산업기술
많은 종류의 제조 공정이 있습니다. Fishbowl Manufacturing이 대부분의 사람들에게 효과가 있다는 것을 알고 계셨습니까? 다음은 가장 인기 있는 제조 공정 5가지입니다. 그것들이 무엇이며 Fishbowl Manufacturing이 어떻게 작동하는지 논의할 것입니다.
배치 프로세스 제조는 한 배치에서 수요를 충족하기에 충분한 품목을 만든 다음 다른 품목으로 이동하여 배치를 수행하는 것을 포함합니다. 이 과정은 만들어야 하는 모든 제품에 대해 계속 반복됩니다.
Fishbowl Manufacturing에서는 일괄 피킹과 원자재 및 완제품을 일괄 작업 주문에 추가할 수 있습니다. 이 두 가지 모두 제조 공정의 속도를 높입니다.
예상대로 연속 제조는 동일한 완제품을 계속해서 반복적으로 생성합니다. 연속 제조와 다른 제조 공정의 주요 차이점은 일반적으로 액체, 가스, 광물 및 분말과 같은 비금속 물질과 함께 작동한다는 것입니다.
Fishbowl Manufacturing을 사용하면 다양한 유형의 측정 단위와 거의 모든 유형의 원자재를 BOM에 추가할 수 있습니다.
개별 제조 설정에서는 여러 유형의 제품이 단일 조립 라인에서 제조됩니다. 이것은 매우 유연한 제조 공정입니다. 회사에서 고도로 맞춤화 가능한 제품을 제공하거나 주문 제작 비즈니스 모델을 사용하는 경우 이산 제조를 사용하게 될 것입니다. 이는 불행히도 다양한 제품에 맞게 조립 라인을 재정비할 때 비효율성과 가동 중지 시간으로 이어질 수 있지만, 다양한 주문을 따라가기 위해서는 필요한 절충안이 될 수 있습니다.
Fishbowl Manufacturing에서 일회성 항목을 포함하거나 다양한 수량의 항목을 BOM에 추가하는 것은 간단합니다. 따라서 소프트웨어는 제조 프로세스에서 요구하는 만큼 유연할 수 있습니다.
Job Shop 환경은 주로 일회성 제조 작업에 초점을 맞춘다는 점에서 이산 제조와 유사하지만 조립 라인에 따라 덜 의존한다는 점에서 다릅니다. 대부분의 제조 작업은 손으로 또는 제한된 자동화로 수행됩니다. 그러나 조립 라인을 통해 생산을 극적으로 확장하는 것이 합리적일 정도로 수요가 증가한다면 회사는 아마도 이산 제조로 전환할 것입니다.
Fishbowl Manufacturing은 확장 가능하므로 광범위한 재고 및 제조 요구 사항을 처리할 수 있습니다. 귀하가 성장하고 생산량을 늘리면 Fishbowl Manufacturing은 여전히 추가 부하를 처리할 수 있습니다. 또한 BOM의 항목에 지침 메모를 추가하여 필요한 경우 작업자가 절차를 다시 확인할 수 있습니다.
이름에서 알 수 있듯이 반복 제조는 동일한 유형의 제품을 계속해서 만드는 것을 포함합니다. 단일 조립 라인에서 생산되는 제품의 유형은 변경되지 않지만 공급 및 수요 변동을 고려하여 생산 빈도를 변경할 수 있습니다.
제조업체가 Fishbowl Manufacturing에서 BOM을 생성하면 쉽게 저장하고 필요할 때마다 복제할 수 있습니다. 모든 것이 표준화되어 있기 때문에 원자재나 제조 절차의 특정 부분이 잊혀지거나 분실될 염려가 전혀 없습니다.
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더 많은 사용자 정의뿐만 아니라 더 빠른 처리 시간과 폐기물 감소가 요구되는 시대에 주문형 제조는 필요한 정확한 수량으로 필요할 때 즉시 제품을 생산하는 점점 더 인기 있는 수단입니다. 최소 수량을 충족하지 않으면 일반적으로 비용 효율적이지 않은 기존 제조와 달리 주문형 제조는 시장 출시 시간을 단축하고 부품당 비용을 낮게 유지하며 제품 개발 팀이 시장 상황에 보다 민첩하게 대응할 수 있습니다. 또한 주문형 제조는 창고 비축 및 낭비를 최소화하고 에너지 효율성을 개선하며 위험 관리를 개선합니다. 이러한 이유로 주문형 제조는 프로토
빅 데이터는 연결된 장치에서 수집된 방대한 데이터 세트를 의미하며 이를 분석하여 데이터 기반 인사이트를 생성합니다. 업계 리더는 빅 데이터를 사용하여 패턴과 소비자 행동을 식별하고 과거 추세를 분석하여 운영 효율성을 최적화하고 비즈니스 관행을 개선합니다. 일부 통계 분석 및 일부 소비자 조사, 빅 데이터는 가치 창출의 핵심입니다. 특히 제조 부문에서는 실행 가능한 빅 데이터 통찰력을 활용하는 것이 시간과 비용을 더 많이 절약하는 열쇠가 될 수 있습니다. Honeywell과 KRC가 수행한 공동 연구에 따르면 빅 데이터 분석을 효과