持続可能性を追求する中で、センサーはサイクルタイム、エネルギー使用量、無駄を削減し、閉ループプロセス制御を自動化し、知識を増やし、スマートな製造と構造の新しい可能性を開きます。＃sensors #sustainability #SHM
左側（上から下）のセンサー：熱流束（TFX）、インモールド誘電体（Lambient）、超音波（University of Augsburg）、使い捨て誘電体（Synthesites）、およびペニーと熱電対の間のマイクロワイヤー（AvPro）グラフ（上、時計回り）：コロ誘電体定数（CP）対コロイオン粘度（CIV）、樹脂抵抗対時間（Synthesites）、および電磁センサーを使用したカプロラクタム注入プリフォームのデジタルモデル（CosiMoプロジェクト、DLR ZLP、アウグスブルク大学）。
世界的な産業がCOVID-19のパンデミックから脱却し続けるにつれて、持続可能性の優先順位にシフトし、廃棄物と資源（エネルギー、水、材料など）の消費を削減する必要があります。その結果、製造はより効率的かつスマートにならなければなりません。しかし、これには情報が必要です。コンポジットの場合、このデータはどこから取得されますか？
CWの2020Composites4.0シリーズの記事で説明されているように、部品の品質と生産を改善するために必要な測定値と、それらの測定値を達成するために必要なセンサーを定義することは、スマート製造の最初のステップです。センサー、熱流束センサー、光ファイバーセンサー、超音波と電磁波を使用する非接触センサー、およびそれらの機能を実証するプロジェクト（CWのオンラインセンサーコンテンツセットを参照）この記事は、複合材料で使用されるセンサーについて説明することにより、このレポートに基づいています。材料、それらの約束された利点と課題、および開発中の技術的展望。特に、複合材料業界のリーダーとして浮上している企業は、すでにこの分野を探索し、ナビゲートしています。
CosiMoのセンサーネットワーク74個のセンサーのネットワーク（うち57個はアウグスブルク大学で開発された超音波センサー（右に表示、上半分と下半分の水色の点））は、T-RTMの蓋のデモンストレーターに使用されます熱可塑性複合電池用のCosiMoプロジェクトの成形画像クレジット：CosiMoプロジェクト、DLR ZLPアウグスブルク、アウグスブルク大学
目標1：お金を節約します。CWの2021年12月のブログ「複合プロセスの最適化と制御のためのカスタム超音波センサー」では、アウグスブルク大学（UNA、アウグスブルク、ドイツ）で、CosiMo用の74個のセンサーのネットワークを開発する作業について説明しています。 EVバッテリーカバーデモンストレーター（スマートトランスポートの複合材料）を製造するプロジェクト部品は、カプロラクタムモノマーをその場でポリアミド6（PA6）複合材料に重合する熱可塑性樹脂トランスファー成形（T-RTM）を使用して製造されます。MarkusSause、教授UNAとアウグスブルクにあるUNAのArtificialIntelligence（AI）Production Networkの責任者は、センサーが非常に重要である理由を次のように説明しています。現在、ほとんどのメーカーはこれを達成するための限られたシステムを持っています。たとえば、樹脂注入を使用して大きな航空宇宙部品を製造する場合、非常に単純なセンサーまたは特定のセンサーを使用します。注入プロセスがうまくいかない場合は、基本的に大きなスクラップがあります。しかし、製造プロセスで何がうまくいかなかったのか、そしてその理由を理解するためのソリューションソリューションがあれば、それを修正して修正することができ、多くのお金を節約できます。」
サーモカップルは、オートクレーブまたはオーブン硬化中に複合ラミネートの温度を監視するために数十年にわたって使用されてきた「単純または特定のセンサー」の例です。サーモカップルは、オーブン内の温度を制御したり、ブランケットを加熱して複合修復パッチを硬化するためにも使用されます。サーマルボンダー：樹脂メーカーは、ラボでさまざまなセンサーを使用して、時間と温度の経過に伴う樹脂の粘度の変化を監視し、硬化剤を開発します。しかし、新たに登場しているのは、製造プロセスをその場で視覚化および制御できるセンサーネットワークです。複数のパラメーター（例：温度と圧力）および材料の状態（例：粘度、凝集、結晶化）。
