第35回 インターネプコン ジャパンに出展します

MODBUS TCP/IPとインダストリー4.0対応。

単独使用での半自動機から、デスクトップロボット、インライン化した専用機まで幅広く採用できます。 はんだ付け条件が297条件設定でき多品種少量生産のラインにも対応可能です。 入力したはんだ付け条件が見やすく、動作状況が管理しやすいカラータッチパネル搭載。 200Wの高容量コテ用電源を搭載し、最大φ2.0mmの糸はんだ送りが可能なハイパワータイプです。

• はんだ付け装置

次世代型ハイパワー・ハイブリッドクーラントシステム smartec社Aeroforceのデモ実演を見どころにした展示を予定しております！ その他にも、Nine9社のTDチャンファーミルや大好評のFXコーティングを施した7leaders社の最新エンドミルなど… 生産現場の加工を効率化する革新的な切削工具をご用意し、皆さまのご来場を心よりお待ちしております！ 詳細はこちら https://toolde.co.jp/?p=5317

トルンプ株式会社は、2025年5月26日（月）～28日（水）にウェビナー「トルンプの板金加工技術IV」を放送します。 トルンプの板金加工技術の最新情報を「レーザ加工＆溶接」「複合機＆曲げ加工」「ソフトウエア」の3コマに分けてお伝えします。 ■ウェビナーの概要 【レーザ加工＆溶接】 10:00～10:25 / 13:00～13:25 「最新の開先加工レーザ技術」 「レーザ＆アーク溶接機 最新情報」 【複合機＆曲げ加工】 10:30～10:55 / 13:30～13:55 「次世代ファイバーレーザパンチ複合機」 「曲げ加工機と最新機種情報」 【ソフトウエア】 11:00～11:25 / 14:00～14:25 「スマートファクトリー Oseon」 「All-in-Oneプログラミングソフトウェア TruTops Boost」 ■ご受講料無料・事前登録制 ■ウェビナープラットフォーム：「GoToWebinar」（インストール不要） お申込みは「詳細・申込みボタン」から

[講　師] 株式会社みずほ銀行 産業調査部 自動車・機械チーム アナリスト 松浦 佳 氏 リョービ株式会社 ダイカスト企画開発本部 研究開発部 部長 新田 真 氏 [重点講義内容] 一．自動車産業の構造変化を踏まえた自動車ボディ部品の一体成型動向 １．グローバルにおける電動化動向 ２．自動車ボディ部品の一体成型動向と適用可能性検証 ３．今後の自動車ボディ部品製造の方向性 ４．質疑応答／名刺交換 二．ギガキャストの特徴と当社の取り組み １．ダイカストの活用（活用ポイントと環境性能） ２．市場動向（電動化によるニーズ変化） ３．ギガキャスト（市場および技術動向） ４．他社品の調査（リペアビリティ、金型構造） ５．リョービの取り組み（試作機導入と要素技術） ６．質疑応答／名刺交換

[講　師] 斉藤社会保険労務士事務所 人事コンサルタント 斉藤 貴久 氏 [重点講義内容] 就業規則は重要です。コンプライアンスのためだけでなく、会社と従業員の労働契約だからです。さまざまな法改正に対応し、常に使える状態を維持していかなければなりません。そのためには社外の専門家を活用することもよいでしょう。ただし、発注者として内容を確認できる能力を備えておかなければなりません。また、人事担当者が自分で改定できる能力を備えていれば、社内にノウハウを蓄積することもできます。 本セミナーでは、人事担当者がきちんと理解して運用しなければならない就業規則について、その根拠となる法律、周辺知識、考え方などを確認します。日々、労務管理で苦労している人事担当者のために、想定される情報を共有・議論しながらわかりやすく解説いたします。なお、会場受講の場合、質疑など相互に確認しながら有意義な情報交換が可能です。

[講　師] 株式会社日本総合研究所 シニアエキスパート 兼 JRI America, Inc. Executive Director 田谷 洋一 氏 [重点講義内容] 生成AIの急速な発展により、AIガバナンスの重要性が増している。本講演では、欧米の最新デジタル動向を基に、AIガバナンスに関するグローバルの現状と課題を考察する。 特に、米国と欧州の法規制の違いや、企業が直面するリスク管理の実例を紹介し、日本企業がAIを効果的に活用するための示唆を提示する。AIの倫理や透明性、安全性を確保するための企業の最新事例を通じて、AIの可能性とリスクを理解し、日本企業がグローバルスタンダードに対応できるAI管理体制を構築するための方策や、未来のビジネス戦略に役立つ内容について議論する。 [講演項目] １．生成AIの急速な発展と社会実装の現状 ２．米国と欧州のAI法規制の違い ３．企業が直面するAIガバナンスの課題 ４．AIガバナンスの先進事例 ５．AIガバナンスの具体的な施策 ６．日本企業への示唆 ７．質疑応答