10년이 넘는 기간 동안 제조업체는 수익을 개선하기 위해 자동화된 솔루션으로 눈을 돌렸습니다. 자동화와 머신 비전은 이제 AI로 확대되고 대체되고 있습니다. 2020년 AI 기반 육안 검사의 가치는 다음과 같습니다. AI 기반 육안 검사의 가치 AI로 대체되는 것은 육안 검사와 관련하여 특히 그렇습니다. AI 기반 시각적 검사 기술의 사용은 비즈니스 운영을 개선하기 위한 제조의 능력을 변화시키고 있습니다. AI 기반 시각적 검사는 AI의 두 가지 주요 강점인 컴퓨터 비전과 딥 러닝에 의존합니다. 모든 AI 시스템은 환경(컴퓨터

로봇과 자율성의 미래에 대해 생각하는 것은 흥미진진합니다. 무인 자동차, 소등 공장, 도시 항공 이동성, 전 세계 어디에서나 이용할 수 있는 로봇 외과 의사. 우리는 빌딩 블록이 창고, 소매점, 농장 및 도로에서 함께 사용되는 것을 보았습니다. 이제는 인간을 대체할 로봇이 아니라 인간을 위한 로봇을 만들어야 할 때입니다. 우리는 여전히 어 갈 길이 멀다. 왜요? 물리적 세계에서 완전히 자율적으로 작동하려는 로봇을 만드는 것은 어렵기 때문입니다. 인간은 목표를 달성하기 위해 역동적인 상황에 매우 잘 적응합니다. 로봇 및 자율 시스템

건설 프로젝트에 참여하든 소프트웨어 개발 프로젝트에 참여하든 프로젝트 관리자의 직업은 도전 그 자체입니다. 종종 프로젝트의 탈선을 위협하는 장애물이 있습니다. 자원 관리에서 예산 준수 및 일정 준수에 이르기까지 프로젝트 관리자가 프로젝트를 성공적으로 완료해야 하는 경우가 많습니다. 다음은 프로젝트 관리의 성공을 위한 효과적인 팁입니다. 큰 그림과 별개로 핵심을 이해하고 효과적으로 계획하고 모든 단계에서 프로젝트 성과를 평가해야 합니다. 프로젝트 관리 소프트웨어 솔루션을 수용하는 것은 좋은 생각입니다. 놀라운 결과를 얻으려

원격으로 일하는 회사와 조직이 증가함에 따라 원격 채용이 크게 증가했습니다. 자연스럽게 조직 구조와 채용 팀과 채용 관리자 간의 의사 소통 수단에 변화가 생겼습니다. HR 전문가와 채용 담당자는 팀 간 정보 흐름의 효율성을 유지하면서 원격 채용에 적응하려고 노력하고 있습니다. 이러한 시나리오에서는 올바른 도구 세트를 선택하고 원격 채용에 도움이 될 수 있는 모범 사례를 따라야 합니다. 그렇게 하지 않으면 끝에서 순전히 적응력 부족으로 인해 최고의 재능을 잃을 위험이 있습니다. 2020년에 사용할 올바른 HR 도구 세트를 선택하는

IIot 또는 산업용 사물 인터넷이라는 용어는 사물 인터넷의 산업적 응용을 지칭하는 데 사용됩니다. 우리는 공장의 기계에서 자동차 내부의 엔진에 이르기까지 모든 분야에서 이 기술을 사용하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이 모든 것은 무선 기술이 장착된 고급 센서로 가득 차 있습니다. 이들은 다양한 산업 분야에서 디지털 인텔리전스를 광범위하게 사용할 수 있도록 데이터를 수집하고 공유할 수 있습니다. 다음은 산업용 IoT에 대해 알아야 할 모든 것입니다. 산업용 IoT 사용 사례 프로세스 자동화 산업용 사물 인터넷의 가장

최근 몇 년 동안 인더스트리 4.0만큼 화제가 되거나 유망한 제조 트렌드는 거의 없습니다. 이 데이터 중심의 산업 혁명은 공장을 더 안전하고 효율적인 곳으로 만들 것을 약속하지만 오늘날의 기술은 그것을 완전히 볼 수 없습니다. 현재 연결된 공장은 눈에 띄게 개선되고 있지만 제조 부문에서는 Industry 4.0을 완전히 경험하려면 더 나은 셀룰러 연결이 필요합니다. 전 세계에 500억 개 이상의 IoT 장치가 있는 오늘날의 연결로는 머지 않아 충분하지 않을 것입니다. 제조업체는 이미 많은 IoT 기술을 시설에 통합할 수 있지만 최

