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エレクトロヒートシンポジウム、聴講募集 (2018/10/12 素材・ヘルスケア・環境)

省エネや生産性向上につながる製造プロセスの電化事例や電気熱源利用の最新省エネ事例を紹介します。

環境経営の主軸として「エコプロセス」「エコプロダクツ」「エコソリューション」の“三つのエコ”に力を入れている。... 「鉄鋼製品の製造段階で世界最高水準の資源・エネルギー効率を追求する『エコプロセス』...

同氏は別の複数企業が中国の下請け業者を使って製造したハードウエアの中にも、同じように手が加えられているのを見たことがあるとし、スーパーマイクロの製品だけではないと述べた。... スーパーマイクロは「弊...

都産技研、中小IoT化研究で10件採択 (2018/10/3 中小企業・地域経済1)

【IoT共同開発研究】▽Dari K(京都市北区)=IoTを活用したカカオ豆需要予測システム開発▽エヌエスティ・グローバリスト(東京都豊島区)=...

経営士の提言/顧客満足 (2018/8/30 モノづくり基盤・成長企業)

日本工業規格(JIS)や国際標準化機構(ISO)では、製品品質マニュアルにおいて各製造プロセスで教育訓練の実行を義務付けている。

2018真空展/紙上プレビュー(上)USTRONほか (2018/8/29 機械・航空機1)

中国自社工場の製造により低価格の提供を実現する。 ... EVAC製のチェーンクランプは確実なシーリングによる高い信頼性から、多くの半導体製造装置で採用されている。... 同装置を含...

8月には福島県で、水素を製造・貯蔵する施設「福島水素エネルギー研究フィールド」の建設に着手した。... 4月には水素製造プラントの着工に向け、豪ビクトリア州にある採炭場で公式式典を開いた。... しか...

今回の研究開発は、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)のプロジェクトの一つである「二酸化炭素(CO2)原料化基幹化学品製造プロセス技術開発」の一環で行った。&...

新規受注を決める際や製造プロセスを変更する際の手続きとして、それぞれ量産化した時点での工程能力と照らした検討や、品質面でのリスク評価を経て承認する仕組みなどを盛り込んだ。

今回の選考テーマは「半導体製造プロセスにおける先端分析・計測技術」で国内外から36件の応募があり、将来性や独創性などを評価。... 堀場雅夫賞は、京大大学院工学研究科の占部継一郎助教の「レーザー干渉計...

東芝メモリ、早大と連携協定 半導体関連で (2018/7/31 電機・電子部品・情報・通信1)

半導体集積回路設計技術や半導体製造、プロセス技術などの分野が対象。

スマートファクトリーJapan2019 出展募集 (2018/7/24 機械・ロボット・航空機2)

生産管理・製造現場の先進化と効率化の実現を目的に、6つのソリューションコーナーと特別企画で構成します。... ▽会期=2019年6月5日−7日 ▽会場=東京ビッグサイ...

従来、高薬理活性原薬の製造は大部分を外部委託していたが、HP棟の稼働後は6割程度を内製化する考え。... 延べ床面積は約4700平方メートルで、製造プロセス研究の拠点も同居する。... HP棟は2系統...

大有、千葉に新本社工場 物流機器の生産効率化 (2018/7/3 機械・ロボット・航空機2)

物流関連機器の受注が好調な中、新工場で新設備の導入や製造プロセスを見直し、生産の効率化を進める。 ... 同社はドラム缶の運搬・ハンドリング機器などの製造を手がけるメーカー。物流関連...

ただ「半導体の製造法で材料を合成した。自動車向けにはもっと安い製造プロセスで作る必要がある」という。

古河電工、AIエンジニア育成加速 画像解析で製品品質向上 (2018/6/26 電機・電子部品・情報・通信2)

古河電工は、AIを使った製造プロセスデータの解析や、外観検査の自動化など20件程度の開発を進めている。

失敗の連続も成長の糧に カメラ部品の高性能化や軽量化、高剛性化に向けた材料開発と製造プロセスを研究しています。シャッターなら軽さと剛性を両立させるのが難しいので、どういう材料を使い、...

中でも、先端産業での新材料開発には粉体技術が欠かせず、また、さまざまな粉体プロセスが複合的にかかわるため、各プロセスの技術開発を促すことにつながっている。... 展示では粉砕装置や分級・ふるい分け装置...

フジキン、IGS用バルブ開発 開閉耐久性80%向上 (2018/6/19 機械・ロボット・航空機2)

【東大阪】フジキン(大阪市北区、野島新也社長、06・6372・7141)は、半導体製造装置の集積化ガスシステム(IGS)用で、安価な高耐久性ダイレクトダイヤフラムバルブ...

この組織構造は断熱材の製造条件データで補完できた。... 今回、物理や化学、製造プロセスのデータをAIに学習させ、すべてを含めた予測が実現した。

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