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  4. 無料ウェビナー開催のご案内: 半導体樹脂封止成形「金型内部の見える化ソリューション」とIoT技術 (5/18)
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  • 2022/05/11
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2022/05/11

無料ウェビナー開催のご案内: 半導体樹脂封止成形「金型内部の見える化ソリューション」とIoT技術 (5/18)

日本キスラー合同会社 日本キスラー合同会社 本社
半導体、特にNEV(新エネルギー車)向けパワー半導体の樹脂封止工程において製造工程でのゼロディフェクト実現のために金型内部の状態の「見える化」への要求が高まって来ています。 本ウェビナーではエポキシトランスファ成形のような低粘度樹脂、低圧測定用に開発された水晶圧電式型内圧センサを用いて成形不良を改善するためのセンシング技術をご提案します。 ・低粘度樹脂対応⇒エポキシ樹脂の侵入による測定誤差が生じない構造(ダイヤフラム構造) ・高温対応⇒金型温度200℃まで ・直線性(測定誤差)⇒測定レンジに対して1%以下 ・分解能⇒1/1,000MPa 2022年05月18日(水) ぜひ詳細をご確認のうえご登録フォームよりお申込ください。 https://info.kistler.com/ja-webinar-semicon たくさんのかたのご参加を楽しみにしております。
型内圧測定のアプリケーション事例
型内圧測定のアプリケーション事例
型内圧測定の不良検知
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開催日時 2022年05月18日(水)
10:30 ~ 11:20
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6182C.jpg

直接式型内圧センサ 先端径2.5mm 6182D

家電業界に広がる型内圧モニタリングシステムを支える圧力センサ

これまで主に自動車関連部品の成形品の型内圧測定、監視に多く使用されていた弊社の型内圧センサ、 およびモニタリングシステム「ComoNeo」ですが、最近では家電業界においても、エアコンや洗濯機といった 製品の成形型内圧モニタリングを行うことで生産性向上を目指す取り組みが広がってきております。 型内圧センサ6182Dシリーズは、プラスチック射出成形の型内圧を2,000barまで測定しますので、 様々な成形品の型内圧に向いています。 また、モニタリングシステム「ComoNeo」を使用することで成形工程の数値化が可能です。 (「ComoNeo」につきましては以下のカタログをご参照ください。) 現在、弊社ではオンラインミーティングのお申し込みも承っております。 ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお問い合わせボタンよりご連絡ください。 【特長】  • シングルワイヤーケーブル使用 • ダイヤフラムがないため先端加工が可能(標準タイプ) • 先端コーティング(オプション) • ケーブル交換可能

  • 圧力計

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直接式型内圧センサ 先端径φ4mm 型式6157C

型内圧センサ6157Cシリーズは、世界中で使用されているベストセラー製品です。

水晶圧電式センサ6157Cシリーズは、プラスチック射出成形の型内圧を最高2,00barまで測定します。先端にダイヤフラムがないので金型内面の形状に合わせて最大0.5mmまで加工でき、接続ケーブルは交換可能です。

  • その他金型
  • 圧力計

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射出成形型内圧モニタシステム ComoNeo 5887A

静電容量式のマルチタッチモニタを組合わせた革新的なユーザインタフェースにより、最高クラスの効率性と使い易さを実現!

キスラー製ComoNeo(コモネオ)は、プラスチック射出成形プロセスを最適化、モニタリング、文書化するために設計されたプロセスモニタシステムです。型内圧の他に、金型表面温度(熱電対温度アンプ型式2205A...を介して接続)、および射出成形機からの信号(例:射出圧力、射出速度、スクリュ位置、等)の収集と評価を行います。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • "ダッシュボード" 画面によって関連の処理データをまとめて1つの画面に表示 • "EOアシスタント" ソフトウエアによって自動的にモニタボックス の作成、定義が可能 • プロセス指向の操作概念のため、簡単で効率的なハードウエア、ソフトウエア設計 • 金型自動識別機能により迅速に金型交換を行い、短時間の設定が可能 • 内蔵のサイクル履歴(データメモリ)には50,000サイクルを保存 • モニタリングおよびプロセスの安定性の評価に必要な主要プロセスパラメータを自動演算

  • その他加工機械
  • その他計測・記録・測定器
  • その他プロセス制御

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型内圧・金型表面温度測定センサ 先端径1mm 6188AA

先端径Φ1mm、樹脂圧と金型表面温度を同時に測定!

型内圧および金型表面温度測定センサ(p-Tセンサ)6188AAシリーズは、プラスチック射出成形の2,000barまでの樹脂圧と金型表面温度を同時に測定できます。

  • その他温湿度測定器
  • 圧力計

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直接式型内圧センサ 先端径9mm 6161A

粘性の低いプラスチックおよび樹脂に最適!