미국의 대유행, 정치, 사회적 갈등에 가려진 것은 엄청난 주택 부족입니다. 주택 수요는 공급보다 약 250만 채 더 많은 것으로 추정됩니다. 이는 주로 엄격한 건축 법규와 가파른 재료비 덕분입니다. 최근 몇 년 동안 낮은 차입 비용에 힘입어 신축 주택 건설이 증가했지만 주택 위기는 계속되고 있습니다. 정책 입안자들이 문제를 해결하기 위해 고군분투하면서 건설 회사는 창의적이 되고 있습니다. 규모의 효율성을 달성하기 위해 혁신적인 New York의 신생 기업을 비롯한 많은 기업이 모듈식으로 전환하고 있습니다. 모듈러 주택이란 무엇입니

가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 기술을 통해 개인은 자신이 있는 방에 컴퓨터 생성 그래픽 또는 정보 오버레이를 추가할 수 있습니다. 사용자는 완전한 디지털 대화형 환경으로 이동할 수도 있습니다. 과거에는 기술이 학술 및 연구 용도로 제한되었지만 최근에는 소비자 기술이 비디오 게임 및 가상 채팅 플랫폼과 같은 애플리케이션에 사용됩니다. VR/AR 산업의 엄청난 성장과 하드웨어 가격의 급격한 하락으로 인해 기술에 대한 접근성이 훨씬 높아졌습니다. 이제 비즈니스에서 기술을 사용하는 것이 훨씬 더 일반적입니다. 개발자들은 제조

제조의 수동 작업은 종종 비용 증가와 성장 감소로 이어집니다. 제조업체는 운영 최적화, 비용 절감, 생산 품질 개선, 수요 예측이라는 4가지 중요한 과제를 해결해야 합니다. 하나 또는 두 개의 프로세스를 디지털화하는 것은 어느 정도만 작동할 수 있으며 완전한 디지털 솔루션만이 유용할 수 있습니다. 특히 수요 예측과 같은 중요한 과제는 운영 데이터 분석을 기반으로 하는 강력한 예측 시스템이 필요하며 이 시스템이 없으면 제조업체는 미래를 계획할 수 없습니다. 제조 분야의 예측 분석 – 중요한 이유와 작동 원리 그러면 이러한 문제를

비즈니스 부문 전반에 걸친 디지털화의 중요성에 대해 조금이라도 의심이 남아 있다면, 대유행은 이를 만류하고 잠잠하게 했습니다. 이 바이러스는 또한 사람들의 정상적인 삶을 방해했습니다. 그것은 우리가 먹고, 쇼핑하고, 운송하고, 의사 소통하는 방식을 크게 바꿨습니다. 팬데믹으로 인해 소비자의 요구와 선호도가 계속 진화함에 따라 브랜드는 고객의 기대에 집중해야 합니다. 결국, 그들은 미래에 번성하도록 돕는 사람들입니다. 팬데믹으로 인해 디지털 기술을 더 많이 갖춘 기업이 필요했습니다. 아니요, 디지털 트랜스포메이션은 새로운 개념이

전통적으로 제조업체는 SCADA 또는 EAM 애플리케이션 또는 RFID/바코드 또는 GPS 솔루션과 같은 기술 솔루션을 사용하여 자산을 추적합니다. 이는 기술 솔루션이지만 개별적으로 작동하며 다양한 이해 관계자가 제어합니다. 모든 제조업체는 IoT 자산 관리에 관심을 기울여야 합니다. 다양한 이해 관계자가 다양한 목적으로 수집한 기술 데이터로 인해 정확하고 현명한 결정을 내리기 위해 자산에 대한 중앙 집중식 데이터 저장소를 갖는 것은 제조 책임자들에게 여전히 백만 달러짜리 문제입니다. 구식 프로토콜 내에서 작업하는 경우 많은

인공 지능과 기계 학습은 거의 모든 산업 분야에서 발전하고 있습니다. 다음 목표는 첨단 산업입니다. 공학 및 기계 분야에서 인공 지능의 출현은 많은 질문을 제기했습니다. 첨단 산업에서 인공 지능의 범위는 무엇입니까? AI에 투자하는 것이 좋은 생각입니까? AI가 엔지니어를 대체할 것인가? 인공 지능이 모든 첨단 분야를 추월하기 쉽습니까? 인공 지능이 빠르게 발전하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 다용도 응용 프로그램이 가능하며 많은 산업 분야에서 놀라운 변화를 가져왔습니다. 우리 앞에는 Google, Amazon 및 Fac

블록체인은 비트코인 ​​및 이더리움과 같은 암호화폐 네트워크 이면의 디지털 기록 보관 기술입니다. 의료, 자동차, 정부, 보험, 소매 및 소비재, 제조, 공급망 등을 포함한 금융 서비스 및 기타 산업 분야의 잠재적인 게임 체인저가 되었습니다. 그리고 오늘은 블록체인 기술을 공급망에 적용하는 방법을 살펴보겠습니다. 공급망의 블록체인, 추적 가능성 및 제품 배송, 파트너 간의 조정 및 재정 지원 액세스를 보다 비용 효율적이고 신속하게 수행할 수 있습니다. 이 개념을 더 잘 이해하려면 블록체인의 기본, 공급망에서의 이점, 암호화폐에서의

