品質 工業用ロボットの腕 & 溶接ロボットの腕 工場

.gtr-container-f7h2k9 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 15px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; overflow-x: hidden; } .gtr-container-f7h2k9 p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; } .gtr-container-f7h2k9 strong { font-weight: bold; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-heading-main { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-bottom: 1.5em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-heading-2 { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-heading-3 { font-size: 15px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-f7h2k9 ul, .gtr-container-f7h2k9 ol { margin: 1em 0; padding: 0; list-style: none !important; } .gtr-container-f7h2k9 ul li, .gtr-container-f7h2k9 ol li { font-size: 14px; margin-bottom: 0.5em; position: relative; padding-left: 20px; text-align: left; list-style: none !important; } .gtr-container-f7h2k9 ul li::before { content: "•" !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #007bff; font-size: 1.2em; line-height: 1; } .gtr-container-f7h2k9 ol li::before { content: counter(list-item) "." !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #007bff; font-weight: bold; line-height: 1; width: 18px; text-align: right; } .gtr-container-f7h2k9 ol { counter-reset: list-item; } .gtr-container-f7h2k9 ol li { counter-increment: none; list-style: none !important; } .gtr-container-f7h2k9 img { height: auto; display: block; margin: 1em auto; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-image-caption { font-size: 12px; color: #666; text-align: center; margin-top: 0.5em; margin-bottom: 1.5em; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-table-wrapper { width: 100%; overflow-x: auto; margin: 1.5em 0; } .gtr-container-f7h2k9 table { width: 100%; border-collapse: collapse !important; border-spacing: 0 !important; margin: 0 !important; font-size: 14px; min-width: 600px; } .gtr-container-f7h2k9 th, .gtr-container-f7h2k9 td { border: 1px solid #ccc !important; padding: 8px 12px !important; text-align: left !important; vertical-align: top !important; word-break: normal; overflow-wrap: