오늘날의 세계에서는 소비자의 취향이 빠르게 변하고 있습니다. 고객은 그 어느 때보다 더 자주 새로운 제품 출시와 이전 제품 라인의 새로운 반복을 기대합니다. 많은 경우 여기에는 맞춤형 버전도 포함됩니다. 은행 및 앱 기반 주문형 회사와 같은 서비스 산업의 경우 데이터는 항상 기존 제조 장비 제공업체에 비해 캡처 및 분석하기가 더 쉽습니다. 역사적으로 제조업체는 데이터 수집 및 분석을 위해 어떤 식으로든 연결되지 않은 고객 위치에 있는 다양한 생산 장비 또는 멀리 떨어진 장비를 활용해 왔습니다. MachineMetrics의 고객은 이

데이터 기반 제조 전략을 통한 생산 효율성 최적화 다양한 데이터 캡처 기술이 존재하지만 제조업체는 여전히 이를 사용하기 위해 고군분투하고 있습니다. 데이터 기반 제조의 목표를 달성하기가 훨씬 더 어려워 보이는 것은 이러한 주요 과제 때문입니다. 그러나 생산 효율성을 최적화할 때 취할 수 있는 몇 가지 데이터 중심 접근 방식이 있습니다. 이러한 접근 방식에는 산업용 IoT를 사용하여 작업 현장 데이터를 캡처하고, 작업 현장 에지 컴퓨팅 장치를 배포하거나, 추가 분석을 위해 Excel 시트에 기계 통계를 수동으로 입력하는 것이

IIoT로 복잡한 자동차 제조 문제 해결 자동차 제조는 역동적인 시장의 요구를 충족시키기 위해 민첩성을 유지해야 합니다. 복잡하고 세계적으로 경쟁적인 환경에서 운영상의 문제는 계속해서 증가할 것이며 맞춤형 옵션 기능이 있는 여러 자동차 모델을 지원하는 공장에는 민첩한 워크플로가 필요합니다. 이는 생산 프로세스가 덜 선형적이고 모듈화될 것임을 의미합니다. 단일 목적의 고정 기계는 이제 생산 환경 내에서 다양한 배치 작업에 대한 작업의 유연성을 가져야 하며 설정 및 해체를 위한 처리 시간은 제한적이고 신속할 것입니다. 또한 협업 로

기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 많은 산업에서 기술 사용을 통해 가치를 창출하고 유지할 수 있는 새롭고 창의적인 방법을 찾고 있습니다. 드론, 3D 프린팅 및 기타 많은 관심을 끄는 기술 혁신에 대한 뉴스 기사가 정기적으로 나오며 많은 사람들이 신기술 배포의 가장 큰 성장 영역 중 하나인 기존 제조를 간과합니다. 많은 사람들에게 제조라는 단어는 스톡 이미지를 떠올리게 합니다. 지루하고 시끄럽고 더러운 공장에서 작업자가 수동으로 수행하는 지루한 노동에 이르기까지 제조에 대한 고정관념은 지난 수십 년 동안 일관되게 유지되었습니다.

인더스트리 4.0과 미래 인력 교육에서의 역할 다시 한 번, 제조업은 유동적인 상태에 있습니다. 몇 가지 새로운 기술의 부상은 반복적인 프로세스로 알려진 산업에 약간의 흥분을 가져오는 동시에 금세기 산업화 추진의 중추적인 역할을 하고 있습니다. 그리고 예, 우리는 베이비 붐 세대를 의미합니다. 미국 노동통계국의 통계에 따르면 붐 세대는 다른 세대보다 더 오래 일하지만 하루에 10,000명의 근로자가 퇴직하면 향후 10년 동안 전 세계 노동력이 고갈될 것입니다. 고령 직원의 임박한 퇴직은 한 세대가 인력을 떠날 때 기술 격차를

제조업의 미래는 무엇을 의미합니까? 유행어처럼 사물 인터넷(IoT)과 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 지난 10년 동안 제조 현장에서 두드러진 특징이었으며 이는 곧 바뀌지 않을 것입니다. Bsquare의 연례 설문조사에 따르면 제조 기업의 86%가 작업 현장 운영을 향상시키기 위해 다양한 형태의 IoT를 채택했습니다. 이로 인해 IoT의 영향력이 커지고 있음을 인정하는 것이 정당하고, 앞으로 어떻게 IoT를 계속 적용할 것인지에 대한 의문을 불러일으킵니다. IoT 솔루션 구현의 책임은 전 세계의 CTO, 프로젝트 관리자 및 엔

산업 생산 기업의 디지털 혁신은 연결성, 가시성 및 성능에 대한 심층적인 통찰력을 위해 사물 인터넷(IoT)에 의존합니다. 제조 분야에서 산업용 IIoT의 성공이 수익 성장을 가속화하고 있지만 사이버 보안, 높은 투자 비용 및 구현과 관련된 문제는 여전히 존재합니다. 이러한 문제로 인해 많은 제조업체가 위험을 완화하거나 비용을 관리하기 위해 DIY IIoT로 전환했습니다. 하지만 DIY IoT 구현은 얼마나 성공적이었습니까? Cisco 연구 조사는 IoT를 직접 구현하는 성공률에 대해 몇 가지 조명을 제공합니다. 이 연구에서는

