変更点

「キャッピングモード切り替えスイッチ」の追加
・キャッピング時、ディレイを発生させるためのスイッチです
（真空引きのタイミングを任意でずらすことができます）
・モードは4種類まで設定可能
※設定内容に関してはご発注時にご相談となります。

対象製品

■真空キャッパー装置

仕様

※1　ポンプの最高真空到達点で実使用不可。
※2　使用可能な真空度(排気圧力)範囲。

こちらは特注品扱いとなりますので、ご所望の際には別途お見積りが必要となります。

対象製品

■真空キャッパー装置

現在問題を抱えている、または近い将来に問題が発生しうる可能性のある古いシステム、ソフトウェアなどを新しくリプレイスすることで、御社システムの維持・安定化およびDX（デジタルトランスフォーメーション）推進をサポート致します。

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？

デジタルトランスフォーメーションとは、大まかに言えば「デジタルの技術全般を用いる事によって人々の生活やビジネス等が便利な方向へ変化していく事」の全般を言います。
この解釈自体はDXという言葉が使われる場面によってまちまちではあるのですが、例えば2018年に経済産業省が発表した「DX推進ガイドライン」の中では、企業が取り組むべき事柄として以下のように定義されています。

企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。

これらを踏まえて考えると、システムのリプレイスなどはDXとはあまり関係がないように感じられるかもしれません。しかし、既存の古いシステムの運用や保守に多額の費用が掛かっているせいで企業のDX推進事業そのものが阻害されているケースがかなりあるのも事実です。
移り変わりの激しいビジネス環境の中で老朽化したシステムやソフトをいつまでも使い続けていては、今後ビジネス社会で優位性を確立することは難しいでしょう。こういった現状はDX推進を大きく遠ざけている要因と考え、早急に対処すべき事柄なのです。
裏を返せば、システムのリプレイスなどは最も手軽に始められるDXの第一歩と言ってもいいでしょう。

想定される問題の例

①どうやって動いているか分からない

・開発当時のドキュメントが既に存在しない
・詳しい人が退職済みでソースに触れない…等

②改造・解析を試みたが挫折した

・OSや言語が古すぎて詳細が分からない
・性能、機能の向上を試みたが解析が出来なかった…等

このような問題を弊社で解決致します！

対象システムや課題の例

・XPやWin7など、古いOSで動いているシステムを最新のOSに刷新したい
・VB6などの古い言語で作成されたソフトを改造、または解析したい
・自社管理サーバーをオンプレミス環境からクラウド環境に乗り換えたい
・古いPLCで動いているシステムを最新の設備に置き換えたい

開発事例

①WindowsXPで動作する、VB6で作成されたソフトのリプレイス

状況：OS、ソフトともに導入からかなり時間が経っており、運用および保守に不安がある状態。ソフトに関しては開発者が既に退職しており、ソースは残っているが詳細が不明。
対応：元ソフトを解析し、C#で作り直し。OSもアップグレードが必要だったため機器ごと入れ替え。
納入先：運送関連事業社

②PLCのリプレイス

状況：三菱製Aシリーズで運用されていた設備。同シリーズ生産終了の為入れ替えが必要。
対応：同社製iQ-Rシリーズに入れ替え。
納入先：機械部品製造会社

ソフトウェア開発技術ラインナップ

■Windowsアプリケーション
・Visual Studio系（BASIC、C#、C++等）
・C++ Builder等
■iOSアプリケーション
・Objective-C、Swift
■Webアプリケーション
・ASP.NET、Java、Ajax等
■工業監視アプリケーション
・SCADA（看太郎等）
・DCSアプリケーション
■組込系プログラム
・SH、H8、ARM、PIC等
■PLC/タッチパネル/モーションコントローラー
・三菱電機、キーエンス、安川電機、オムロン
・シーメンス、デジタル、発紘電機、横河電機
・日立産機システム、パナソニック、富士電機
■産業用ロボット制御
・安川電機、オムロン、ファナック等

