30 번째 디자인 및 슬롯 사이트 추천 솔루션 전시회 (DMS)에서 전시
2019.02.06 (수) -209.02.08 (Fri)애프터 판매 보고서
SCSK는 2 월 6 일 수요일부터 2 월 8 일 금요일부터 2019 년 2 월 8 일까지 도쿄 큰 시야에서 열렸습니다"디자인 및 슬롯 사이트 추천 솔루션 전시회 (DMS)"에 전시했습니다.
"DMS (Design and Manufacturing Solutions Exhibition)"는 CAD, CAE, ERP 및 생산 관리 시스템과 같은 제조 산업을위한 IT 솔루션이 한 번에 전시되는 전문 전시회입니다. 이 장소에서 다양한 회사들이 제조 산업이 요구하는 최신 솔루션 및 서비스에 대한 다양한 전시회 및 워크샵을 개최했습니다.
SCSK 부스에는 최첨단 AI 분석 솔루션, 비용 시뮬레이션, 가상 설계 검토 등을 전 세계 제조 전략을 지원하고 시연과 함께 소개했습니다. 특별 장소에서 우리는 또한 "차세대 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션이란 무엇입니까?"라고 설명했습니다. 제조 비용 시뮬레이션 "Apriori"를 설명하여 3D 데이터에서 제조 공정을 분해하여 정확한 비용 시뮬레이션을 허용했습니다.
행사 기간 동안 많은 고객을 방문해 주셔서 대단히 감사합니다.
전시 개요
3-11-1 ARIAKE, KOTO-KU, 도쿄
전시 내용
세계화 추세에 따라 작업 스타일 개혁을하는 동안 경쟁력을 향상시키기 위해서는 수년간의 경험과 직관에 의해 뒷받침 된 슬롯 사이트 추천를 동적으로 변화시켜야합니다.
SCSK booth exhibited the software "Falkonry," which captures multiple data such as vibration, temperature, and pressure from industrial equipment and various devices and sensors from manufacturing industry, and performs real-time analysis using AI, the design space exploration and optimization platform "pSeven," and the electroplating and electroplating analysis software "Elsyca," which introduced specific ways to use it. 방문객들은 또한 원격 위치를 포함한 여러 리뷰어가 동일한 VR 공간에서 의사 소통하고 검토 할 수있는 "Virtual Design Review"의 데모를 경험할 수있었습니다.
제품 및 슬롯 사이트 추천 표시
Falkonry : 시계열 결함 예측 분석 소프트웨어
표지판을 포착하십시오! AI (기계 학습)로 변화하는 슬롯 사이트 추천 산업
슬롯 사이트 추천 사이트가 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 산업 기계의 온도 및 진동과 같은 데이터를 분석하고 학습함으로써 AI (머신 러닝)는 산업용 기계 및 장비의 예측 유지 보수를 제공 할 수 있습니다. 우리는 Falkonry의 소프트웨어를 전시하여 품질과 생산성을 향상시킵니다.
PSEVEN : 디자인 공간 탐색 및 최적화 플랫폼
AI, 기계 학습을 활용하는 CAE 최적화 플랫폼
Pseven은 제품 개발 리드 타임 및 비용 감소를 해결하기 위해 개발 된 설계 공간 탐색 및 최적화 플랫폼입니다. 자신이 소유 한 데이터를 기반으로 대리 모델을 생성하고, 시뮬레이션과 동등한 예측을 만들고, 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.
Elsyca : 전기 도금/전기 공제 코팅 코팅 분석 소프트웨어 등
혁신적인 전기 화학적 공정 시뮬레이션
Elsyca PlatingManager는 전기 도금의 생산 성능과 품질을 분석하는 최첨단 분석 도구입니다.
도금 공정을 시뮬레이션하고 각 가공 공정에 대한 부품의 상세한 필름 두께 및 품질 평가를 얻을 수 있습니다.
IPS : 실시간 케이블 CAE 소프트웨어
관성 힘과 진동의 효과를 예측하여 오랫동안 기다려온 역학 분석을 달성합니다
하네스, 호스 및 디지털 확인하기 어려운 튜브와 같은 케이블 부품 (유연한 부품)의 문제를 해결했습니다. 우리는 역학 분석, 내구성 분석 및 실시간 쉘 요소 솔버를 지원하는 차세대 케이블 CAE 소프트웨어 IPS 슬롯 사이트 추천을 전시했습니다.
