새로운 OMP 백서:데이터 기반 결정에 대한 심층 분석

오늘날의 급변하는 국제 시장에 발맞추기 위해서는 빠른 의사 결정이 중요합니다. 비즈니스 성숙도가 높은 조직은 현재 한 가지 주요 과제에 직면해 있습니다. 이론적으로는 빠른 결정을 내릴 수 있는 풍부한 데이터가 있지만 전 세계적으로 다양한 생산 라인, 부서 및 위치에 퍼져 있는 엄청난 양의 정보로 인해 속도가 느려지고 있습니다.

따라서 가장 시급한 질문은 고품질 정보에 빠르게 액세스하는 방법입니다. OMP(Open Manufacturing Platform)는 해답을 제공하고자 하며 조직이 데이터를 구조화, 통합 및 표현할 수 있도록 하는 오픈 소스 도구 및 방법론인 의미론적 데이터 구조화 작업을 하고 있습니다. 강력한 의미 체계 데이터 구조화에 의해 노출된 정보의 높은 품질은 관리 수준에서 의사 결정에 대한 신뢰와 확신을 구축합니다. 동시에 잘못된 결정의 가능성을 줄여 끊임없이 변화하는 생산 환경과 증가하는 경쟁에 대처하는 데 좋은 투자가 됩니다.

이전 게시물에서 설명했듯이 보쉬는 오랫동안 오픈 소스 전략을 추구해 왔습니다. 따라서 OMP에서 새로 출시된 백서에도 우리의 몫을 기여하는 것이 논리적이었습니다. 의미론적 데이터 구조화, 원격 측정 데이터 및 분석적 문제 해결이라는 두 가지 주요 주제에 중점을 둡니다.

많은 제조업체는 역사적으로 여러 부서에 따라 다르고 데이터 사일로로 이어지는 프로세스를 뿌리박고 있습니다. 또한 많은 프로세스가 여전히 수동으로 수행되며 깊이 관련된 사람들만 실제로 이해합니다. 따라서 첫 번째 목표는 OT(텔레메트리 데이터)와 IT 간의 데이터 통합을 달성하는 것입니다. 디지털 트윈 접근 방식은 원시 데이터에 의미 체계를 추가하고 이해할 수 있도록 합니다.

이 백서는 디지털 트윈이 분석을 위해 결합된 OT 및 IT 데이터를 사용하는 데 필요한 컨텍스트화를 제공할 수 있는 방법을 추가로 설명합니다. "지난 6개월 동안 북미에서 모델 번호가 5832인 모든 프레스 기계의 유지 보수 기록은 무엇입니까?"와 같은 질문에 대한 빠른 답변은 더 이상 문제가 되지 않습니다. 시계열 데이터의 과거 집계, 자산의 위치 및 유형에 대한 정보, 별도의 데이터베이스에 보관된 유지 관리 데이터가 모두 단일 쿼리로 결합되어 신속한 의사 결정이 가능합니다.

기술을 이해하고 조직의 추가 이점에 대해 자세히 알아보려면 백서를 다운로드하십시오.