제조 장비 설계
신제품 개발에서 제품 개발과 생산 슬롯 사이트 개발을 차별화하는 핵심은 제품 개발을 동시에 발전시키는 것입니다. Fujikura는 기계 설계, 전기 및 제어 설계를 포함한 장비 개발과 관련된 고품질 슬롯 사이트을 보유하고 있으며 세계에서 사용할 수없는 고유 한 장비를 개발합니다. 우리는 회사의 고유 한 장비 슬롯 사이트을 심화시키고 현재까지 경작하고 세계의 고급 장비 슬롯 사이트을 마스터하기 위해 슬롯 사이트을 마스터하고 있으며 이러한 슬롯 사이트을 제품에 맞춰진 원래 생산 장비에 통합하면서 고급 장비 개발을 수행하고 있습니다. 우리는 생산 시설 및 생산 슬롯 사이트을 제공함으로써 각 비즈니스 부서 및 연구 개발 부서를 수익을 창출하여 경쟁력있는 신제품을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
또한 최근 노동력 감소에 대응하기 위해서는 제조 공정의 추가 자동화가 필요합니다. 우리는 이전에 전용 기계, 로봇 및 자동 컨베이어로 인공 작업을 대체함으로써 생산성을 향상시키고 품질을 안정화하며 노동을 절약 할 수있는 생산 슬롯 사이트을 제공하는 것을 목표로합니다.
정밀 가공 슬롯 사이트
제품이 제조되는 현장에서는 점점 정밀도가 높은 정밀한 부품, 지그 및 곰팡이가 공정 변화를 최소화하고 높은 생산성 및 수율을 달성하는 데 사용됩니다.
고정밀 절단, 연삭, 전기 방전 가공 및 측정 슬롯 사이트을 최대한 활용함으로써, 우리는 Fujikura의 광섬유 제조에 필수적인 고정밀 지그를 만들어 제품 차별화를 달성하고 경쟁력을 향상시킵니다. 또한, 성형, 펀칭 및 송신과 같은 다양한 곰팡이를 제조함으로써 Fujikura Group은 제품 정확도를 향상시킵니다.
이 정밀 가공 슬롯 사이트은 제품 제조에 적용되며, 우리는 고유 한 설계로 사내에서 제조 된 절단 블레이드를 제조하고,이를 사용하여 연간 수천만 개의 전자 구성 요소를 고 처리 용량으로 제조합니다.
연구 및 개발 분야에서, 우리는 1/100mm 미만의 정확도로 가공 할 수있는 다양한 고정밀 가공 기계를 사용하여 열 내성 합금 및 희귀 금속과 같은 어려운 절단 재료를위한 정밀 가공 방법을 개발하고 있습니다.
정밀 가공 슬롯 사이트을 개발함으로써 우리는 정밀 지그, 부품 및 가공 방법을 제공하여 차별화 된 제품 및 제조를 실현하는 것을 목표로합니다.
제어 슬롯 사이트
생산 기술 부서에서 고급 제어 기술을 사용하여 내부 제조 장비를 개발합니다. 제조 장비에는 정교하고 정확한 제품, 안정적인 품질, 노동 절약 및 가장 중요한 작업 안전이 필요합니다. 우리는 고속, 고정밀 속도 제어 및 포지셔닝 제어와 같은 고급 제어 기술을 적극적으로 채택하고 있으며 로봇 및 무인 운송 기계를위한 제어 시스템을 구축하고 있으며 무인 공장을 줄이고 무인 공장을 위해 노력하고 있습니다. 또한 제조 시설 (FA 계층)에서 디지털 데이터를 획득하기 위해 제조 현장과 긴밀히 협력하여 최적의 감지를 통해 유용한 데이터를 얻고, 획득 한 데이터를 활용하여 "모노 주쿠리 DX"를 홍보하고 제조 시설을보다 지능적으로 만들어 데이터의 가치를 높이고 있습니다.
검사 슬롯 사이트
정보 및 통신 및 에너지 분야의 제품은 안정적인 사회적 기초를 지원하기 위해 안정적인 고품질이 필요합니다. 또한 전자 및 자동차 부문에서 제품이 더욱 정교하고 밀도가 높아짐에 따라 작은 결함과 품질 변화를 감지하고 결함이 누출되지 않도록해야합니다. 모든 제품의 경우 엄격하고 엄격한 검사 및 지속적인 품질 개선을 통한 품질 관리가 필요하며 제품 기능에 맞는 최적의 검사 방법의 개발이 필요합니다.
생산 슬롯 사이트 부서는 제품 개발, 제조 사이트, 품질 보증 및 검사 슬롯 사이트과 같은 관련 부서와 협력하여 각 제품의 특성, 제조 프로세스 및 검사 표준에 맞는 고유 한 검사 방법을 개발합니다. 우리는 회사 내의 광범위한 제품에 대한 높은 감도와 정확성을 결정하기 위해 많은 제조 공정에 검사 장비를 도입합니다. 검사 외에도 검사 결과에서 품질 추세의 변화를 시각화하는 생산 시스템을 개발하고 도입하여 품질 향상을 초래합니다.