たとえば、CosiMoプロジェクト用に開発された超音波センサーは、完成した複合部品の非破壊検査（NDI）の主力となっている超音波検査と同じ原理を使用しています。 「私たちの目標は、デジタルマニュファクチャリングに移行する際に、将来のコンポーネントの製造後検査に必要な時間と労力を最小限に抑えることです。」材料センター（NCC、ブリストル、英国）のコラボレーションにより、クランフィールド大学（クランフィールド、英国）で開発された線形誘電体センサーを使用したRTM中のソルベイ（アルファレッタ、GA、米国）EP2400リングの監視を実証商用航空機エンジン熱交換器用の長さ1.3m、幅0.8 m、深さ0.4mの複合シェル。カラパパス氏は次のように述べています。「現在、これらのRTM部品の横にテストパネルを作成し、機械的テストを行って硬化サイクルを検証しています。しかし、このセンサーでは、それは必要ありません。」
Colloプローブを塗料混合容器（上部の緑色の円）に浸して、混合が完了したことを検出し、時間とエネルギーを節約します。画像クレジット：ColloidTek Oy
「私たちの目標は、別の実験装置になることではなく、生産システムに焦点を当てることです」と、ColloidTek Oy（Kolo、Tampere、フィンランド）のCEO兼創設者であるMattiJärveläinenは述べています。電磁場（EMF）センサー、信号処理、データ分析を組み合わせて、モノマー、樹脂、接着剤などの液体の「指紋」を測定します。「当社が提供するのは、リアルタイムで直接フィードバックを提供する新しいテクノロジーです。プロセスが実際にどのように機能しているかをよりよく理解し、問題が発生したときに反応します」とJärveläinen氏は言います。たとえば、ミキシングが完了したことを明確に確認できるため、ミキシング時間を短縮できます。したがって、最適化されていない処理と比較して、生産性を高め、エネルギーを節約し、スクラップを減らすことができます。」
目標2：プロセスの知識と視覚化を向上させます。集計などのプロセスについて、Järveläinen氏は次のように述べています。サンプルを取り、ラボに行って、数分または数時間前の様子を確認しているだけです。まるで高速道路を1時間おきに運転しているようなものです。目を開けて、道路がどこに向かっているのかを予測してみてください。」Sauseは同意し、CosiMoで開発されたセンサーネットワークは「プロセスと材料の挙動の全体像を把握するのに役立ちます。部品の厚さの変化やフォームコアなどの統合された材料に応じて、プロセスの局所的な影響を確認できます。私たちがやろうとしているのは、金型で実際に起こっていることについての情報を提供することです。これにより、フローフロントの形状、各パートタイムの到着、各センサー位置での凝集度など、さまざまな情報を特定できます。」
Colloは、エポキシ接着剤、塗料、さらにはビールのメーカーと協力して、製造される各バッチのプロセスプロファイルを作成します。これで、すべてのメーカーがプロセスのダイナミクスを表示し、より最適化されたパラメーターを設定して、バッチが仕様から外れたときに介入するアラートを表示できます。安定させ、品質を向上させます。
金型内センサーネットワークからの測定データに基づく、時間の関数としてのCosiMoパーツ（注入口は中央の白い点）のフローフロントのビデオ画像クレジット：CosiMoプロジェクト、DLR ZLP Augsburg、University ofオーグスバーグ
「箱を開けて後で何が起こるかを確認するのではなく、部品の製造中に何が起こるかを知りたいのです」とMeggittのKarapapas氏は言います。樹脂の硬化を確認します。」以下に説明する6種類のセンサーすべて（完全なリストではなく、少数の選択、サプライヤーも）を使用して、硬化/重合と樹脂の流れを監視できます。一部のセンサーには追加機能があり、センサーの種類を組み合わせると、追跡と視覚化の可能性を広げることができます。これは、Kistler（Winterthur、スイス）による温度および圧力測定に超音波、誘電体、および圧電抵抗性のインモードセンサーを使用したCosiMoで実証されました。
目標＃3：サイクルタイムの短縮Colloセンサーは、RTM中およびそのようなセンサーが配置されている金型内のすべての場所でパーツAとBが混合および注入されるため、2パーツの速硬化性エポキシの均一性を測定できます。アーバンエアモビリティ（UAM）などの用途向けのより高速な硬化樹脂。RTM6などの現在の1液型エポキシと比較してより高速な硬化サイクルを提供します。
