油圧カップリング

PR環境対応型

これらのシリーズは、ISO16028、もしくはISO16028準拠で、脱着時の油漏れが無いノンスピルタイプで、環境対応型です。世界共通のISO規格ですので、海外でも使用可能です。特に、APM(M)シリーズは、残圧300barまで脱着が可能で、サイズは3/8(APM9)から1-1/2(APM30)まであり、ネジ形状はBSP、NPTで、流量は60〜600L/min程度(圧損4bar時)で、最高圧力は2...

メーカー・取り扱い企業： TOHTO株式会社 本社

「高機能素材Week＠インテックス大阪」特別講演登壇のお知らせ

PR材料開発に貢献する高速分子シミュレーションと機械学習の融合技術について…

最近、様々な分野でDXへの関心が高まっており、 新材料の研究開発においても機械学習を活用する取り組みが進んでいます。 しかし、機械学習に必要な大量の実験データを集めるのは容易ではありません。 また、材料内の現象をさらに正確に解析したいというニーズも存在します。 シュレーディンガーでは、この課題に対応するために、 原子レベルのシミュレーションと機械学習を融合した技術を開発しています...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【2022年版】化学業界におけるAI活用の最新動向レポート

研究開発の実験に伴う工数時間を55%削減！データドリブンな材料開発の秘…

注目が集まり、開発にMIを取り入れる企業、研究者も徐々に増えています。 MIとは、化学産業のようなプロセス系の製造業における製品設計にデジタル技術を活用する試みを指します。 ビッグデータ、AI、機械学習などといったデジタル技術の進展により、膨大な数の実験や論文を解析して材料の配合を予測するなど、材料開発の効率を向上させることが可能です。 本レポートでは、マテリアルズインフォマティクス（M...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社SUPWAT

設計開発自動化ツール「WALL」

蓄積された経験値を元に、AIで設計開発を加速します！

・製品設計における膨大なトライアンドエラー ・熟練者に頼った製品設計・技術継承の不足 ・データはあるがどう活用していいか悩んでいる 「WALL」を導入することで以下が可能になります！ ・機械学習により最適設計を瞬時に算出 ・機械学習によりパラメータを最適化 導入することで以下が期待できます！ ・設計工数及び試作コストの大幅な削減 ・データに基づく製品設計により属人化の解消...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社SUPWAT

設計・材料選定プロセスにおけるAI活用の動向レポート

2022年最新版！大学・航空宇宙系研究機関でも活用が進むデータドリブン…

■掲載内容 ・聖域なきDXと研究開発現場の実情 ・製造業のAI活用はなぜ進まないのか？ ・インフォマティクスで変わる研究開発 ・インフォマティクス技術で起こる機械製造領域のイノベーション ・メカニカル・インフォマティクスの今後...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社SUPWAT