IXON Cloud는 원시 기계 데이터를 더 스마트한 의사결정, 더 빠른 서비스, 새로운 수익 모델을 지원하는 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.
산업용 사물인터넷(IIoT)은 연결된 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 표준을 통해 즉각적인 데이터 수집과 분석을 가능하게 합니다. 기계는 센서, 미터, 사용자 입력, 자동화 작업을 통해 데이터를 자동으로 생성합니다. 인간의 개입 없이 말이죠. 하지만 데이터만으로는 무의미합니다. 해석이 가치 있는 정보로 만듭니다.
IXON에서는 IIoT를 기계 제작사와 시스템 통합업체에 상당한 가치를 제공하는 관문으로 봅니다. 기계 데이터의 잠금을 해제하면:
Water IQ가 기계 데이터를 활용해 시장 입지를 강화한 방법을 알아보세요.
데이터 분석은 기존 설치와 신규 설계 모두에 대한 지속적 개선을 촉진합니다. 다음 맞춤형 기계나 시리즈에 인사이트를 통합하여 경쟁에서 앞서고 더 만족스러운 고객을 만드세요.
현장 레벨 데이터로 소프트웨어 버그를 에러 코드로 신속히 파악하고, 유지보수 니즈를 예측하며, 계획되지 않은 다운타임을 방지하는 알람을 트리거할 수 있습니다. 빠른 해결은 직접적으로 더 높은 고객 만족도와 수익으로 이어집니다.
리스, 종량제, 구독 기반 모델은 정확한 생산 데이터(가동 시간, 생산량, 성과 지표)에서 번창합니다. 대시보드나 HMI를 구독 기반으로 제공하면 시장 침체기에도 탄력적인 수익원을 만듭니다.
기계 데이터를 활용하려면 자동화 피라미드를 통해 현장에서 관리 시스템으로 데이터를 이동해야 합니다. 피라미드는 5개 레이어로 정의됩니다:
현장, 제어, 감독 레벨에서 관리 레벨로 데이터를 전송하는 것이 클라우드 연결성이 빛을 발하는 지점입니다.
두 가지 접근 방식이 있습니다: 레벨별 구현과 클라우드 구현.
IXON Cloud는 엣지 하드웨어와 안전한 클라우드 스토리지를 결합한 즉시 사용 가능한 IIoT 솔루션을 제공합니다. 산업용 원격 액세스, 데이터 로깅, 시각화, 알람을 전문가가 24시간 유지관리하며 제공합니다.
고주파 현장 디바이스는 초당 수천 개의 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다. IXON의 엣지 게이트웨이인 IXrouter는 이 데이터를 로컬에서 집계, 요약, 포맷하여 클라우드로 전달함으로써 대역폭 사용을 획기적으로 줄입니다.
IoT 게이트웨이는 클라우드와 현장 컨트롤러를 연결합니다. 필드버스 프로토콜(Modbus TCP, Ethernet IP, BACnet, OPC-UA, Siemens S7)이 PLC 데이터를 노출하면, 엣지 게이트웨이가 이를 캡처, 처리, MQTT로 전송합니다. 실시간 인사이트가 IXON Cloud에서 즉시 제공됩니다.
팁: 보안 백서에서 IXON이 데이터를 보호하는 방법 확인.
IXON Cloud에 기계 데이터가 있으면 드래그앤드롭 대시보드로 라이브 및 과거 지표를 시각화하세요. 더 깊은 분석을 위해 웹훅이나 API로 기존 계획, 서비스, ERP 도구와 통합하세요.
IXON의 IIoT 플랫폼이 운영에 측정 가능한 가치를 더하는 방법 탐색.
즉시 액세스. 신용카드 불필요.팁: 새로운 가상 데모 디바이스로 IXON Cloud의 전체 기능을 경험해 보세요.
사물 인터넷 기술
생산에 가장 가까운 직원인 오퍼레이터들은 쇼플로어 깊은 가시성 가집니다. 반면 쇼플로어 관리자, 제조 엔지니어 등 다른 이해관계자들은 생산 상태, 팀 생산 목표 대비 성과, 설비·리소스 활용 효율 가시성 확보에 애로 겪곤 합니다. 다행히 연결 기기들이 데이터, 분석, 리포트, 커뮤니케이션 도구로 전통 제조서 발견되는 생산 문제들에 빛 비춥니다. 다운타임 분석 관리자들 직면 가장 흔한 과제 중 하나 = 머신 다운타임; 기계 생산 중 아닌 시간. 회사 다운타임 최대 원인 분석하려 하면 지식 즉각적 공백들. 쇼플로어 다운타임 얼마나
제조업체는 오랫동안 제조 실행 시스템(MES)을 사용하여 생산을 관리해 왔습니다. 독립형이든 광범위한 ERP 시스템의 일부이든, MES는 장비와 생산 프로세스의 일상적 관리에서 제조 데이터를 더 높은 수준으로 끌어올리는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 하지만 레거시 MES 솔루션에는 상당한 단점이 있습니다. MES가 장비와 생산 프로세스의 일상적 관리에서 제조 데이터를 더 높은 수준으로 끌어올리는 데 도움을 주었지만, 여전히 수작업 데이터 수집과 입력을 통한 프로세스 중심 운영에 의존합니다. 또한 사람 중심이며 종종 다른 엔터프라이즈