오늘날 IoT 시스템은 데이터를 수집하기 위해 방대한 양의 데이터를 선별하고 있습니다. 전사적 자원 계획 및 제조 실행과 같은 프로세스에 대한 통찰력 하지만 사물 인터넷(IoT) 데이터를 ERP(전사적 자원 관리) 및 MES(제조 실행 시스템)와 통합하는 것은 또 다른 이야기입니다. ERP 및 MES 시스템은 원래 각각 자체 데이터 리포지토리가 있는 독립형 모놀리식 엔터티로 설계되었습니다. 센서, 카메라 및 기타 IoT 장치에서 데이터를 지속적으로 수집하도록 설계되지 않았습니다. 다양한 기업 환경에서 머리를 숙이는 문제입니다.

2021년 8월, Forescout Research Labs와 JFrog Security Research는 조직에서 INFRA:HALT라고 명명한 NicheStack TCP/IP 스택에 영향을 미치는 14개의 취약점을 확인했습니다. TCP/IP 스택을 통해 공급업체는 IT, 운영 기술(OT) 및 산업용 사물 인터넷(IoT) 장치를 비롯한 IP 연결 시스템에 대한 기본 네트워크 통신을 구현할 수 있습니다. 실제로 NicheStack은 제조 공장, 수처리, 발전 등과 같은 여러 중요 인프라 부문에서 일반적으로 사용되는 수많은 OT

산업용 IoT 및 스마트 팩토리의 도래로 인해 새로운 요구 사항이 생겼습니다. 차세대 분석 시스템에서 새로운 방식으로 운영 데이터의 잠금을 해제합니다. 스마트 산업 분석은 비교적 최근의 사용 사례이지만 활동이 뜨거워지기 시작했습니다. 과제는 단순히 운영 로그에 콘텐츠를 저장하는 것 이상으로 여러 산업용 IoT 접점에서 추출한 데이터에서 의미 있는 추세를 찾는 것입니다. 사물 인터넷(IoT) 센서에 의해 생성된 스마트 공장은 다른 기업 데이터 포인트와 상관 관계가 있어야 하며 의미 검색은 일시적인 순간이 아니라 일상적인 워크플로의

인도에 본사를 둔 제조 대기업 Tata는 산업 인터넷에서 발판을 확장하려고 합니다. Financial Express에 따르면 사물(IIoT) 시장. 비즈니스 신문은 Tata Communications의 IoT(사업부) 책임자인 Alok Bardiya의 의견을 인용했습니다. 이 소식은 Tata가 팬데믹 과정에서 큰 혼란을 겪은 동아시아 제조 공장에서 발판을 확보하기 위해 반도체 제조에 진출할 준비를 하고 있다는 사실과 함께 제공됩니다. 그러나 Stanford University의 AI Index 보고서에 따르면 인도는 소프트웨어

IoT 장치가 점점 더 작아지고 있음을 보여주는 시연에서, 네바다에 기반을 둔 공급업체는 표면적이 0.9제곱인치에 불과한 가연성 가스 센서를 공개했습니다. NevadaNano의 MPS Mini는 국내 가스 누출 및 기타 가연성 가스 사고는 물론 일산화탄소 및 라돈과 같은 유독성 형태를 목표로 하는 가스 모니터링 센서 제조업체의 관심을 끌었다고 합니다. 이 센서는 IoT 지원 분산 가스 감지 시스템과 함께 가연성 가스, 냉매 누출, 메탄 누출 및 실내 공기질을 감지하도록 설계되었습니다. MPS Mini는 수소, 옥탄, 프로판을

산업 IoT 기술을 도입하는 조직의 성숙도가 급증 영국에 기반을 둔 통신 위성 사업자 Inmarsat의 새로운 연구에 따르면 COVID-19의 출현 이후. COVID-19 시대의 산업용 IoT는 농업, 전기 유틸리티, 광업, 석유 및 가스, 운송 및 물류를 포함한 산업 분야의 전 세계 응답자 450명을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 응답자의 약 77%는 조직이 완료를 위해 최소한 하나의 IoT 프로젝트를 배포했으며 41%는 2020년 2분기 이후 12개월 동안 배포했다고 말했습니다. 응답자의 23%는 여전히 IoT 프로젝트

IoT 도구 세트 결정 기업들은 턴키 기술을 구매하고 맞춤화하여 IoT를 구현하고 있습니다. 그러나 더 많은 기업이 운영, 수익 증대 및 비용 절감을 최적화할 수 있는 회사별 사용 사례를 위한 자체 IoT(사물 인터넷) 애플리케이션 개발을 모색하고 있습니다. IoT 소프트웨어 개발 도구를 찾는 조직이 있습니다. 기업이 오픈 소스 IoT 개발을 선택해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. 공급업체에 구애받지 않고 전 세계 커뮤니티에서 지원하며 일반적으로 무료입니다. 그러나 특히 기업이 이러한 공급업체 환경에서 많은 양의 IoT를