MAZINの製品ラインアップ

製造現場では、「ここを直せばもっと良くなるのに」「この作業、無駄が 多い気がする」といった現場の“気づき"が日々生まれています。ところが、 こうした気づきが形にならず、改善活動が続かない──そんな悩みを抱える 工場も少なくありません。 「忙しくて改善まで手が回らない」「やっても成果が見えにくい」 「どうせ誰も見てくれない」といった声が重なると、やがて改善活動は 形骸化してしまいます。 では、どうすれば改善が“現場の文化"として根づき、継続的に 活性化していくのでしょうか。 経済産業省の「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン」では、 こうした課題に対して「変革課題マップ No.46」として、改善活動を 活性化させるための5段階の仕組みづくりが提示されています。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

近年、AI技術の目覚ましい発展の中で、特に「深層展開(Deep Unfolding, DU)」 というアプローチが注目を集めています。 これは、従来の反復アルゴリズムの知見と、深層学習の強力な学習能力を 融合させる技術です。 本記事では、この深層展開の基本的な考え方から、具体的な数式を 用いた解説、代表的なアーキテクチャ、そしてその利点と今後の 展望について掘り下げていきます。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

製造現場では、「機械が突然止まってしまった」という経験をしたことが ある人も多いのではないでしょうか。部品が壊れたり、モーターが焼き付いたり、 思ってもいないタイミングでトラブルが発生すると、生産が止まり、お客様への 納品が遅れてしまうこともあります。 特に今の現場では、設備のメンテナンス(点検や部品交換)を“経験や勘"に 頼っていることが多く、「何かおかしい」と気づいたときには、すでに手遅れに なってしまっている──というケースも少なくありません。 こうしたトラブルを減らすためには、「故障する前に、その前ぶれ(＝予兆)を 見つける」ことがとても大切です。 経済産業省が策定した「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン」では、 こうした課題に対する解決策を「変革課題マップ No.44」として示しています。 この指針では、「設備不具合の予兆を検知し、安定稼働を維持する仕組み」の 構築を目標としています。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

製造業の現場では生産を継続するための保守が重要であり、 そのための生産設備のデータ収集および不具合発生の要因特定が 重要な課題となっています。 ただし、多数の設備が稼働する工場では、設備ごとに異なるデータ フォーマットや通信方式の違いにより、データの収集・管理が困難です。 本記事では、KVシリーズを活用したPLC一括監視システムの 構築について解説します。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

大規模言語モデル(LLM)は、文中の次の単語を予測することで 文章を生成します。この特性を時系列データに応用した、LLMによる 時系列予測に関する研究が盛んに行われています。 今回は、時系列の異常検出に焦点を当てた論文「Large language models can be zero-shot anomaly detectors for time series？」を紹介します。 この論文では、時系列データをテキストに変換し、LLMの言語処理能力を 応用することで、「時系列の異常検出」という非言語的課題に対して、 追加学習なし(ゼロショット)でどこまで対応できるかを検証しています。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

製造業の現場では生産を継続するための保守が重要であり、 そのための生産設備のデータ収集および不具合発生の要因特定が 重要な課題となっています。 ただし、多数の設備が稼働する工場では、設備ごとに異なるデータ フォーマットや通信方式の違いにより、データの収集・管理が困難です。 本記事では、KVシリーズを活用したPLC一括監視システムの 構築について解説します。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

CNCの開発により切削加工機の制御技術は大きく進歩しましたが、 依然として加工性能を制限するいくつかの課題が存在します。 これらの課題は、加工プロセス自体の物理的な複雑さに起因しており、 より高度な制御戦略の必要性を示唆しています。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

CODESYSで制御プログラムを構築していると、プロジェクトが 大きくなるにつれて、複数のプログラム間で共通して使いたいロジックや、 繰り返し利用したい機能ブロック(FB)が出てくることは多いのでは ないでしょうか。そんなときに活躍するのがライブラリの仕組みです。 CODESYSでは既に多くのライブラリが公開されており、標準機能や 通信プロトコル対応など、私たちの開発を支えてくれています。 しかし、実はこのライブラリ、私たち自身でも簡単に作成することができます。 今回は、CODESYSでライブラリを作成する方法と、そのライブラリを プロジェクトで利用する手順をご紹介します。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

製造現場において、ベテランの技術者が退職すると、突然品質が 安定しなくなったり、生産性が低下したりする──そんな経験は ありませんか。 経済産業省が策定した「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン」 では、こうした課題に対する解決策を「変革課題マップ No.33」として 示しています。 この指針では、「ロボティクスを適切に取り入れ、人作業を補助する ものづくりの推進から、自動化・無人化を効果的に推進できている」 ことの実現を目標としています。では、あなたの工場はこの実現 イメージにどれくらい近づいているでしょうか。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

製造業の現場では生産を継続するための保守が重要であり、 そのための生産設備のデータ収集および不具合発生の要因特定が 重要な課題となっています。 ただし、多数の設備が稼働する工場では、設備ごとに異なるデータ フォーマットや通信方式の違いにより、データの収集・管理が困難です。 本記事では、KVシリーズを活用したPLC一括監視システムの 構築について解説します。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。