제조업체가 데이터의 경쟁 기회를 극대화할 수 있는 방법

제조 산업은 데이터 수집기의 선두 주자입니다. 센서 데이터, 직원 움직임 추적, 가동 중지 시간 데이터, 예측 유지 관리 관련 데이터, 수요 - 제조 시설 내에서 정보를 수집할 수 있는 많은 기회가 있습니다.

한편으로는 대단한 일처럼 들립니다. 이러한 모든 데이터를 통해 제조업체는 점점 더 좁아지는 고객 세분화를 사용하여 제품 및 서비스를 더 잘 맞춤화하고, 기계 학습을 활용하여 위험을 줄이고, 분석 및 시나리오 구축을 통해 의사 결정을 안내하고, 어떤 제품과 서비스를 사용해야 하는지 더 잘 이해할 수 있어야 합니다. 다음에 제안합니다. 그렇지?

불행히도 이것은 사실이 아닙니다. 최고의 데이터 수집 업체임에도 불구하고 많은 제조업체가 데이터를 실제 효과로 사용하기 위해 고군분투하고 있습니다. 데이터를 사용하면 많은 이점이 있지만 제조업체가 기술 곡선에 뒤처지는 이유는 무엇입니까?

제조 데이터가 활용되지 않는 이유

해결책을 논의하기 위해 문제부터 시작하겠습니다. 제조업체가 수집한 데이터를 효과적으로 활용하지 못하는 이유는 무엇입니까? 무엇이 그들을 막고 있습니까?

가장 넓은 의미에서 그것은 구식으로 귀결됩니다. 직원 기술 세트에서 아키텍처에 이르기까지 모든 것이 현대 기술과 맞물려 고군분투하고 있습니다. 많은 제조업체가 IoT 센서 및 이와 유사한 장치를 추가하여 디지털 변환의 얇은 베니어판을 추가했지만 사실은 제조의 핵심이 의미 있는 수준을 유지하는 데 완전히 실패한 경우가 많다는 것입니다. 반드시 기존 방식에 대한 집착에서 벗어나 오래된 방식에 집착하는 문제가 아니라, 지속적인 비즈니스를 보장하는 정밀 검사를 수행하는 데 필요한 에너지와 사전 생각의 부족입니다.

그러나 일부 제조업체의 경우 시간의 흐름에 휩쓸려 기술적으로 더 능숙한 경쟁업체에 밀리지 않도록 지금 결정을 내릴 때입니다.

데이터 사일로

많은 제조업체에서 사용하는 데이터 수집 장치는 필요한 정보를 수집하고 있지만 해당 데이터는 사일로로 직접 유입되고 데이터 사일로는 작동하지 않으며 특히 대량의 들어오는 정보가 있습니다. 즉, 일부 데이터는 관리 및 분석을 위해 운영 부서로 전송되고 다른 데이터는 조달, QA 또는 다른 부서로 전송됩니다. "글쎄, 우리는 모든 사람에게 모든 것을 던질 수 없다!" 많은 제조업체가 외칩니다.

글쎄, 그것에 대응하기 위해, 당신은 할 수 있습니다. 둘 다 할 수 있고 해야 합니다. 사일로화된 데이터는 지저분하고 비생산적입니다. 이는 종종 여러 팀이 동일한 문제에 대해 개별적으로 작업하고, 부서에 이질적이고 오래된 데이터를 보유하고, 하나의 응집력 있는 조직으로 작업하는 것과의 일반적인 단절로 이어집니다.

노령화 노동력

확고한 진실은 제조 역사에서 완전히 다른 시대를 위해 훈련을 받은 고령의 직원들로 제조업이 가득 차 있으며 그들의 영향력은 정책과 우선 순위를 통해 계속해서 울려 퍼진다는 것입니다. 스마트 팩토리를 운영하는 데 필요한 IT 기술은 훈련된 것이 아니며 이러한 유형의 기술을 구현한다는 생각은 압도적이고 불편할 수 있습니다(회사가 망하는 것보다 덜 불편하지만).

오래된 공장

오늘날 운영되는 일부 공장은 현대의 "스마트" 옵션에 비해 사실상 방치되어 있으며 새로운 장비로의 변경을 거의 지원하지 않습니다. 이 공장의 구조와 기반 시설이 오래된 것처럼 기계도 낡았습니다. 완전히 연결된 작업 현장을 운영하는 물류는 손이 닿지 않는 것처럼 보일 수 있습니다. 특히 의사 결정권자가 귀중한 기계에 대한 보증을 무효화해야 하는 센서 사용과 같은 초기 형태의 자동화 및 데이터 수집에 대해서만 의사 결정권자가 알고 있는 경우에는 더욱 그렇습니다.