コロセンサーは、エポキシの脱気、注入、硬化、および各プロセスの完了を監視および視覚化することもできます。処理中の材料の実際の状態に基づいて硬化およびその他のプロセスを終了することは、材料状態管理と呼ばれます。 （MSM）AvPro（Norman、Oklahoma、USA）などの企業は、ガラス転移温度（Tg）、粘度、重合、および/または特定の目標を追求する際に、部品の材料とプロセスの変化を追跡するために数十年にわたってMSMを追求してきました。結晶化。たとえば、CosiMoのセンサーネットワークとデジタル分析を使用して、RTMプレスとモールドを加熱するために必要な最小時間を決定し、最大重合の96％が4.5分で達成されることを発見しました。
Lambient Technologies（ケンブリッジ、マサチューセッツ州、米国）、Netzsch（セルブ、ドイツ）、Synthesites（Uccle、ベルギー）などの誘電体センサーサプライヤーも、サイクルタイムを短縮する能力を実証しています。 ）およびBombardier Belfast（現在はSpirit AeroSystems（Belfast、Ireland））は、Optimoldデータ取得ユニットとOptiview Softwareを介して、樹脂の抵抗と温度のリアルタイム測定に基づいて、推定粘度とTgに変換すると報告しています。 SynthesitesのディレクターであるNikosPantelelisは、「リアルタイムで硬化サイクルを停止するタイミングを決定できるため、必要以上に長いキャリーオーバーサイクルが完了するのを待つ必要はありません。たとえば、RTM6の従来のサイクルは、180°Cで2時間の完全硬化です。一部のジオメトリでは、これを70分に短縮できることがわかりました。これは、INNOTOOL 4.0プロジェクト（「熱流束センサーによるRTMの加速」を参照）でも実証されました。このプロジェクトでは、熱流束センサーを使用すると、RTM6の硬化サイクルが120分から90分に短縮されました。
目標4：適応プロセスの閉ループ制御CosiMoプロジェクトの最終的な目標は、複合部品の製造中に閉ループ制御を自動化することです。これは、CWによって報告されたZAeroおよびiComposite4.0プロジェクトの目標でもあります。 2020（30-50％のコスト削減）。これらにはさまざまなプロセスが含まれることに注意してください。プリプレグテープ（ZAero）の自動配置と、高速硬化エポキシ（iComposite 4.0）を使用したRTM用のCosiMoの高圧T-RTMと比較したファイバースプレープリフォーミングです。これらのプロジェクトの多くは、デジタルモデルとアルゴリズムを備えたセンサーを使用して、プロセスをシミュレートし、完成した部品の結果を予測します。
プロセス制御は一連のステップと考えることができます。最初のステップは、センサーとプロセス機器を統合することです。「ブラックボックスで何が起こっているかと使用するパラメーターを視覚化することです。他のいくつかのステップ、おそらく閉ループ制御の半分は、停止ボタンを押して介入し、プロセスを調整し、不良部品を防ぐことができます。最後のステップとして、自動化できるデジタルツインを開発できますが、機械学習手法への投資も必要です。」CosiMoでは、この投資により、センサーがデータをデジタルツインにフィードできるようになり、エッジ分析（生産ラインのエッジで実行される計算と中央のデータリポジトリからの計算）を使用して、フローフロントダイナミクス、テキスタイルプリフォームごとのファイバーボリュームコンテンツを予測します「理想的には、プロセスで閉ループ制御と調整を可能にする設定を確立できます」とSause氏は述べています。「これらには、射出圧力、金型圧力、温度などのパラメータが含まれます。この情報を使用して、資料を最適化することもできます。」
その際、企業はセンサーを使用してプロセスを自動化しています。たとえば、Synthesitesは顧客と協力して、センサーを機器と統合し、注入が完了したときに樹脂入口を閉じたり、目標の硬化が達成されたときにヒートプレスをオンにしたりしています。
Järveläinen氏は、各ユースケースに最適なセンサーを決定するには、「監視する材料とプロセスのどのような変化を理解する必要があり、次にアナライザーを用意する必要がある」と述べています。アナライザーは、質問機またはデータ取得ユニットによって収集されたデータを取得します。生データを作成し、メーカーが使用できる情報に変換します。「実際には多くの企業がセンサーを統合しているのを目にしますが、データに対して何もしません」とSause氏は説明します。必要なのは「システムデータ取得のほか、データを処理できるデータストレージアーキテクチャも備えています。」