normal; } .gtr-container-f7h2k9 th { background-color: #f0f0f0; font-weight: bold !important; color: #333; } .gtr-container-f7h2k9 tbody tr:nth-child(even) { background-color: #f9f9f9; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-f7h2k9 { padding: 25px 50px; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-heading-main { font-size: 24px; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-heading-2 { font-size: 20px; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-heading-3 { font-size: 18px; } .gtr-container-f7h2k9 table { min-width: auto; } .gtr-container-f7h2k9 .gtr-table-wrapper { overflow-x: visible; } } 巧みな 手 は 何 です か 卵を割らずに ジャングルしたり ギターソロを弾いたり 暗闇で小さな回路板を組み立てたりできる 手を想像してください手の利きロボットやエンジニアリング界で話題になっている言葉です しかしそれは何なのでしょうか?手の利き複雑な動きができる高度に敏捷で多指の付属体です 自分の手であれ 最先端の機械であれロボット手この記事では巧みな手なぜこれらの奇跡が存在し,どのように機能し,ゲームを変える応用を調査します.人形的な素手,多指の上手な手そして巧妙な操作そのSEOの推進のために. シャドーロボット 巧妙なロボットの手と遠隔操作ロボット 人間 の 巧妙 な 手: 自然 の 原始 的 な 傑作 あなたの手は究極の手の利きプロトタイプは指を持つスイス軍ナイフのように考えてください 27の骨,34の筋肉,100以上の筋帯で 21度の自由度 (DOF) を誇っています 曲がり,握り,ピンチを可能にしますなぜこんな制度が必要なのか巧みな人間の手生存のために 進化に組み込まれました 果実を摘み 道具を作ったり 友達にハイハイをあげたり 主要な特徴: 触覚 感知:何千もの神経が 質感や温度 圧力を検知します "これは熱いコーヒーか ふわふわした子猫か?"という 内蔵レーダーのように 反対の親指代表選手として握りしめる靴紐を結びたり TikTok をスクロールしたりできます 細動力: 有効にする巧妙な操作針をスレッドする作業です 面白い事実:巧みな手しかし人間だけがロボットに 侵入するわけではありません ロボット の 巧妙 な 手: サイエンス ファンタジー が 生か れる A についてロボット手複雑な作業を処理するように設計された機械です. シンプルなグリッパー (爪機械のように) と異なり,巧みなロボット手MITのような研究室で開発された この手は 2,000以上の物体を再方向化したり 触覚だけで暗闇で操作したりできます ロボットには巧みな手壊れやすい物品を拾い 道具を組み立てたり 宇宙を探検したりシャドウ・デクステラス・ハンド (20DOF) や コロンビアのタッチ・ベア・バージョンは. TESOLLO は 人形 の 機械 手 を 開発 し た 機械の 手が 動いている 理由 図 a多指の上手な手ハイテクの人形として 自由度 (DOF)流体運動では手あたり15~24握りしめる. センサーが溢れている: 力,トルク,触覚センサーは"皮膚"のように機能し, 滑りか圧力を検知し,適応的な握りをする. アクチュエータとモーター:小さなサーボや空気力は AIアルゴリズムによって制御される各関節を動かす AI 脳機械学習は巧妙な操作ブロックを積み上げる子供のように 試行錯誤から学ぶ ロボットの爪と比べると人形的な手単一5万ドルまで高額です! 特徴 人間 の 巧みな 手 ロボット 巧みな 手 DOF 21 15 から 24 まで 感知 神経 と 皮膚 触覚センサー 電力源 筋肉 電動/気力 学習 脳の経験 AI アルゴリズム 費用 自由 (体を持って!) 10万から100万以上 巧妙 な 手 が 重要 な 理由:現実 の 世界 が 勝利 する 巧みな手実験用玩具ではなく 産業に革命をもたらしています ロボットテスラのオプティマスには巧みなロボットの手洗濯物を折りたたむか 部品を並べるか バイバイ 組み立てラインの退屈! 