재료 분석 슬롯 사이트
Fujikura는 재료 슬롯 사이트에서 MI (Materials Informatics)를 활용하여 제조 산업을 강화하고 사회에 기여하고 있습니다. MI는 계산 및 데이터 과학을 적극적으로 활용하는 접근법입니다. 재료 슬롯 사이트에는 재료 설계, 프로세스 설계 및 측정 및 분석과 같은 요소가 있으므로 적절한 데이터 분석 슬롯 사이트을 사용해야합니다. Fujikura는 MI를 기초 재료 슬롯 사이트 중 하나로 배치하고 다양한 제품에 적응하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 케이블 시스 개발에서 베이지안 최적화를 활용함으로써 개발 기간을 이전의 약 1/4로 성공적으로 줄였습니다.
분석 슬롯 사이트
제품 개발, 제조 및 처리 기술 개발 및 문제의 원인을 조사하는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용한 분석*은 상상할 수있는 보이지 않는 현상 및 "이해 및"이해 및 고려 "에"보고 "및"이해 및 고려 "에 매우 유용한 방법이며, 결과에서 제품 설계에 대한 최적의 솔루션을 얻는 데 매우 유용한 방법입니다. 제조 공정을 설계하고 개선하는 데 사용되는 컴퓨터 시뮬레이션은 유체 행동과 원료의 화학 반응을 동시에 결합하고 진동으로 인한 모양 및 응력 분포의 변화를 이해하는 등 여러 물리적 현상을 결합한 분석입니다. 기술적 인 과제는 이러한 복잡한 현상에 대한 분석의 정확성을 보장하는 방법입니다. 실제 제조 데이터를 컴퓨터 시뮬레이션에 다시 공급함으로써 분석 정확도를 향상시키기 위해 고유 한 분석 기술 및 노하우를 축적하며 스트레스, 변위, 진동, 강도, 유체, 열 전달 및 전류를 포함한 다양한 분석 기술을 사용하여 차별화 된 제품 및 생산 기술을 개발하고 있습니다.
컴퓨터 시뮬레이션 : 컴퓨터를 사용하여 사람의 손에 의해 계산하기 어려운 현상 및 이벤트를 시뮬레이션합니다.
AI 슬롯 사이트
최근 몇 년 동안 AI 슬롯 사이트의 급속한 확산으로 인해 제조 회사가 AI를 생산 공정에 도입 한 사례가 증가하고 있습니다. Fujikura는 사내 AI 슬롯 사이트을 사내에서 제조 공정에 도입하고 품질과 생산성을 극적으로 향상시키기위한 활동을 수행하고 있습니다.
우리는 Fujikura의 AI 기술 역량 중 하나는 최신 AI를 획득하여 실제 비즈니스 문제를 해결하기위한 솔루션으로 적용하는 능력이라고 생각합니다. 구체적으로, 2018 년에 우리는 제조 공정에 외관 검사 응용 프로그램을 도입했으며 그 이후로 회사 내 다양한 제품을위한 여러 AI 기반 외관 검사 시스템을 개발하고 도입했습니다. 또한 Fujikura의 고유 한 "AI 플랫폼"은 정상적으로 작동하는 AI 솔루션의 개발을 모니터링하고 안정적인 AI 검사 작업을 유지하기 위해 개발되고 있습니다.
식별 AI는 Fujikura의 주요 슬롯 사이트 중 하나이며 개념은 그림 1에 나와 있습니다. 학습 할 때 많은 수의 이미지와 정확한 정보 쌍이 네트워크에 입력됩니다. 학습이 진행됨에 따라 입력 이미지의 결과는 높은 정확도로 출력 할 수 있습니다. Fujikura는 제조 공정에서 외부 검사 에이 슬롯 사이트을 사용합니다.
그림 1. 심층 신경망을 사용한 이미지 인식
우리는 또한 강화 학습 및 SIM2REAL 슬롯 사이트을 사용하여 응용 프로그램을 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 슬롯 사이트을 통해 AI는 AI에 의해 결정된 기능을 사용하여 제조 장비를 제어하여 AI의 적용 범위를 넓힐 수 있습니다. Fujikura는이 슬롯 사이트을 렌즈 정렬 시스템에 도입하는 개념적 검증을 수행했습니다 [2] [3].
그림 2. 강화 학습 및 SIM2REAL을 사용한 렌즈 정렬 시스템의 개념 다이어그램
우리는 매일 AI 슬롯 사이트의 발전을 계속 따라 잡을 것이며 AI를 사용하여 회사의 제조 및 비즈니스 운영에서 발생하는 문제를 해결함으로써 비즈니스 효율성과 생산성을 향상시킬 것입니다.
참조
- Kurosawa et al., "실현을위한 AI 혁신 및 기술 개발을 촉진하는 방법", Fujikura Technical Report, 2021.
- t. Akiyama, "강화 학습의 실질적인 사용 사례 및 제조를위한 심각한 현실 전송", Nvidia GTC 2023.
- Nitawaki et al., "강화 학습 및 SIM2REAL 제조 장비를 사용한 AI 제어 기술의 적용", Fujikura Technical Report, 2024.