고대 과정

공장이 비좁고 노후화되는 동안 운영 및 데이터 수집 프로세스는 수집하는 데이터의 무게로 인해 무너지기 시작합니다. 일부 제조업체는 여기에서 임시 프로세스와 빠른 수정을 활용하지만 이러한 솔루션 패치워크는 데이터 주도 경제가 성장함에 따라 더 큰 문제를 야기할 뿐입니다. 과거 산업 시대에 설립된 제조 프로세스는 스마트 시설의 요구 사항에 맞게 변환되어야 하지만 변화는 불편하고 두려울 수 있습니다. 이러한 프로세스는 제조업체가 수집한 데이터를 사용하지 못하도록 하는 역할을 합니다.

DataOps 부재

ReThink Data 보고서에서 많은 제조업체가 데이터 전략 및 구현이 심각하게 부족하다는 것이 분명해졌습니다. 이 어려움의 주요 요인 중 하나는 DataOps가 없다는 것입니다. 조직의 10%만이 완전한 DataOps를 보유하고 있다고 보고했으며 제조업체의 2/3는 DataOps가 전혀 없었습니다. 모든 노력에서 의미를 추출하기 위해 수집, 데이터 및 도구를 전략화하고 통합하는 이 이니셔티브가 없으면 단절이 남아 있고 데이터 악몽이 계속됩니다.

경쟁 우위를 위해 제조 데이터를 최대화하는 방법

IoT 및 에지 컴퓨팅 장치와 같은 일부 스마트 기술을 이미 구현하기 시작한 제조업체의 경우 첫 번째 단계는 DataOps를 위한 인력을 고용하는 것입니다. . 이 사람들은 데이터를 사람들과 그들의 결정에 연결할 것입니다. 수집한 데이터를 실제로 잘 사용하고 활용하는 기반이 됩니다. 이들은 AI, 머신 러닝, 에지 컴퓨팅, 클라우드 기반 데이터 관리를 위한 사람들이 될 것입니다.

그런 다음 DataOps 팀에 필요한 정보를 제공합니다. 데이터 사일로 제거 그리고 알고리즘이 전체 그림을 볼 수 있을 때 외삽할 수 있는 연결, 패턴 및 통찰력을 확인하고 부서가 비공개로 중복 작업하기보다는 협업을 통해 얼마나 많은 시간을 확보할 수 있는지 확인합니다.

이 모든 데이터를 사용하여 쉽게 액세스할 수 있도록 데이터를 관리하고 저장할 방법이 필요합니다. 사용할 때입니다. 이는 앞서 언급한 ReThink Data 보고서에 따르면 데이터 활용에 대한 상위 5개 장벽 중 하나입니다. 또한 제조 데이터에는 종종 독점 정보가 포함되어 있기 때문에 모든 데이터를 안전하게 보호할 방법을 찾아야 합니다. MachineMetrics는 일관된 보고 및 분석을 위해 데이터 구조를 표준화하는 자동화된 데이터 변환 엔진을 포함하여 이 전면에 솔루션을 제공합니다. 우리는 또한 최상의 최신 보안 프로토콜과 암호화된 데이터 전송만을 사용하여 에지 컴퓨팅 장치와 저장 및 분석을 위해 클라우드로 편리하고 확장 가능하며 즉각적인 전송을 제공합니다.

마지막으로 중요한 것은 데이터 사용에 대해 긍정적이고 매력적인 직장 문화를 개발하는 것입니다. . 예를 들어, MachineMetrics를 사용하면 공장 작업자가 태블릿 장치에 데이터를 기계에 직접 입력하여 수집된 데이터에 인간 컨텍스트의 계층을 추가할 수 있습니다. 이러한 유형의 상호 작용과 실시간 보고, 다운타임 감소, 고장난 도구 및 부품 스크랩 감소는 직원들이 데이터 중심 문화를 쉽게 수용하도록 합니다.

MachineMetrics IoT 플랫폼이 귀사에서 제조 데이터를 수집, 분석 및 저장하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아볼 준비가 되셨습니까? 여기에서 데모를 예약하세요.