자동화 제어 시스템
전 세계가 새로운 작업 방식을 채택함에 따라 Manufacturing Global은 제조 부문의 민첩성을 높이는 4가지 방법을 검토합니다.
1. 실시간 정보 공유
사람들은 정보가 필요하고 지금 필요합니다. 이것은 건강 및 안전 조치, 새로운 작업장 관행, 변화하는 전략 및 전염병에 의해 영향을 받은 기타 모든 것에 관한 것일 수 있습니다. 정보에 덜 접근할 수 있을수록 더 혼란스러워집니다. 실시간으로 정보를 공유하면 모든 사람이 필요에 따라 필요한 답변을 얻을 수 있으므로 더 나은 의사 소통이 가능합니다.
2. 데이터 품질 검토
데이터 정리는 다운스트림 작업을 확장하기 위한 초기 지점입니다. 데이터가 누락되거나 부정확하거나 오래된 경우 불필요한 재작업 및 수동 검토를 의미합니다. 자동화를 사용하여 데이터를 지속적으로 검토하고 불일치에 대해 사전에 조치함으로써 해당 데이터와 상호 작용하는 모든 다운스트림 프로세스를 빠르고 효율적으로 전환할 수 있습니다.
3. 정보 병목 현상 식별
팬데믹은 조직의 기존 정보 병목 현상을 가속화하고 몇 가지 새로운 병목 현상을 만들었습니다. 내부 커뮤니케이션이 작동하는 방식과 정보가 조직을 통해 흐르는 방식을 분석 - 이러한 병목 현상이 있는 위치를 식별하고 해결할 수 있는 방법을 제안합니다. 정보에 대한 더 나은 액세스는 의사 결정을 가속화하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
4. 문제 해결을 위한 프로세스 트리거
문제를 추적하고 관리하는 자동화된 프로세스를 자동으로 트리거함으로써 팀은 문제 해결과 관련하여 필요한 모든 활동을 조정하고 솔루션에 도달하는 데 있어 장애물이나 지연에 대한 가시성을 제공할 수 있습니다. 새로운 문제가 인식되면 전문 분야, 비즈니스 기능 또는 우선 순위를 기반으로 올바른 소유자에게 신속하고 자동으로 할당될 수 있으므로 올바른 소유자를 찾기 위한 여러 차례의 핸드오프 및 앞뒤를 피할 수 있습니다. 할당되면 자동화된 프로세스를 통해 제출자 및 에스컬레이션 경로에 현재 상태 및 예상 해결 날짜를 알릴 수 있습니다.
자동화 제어 시스템
빅 데이터는 제조업체에게 새로운 미래를 제공합니다. 업계는 데이터 기반 제조의 가능성을 활용하는 데 더디지만 새로운 효율성, 보다 원활한 공급망 및 가속화된 제품 개발 주기를 위한 기회로 인해 미래 지향적인 제조업체는 데이터 수집 및 분석을 수용해야 합니다. 공동 설립자이자 CEO인 Lou Rassey가 제공하는 데이터의 이점에 대해 자세히 알아보십시오. 대본: 제가 어렸을 때 데이터라는 단어는 엔지니어나 컴퓨터 프로그래머가 아닌 이상 거의 들어본 적이 없는 단어였습니다. 우리 모두 알고 있듯이 더 이상 그렇지 않습니다. 우리는
현재 세계는 산업 경제에서 디지털 경제로 전환하고 있으며 제조 산업은 디지털화, 지능화, 네트워킹 및 자동화의 단계를 따라 지속적으로 도약하는 디지털 전환 및 발전의 역사적 단계에 있으며 앞으로도 그럴 것입니다. 최근 몇 년 동안 GDP에서 중국 디지털 경제의 비율은 해마다 증가하여 2017년에는 32.9%에 이르렀고 규모는 27조 2천억 위안에 달했습니다. 산업 디지털화의 급증은 제조 산업의 업그레이드 및 변환에 막대한 영향을 미쳤습니다. 산업 디지털화는 데이터를 핵심 요소로, 가치 릴리스를 핵심으로, 데이터 권한 부여를 메인