ターク・ジャパン株式会社 公式サイト

タークジャパンはこの度、 3DマルチポイントToFセンサ『K50Zシリーズ』の取り扱いを開始しました。 『K50Zシリーズ』は、広域検知により2つの別々のエリアの監視が可能です。 ■1つのデバイスでマルチポイントセンシング ・広い検出エリアを監視してターゲットをより確実に検出 ・45°×45°のビーム角度と検出距離2,000mmの広いエリアで検出が可能 ・エリア内の64のポイントで最短距離または平均高さを計測するため、単一ポイントのセンサよりも多くの情報を取得可能 ・3Dタイム・オブ・フライトによるセンシングのため、超音波センサなどが苦手とする傾斜した配置のターゲットに対してもより信頼性の高い検出が可能 ■デバイス数を減らすことで立ち上げに必要な時間を短縮 ・2つの独立した出力により、2 つの別々の領域を1度に監視可能 ・2つのセンサを1 つに集約することで必要なデバイス数を削減可能 ・検出領域等の構成はアプリケーションに合わせて簡単にカスタマイズ可能 詳しくは最新版カタログダウンロードしてご覧ください。

タークジャパンはこの度、高精度エッジセンサ『EG24シリーズ』をリリースしました。 『EG24シリーズ』は搬送される材料のエッジ位置や寸法を高精度に検出することが可能な光電センサです。ビームの幅が24 mmあり、広範囲にわたって精密なエッジ検出を可能です。 『EG24シリーズ』はエッジ位置を信頼性高く連続的に測定することで品質と歩留まりを向上させることが可能です。さらに、用途に応じて3種類の測定モードの選択が可能で、不透明度や質感の異なる原材料のエッジを正確に追跡します。 反射板はアームで本体に取り付けられるため、反射板を置くスペースを考える必要はありません。様々な場所に自由に設置することが出来ます。 EG24シリーズは測定したエッジ位置や対象物の寸法を4~20mAのアナログ電流で出力します。 詳しくは最新版カタログダウンロードしてご覧ください。

この度、ターク・ジャパン株式会社はBL-ident 超小型RFIDタグと対応リードライトヘッドを発売しました。 狭小スペースにも設置可能な業界最小クラスの金属への設置が可能な小型RFIDタグ 寸法Φ4.3×3.6 mm、業界最小クラスのサイズのRFIDタグ。 金属に埋め込み設置が可能なため、精密機器の製造ラインで用いられるワークピースキャリアの追跡や、工作機械のツール管理に最適です。 主な用途 電子機器製造工程でのワークピースキャリアの追跡 スマートフォンなどの精密機器の製造には数多くの部品が使われています。それらの部品は非常に小さいため、搬送に小型のワークピースキャリアを用いる場合があります。製造工程では様々な部品を精密に組み立てる必要があり、部品の取り違えは工程の遅れや不良品の生産につながります。そのため電子部品メーカーは生産ラインでのワークピースキャリアを正確に識別することが必要とされます。

この度、ターク・ジャパン株式会社は耐久性・柔軟性の高いシリコンテープライトを発売しました。 一般向けの照明用として展開されている製品とは異なり、産業向けの製品としてIP67の耐環境性とIO-Link対応の接続性を持ちます。 マルチカラーLED による多彩なアニメーション表示が可能な産業用LEDテープライト。ラインに沿ってハサミで切ることで長さ調節ができ、付属の産業用強力両面テープを使用して、ねじを使わない取り付けが可能。 LEDコントローラはデジタル信号制御あるいはIO Link 制御の 2 モデルから選択可能 •WLF12 Pro LEDテープライトと M12 コネクタで接続 •様々なアニメーション効果を簡単に設定可能 •電源電圧：12 30VDC •保護構造：IP65 、 IP67 、 IP68 主な用途 ・AGVの方向指示器や状態表示向け用途として ・生産設備の状態表示用途として 詳しくはカタログ資料をご覧ください。

LOSSØ（ロッソ）とは生産設備の異常検知に関して、今まで人の経験や感覚によって行われていた製造現場の保全に関する判断や意思決定を、システムにより補完・代替する予兆保全ソフトウェアです。 【特徴】 ・現場に居なくても設備を遠隔で監視 場所を問わずに、各設備の状態をリアルタイムに監視する事ができます。 また、データをCSV形式でダウンロードできます。 ・複数センサーの組合せで異常を検知 複数のセンサーを同期させ、センサー間の関係性を考慮した複合的な異常を検知できます。 ・学習データの登録が簡単 画面に沿って操作をするだけで簡単に学習データを登録することができます。 学習データを何度でも再登録、追加登録することができます。 マルチセンシングモデルで出来る事 １現場に行かなくても設備の状態や傾向を遠隔で監視 ２日々実施している設備の点検業務・稼働監視・状態監視を代替 ３単一センサだけでは難しかった設備の異常検知が複数のセンシングデータの組み合わせで事前検知 ４急な設備停止の発生リスクを軽減 ５傾向監視により適切なタイミングでの部品交換が可能 ６学習データの登録が簡単