型内圧センサ6161AA...は、プラスチック射出成形の型内圧を最高200barまで測定します。粘性の低いプラスチックおよび樹脂に適しています。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • 高圧RTM成形など産業用に最適 • ダイヤフラムを持つ構造 • O-リングにより、取付穴との間に生じるギャップをシール  • ねじ一体型の構造 • ケーブルは交換可能

  • 圧力計

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射出成形型内圧測定用 マルチチャンネルコネクタ 型式1722A

1本のケーブルでプロセスモニタシステムComoNeoに接続!スペース節約!金型取付け時間軽減!

最大8個のシングルワイヤもしくは同軸ケーブルを1本のケーブルを用いてComoNeoに接続するためのコネクタです。4チャンネル用コネクタは最大4個のセンサを接続します。8チャンネル用コネクタは最大8個のセンサの接続が可能です。 • 最大8個の型内圧センサ使用 • 4チャンネルまたは8チャンネル用のマルチコネクタ • 4チャンネルまたは8チャンネルの延長ケーブルを使用

  • その他計測・記録・測定器

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直接式型内圧センサ 先端径6mm 6163A

粘性の低いプラスチックおよび樹脂に最適!

型内圧センサ6163A...は、プラスチック射出成形の型内圧を最高1,000barまで測定します。粘性の低いプラスチックおよび樹脂に適しています。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • 高圧RTM、LSR、 SMC など産業用に最適 • ダイヤフラムを持つ構造 • ケーブルは交換可能

  • 圧力計

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直接式型内圧センサ 先端径6mm 6162A

粘性の低いプラスチックおよび樹脂に最適!

型内圧センサ6162AA...は、プラスチック射出成形の型内圧を最高200barまで測定します。粘性の低いプラスチックおよび樹脂に適しています。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • 高圧RTM、LSR、 SMC など産業用に最適 • ダイヤフラムを持つ構造 • ケーブルは交換可能

  • 圧力計

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直接式型内圧センサ 先端径2.5mm 6178A

高感度で先端径Φ2.5mmの小型センサ!

型内圧センサ6178Aシリーズは、プラスチック射出成形の型内圧を最高200barまで測定します。先端にダイヤフラムがないので、金型内面の形状に合わせて最大0.5mmまで加工できます。

  • 圧力計

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型内圧・金型表面温度測定センサ 先端径4mm 6190CA

先端径Φ4mm、樹脂圧と金型表面温度を同時に測定!

型内圧・金型表面温度測定センサ(p-Tセンサ)6190CAシリーズは、プラスチック射出成形の2,000barまでの樹脂圧と金型表面温度を同時に測定できます。

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型内圧・金型表面温度測定センサ 先端径2.5mm 6189A

先端径Φ2.5mm、樹脂圧と金型表面温度を同時に測定!

型内圧・金型表面温度測定センサ(p-Tセンサ)6189Aシリーズは、プラスチック射出成形の2,000barまでの樹脂圧と金型表面温度を同時に測定できます。

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直接式型内圧センサ 先端径1.2mm 6184A

先端径Φ1.2mmの小型センサ!

型内圧センサ6184Aシリーズは、プラスチック射出成形の型内圧を2,000barまで測定します。先端にダイヤフラムがないので、金型内面の形状に合わせて最大0.3mmまで加工できます。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • 2,000barまで測定可能 • ダイヤフラムがないため先端加工が可能

  • 圧力計

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直接式型内圧センサ 先端径1mm 6183C

先端径Φ1mmの小型センサ!

型内圧センサ6183Cシリーズは、プラスチック射出成形の型内圧を2,000barまで測定します。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • シングルワイヤーケーブル使用 • ダイヤフラムがないため先端加工が可能(標準タイプ) • 先端コーティング(オプション) • ケーブル交換可能

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型内圧センサ 6152A

ダイヤフラムを持たない堅牢な構造で、幅広い測定範囲に対応が可能!

水晶圧電式型内圧センサ6152Aシリーズは、プラスチック射出成形の型内圧を最高2,000barまで測定します。先端にダイヤフラムがないので、金型内面形状に合わせて最大0.5mmまで加工できます。接続ケーブルは交換可能です。 -* 特長 *-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- • 産業用に最適 • 先端加工最大0.5mmまで可能(先端コーティングタイプは除く) • ケーブル交換可能

  • 圧力計
  • その他計測・記録・測定器

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【カタログ】射出成形の品質モニタリングと工程制御

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【セミナー】GX-ETSの今知るべき制度要点と事業スタンスの在り方

