アスク、スマート工場 EXPO [秋]へ出展しDX推進のための最新技術をご紹介
2022.08.22
式会社アスクは、2022年8月31日(水)から9月2日(金)までの期間、幕張メッセにて開催される「第1回 スマート工場EXPO [秋]」に出展する。アスクブース(ブース番号:A1-26)では、工場におけるDX推進の参考となる最新技術「NVIDIA Omniverse」、「NVIDIA Omniverse XR」および「NVIDIA Jetson」の紹介が行われる見通しだ。
出展の背景

変化の激しい時代のなかで市場における競争優位性を維持し続けるためには、AI、IoT、ビッグデータなどの様々なデジタル技術を用いて、業務フローの改善や新たなビジネスモデルの創出だけでなく、旧態依然としたシステムからの脱却や企業風土の変革を実現していく必要があり、DX推進はあらゆる企業にとって重要なテーマとなっている。そこで、スマート工場 EXPO [秋]へ出展し、アスクの誇るDX推進のための最新技術「NVIDIA Omniverse」、「NVIDIA Omniverse XR」および「NVIDIA Jetson」を紹介することとなった。これからの工場に必須となる最新技術の紹介ならびにデモが見られるとともに、リアルタイム3Dデザインコラボレーションやデジタルツインシミュレーションにおける顧客の課題解決に向けた提案を行う。
NVIDIA Omniverse/NVIDIA Jetsonについて
- NVIDIA Omniverse
リアルタイム3Dデザインコラボレーションおよびデジタルツインシミュレーションを構築し、企業におけるDXを推進するための必須プラットフォーム。NVIDIA Omniverseを利用することで、現実の工場をデジタル化し、仮想空間上に再現することができる。このモデルを利用して、様々なシミュレーションや分析を行うことで、コスト削減、業務の効率化を図ることが可能。VR/AR作成アプリケーションの「NVIDIA Omniverse XR」を利用すれば、NVIDIA Omniverseで作成した3Dモデルを体感できる。
メーカーサイト: https://www.nvidia.com/ja-jp/design-visualization/omniverse/ - NVIDIA Jetson
組み込みアプリケーションの世界をリードする高性能AIプラットフォーム。今後、Jetsonは、最新のNVIDIAプラットフォームに使用される、AIソフトウェアやクラウドネイティブワークフローとの間でシームレスな運用を目指しており、ソフトウェアデファインドの自律マシンを開発するために必要な電力効率の良いソリューションとして益々注目されている。
メーカーサイト: https://www.nvidia.com/ja-jp/omniverse/apps/xr/
第1回 スマート工場 EXPO [秋]概要
- イベント名: 第1回 スマート工場 EXPO [秋]
- 日時: 2022年 8月31日(水)~9月2日(金) 10:00~17:00
- 会場: 幕張メッセ(https://www.fiweek.jp/autumn/ja-jp/visit/access.html)
- 主催: RX Japan株式会社
- アスクブース番号: A-26
- イベント詳細ページ: https://www.fiweek.jp/autumn/ja-jp.html
株式会社アスクについて
- 目的に応じたソリューションとサービスを提供する総合商社
- 主に米国、ヨーロッパ、台湾、韓国などの最先端かつユニークな製品を皆様に紹介・提供
- 取り扱い製品はコンピュータ周辺機器、携帯電話周辺機器、サーバ・ストレージ関連機器、業務用映像機器と多岐にわたり、Advanced Micro Devices, Inc.(AMD), AJA Video Systems, ASUSTeK Computer, ASRock, ATTO Technology, AVerMedia, CORSAIR, Cooler Master, Crucial, ELSA JAPAN, HTC VIVE, Micro-Star International(MSI), Micron, NVIDIA, NewTek, Synology, SAPPHIRE TECHNOLOGY, Supermicro, Tripp Lite(旧Keyspan), Thermaltake, ZOTAC Technology Limitedなど多数の海外メーカーの代理店をしている
- URL:https://www.ask-corp.jp/
- AI向け組み込み製品のご紹介: https://www.ask-corp.jp/products/ai-deep-learning-embedded.html

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