その他さまざまな技術でニーズにお応え致します。

連絡先・問い合わせ先

お客様の状況に応じ、解決内容をご提案させていただきます。まずはお気軽にご相談ください。

産業用ロボットとは

人間の代わりとして、工場などでの組み立て作業などを行う機械装置のこと。人間の代わりに作業をすることを重要視されているため、人間の腕に似た機構および稼働域を有するロボットが多い。主に外部からのプログラムによって動作を制御する。
一定動作の繰り返しを行う単調作業などに向くが、作業中に人間が近くに立ち入らないための安全柵や装置そのものの設置スペースを広く確保する必要がある。

現在では安全柵なしで人と協働した作業ができる、いわゆる「協働ロボット」を応用した産業用ロボットシステムの設計、およびその制御などにも力を入れております。
協働ロボットの主な使用先としては製造、加工、梱包、検査、研磨の現場などが上げられ、導入によって品質の向上・生産性の最適化・コストの低減が強く見込まれます。

協働ロボットとは

これまでの産業用ロボットは人間と分離して作業を行うために、比較的大きなスペース内で安全柵などを設けて運用する必要があった。しかしロボット技術の進歩により安全性が確保されたため、安全柵なしでかつ比較的小さいスペース内でも人間と協働が出来る「協働ロボット」が開発された。
本体に安全センサーが組み込まれているものが多く、人間の接近を感知したら強制停止、もしくは動きをスローにする、などといった設定も可能。一般的な産業用ロボットと比べてサイズが小さい、プログラミングが容易などの利点がある。

品川通信計装サービスでは産業用ロボットを制御するソフト（プログラム）の設計製作も行っており、さらに自社製品である4軸モーターコントローラー、タッチパネル制御基板等を組み込むことによって、総合的な開発コストを安価に抑えることも可能となっております。

弊社取り扱い中のロボット

安川電機
https://www.yaskawa.co.jp/product/robotics

オムロン
https://www.fa.omron.co.jp/product/robotics/lineup/industrial/

ファナック
https://www.fanuc.co.jp/ja/product/robot/index.html

産業用ロボットの応用技術による装置の導入をお考えのお客様は、お気軽にお問い合わせください。

概要

下図がシステムの概略図になります。学習を行うには学習用の画像データのほかに学習させたい対象が各画像内のどこにあるのかを示す「アノテーションデータ」も必要になります。これら２つをまとめて学習用データセットとし、専用のアルゴリズムで学習を進めて出来上がった「学習済みモデル」を用いて物体検出および画像判定を行います。

弊社で出来ること

Deep Learningを用いた画像認識では「画像分類」、「物体検出」、「セグメンテーション」の３つの処理を行う事が出来ます。弊社のプログラムではこのうち、「画像分類」と「物体検出」が可能です。

画像分類

画像に写っているのは「トラック」といったように、画像1枚に対して1つの正解を予測して答えを返します。

物体検出

画像のどこに何が写っているのかを予測します。画像1枚に対し複数の物体を認識し、その種類、位置、大きさを予測して答えを返します。

活用事例

■食品関連現場の生産ラインにおける良品・不良品の検出

良品、不良品を共にOK・NGと分類して学習させたモデルを用い、生産ライン上に設置したカメラより得たリアルタイム画像に対し良品か不良品かを判定します。

※画像はイメージです。

■医療・バイオ関連現場における識別と分類

血液内に多種多様に存在する白血球細胞の種類を学習させたモデルを用い、顕微鏡画像からその種類を識別し判定します。

※画像はイメージです。

システム化までの流れ

①ヒアリング
お客様がどのような案件・要件においてAIを必要としているのか、また、AIを導入する事によってどのような成果を望んでいるのか、それがAIを導入する事によってどれくらい達成できるのかの見通しを詳しく調査し、最適な進め方をご提案致します。

②実証実験（PoC）
おおよその要件定義が決まったところでお客様がお持ちのデータを用いて学習を実施し、判定結果の検証を行います。検証結果によっては納得のいく成果が出ないケースもございますので、その際にはデータの見直し、プロジェクト内容の再検討などを図る必要があります。

③システム化
実証実験で納得のいく成果が出せることが分かれば、システム化へ進みます。AIを組み込んだシステムの実装、運用までの一連の製品を設計・開発します。

技術提案

・良品判定
・顔認証
・外観検査　…etc
各種ご相談承ります。導入をお考えの企業様、担当者様はお気軽にお問合せ下さい。