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[講 師] 株式会社三菱総合研究所 GX本部 シニアコンサルタント 福田 桂 氏 [重点講義内容] 「成長志向型カーボンプライシング」の一環として、国内排出量取引制度(以下、GX-ETS)が2026年度から開始された。本講演では、排出枠の割当方法(調整・勘案措置等含む)や価格安定化措置、排出量算定方法等、GX-ETS制度の重要ポイントについて整理するとともに、事業への影響等を踏まえて各事業者が採るべき行動についての示唆を与える。また、再エネ発電事業やカーボンクレジットへの影響、炭素価格に関する将来の動向について考察する。 [講演項目] 1.GX-ETSの制度概要 2.GX-ETS対象事業者が採るべき行動 3.再エネ発電事業等への影響 4.カーボンクレジットに対する期待 5.国内炭素価格に関連する将来動向 6.まとめ 7.質疑応答/名刺交換

2026年03月26日

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【セミナー】AIで変貌する通信業

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[講 師] 株式会社野村総合研究所 コンサルティング事業本部 ICT・コンテンツ産業コンサルティング部 シニアコンサルタント 蓮本 魁 氏 コンサルタント 片寄 良菜 氏 [重点講義内容] 本講演では、通信業がAIによってどう変貌するかを論じます。かつてiモードで隆盛を極めた通信キャリアは、スマホ時代に主導権を失い、現在は国内市場の縮小と通信のコモディティ化といった課題に直面しています。また、差別化要素もかつてのような通信品質や規格、取り扱う端末等での差が出づらくなり、直近は目先の価格を競う「ポートイン合戦」が横行している状況となっています。 こうした課題に置かれている通信キャリアのビジネスがAIによってどのように変化していくのか、またどのように生き残りに向けて変化していくべきなのか、経営コンサルタントの視点から紐解いていきます。

2026年03月26日

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【セミナー】全2回 ゼロから学ぶ 容量市場/需給調整市場&同時市場の基礎と最前線論点

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[講 師] エナジープールジャパン株式会社 代表取締役社長兼CEO 委員等受嘱の審議会(2026年4月現在) ・資源エネルギー庁 分散型エネルギー推進戦略ワーキンググループ ・資源エネルギー庁 次世代の分散型電力システムに関する検討会 ・資源エネルギー庁 ERAB検討会 ・資源エネルギー庁 同時市場の在り方等に関する検討会 ・電力広域的運営推進機関 調整力及び需給バランス評価等に関する委員会 ・電力広域的運営推進機関 需給調整市場検討小委員会 ・電力広域的運営推進機関 将来の電力需給シナリオに関する検討会 市村 健 氏 [講演項目] 5月22日(金) 第1回 ゼロから学ぶ電気事業と容量市場 1.そもそも論:電力システム改革とは 2.ゼロから学ぶ容量市場 3.まとめ ~KW価値について共有させていただきたいこと~ 4.質疑応答 6月5日(金) 第2回 ゼロから学ぶ電気事業と需給調整市場&同時市場 1.そもそも論:電力システム改革とは(第1回復習) 2.ゼロから学ぶ需給調整市場 3.まとめ 〜2050年に向けた電力需給調整の行方〜 4.質疑応答

2026年03月26日

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【セミナー】地政学リスクを勝機に変えるAI活用実務

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[講 師] 株式会社インフラコモンズ 代表取締役 今泉 大輔 氏 [講演項目] 第1部:【分析・構造化】情報の「点」を「線」に繋ぐ  地政学リスクが自社のサプライチェーンのどこを直撃するか、AIを使って可視化します。 第2部:【予測・リサーチ】代替案と先読みで優位に立つ  混乱する市場の中で、代替手段を高速で見つけ出し、競合より一歩先の情報を得ます。 第3部:【実戦・営業】顧客を動かす「攻め」の営業戦術  得られた情報を武器に、顧客への提案や経営層への報告を「役立つレポート」に変換します。

2026年03月26日

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ばらつき・外れ値を含む実験データで進めるインフォマティクス:次の実験を導くデータ活用

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マテリアルズ・インフォマティクス(MI)は、データ活用によって材料開発の高速化と高度化を実現する手法として、研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションの重要な要素となりつつあります。 しかし実際の研究現場では、「実験データのばらつきが大きく、解析にどのように活用したらよいかわからない」「外れ値の扱いが分からない」といった理由から、MIの導入が停滞、あるいは断念されてしまうケースも少なくありません。 本ウェビナーでは、ばらつきや外れ値を含む「データの不確かさ」にどのように向き合い、研究開発の意思決定に活かしていくべきか、その考え方と実践的なアプローチを解説します。 また、予測精度の向上そのものを目的化するのではなく、不完全なデータの中からどのように「次の実験への有効な示唆」を抽出するかという視点についても、具体的な事例を交えながら紹介します。

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