医療用義肢進歩した手のプロテシックス筋肉の信号を読み取ることができる 宇宙と探査NASAのローバーは多指の手火星の岩を握り取るのに 日常 の 援助 者想像してみてください握りしめる野菜を切ったり ピアノのデュエットを演奏したり 課題は高いコスト 複雑な制御能力 (AIは人間の直感に まだ遅れていて) 工場のような 厳しい環境でも耐久性があります 非常に巧妙なロボットの手は 暗闇で操作できます 巧妙 な 手 の 未来 ― より 賢く,柔らかく,超人間 的 な 手 か 2030年までに巧みな手人とロボットの抱擁を より安全にするため 柔らかい素材 (スムージージェルなど) や 脳のコンピュータインターフェース巧妙な操作Shadow RobotやTESOLLOのような企業は 限界を押し広げています人形的な手価格も高く どこにでも見られます 簡単に言うと,手の利き機械と優雅な助手との 橋渡しです 人間でもロボットでも "不可能"な作業を 日常の仕事に変えるのですロボットキットに潜り込み巧みなロボット手冒険が待っている! 関連検索:手づくりロボット,手づくり義肢,手づくりDOF,手づくりセンサー,手づくりアプリケーション,手づくりAI制御

.gtr-container-x7y8z9 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 15px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; overflow-x: hidden; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-title-main { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-bottom: 20px; text-align: left; color: #0056b3; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-title-section { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; text-align: left; color: #0056b3; } .gtr-container-x7y8z9 p { font-size: 14px; margin-bottom: 15px; text-align: left !important; line-height: 1.6; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-image-wrapper { margin-top: 20px; margin-bottom: 20px; } .gtr-container-x7y8z9 img { /* As per strict instruction: "禁止新增任何布局或尺寸样式", max-width: 100%; height: auto; are omitted. 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Fronius,リンカーン,OTC,またはミラーなどのブランドの溶接電源との互換性は,スムーズな統合のために不可欠です. ユーザーフレンドリーな教学方法を優先します.特にあなたのチームにロボット技術が 欠けている場合信頼性の高いメンテナンス,サービス,そしてスペアパーツの利用は長期的成功を左右します. 最後に,コボットがあなたの生産スケールとタスクにどの程度適合しているか評価します. それは高ミックス低容量か,より専門的なものですか? 協働型溶接ロボットシステムでのROIを最大化するために 溶接 コボット の 将来の 傾向 AI駆動の経路最適化により 溶接経路をリアルタイムで 精査し材料の廃棄物と時間を減らすロボットが材料の変化に基づいてパラメータを即座に調整する適応式溶接技術は,さらに高い精度を約束します. 視覚認識とシーム追跡が標準になり コボットが最小限の設定で 溶接を自律的に追跡できるようになりますAGVやAMRなどのモバイルプラットフォームとの統合により,必要に応じて工場を移動できる柔軟な溶接セルが作れます. これらの革新が展開するにつれて,中小企業に広く採用され,AIの溶接コボット技術が民主化され,スマート溶接ロボットのソリューションがスマートロボット溶接の主流化されます. 結論 簡単に言うと 溶接コボットは テクノロジーと人間の創造性の 強力な融合を象徴し 効率や安全性 品質を 伝統的なシステムに匹敵できない方法で 提供しています金属加工産業における主流の選択肢としての彼らの上昇は,コスト障壁やスキル不足などの現実世界の課題に対処することから生じます溶接ロボットの自動化と 協働型溶接ロボットのシステムに 深く潜り込むことが 次のステップかもしれません溶接の未来は協働です 溶接の未来は協働ですそして今ここにあります

