자동화 제어 시스템
Manufacturing Global은 데이터 및 분석을 활용하는 제조 운영 인텔리전스에 대한 GE Digital의 백서를 살펴봅니다.
GE Digital은 제조 운영의 미래가 어떤 모습일지에 대한 비전으로 백서를 시작합니다. 재작업합니다.”
자동화 솔루션에 대한 막대한 투자에도 불구하고 대부분의 제조 정보 시스템은 계속해서 서로 다른 데이터 사일로로 존재합니다. 이제 경쟁 우선 순위의 균형을 맞추는 과제에 직면한 제조업체는 그 어느 때보다 현대적인 솔루션을 필요로 합니다.
GE Digital은 백서에서 MOI(Manufacturing Operational Intelligence)를 구현하는 솔루션으로 설명합니다. Manufacturing Global은 특히 제조업체가 운영 효율성, 주요 비즈니스 결과 및 시작을 위한 체크리스트를 가능하게 할 수 있는 방법을 살펴봅니다.
LNS Research는 "회사가 제조 성과 대시보드를 사용하는 방향에 있지 않다면 경쟁업체의 61%가 이를 사용하여 더 정확하고 신속하게 성과를 지속적으로 개선할 것입니다."라고 말했습니다.
의심할 여지 없이 제조 우선 순위는 리더마다 다르지만 대부분 MOI가 생산 운영에 중대한 영향을 미치고 가시성을 개선하고 의사 결정을 간소화하고 추측을 제거할 수 있다는 데 동의합니다. 주요 비즈니스 결과는 다음과 같습니다.
인력 생산성을 최적화하고 싶으십니까? MOI 대시보드는 작업자 생산성 및 가동 중지 시간 메트릭을 시각화할 수 있습니다.
이러한 통찰력을 통해 직원 생산성을 기반으로 리소스 할당을 효과적으로 최적화할 수 있습니다. 리더는 새로운 인력을 고용하거나 초과 근무를 할당하는 대신 기존 인력의 추가 역량을 파악할 수도 있습니다.
MOI를 사용하는 제조업체는 예측 장비 유지 관리를 실행할 수 있으므로 계획되지 않은 다운타임과 관련된 수리 및 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
컨텍스트가 풍부한 품질 데이터를 통해 MOI는 결함의 근본 원인을 식별하고 낭비와 관련된 비용을 제거할 수 있습니다.
이를 통해 제조업체는 생산 주기 전반에 걸쳐 품질에 대한 초점을 개선하고 보증 비용을 절감할 수 있습니다.
이제 종이 없는 시대가 도래했습니다. MOI는 공장 관리자와 라인 감독자가 다운타임 정보를 수집, 분석 및 보고하는 데 소비하는 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. MOI는 인력이 많이 소요되는 데이터 수집을 제거하여 작업자가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
마지막으로 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높이며 MOI로 결함을 줄임으로써 제조업체는 동일한 리소스로 더 높은 생산 수율을 달성할 수 있습니다.
전체 백서를 읽으려면 여기를 클릭하십시오.
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디지털 트윈 기술은 센서, 카메라 및 기타 형태의 IoT 데이터 수집을 사용하여 물리적 대응물과 대화식으로 업데이트할 뿐만 아니라 부품 또는 프로세스는 다양한 시나리오에서 응답합니다. 디지털 트윈 기술을 적절하게 사용하면 기업이 제품과 프로세스를 최적화하여 보다 효율적이고 비용 효율적으로 사용할 수 있습니다. 개념은 아직 비교적 젊지만 디지털 트윈은 이미 심오한 실용적인 응용 프로그램을 보여주었습니다. 예를 들어 공급망 관리 부문은 변경을 구현하기 전에 창고 레이아웃 및 조건을 모델링하는 데 이를 사용합니다. McKinsey의 연
데이터:일부에서는 이를 제조업의 미래의 생명선이라고 부르며 로봇을 사용하면 더욱 강력해집니다! 다음은 데이터를 사용하는 11가지 훌륭한 방법입니다. 모든 제조 회사의 미래는 해당 회사가 데이터를 얼마나 잘 처리하는지에 달려 있습니다. 즉, 데이터 수집 및 분석에 능숙하지 않으면 생존하지 못할 수도 있습니다. 그것이 현재 제조업의 전망인 것 같습니다. MAPI와 Deloitte의 최근 설문 조사에 따르면 산업 제조업체의 85%는 스마트 공장 이니셔티브가 향후 5년 동안 제조 경쟁력의 주요 동인이 될 것이라고 믿습니다. MAPI