산업용 IoT:가격 비교 데이터는 중소기업의 마진을 보호합니다.

IIoT(산업용 사물 인터넷)는 자금이 부족하거나 빅 데이터를 수집, 선별 및 사용할 의향이 없는 대부분의 중소기업이 잘못 이해하고 있습니다. 이들 조직이 필요로 하는 것은 생존(그리고 희망적으로 번창하기 위해)을 위해 적은 마진을 유지하는 것입니다.

너무 자주 가격 비교의 부족과 유통업체 및 공급업체의 일상적인 구매가 손실 마진의 가장 가까운 원인입니다. 사장 겸 CEO인 Thomas R. Cutler는 빅 데이터가 없으면 지불한 가격이 공정한지 경쟁력이 있는지 알 방법이 없다고 말합니다. TR 커틀러, Inc.

이 분야의 새로운 저비용 공급자는 ManufacturingPower입니다. 비용 효율적인 연간 SaaS(Software as a Service) 요금은 비교 SKU(Stock Keeping Unit) 가격 책정을 수행합니다. 이러한 데이터 요소를 제거하는 것은 고유한 비밀이 유지되기 때문에 시간이 너무 많이 소요되고 부정확했습니다. 다른 사람들이 동일한 항목에 대해 지불하는 것을 보면 공정함을 느낄 수 있고 더 중요하게는 몇 가지 이익 마진을 포착할 수 있습니다. 제조업체의 78%는 직원이 50명 미만입니다. 회수된 가격 마진의 1~2배는 임금 인상, 건강 보험 지불, 신규 사업 수주 및 기존 고객 유지에 도움이 됩니다.

IIoT 데이터 수집이 고객 확보 및 유지와 관련이 없는 경우가 너무 많습니다. 주문은 의심할 여지 없이 다른 모자를 쓰고 다른 운영 기능을 담당하는 소규모 제조 작업의 한 사람에게 위임되는 경우가 많습니다. QC/QA(품질 관리/보증)에서 공장 관리 및 HR에 이르기까지 주문 프로세스는 반사적입니다. 동일한 공급업체, 공급업체 및 유통업체에서 주문하는 것이 편리하지만 비용 효율성과는 거리가 멉니다.

라인별 비교(SKU가 지불한 가격 평가)를 신속하게 수행하는 기능은 실제 절감 효과를 빠르게 얻을 수 있습니다. 일반적으로 소규모 제조업체는 매월 최소 $5000(€4581)를 절약할 수 있습니다. 훨씬 더 많은 경우가 많습니다!

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비용 회수가 30일 내에 입증될 수 있는 경우 ROI 가치 제안은 간단합니다. 몇 개월은 더 많이 절약할 수도 있고 덜 절약할 수도 있습니다. 다른 사람들이 동일한 SKU에 대해 얼마를 지불하는지 알 수 있는 능력은 필수적입니다. 이 데이터는 가장 작은 제조업체라도 테이블에 돈이 남아 있는지 또는 공정한 가격이 지불되고 있는지 여부를 알려줍니다.

소규모 제조 작업에서 과로한 사람이 이러한 데이터 분석을 실행할 시간, 용량 또는 대역폭이 있다고 생각하는 것은 완전히 비합리적입니다. 데이터는 일부 사람들이 기본적인 IIoT 알고리즘으로 간주할 수 있는 것을 활용하여 Manufacturing Power에서 수집합니다. 즉, 비용 절감은 빅 데이터가 수집되는 방식이 아니라 최종 결과와 그에 따른 영향에 관한 것입니다.

저자는 TR Cutler, Inc.의 사장 겸 CEO인 Thomas R. Cutler입니다.

저자 소개

Thomas R. Cutler는 20 을 기념하는 TR Cutler, Inc.의 사장 겸 CEO입니다. 년도. Cutler는 제조, 산업, 자재 취급 및 공정 개선의 추세에 대해 글을 쓰는 7000명 이상의 언론인, 편집자 및 경제학자를 포함하는 Manufacturing Media Consortium의 설립자입니다. Cutler는 매년 제조 부문에 관한 1000개 이상의 특집 기사를 저술합니다.