미국 매사추세츠주 보스턴 -- 제조 분야의 선도적인 데이터 및 디지털 앱 플랫폼인 MachineMetrics가 세계에서 가장 유망한 스타트업 및 스케일업 그룹인 World Economic Forum의 Global Innovators Community에 합류했다고 오늘 발표했습니다. 기술 및 비즈니스 모델 혁신, 공공 및 민간 부문 리더와 교류하고 현재 위기를 극복하고 미래의 회복력을 가능하게 하는 새로운 솔루션에 기여합니다. 글로벌 혁신가로 초대받은 기업은 관련 포럼의 플랫폼 중 하나 이상에 참여하여 주요 문제에 대한 글로벌 의제를

공장이 단일 공장 내에서 동일한 유형의 생산 장비를 여러 세대에 걸쳐 운영하는 것은 드문 일이 아닙니다. 매우 큰 주머니를 가진 초대형 회사를 제외하고 대부분의 회사는 장비를 자주 교체할 여유가 없으며 장기 자본 계획과 비즈니스 성장 전략에 따라 세그먼트에 장비를 추가해야 합니다. 이러한 투자 방법과 장기 계획은 대부분의 제조업체에게 생소한 것으로 간주되지 않습니다. 그리고 새로운 장비를 사용할 수 있고 온라인 상태가 되면 그에 따라 작업을 조정합니다. 제조업체가 생산을 바라보는 방식을 혼란스럽게 하기 위해 수렴되는 기술의 집합체

아래는 제조 분야의 에지 컴퓨팅에 대한 이 심층 기사에서 다룰 내용입니다. 특정 섹션으로 이동하려면 링크를 선택하십시오. 제조 분야의 엣지 컴퓨팅 소개 에지 컴퓨팅이란 무엇입니까? 에지 컴퓨팅 플랫폼이란 무엇입니까? 에지 기기란 무엇입니까? 에지와 클라우드의 관계 제조 분야의 에지 컴퓨팅 사용 사례 제조업의 연결 환경이 변화하는 방식 제조업의 엣지 컴퓨팅 소개 에지 컴퓨팅 프레임워크는 사물 인터넷(IoT) 장치가 보편화되면서 다양한 산업 분야로 빠르게 확산되고 있습니다. 가장 유망한 에지 컴퓨팅 사용 사례 중 하나는 이러한

MES 또는 IIoT 플랫폼(또는 둘 다)이 귀하에게 가장 적합한 옵션입니까? 공정 및 개별 제조 시설에서 산업 자동화 사용이 증가함에 따라 제조 실행 시스템(MES) 시장이 과도기에 접어들었습니다. 한편으로 MES 시장은 2024년까지 약 230억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 한편, IIoT 플랫폼과 같은 신흥 솔루션은 , 클라우드 기반 자동화 솔루션 및 SaaS 플랫폼이 제조 산업에서의 장악에 도전하고 있습니다. Gartner의 2019 MES Magic Quadrant에 따르면 IIoT 플랫폼은 MES와 관련된 파

패러다임의 변화는 우리가 알고 있는 세상을 정의합니다. 한 가지 예는 IT 서비스와 디지털 혁신 초기에 이러한 서비스를 관리한 방법입니다. 20년 전만 해도 디지털 기술을 사용하여 비즈니스 운영을 최적화하려는 기업은 전체 아키텍처를 계속 실행하기 위해 물리적 데이터 센터를 설정하고, 전문 앱을 개발하고, 전문가를 고용해야 했습니다. 이는 수십만 달러의 비용이 들며 대기업만이 디지털 혁신 전략을 따를 수 있습니다. 그러던 중 패러다임의 전환이 일어났다. 클라우드 컴퓨팅, SaaS(Software as a Service) 및 오픈 소

산업용 IoT의 기하급수적인 성장은 최근의 예측과 함께 진행되고 있습니다. 그리고 2025년까지 750억 개 이상의 연결된 장치가 있는 세상을 향해 나아가면서 거의 3분의 1이 제조 내의 산업 응용 프로그램에 활용될 것입니다. 그러나 특히 클라우드 기반의 제3자 서비스 제공업체에서 이 시장 내 기회가 계속 확장됨에 따라 한 가지 문제는 성장을 가로막는 장벽으로 부각되기보다는 무시해서는 안 될 위험 신호입니다. 그 위험 신호는 항상 존재하는 보안 요구 사항입니다. 매주 이전보다 훨씬 더 큰 데이터베이스와 그러한 침입으로부터 안전하다