「エンドユーザーは生データを見たいだけではありません」とJärveläinen氏は言います。「彼らは知りたいのです。「プロセスは最適化されていますか？」「次のステップはいつ実行できますか？」これを行うには、複数のセンサーを組み合わせる必要があります分析のために、そして機械学習を使用してプロセスをスピードアップします。」ColloとCosiMoのチームが使用するこのエッジ分析と機械学習のアプローチは、粘度マップ、樹脂フローフロントの数値モデルを通じて実現でき、プロセスパラメータと機械を最終的に制御する機能が視覚化されます。
Optimoldは、Synthesitesが誘電センサー用に開発したアナライザーです。SynthesitesのOptiviewソフトウェアによって制御される、Optimoldユニットは、温度と樹脂の抵抗測定値を使用してリアルタイムグラフを計算および表示し、混合比、化学的老化、粘度、Tgなどの樹脂の状態を監視します。プレプレグおよび液体成形プロセスで使用できます。別のユニットOptiflowを使用してフローを監視します。Synthesitesは、金型または部品に硬化センサーを必要とせず、代わりにシンセサイトのディレクターであるニコス・パンテレリスは、次のように述べています。
Synthesitesプロセス制御システムは、センサー、Optiflowおよび/またはOptimoldデータ取得ユニット、OptiViewおよび/またはOnline Resin Status（ORS）ソフトウェアを統合します。画像クレジット：Synthesites、CW編集
そのため、ほとんどのセンサーサプライヤーは独自のアナライザーを開発しており、機械学習を使用するものと使用しないものがありますが、複合材メーカーは独自のカスタムシステムを開発したり、既製の機器を購入して特定のニーズに合わせて変更したりすることもできますが、アナライザーの機能は考慮すべき要素は1つだけです。他にもたくさんあります。
接触は、使用するセンサーを選択する際の重要な考慮事項でもあります。センサーは、材料、質問機、またはその両方と接触する必要がある場合があります。たとえば、熱流束および超音波センサーは、表面–正確な監視では、金型内の材料との接触は必要ありません。超音波センサーは、使用する周波数に応じて、さまざまな深さの部品に問い合わせることもできます。コロ電磁センサーは、液体または部品の深さを読み取ることもできます– 2〜10 cm質問の頻度について–そして樹脂と接触している非金属の容器またはツールを介して。
ただし、現在、磁気マイクロワイヤー（「複合材料内部の温度と圧力の非接触監視」を参照）は、10 cmの距離で複合材料に問い合わせることができる唯一のセンサーです。これは、電磁誘導を使用してセンサーからの応答を引き出すためです。複合材料に埋め込まれています。接着剤結合層に埋め込まれているAvProのThermoPulseマイクロワイヤーセンサーは、接着プロセス中の温度を測定するために、25mmの厚さのカーボンファイバーラミネートを介して調査されています。複合材やボンドラインの性能には影響しません.100〜200ミクロンのわずかに大きい直径では、構造特性を損なうことなく光ファイバーセンサーを埋め込むこともできますが、測定に光を使用するため、光ファイバーセンサーは同様に、誘電センサーは電圧を使用して樹脂の特性を測定するため、質問機に接続する必要があります。ほとんどは、監視している樹脂とも接触している必要があります。
コロプローブ（上）センサーは液体に浸すことができ、コロプレート（下）は容器/混合容器またはプロセス配管/供給ラインの壁に取り付けられます。画像クレジット：ColloidTek Oy
センサーの温度能力も重要な考慮事項です。たとえば、ほとんどの既製の超音波センサーは通常150°Cまでの温度で動作しますが、CosiMoの部品は200°Cを超える温度で成形する必要があります。したがって、UNAこの機能を備えた超音波センサーを設計する必要がありました。Lambientの使い捨て誘電体センサーは350°Cまでの部品表面で使用でき、再利用可能なインモールドセンサーは250°Cまで使用できます。RVmagnetics（Kosice、スロバキア）が開発しました500°Cでの硬化に耐えることができる複合材料用のマイクロワイヤーセンサーコロセンサー技術自体には理論的な温度制限はありませんが、コロプレート用の強化ガラスシールドとコロプローブ用の新しいポリエーテルエーテルケトン（PEEK）ハウジングの両方がテストされていますJärveläinenによると、150°Cでの連続使用の場合、PhotonFirst（Alkmaar、オランダ）は、誘電体コーティングを使用して、SuCoHSプロジェクトの光ファイバーセンサーの動作温度を350°Cにしました。持続可能で費用効果の高い高温複合材料のために。
