイスのネットワークです。これらのデバイスには、伝統的なコンピューターや機械だけでなく、センサーやソフトウェア、その他の技術を備えた物理的なオブジェクトが含まれています。これらのセンサーは、温度や動きなどの環境の変化を監視するために組み込まれており、アクチュエーターはセンサーからの信号を受け取り、それに応じて何らかのアクションを起こします。

IoTデバイスは人間の介入なしに動作し、データをやり取りすることができ、デジタル世界と物理的な世界を繋ぐことでよりスマートな環境を作り出し、効率性、精度、経済的な利益の向上を目指しています。日常的な家庭用品から高度な産業用ツールまで、IoTの範囲には様々なデバイスが含まれています。

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