조감도 12주차 검역을 마치면서 많은 사람들이 궁금해합니다. 언제 끝날까요? 효과적인 백신이 대량으로 제조될 수 있을 때까지 코로나바이러스의 영향이 계속 우리 곁에 있는 것처럼 보입니다. 대학과 연구소에서 이 새로운 바이러스에 대한 연구를 계속 발표함에 따라 대부분의 사례는 경미하지만 인간 인구에 대한 새로운 전염병의 확산과 심각성은 여전히 ​​일회성 질병이 될 정도로 심각하다는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다. - 세기의 위기. 1918년 스페인 독감 당시로 돌아가 지금처럼 정책 입안자들은 공중 보건과 경제적 안정 사이에서

인더스트리 4.0은 데이터 기반 플랜트 최적화, 산업 자동화 및 예측 유지보수와 같은 스마트 제조 프로세스로 정의됩니다. 이러한 프로세스는 작업 현장 데이터에 의존하기 때문에 스마트 또는 소등 설비 구성은 효과적인 데이터 수집 시스템을 설정하는 것부터 시작됩니다. 이 데이터 수집 시스템은 제조업체가 수익을 기대하는 투자를 나타냅니다. 투자 평가에는 이해 관계자가 얼마나 빨리 투자 회수를 기대할 수 있는지, 회수 방식은 무엇인지, 투자 대비 수익이 얼마나 가시적인지를 포함해야 합니다. 자세히 알아보기:스마트 제조란 정확히 무엇입

인더스트리 4.0으로의 이동은 작업 현장 내의 레거시 시스템 및 자산이 온라인 또는 클라우드 플랫폼에 얼마나 효과적으로 통합되는지에 따라 정의됩니다. 이는 많은 기업이 생산 요구 사항을 충족하기 위해 여전히 레거시 시스템 및 장비에 의존하고 있기 때문입니다. 한 연구에 따르면 의사 결정권자의 76%는 레거시 시스템이 데이터를 갇힌 상태로 유지하여 자동화 및 운영 효율성을 크게 저해한다는 사실을 인정합니다. IIoT를 통해 레거시 기계를 온라인으로 전환함으로써 제조업체는 사용 가능한 새로운 데이터로 작업 현장 성능에 대한 더 나은

제조 공정 자동화는 제조 산업에서 빠르게 표준화된 도구가 되고 있습니다. 이것이 바로 우리가 프로세스 자동화, D2C 제조업체에 할 수 있는 일, 스케일링 제조업체가 사용할 수 있는 도구를 조사한 이유입니다. 사람들이 생산 라인의 자동화에 대해 생각할 때 많은 가정이 있습니다. 그들은 컨베이어 벨트, 대량 정리해고, 영혼 없는 로봇 팔이 제품을 집어 들고 포장하는 것을 상상합니다. 예, 이는 반복적인 제조 프로세스를 사용하는 제조 산업의 일부 영역의 경우입니다. 그러나 1980년대 산업용 로봇 붐 이후 대규모 제조업체를 위한

이 기사에서 우리는 탐구할 것입니다  기술에서 소프트웨어에 이르기까지 전체 제조 프로세스를 최적화하는 데 사용할 수 있는 린 제조 도구입니다. 미국 중소기업의 46%는 인벤토리를 추적하지 않거나 비효율적인 Excel 스프레드시트를 사용하는 등의 수동 방법을 사용합니다. 즉, 단순히 MRP 시스템을 비즈니스에 도입하면 미국 SMB의 거의 절반을 앞서게 됩니다. 경쟁자를 추월할 수 있는 잠재력이 매우 크기 때문에 비즈니스에서 제조 프로세스 자동화를 사용하는 것을 주저하는 데 시간을 낭비할 여유가 없습니다. 그래서 D2C 제조와

비즈니스가 성장하기 시작하면 판매 및 제조 주문 관리, 재고 및 생산 계획을 더 잘 제어하려는 D2C 제조업체를 지원하는 주문 관리 시스템을 찾는 것이 중요합니다. 그래서 이 검색을 시작하는 데 도움이 되는 핫리스트 팁을 마련했습니다. 이 기사에서는 주문 관리 솔루션, 올바른 주문 관리 소프트웨어를 선택하기 위해 따를 수 있는 팁, 주문 관리 개선의 이점을 살펴봅니다. 주문 관리 시스템(OMS)이란 무엇입니까? 주문 관리 시스템(OMS)은 주문 관리 프로세스와 효율성을 개선하는 데 도움이 되도록 B2B 및 D2C 제조업체 간의

새로운 산업 혁명을 경험하면서 스마트 제조는 빠르게 표준이 될 것이며, 이러한 최신 제조 트렌드에 적응하지 않으면 비즈니스는 어려움을 겪을 것입니다. 그러나 스마트 제조란 무엇이며 우리는 그로부터 어떤 이점을 얻을 수 있습니까? W스마트 제조란 무엇입니까? 스마트 제조(SM)는 생산 모니터링을 돕기 위해 인터넷을 통해 연결된 기계 또는 도구에 적용되는 광범위한 용어입니다. 스마트 제조를 채택하는 목적은 제조업체가 제조 프로세스를 개선할 기회와 약점을 식별하도록 돕는 것입니다. 그러나 스마트 제조는 특정한 것이 아니라 다양한