特に設置の際に考慮すべきもう1つの要素は、センサーが単一のポイントで測定するのか、複数の検出ポイントを備えた線形センサーであるのかです。最小間隔1cmの40ファイバーブラッググレーティング（FBG）センシングポイントこれらのセンサーは、66メートルの長さの複合ブリッジの構造的健康監視（SHM）および大きなブリッジデッキの注入中の樹脂の流れの監視に使用されています。このようなプロジェクトの個々のポイントセンサーには、多数のセンサーと多くの設置時間が必要になります。NCCとクランフィールド大学は、線形誘電センサーについて同様の利点を主張しています。Lambient、Netzsch、Synthesitesが提供するシングルポイントセンサーと比較して、「リニアセンサーを使用すると、長さに沿って樹脂の流れを継続的に監視できるため、部品またはツールに必要なセンサーの数を大幅に減らすことができます。」
光ファイバーセンサー用AFPNLRCoriolis AFPヘッドの8番目のチャネルに特別なユニットが統合され、4つの光ファイバーセンサーアレイを高温の炭素繊維強化複合テストパネルに配置します。画像クレジット：SuCoHS Project、NLR
線形センサーは、設置の自動化にも役立ちます.SuCoHSプロジェクトでは、Royal NLR（オランダ航空宇宙センター、Marknesse）が、Coriolis Composites（Queven、フランス）の8番目のチャネル自動ファイバー配置（AFP）ヘッドに統合された特別なユニットを開発し、4つのアレイ（カーボンファイバーテストパネルに、それぞれ5〜6個のFBGセンサー（PhotonFirstは合計23個のセンサーを提供）を備えた個別の光ファイバーライン）。RVmagneticsは、マイクロワイヤーセンサーを引抜成形されたGFRP鉄筋に配置しました。ほとんどの複合材料マイクロワイヤーには長いです]が、鉄筋が製造されると自動的に連続的に配置されます」とRVmagneticsの共同創設者であるRatislavVargaは述べています。「1kmのマイクロワイヤーを備えたマイクロワイヤーがあります。フィラメントのコイルを巻いて、鉄筋の製造方法を変更せずに鉄筋製造施設に送ります。」一方、Com＆Sensは、圧力容器のフィラメントワインディングプロセス中に光ファイバーセンサーを埋め込む自動化技術に取り組んでいます。
炭素繊維は電気を通す能力があるため、誘電体センサーに問題を引き起こす可能性があります。誘電体センサーは、互いに近接して配置された2つの電極を使用します。この場合、フィルターを使用します。「フィルターは、樹脂がセンサーを通過できるようにしますが、センサーを炭素繊維から絶縁します。」クランフィールド大学とNCCが開発した線形誘電体センサーは、2対の銅線を撚り合わせたものなど、異なるアプローチを採用しています。電圧を印加すると、線間に電磁界が発生し、樹脂のインピーダンスを測定します。線はコーティングされています。電磁界に影響を与えないが、炭素繊維の短絡を防ぐ絶縁ポリマーを使用します。
もちろん、コストも問題です。Com＆Sensによると、FBGセンシングポイントあたりの平均コストは50〜125ユーロですが、バッチで使用すると（たとえば、100,000個の圧力容器の場合）、約25〜35ユーロに下がる可能性があります（これは複合圧力容器の現在および予測される生産能力のほんの一部です。水素に関するCWの2021年の記事を参照してください。）MeggittのKarapapasは、平均£250 /センサー（約300€/センサー）のFBGセンサーを備えた光ファイバーラインのオファーを受けたと述べています。質問機の価値は約10,000ポンド（12,000ユーロ）です。「私たちがテストした線形誘電体センサーは、すぐに購入できるコーティングされたワイヤーのようなものでした」と彼は付け加えました。クランフィールド大学の複合材料プロセスサイエンスの上級研究員）は、「インピーダンスアナライザーであり、非常に正確で、少なくとも30,000ポンド[≈36,000ユーロ]の費用がかかりますが、NCCは、基本的に既製の非常に単純な質問機を使用します。商用会社AdviseDeta[Bedford、UK]のモジュール。」Synthesitesはインモールドセンサーで1,190ユーロ、使い捨て/パーツセンサーで20ユーロを見積もります。EURでは、Optiflowは3,900ユーロ、Optimoldは7,200ユーロで、複数のアナライザーユニットの割引が増えています。これらの価格にはOptiviewソフトウェアとPantelelis氏によると、必要なサポートは、風力ブレードメーカーが1サイクルあたり1.5時間節約し、1ラインあたり1か月あたりブレードを追加し、エネルギー使用量を20％削減し、投資収益率はわずか4か月であると付け加えました。
