산업기술
오늘날과 같이 빠르게 변화하는 시장에서 제조 리더들은 운영 개선을 주도할 변혁적 기술을 점점 더 모색하고 있습니다. 그들은 풍부한 머신 데이터와 가치 있는 데이터 기반 통찰력을 제공하는 MachineMetrics와 같은 솔루션의 잠재력을 인식합니다. 그러나 이러한 리더들과 대화하는 동안 자주 전면에 나오는 한 가지 주제가 있습니다. 바로 인력 문제입니다. 그리고 그럴만한 이유가 있습니다.
Deloitte와 The Manufacturing Institute의 최근 연구에 따르면 설문조사에 응한 800개 제조업체 중 77%가 직원을 유치하고 유지하는 데 지속적인 어려움을 겪을 것으로 예상합니다. 또한 이러한 제조업체는 2018년보다 오늘날 적합한 인재를 찾는 것이 36% 더 어려워졌다고 보고했습니다. COVID-관련 실업으로 인해 같은 시간에 가용 근로자의 공급이 두 배로 증가했음에도 불구하고.
직원 이직률의 흐름을 막기 위해 이제 리더는 모든 비즈니스 결정이 직원에게 어떤 영향을 미치고 수용할 것인지에 대한 관점에서 모든 비즈니스 결정을 평가합니다. 따라서 혁신적인 작업 현장 기술을 간절히 추구하고자 하는 많은 리더들이 직원을 압도하거나 소외될까 두려워 주저하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
새로운 기술에 대한 작업 현장 작업자의 저항 이면에는 어떤 요인이 있습니까? 일반적인 예는 다음과 같습니다.
이것은 다음과 같은 질문을 던집니다. 조직은 직원의 행복과 변혁적 기술 도입의 필요성 사이에서 어떻게 균형을 맞출 수 있습니까? 정통한 제조업체는 영향력 있는 올바른 솔루션을 채택하면 엄청난 결과를 얻을 수 있고 직원들 사이에 열정을 불러일으킬 수 있으며 미래를 위한 혁신 이니셔티브를 수행하는 개선 문화를 구축할 수 있다는 것을 배우고 있습니다.
그러나 나에게서 그것을 가져 가지 마십시오. 다음은 직원의 우려 사항을 원활하게 탐색하고 조직에 가치를 제공할 뿐만 아니라 직원의 일상 생활을 개선하는 데이터 기반 통찰력을 활용한 MachineMetrics 고객에게서 배운 교훈입니다.
7개 주에 걸쳐 총 20개 시설과 함께 광범위한 프로토타입 및 툴링, 제작, 코팅, 조립 및 애프터마켓 서비스를 제공하는 미국 기반의 선도적인 계약 제조업체입니다. 고성장 회사의 지속적인 개선 여정의 일환으로 엔지니어링 관리자인 Michael Wisnefsy는 프로세스 개선을 주도하고 문제에 가치를 부여하기 위해 기계 성능을 보다 정확하게 이해하고자 했습니다.
자세한 내용은 Mayville Engineering Company 사례 연구 전문을 읽어보십시오.
광범위한 프로토타이핑 및 툴링, 생산 제조, 코팅, 조립 및 애프터마켓 서비스를 제공하는 미국 기반의 선도적인 계약 제조업체는 기계 자산 용량을 더 잘 이해할 필요성에서 시작된 인더스트리 4.0 여정에 착수했습니다. MachineMetrics 이전에 Morgan Olson은 의사 결정을 방해하고 용량 활용과 관련된 다양한 기회를 보지 못하게 하는 활용 추적을 위해 종이 기반 접근 방식에 의존했습니다. 이제 지속적인 개선 관리자 Denis Mursoi와 그의 팀은 조직에서 개인으로까지 확장되는 이점을 찾고 있습니다.
자세히 알아보려면 전체 Morgan Olson 사례 연구를 읽어보십시오.
농업, 해양, 건설, 중장비 등 산업의 고품질 정밀 부품을 생산하는 성장하는 기업입니다. 조직은 가동 중단 시간을 줄이고 생산 병목 현상을 식별하며 공장 현장 문제에 대한 대응 시간을 개선하기 위해 기계 및 운영 데이터를 완벽하게 제어하기 위해 지속적인 개선 프로그램을 시작했습니다. COO Blake Bieri는 그의 팀이 실시간 머신 데이터에 액세스하여 얻은 이점을 공유합니다.
자세한 내용은 전체 일반 연마 및 기계 사례 연구를 읽어보십시오.
만족하고 생산적인 근로자는 강력한 제조 조직의 생명선입니다. 직원 복지를 최우선으로 하는 것은 매우 중요합니다. 그럼에도 불구하고 너무 신중하게 진행하고 혁신을 지연하는 기업은 실제로 전체 비즈니스를 경쟁에서 뒤처지는 위험에 빠뜨리고 있습니다.
제조 산업이 앞으로 몇 년 동안 인력 문제를 헤쳐 나갈 것이라는 데는 의심의 여지가 없지만 성공적인 기업은 실행 가능한 데이터 기반 통찰력을 제공하는 기술을 통해 협업 및 개선 문화를 조성하는 방법을 배우고 있습니다.
데이터가 현장 작업자의 역량을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
산업기술
생산 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 방법을 아는 것은 모든 제조 관리자가 소유해야 하는 기술입니다. 문제를 식별하고 수정하기 위한 많은 전략이 있지만 가장 심각한 작업 현장 문제를 제거하기 위한 출발점은 생산 데이터의 자동화된 수집 및 표준화를 지원하는 인프라를 갖추는 것입니다. 관리자는 정확한 실시간 데이터를 통해 어떤 문제가 발생하고 있는지, 문제의 근본 원인을 파악하고 향후 이를 방지하기 위한 솔루션을 개발할 수 있습니다. 가장 일반적인 제작 문제 작업 현장에 영향을 줄 수 있는 수백 가지가 있지만 대부분은 아래 범주
산업 또는 제조 응용 분야에서 CNC 가공이라는 문구를 들을 수 있습니다. 이 컴퓨터화된 가공 프로세스를 통해 공장 기계 및 도구를 정확하고 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이 기술에 대해 자세히 알아보면 프로젝트에 효과적으로 아웃소싱하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. CNC 기계 정의 — CNC 기계란 무엇입니까? CNC(컴퓨터 수치 제어) 기계는 컴퓨터의 지시를 사용하여 가공 프로세스를 완료합니다. 가공 장비는 재료의 재고 조각을 가져와서 지정된 결과를 얻기 위해 재료의 일부를 잘라냅니다. CNC 가공은 절삭 가공 공정