사물 인터넷 기술
제조 프로세스에 디지털 전략을 채택하면 중소기업이 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
엔터프라이즈 산업 제조는 디지털 혁신을 주도할 수 있지만 중소기업은 여전히 새로운 기술을 활용하여 지속 가능하고 성공적인 운영을 구축할 수 있습니다. 유비쿼터스 IoT 및 로우 코드 개발 방법론은 모든 규모의 제조업체가 현대화 및 혁신의 이점을 누릴 수 있도록 지원합니다.
그러나 제조 디지털화는 기술 자체와 관련이 없는 몇 가지 근본적인 문제를 제시할 수 있습니다. NIST(National Institute of Standards and Technology) 및 기타 기관에서는 몇 가지 일반적인 디지털 혁신 장애물과 잠재적 솔루션에 대해 언급했습니다.
중소기업은 새로운 솔루션에 투자하고 기존 솔루션을 적용하기 위해 대기업이 할 수 있는 예산이 없을 수 있습니다. 이것은 운영이 "있는 그대로 잘 작동"할 때 장벽이 될 수 있지만 제조업체는 더 큰 비전을 보는 법을 배워야 합니다. 초기에 투자 비용이 발생하지만 시대에 발맞추기 위해 기술을 채택하지 않는 데 드는 비용은 무엇입니까? 올바른 투자 계획을 통해 제조업체는 언제 얼마만큼의 자산을 남겨두는지 알 수 있습니다.
요점은 문제에 돈을 던지는 것이 아닙니다. 대신 제조업체는 개선해야 할 사항과 결과를 측정하는 방법에 대한 계획이 필요합니다. 예를 들어, 예측 유지 관리를 위해 IoT 센서를 사용하여 필요하거나 계획되지 않은 가동 중지 시간을 모두 줄이려는 이니셔티브는 논리적인 장소 또는 투자와 측정 가능한 ROI를 제공합니다.
제조업체가 고급 제조 기술 기능을 향상시키면서 고급 데이터 분석, 인공 지능 및 기계 학습, 디지털 트윈, 자동화를 사용하려는 많은 노력이 필요합니다. 비기술 기업이 디지털 채택으로 전환함에 따라 이러한 분야 및 기타 분야에 대한 지식 부족으로 진행이 지연될 수 있습니다. 제조 회사는 질문에 답하거나 운영 계획을 제안할 전담 사내 기술 팀에 액세스하지 못할 수 있으므로 외부 도움을 찾는 것이 채택 스트레스를 줄일 수 있습니다.
외부 컨설턴트는 논리적 투자 계획을 통해 제조 회사를 안내하고, 전환을 더 쉽게 만들고, 채택할 가치가 있는 솔루션에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.
기술 회사 외부의 조직은 새로운 이니셔티브를 채택하는 것을 꺼립니다. 왜냐하면 그러한 시스템이 쓸모없게 되면 어떤 일이 일어나는지 너무 잘 알기 때문입니다. 기술이 그 어느 때보다 빠르게 변화함에 따라 조직은 레거시 시스템을 보유하게 되었습니다.
구성 가능한 아키텍처를 채택하는 것이 하나의 솔루션이 될 수 있습니다. 하나의 단단한 시스템 대신 컴포저블 아키텍처를 사용하면 전체 시스템을 분해하지 않고도 구성 요소를 교체할 수 있습니다. 제조 시스템에 대한 전문 지식을 갖춘 컨설턴트를 데려오면 상호 의존성을 고려하면서 변경 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다.
레거시 시스템은 많은 제조 작업의 난제입니다. 시스템을 변경하려면 구식 프로세스를 폐기하고, 현장 및 경영진에서 재교육을 받아야 하며, 변화를 수용하려는 전반적 의지가 필요합니다.
투자 계획의 일부는 회사가 디지털 채택에 대해 가장 많은 수익을 얻을 수 있는 위치를 결정하는 것입니다. 예를 들어 제조 분야에서 예측 유지 관리는 상당한 ROI를 제공하므로 수동 시스템에서 인공 지능에 의해 자동화된 시스템으로 변경하면 추가 변화가 발생할 수 있습니다.
기술뿐만이 아닙니다. 직원들은 처음에는 변화에 매우 저항할 수 있으므로 회사는 전환을 쉽게 하기 위해 회사 문화를 전환해야 합니다. 조직은 변화를 위해 부서와 긴밀히 협력해야 합니다.
지속적인 개선과 탐색의 문화를 채택하는 것은 디지털화로의 전환의 보상을 강조하는 것과 함께 도움이 됩니다. 개인 정보 보호 문제 또는 사이버 보안 문제 및 직업 보안을 해결하는 것도 변경 관리를 지원하는 데 큰 도움이 됩니다.
디지털 혁신 제조를 가로막는 장애물은 이야기의 끝이 아닙니다. 제조 프로세스에 디지털 전략을 채택하면 중소기업이 경쟁력을 유지할 수 있으므로 각 장애물을 해결하면 전환이 순조롭게 진행되는 데 도움이 됩니다.
사물 인터넷 기술
가장 많은 데이터를 생산하고 있음에도 불구하고 제조는 다른 모든 글로벌 산업과 비교하여 디지털 혁신 노력에서 꼴찌입니다. 제조업체가 이 전환기에 내재된 문제를 극복하는 데 도움이 되는 솔루션을 만든 회사는 거의 없습니다. 다른 많은 사람들이 실패한 곳에서 우리는 어떻게 성공했습니까? 디지털 혁신에 대한 로드맵을 구축할 때 미래를 예측하고 거기에 도달하기 위해 거꾸로 계획하고 싶은 유혹이 있습니다. 보다 능동적인 접근 방식은 현재 위치를 모르면 어디로 가는지 알 수 없다는 사실을 받아들이는 것입니다. 은총알은 없습니다. 그러나 출
제조 엔지니어링: 기계 모니터링 및 분석은 디지털 제조/인더스트리 4.0 시대에 그 어느 때보다 중요해졌습니다. Sight Machine의 최신 제품의 새로운 기능은 무엇입니까? 존 소벨: 당사의 최신 제품은 훨씬 더 광범위한 제조업체를 위해 설계되었습니다. 대다수의 제조업체가 최소한 디지털 혁신 여정을 시작했지만 우리는 그들 사이에서 광범위한 준비 수준을 발견했습니다. 많은 기업이 IoT(사물 인터넷) 데이터를 사용하여 제조 운영에 대한 더 나은 가시성을 확보하기를 열망하지만 고급 분석에 대한 준비가 되어 있지 않습니다. 그들은