コンポジット4.0デジタルマニュファクチャリングが進化するにつれて、センサーを使用する企業は有利になります。たとえば、Com＆Sensのビジネス開発ディレクターであるGrégoireBeauduinは、次のように述べています。フィラメントの巻き取りと硬化中に層内のひずみレベルを評価するために使用されるのと同じセンサーで、数千回の給油サイクル中のタンクの完全性を監視し、必要なメンテナンスを予測し、設計の最後に再認証することもできます。生活。製造されるすべての複合圧力容器にデジタルツインデータプールが提供され、衛星用のソリューションも開発されています。」
デジタルツインとスレッドの有効化Com＆Sensは、光ファイバーセンサーを使用して、設計、製造、サービス（右）を介したデジタルデータフローを可能にし、製造された各部品（左）のデジタルツインをサポートするデジタルIDカードをサポートするために複合材料メーカーと協力しています。画像クレジット：Com＆Sensおよび図1、V。Singh、K。Wilcoxによる「デジタルスレッドを使用したエンジニアリング」。
したがって、センサーデータは、デジタルツインだけでなく、設計、生産、サービスオペレーション、廃止にまたがるデジタルスレッドをサポートします。人工知能と機械学習を使用して分析すると、このデータは設計と処理にフィードバックされ、パフォーマンスと持続可能性が向上します。また、サプライチェーンの連携方法も変更されました。たとえば、接着剤メーカーのKiilto（タンペレ、フィンランド）は、Colloセンサーを使用して、顧客が多成分接着剤混合装置の成分A、Bなどの比率を制御できるようにしています。」Kiilto個々の顧客に合わせて接着剤の組成を調整できるようになりました」とJärveläinen氏は言います。チェーンは連携できます。」
OPTO-Lightは、Kistler、Netzsch、およびSynthesitesセンサーを使用して、熱可塑性オーバーモールドエポキシCFRP部品の硬化を監視します。画像クレジット：AZL
センサーは、革新的な新素材とプロセスの組み合わせもサポートします。OPTO-Lightプロジェクトに関するCWの2019年の記事（「熱可塑性オーバーモールディングサーモセット、2分サイクル、1つのバッテリー」を参照）で説明されているAZL Aachen（Aachen、ドイツ）は2段階を使用します単一のTo（UD）カーボンファイバー/エポキシプリプレグを水平方向に圧縮し、30％の短いガラス繊維で強化されたPA6でオーバーモールドするプロセス。重要なのは、エポキシの残りの反応性が熱可塑性プラスチックへの結合を可能にするように、プリプレグを部分的にのみ硬化させることです。 .AZLは、OptimoldおよびNetzsch DEA288 Epsilonアナライザーと、SynthesitesおよびNetzsch熱可塑性センサー、KistlerインモールドセンサーおよびDataFlowソフトウェアを使用して、射出成形を最適化します。熱可塑性プラスチックのオーバーモールドとの良好な接続を実現するために、硬化の状態を理解してください」と、AZLの研究エンジニアであるリチャードシャレスは説明します。「将来的には、プロセスは適応的かつインテリジェントになる可能性があり、プロセスのローテーションはセンサー信号によってトリガーされます。」
ただし、根本的な問題があります、とJärveläinenは言います。「それは、これらの異なるセンサーをプロセスに統合する方法についての顧客による理解の欠如です。ほとんどの企業にはセンサーの専門家がいません。」現在、今後はセンサーメーカーと顧客が情報を交換する必要があります。AZL、DLR（アウグスブルク、ドイツ）、NCCなどの組織は、マルチセンサーの専門知識を開発しています。センサー統合とデジタルツインサービスを提供する企業。彼は、アウグスブルクAI生産ネットワークが、この目的のために7,000平方メートルの施設を借りたと付け加えました。マシンを配置し、プロジェクトを実行し、新しいAIソリューションを統合する方法を学ぶことができます。」
Carapappas氏は、NCCでのMeggittの誘電体センサーのデモンストレーションは、その最初のステップにすぎないと述べました。必要性と注文する材料。デジタル自動化が発展します。」
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スピリットエアロシステムズは、ノースカロライナ州キングストンのA350センター胴体とフロントスパーにエアバススマートデザインを実装
投稿時間：2022年5月20日
