産業用ネットワークはフィールドネットワークとも呼ばれ、独自の規格が発展してきました。しかし、近年この分野もイーサネットベースの規格が普及し始めています。ここでは、産業用ネットワークの歴史や、目的を説明し、主な規格について紹介します。
-
-
日本が世界に後れをとっているとされるデジタルトランスフォーメーション（DX）。このデジタル化の革新はなぜ必要で、それを実現しなければどのような未来が待っているのでしょうか。デジタルトランスフォーメーションの意味と事例をご紹介します。
-
生産管理の分野では、さまざまな言葉が飛び交っています。生産管理、工程管理、製造管理と言われても、その違いが分からず、混乱してしまうかもしれません。ここでは、これらの違いを説明し、生産管理の分野でよく使われる言葉を簡単に紹介します。
-
前回は、製造現場における多くのPCの活用とそのリスクについて説明し、その解決策を紹介しました。ここでは、その解決策を実際にどのような場面で、どのような理由で使用するのか、事例をもとに紹介します。
-
昨今の製造業におけるものづくりの現場は著しい変化の一途を辿っていますが、その背景の1つとして各種業界における急激な市場ニーズの変化が挙げられます。これに迅速に対応することが求められるが故に、ものづくりの現場にも俊敏力(アジリティ)が必要となっているのです。
-
「設備保全」は生産システムの生産性を維持し、効率を高めるために非常に重要な活動です。ここでは、設備保全活動の概略と、特に予知保全の重要性について述べ、最後にエッジコンピューティングとの関わりについて紹介しています。
-
製造業の発展の成否は、品質向上活動にあると言っても過言ではありません。ここでは、品質の定義や品質向上活動の具体例として古典的なTQM活動について述べ、これからの品質向上活動とIT機器のかかわりについて解説します。
-
ビッグデータとAIの結びつきは可能性を大きく広げ、さまざまな分野での活躍が期待されています。ビッグデータとAIはどのように新たな価値を生み出していくのでしょうか。AIとビッグデータの活用分野、エッジコンピューティングとの関係についてご紹介します。
-
製造業へのデジタルトランスフォーメーション（DX）の波及の必要性が叫ばれて久しいですが、なかなか普及が進まないという問題があります。ここでは、DXの定義から、具体例、メリットについて述べ、DXがなかなか進まない原因についても考察しました。
-
「2025年の崖」という言葉が注目され、日本の産業における危機感の高まりを告げています。2025年の崖とはどのような障害で、何が原因で起こるものなのでしょうか。懸念される損失を解消するための取り組みと方策についてご紹介します。