グローバル価値連鎖の再構築と"中国製2025"戦略の推進の二重力によって製造業は,頑丈な生産から柔軟な製造へと 深い変革を遂げていますマッキンゼーの2024年グローバル製造報告書によると 産業企業の83%が デジタル変革の核心KPIとして 柔軟な生産能力を 認識していますコラボレーションロボットコボット (Cobot) は 独特のインタラクティブな安全性,展開柔軟性,そして知的な協働能力この記事では,協力型ロボットが,技術的建築,システム統合,人間機械連携という3つの観点から,現代の生産システムをどのように再構築しているのかを分析します. I. 協働ロボットの技術進化とシステム位置付け 1.1 安全なコラボレーションの技術的本質 協働ロボットの安全性は4つの技術的な柱に基づいています ダイナミック・フォース・コントロール・システム: 接触力のリアルタイムモニタリング 六軸トークセンサを介してthe system can trigger a safety shutdown within 8ms (ISO 13849 PLd standards に準拠している) 3Dインテリジェントパーセプション: 例えば,オムロンのFHシリーズビジョンシステムと ToF深度カメラが組み合わせられ,3m半径内の ±2mmの障害物検出精度を達成します. バイオニック・メカニカル・デザイン: 軽量な炭素繊維のフレーム (例えば,ユニバーサル・ロボットのUR20は64kgしか重くない) と共同弾性駆動技術を使用します デジタル・セーフティ・ツイン: 仮想環境で人間と機械の相互作用のシナリオをシミュレートします. 例えば,ヤスカワ・エレクトリックのMotoSimソフトウェアは,物理的な衝突リスクの98%をシミュレートできます.2 製造システムのニューラルエンドポイント 産業4.0のアーキテクチャでは,コラボレーションロボットが 閉ループシステムにおける 認識決定実行のターミナル役割を果たします: データ収集層: 1kHzの周波数でEtherCATバス経由で,共同トークとモーター電流などのデバイス状態データの200以上の次元をアップロードします エッジコンピューティングレイヤ: NVIDIA Jetson AGX Orin などのエッジ AI チップを装備し,ローカルビジュアル認識 (e. g., part defect detection with latency

“On the robot must be selected without teaching” ‘fully automated welding = the future of competitiveness’ - the anxiety of the manufacturing industry is being infinitely amplified by the marketing rhetoric初期段階の選択の60%の顧客は,技術に依存している自身のプロセス分析の深さを無視しながらこの記事では,プロセスの本質から,3つのステップを終了します. 理想的な解決策を見つけるために. 溶接シーン 立体位置測定方法:まず自分自身を知って,技術を選択する 1次元:プロセスの複雑性 - "インテリジェンス"を決定するための出発点 シンプルなシーン (従来の学習ロボットに適しています) ✅ 単一型の溶接 (直線/リング) ✅一貫性 > 95% (例えば自動車用排気管の大量生産) ✅ ≤3種類の材料 (炭素鋼/不?? 鋼/アルミニウム合金) ✅ コスト警告: このようなシナリオの償還期間は,強力な無チュートリアルで2〜3倍延長することができます. 複雑なシナリオ (教材の価値が強調されない): ✅ 多種と小量 (例えば建設機械のパーツ) ✅ 工件容量 > ± 1.5mm (リアルタイム修正) ✅ 異なる材料の溶接 (鋼+銅,アルミ+チタンなど) ✅典型例:農機産業の工場では 試行錯誤プログラムが導入された後,生産の切り替えの稼働時間は 8時間から 15分に短縮されました 2次元:生産量 - 経済会計の"自動化"を計算する 公式:ブレイク・イブンポイント = 設備コスト / (単一の労働節約 × 年間生産) 生産量が年5千台未満の場合,協働ロボット+シンプルな教育に優先 生産量が年間20,000個以上で 製品ライフサイクルが3年以上である場合,教養のないソリューションはコスト効率が高くなります. 3次元:環境的制約 - 技術の導入の"目に見えない限界" 評価しなければならない4つの主要な制約: 1 ワークショップの塵/油レベル (視覚システムの精度に影響を与える) 1 ワークショップの塵/油レベル (視力の精度に影響する) 2 ネットワークの変動範囲 (装置が15%の電圧変動下で安定して動作できるかどうか) 3 空間的アクセシビリティ (パイプライン/狭いスペースには,パーソナライズされたロボットアームが必要です) 3 空間アクセシビリティ (パイプライン/狭いスペースに合わせたロボットアーム) 4 プロセス認証要件 (自動車産業は IATF 16949 プロセス仕様を遵守する必要があります) 5つの"致命的な誤解"のプロセスの選択: 90%の顧客調達穴を回避する 神話1: 完全自動 = 完全無人 質のルールを設定するプロセス専門家を必要としていない. 