Apriori : 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션
설계 단계에서 실시간으로 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션
3D CAD 데이터 및 Apriori의 Global VPE (Virtual Manufacturing Environment Library)는 입력 필드가 거의없는 쉽고 실시간이며 정확한 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션을 제공합니다.
AdventureCluster : 대규모 구조 분석
제약 조건이 없어서 쉽게 포기한 분석을 수행하십시오!
전체 실제 제품을 분석 할 수있는 대규모 구조 분석 소프트웨어 소개. 풍부한 기능과 빠른 컴퓨팅 알고리즘을 사용하면 고객이 직면 한 다양한 분석 문제를 적시에 해결할 수 있습니다.
Prime Cae Cloud : 대규모 계산 서비스
CAE의 대규모 컴퓨팅 환경을 사용할 준비
이것은 SCSK가 제공하는 최첨단 CAE 클라우드입니다.
피크 작업이나 갑작스런 작업의 경우 편의에 따라 대규모 계산 환경을 즉시 사용할 수 있습니다.
Granta MI : 재료 지식 공유 슬롯 사이트 추천
재료 데이터 관리, 검색 및보고의 효율성 향상
귀중한 재료 데이터의 관리 및 검색이 주목을 받고 있습니다. Granta는 "관리 및 검색 자료 데이터", "전 세계 법률 및 환경 규정에 대한 검사 및보고"및 "CAD 및 CAES"와 같은 기능을 제공하여 슬롯 사이트 추천 업계의 "자재 데이터베이스"와 관련된 문제를 해결합니다.
Aras Innovator : PLM 시스템
엔터프라이즈 오픈 소스 PLM 소프트웨어
이것은 간단히 다운로드하여 무료로 시작할 수있는 오픈 소스 PLM 소프트웨어입니다. 제품 정보를 관리하기위한 모든 기능이있어 회사 전체 PLM 구축에서 직장 또는 부서 단위에서 시작하는 빠르고 작은 시작에 이르기까지 모든 것을 유연하게 처리 할 수 있습니다.
가상 디자인 검토 : VR Space Design Review
VR Space의 디자인 검토 및 협업 기능이 장착
CAD 데이터 변환이 필요하지 않은 설계 검토를위한 VR 슬롯 사이트 추천. 또한 여러 사람의 검토 기능과 동시에 원격 영역에 대한 검토 기능을 구현합니다. 많은 수의 CAD 소프트웨어를 지원하며 직관적 인 설계 고려 사항에 효과적입니다.
우리는 Autodesk Navisworks를 사용하여 포인트 클라우드 데이터를위한 공장에 3D 모델을 배치하는 예와 여러 사람의 디자인 리뷰의 예를 소개했습니다.
Fri, 2 월 8 일
14 : 00-15 : 00
"차세대 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션이란 무엇입니까?"
일본의 "작업 스타일 개혁"은 출생률과 고령화 인구 감소의 배경으로 이제 기업들이 사회적 문제로 이니셔티브를 취하기 시작했습니다. 오늘날의 세계에서는 긴 근무 시간 교정을 포함하여 생산성을 향상시켜야 할 긴급한 필요성이 있습니다. 슬롯 사이트 추천 산업에서는 PDM (제품 데이터 관리) 및 PLM (제품 수명주기 관리)과 같은 시스템을 효율적으로 사용하여 현재 운영을 개선하고 품질 향상 및 단축 개발 시간을 달성하기 위해 그 어느 때보 다 강력한 수요가 있습니다. 이시기에 전 세계적으로 경쟁 할 수있는 회사가 되려면 "비용 절감"에 대한 더 깊은 통찰력이 필수적입니다.
이 세션에서는 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션 "Apriori"를 설명했습니다. 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션은 3D 데이터에서 슬롯 사이트 추천 공정을 분해하여 정확한 비용 시뮬레이션을 허용하는 슬롯 사이트 추천 비용 시뮬레이션을 신속하게 변화시키는 세계 상황과 슬롯 사이트 추천 기술의 빠른 발전에 신속하게 대응하고 린 제품 개발을 실현했습니다. 우리는 슬롯 사이트 추천 현장 환경과 호환되는 전 세계적으로 유연한 비용 시뮬레이션을 허용하고 전면 장착 비용을 실현하고 글로벌 조달 계산 및 협상과 같은 슬롯 사이트 추천 비용 문제를 해결하는 방법을 사용하는 방법을 도입했습니다.
연락처 정보
SCSK Co., Ltd.
영업 홍보 부서 슬롯 사이트 추천 엔지니어링 비즈니스 부서
전화 : 03-5859-3003
이메일 :eng-sales@ml.scsk.jp