無人機の盲目的追求は,廃棄率の急上昇につながる可能性があります. 穴戦略を避ける: プロセスパラメータをデバッグインターフェースを提供するためにサプライヤーを必要とします, 手動レビューの権利のキーノードを維持 神話2 ソフトウェアが機能が多ければ多いほどスマートです 真実:機能的冗長性により操作の複雑性が高まる. 操作者が誤ってAIボタンに触れたため,顧客は"オールインワン"機器を購入し,バッチ再作業を余儀なくされた. 基本原則:モジュール式サブスクリプションをサポートするシステムを選択する (例えば,まず基本的な位置位置付け機能を購入し,必要に応じてアップグレードする). 神話3: ハードウェアのパラメータは実際のパフォーマンスに等しい. 主要指標を分解した: 位置位置を繰り返す精度 ± 0.05mm ≠ 溶接経路精度 (火花の変形,熱入力変形によって影響される) 最大速度 2m/s ≠ 効果的な溶接速度 (加速と減速プロセスのエネルギー安定性を考慮する必要がある) 提案: 本物 を 用い て シグザグ 軌跡 の 溶接 を 行なう.そして 折り点 に 融合 の 深さ の 一貫性 を 試す. 神話4: 戦い を 終わらせる 一度 の 投資 長期費用リスト: ソフトウェア ライセンス の 年間 料金 (一部の 販売 者 は ロボット の 数 に 基づいて 料金 を 課し て い ます) プロセスデータベース更新手数料 (新しい素材の適応にはデータパッケージの購入が必要) 科学 的 な 意思決定 の 4 段階: 要求 から 着陸 まで の 完全な 地図 ステップ1: プロセスのデジタルモデリング ツールキット: ✅ 溶接シームの3Dスキャン (軌道の複雑さを評価するために) ✅ 材料の熱入力感度分析 (制御精度要件を決定する) ✅ 溶接プロセス評価報告書 (認証基準の定義) 出力: 溶接プロセスのデジタルポートレイト (スコアリングの9次元) ステップ2 テクノロジー・パスABテスト プログラム設計の比較: プログラムA:高精度デモ教学ロボット + 専門家プロセスパッケージ スケームB: 学習自由ロボット + 適応アルゴリズム テストメトリック: ✅最初のパーツの合格率 ✅交換時間 ✅消耗品コスト/メーター 溶接縫い ステップ3:サプライヤーの能力の普及評価 魂の6つの質問チェックリスト 1 同じ材料の試験溶接材を提供できますか? (一般的なデモ部品は拒否されます) 2 アルゴリズムが体重調整を処理できるか? (ブラックボックスによる意思決定を防止する) 1 同じ材料の試験溶接材を提供できますか (一般的なデモパーツは拒否してください) 4 営業後の対応時間は4時間未満ですか? 5 第三者による試験機関による承認をサポートしていますか? 5 第三者による試験機関による承認をサポートしていますか? 6 データの主権が明確に認められているか? (プロセスデータのロック防止) ステップ4: 小規模検証 → 急速な再現 30日間の検証計画テンプレート: 週1: 基本機能の受容 (位置付け精度,弧の安定性) 2週目:極度の作業状態の試験 (大きな角度で登る溶接,強い電磁気干渉) 週3: 生産 ペース の 挑戦 (8 時間 の 連続 完全 負荷 作業) 4週目:コスト監査 (消費量の損失率,ガス消費量の比較) 結論 溶接知能の最終点は テクノロジーをプロセスの本質に戻すことです我々は断固としてボックスの溶接のためにロボットを維持することを推奨しました (作業部品の高い一貫性のために)この"ハイブリッド インテリジェンス"戦略により,顧客は初期投資の41%を節約しました. DeepL.comで翻訳 (無料版)

I. CNCシステムからロボット王へ:技術狂いの究極の哲学 スタートアップとコア技術の突破 (1956年から1974年) 1956 年 に,富士通 の エンジニア キヨエモン ・ イナバ は FANUC (富士通 オートマティック CNC) を 設立 する チーム を 率い て い まし た.この エンジニア は",日本 の ロボット の クドファー"として知 られ て い ます."工場の究極の目的は 光を入れないこと". " 1965■ 日本初の商業用CNCシステムFANUC 220を導入し,機械の加工精度をミクロンレベルまで高め,従来の機械制御モードを覆した. 1972自動車部品の取り扱いに特化した最初の液圧駆動産業ロボット"ROBOT-MODEL 1"を発売しました作業効率は人工労働の5倍です. 1974: 伝統的な水力駆動システムを置き換えるための全電動サーボモーターの開発で,エネルギー消費量を40%削減し,精度を±0まで向上させることに突破がありました.02 mmグローバルロボット・モーション制御基準の基礎を設ける 黄金の帝国の台頭 (1980年代) 1982年,FANUCは効率と信頼性を象徴する象徴的な鮮やかな黄色にロボットの塗装を変更しました.同じ年に,αシリーズサーボモーターが発売されました.サイズが50%減少し,トルク密度は30%増加する産業用ロボットの90%の"心臓部"になっています 業界比較:同じ期間中,欧州のロボットの平均トラブルフリー時間は12,000時間であり,FANUCのロボットは80,000時間 (連続作業9年相当) に達しました.失敗率は0で.008回/年 グローバル・プロダクト・マトリックス: 4つのトランプが業界を支配する 1Mシリーズ:重工業の鋼鉄巨頭 M-2000iA/2300: 世界で最も強い負荷を背負うロボットで 2,3トンの物体を正確に掴むことができる (小型トラックに相当する) もので,テスラのベルリン工場でバッテリーパックを組み立てるために使用されています. M-710iC/50:自動車の溶接専門家の 6軸連結速度は競合他社より15%速く,溶接精度は0.05mmで,フォルクスワーゲンの生産ラインは5,000台以上を使用しています. 2LR Mateシリーズ:精密製の"刺身手" LR Mate 200iD:世界最軽の6軸ロボット (重さ26kg),重複定位精度±0.01mm,iPhoneカメラモジュール組成の出力率99.999%. 応用例:フォックスコンの深?? 工場は3000台のLRマートを設置し,それぞれ1日2万4千台の精密プラグインを完成させ,労働コストを70%削減しています 3CRシリーズ: 協働ロボットによるパワー革命 CR-35iA: 世界初の35kg重量の大荷重のコラボレーティブロボットで 触覚センサーは0.1ニュートン抵抗 (羽の圧力に相当する) を感知し 緊急ブレーキ時間はわずか0です2秒間. シナリオの突破:ホンダ工場はエンジンのシリンダーを運ぶために使います 労働者とロボットは2m2のスペースを共有し 事故率はゼロです 4スピードキングの秘密 SR-12iA:平面関節ロボットで チップのピック・アンド・プレース・サイクルを0.29秒で完了します 人間の動作の20倍ですインテルのチップパッケージングラインの 日々の生産量は 100万個を超えています. III. 世界 的 な 配置:日本 の ヤマナシ から 中国 の 重慶 まで の "無人鉄のカーテン" 1グローバル工場建設戦略 ミシガン州,アメリカ (1982):ジェネラルモーターズに奉仕し,溶接ラインの95%の自動化率を達成し,単一の車両の生産コストを300ドル削減した. 上海,中国 (2002):生産能力は2022年に11万台に達し,中国の産業ロボット市場の23%を占める. BYDのバッテリー生産ラインがFANUCロボットを採用した後,バッテリーセル組成速度が0に増加します単位あたり0.8秒 2"ダークファクトリー"神話 ロボットがロボットを作る 日本ヤマナシにある本社工場は以下の成果を上げています 人工生産720時間:1000台のFANUCロボットは,部品加工から機械全体のテストまで,独立して全プロセスを完了します. ゼロ・ストック管理:FIELDシステムによるリアルタイムスケジューリングにより,材料の転用時間が7日から2時間に縮小されます. エネルギー効率が最高です 各ロボットは生産あたり 32kWh のエネルギーしか消費しません 従来の工場よりも 65% 低くなっています 業界比較: ドイツの類似工場の1人当たりの平均生産額は 25万ユーロ/年であり,FANUCの暗黒工場の1人当たりの平均生産額は 4,200万ユーロ/年である. IV.インテリジェント・フューチャー: 5G+AIが製造規則を再構築する 1産業用モノのインターネットの"スーパー脳" リアルタイム最適化:ロボット,機械工具, AGV を接続し,ギアボックス工場は FIELD によりツール交換時間を 43 秒から 9 秒に圧縮しました 予測的な保守:AIは100,000セットのモーター振動データを分析し,故障警告精度は99.3%で,停滞時の損失を年間180万ドル削減します. 25G+機械ビジョン革命 欠陥検出: 5G モジュールで装備されたロボットは 20 メガピクセルカメラを通して 0.005mm の傷痕を識別できます これは4G 時代よりも 50 倍速くなります AR リモート操作とメンテナンスのため エンジニアはホロレンズで ブラジルの工場のメンテナンスを指導し 72 時間から 20 分までの対応時間が短縮されました 3ゼロカーボン戦略:グリーンロボットの野望 エネルギーを再生する技術: ロボットがブレーキをすると電力をリサイクルし 年間"台あたり4000kWhを節約し テスラの上海工場では 年間520,000ドルの電気代を節約します 水素燃料実験:水素燃料電池で駆動されるM-1000iAは,2023年に試験運転を開始し,炭素排出はゼロとなる. 結論: 極端な効率性の裏にある生存のルール FANUCは"技術的な閉鎖" (自社開発のサーボモーター,減速機,制御機) を備えた溝を建設し,競争相手の60%にコストを削減するために"無人生産"を使用しています.53% (ABBの35%をはるかに上回る) のグローバル総利益率は,セイウエモン・イナバの有名な言葉を裏付けています"効率は工業世界における唯一の通貨です"