소등 제조는 완전 자동화된 기술을 사용하여 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 생산 공장을 운영하는 기술입니다. 이를 위해서는 기계 학습 및 고주파 데이터 수집과 같은 여러 기술의 지원이 필요합니다. 생산을 위해 설정하고 잊어 버리는 사고 방식을 사용하는 것은 많은 제조업체의 꿈이었습니다. 출근하고 기계를 작동시키고 조명을 끄고 문을 나서기만 하면 됩니다. 근로자가 없습니다. 건물에 사람이 전혀 없습니다. 호모 사피엔스보다 훨씬 빠른 속도로 정확하고 반복적인 작업을 가장 잘 수행하는 기계일 뿐입니다. 이는 작업장 사고, 시설을

IIoT, 디지털 혁신 및 차세대 산업 혁명이 진행됨에 따라 일부 리소스는 기술 채택을 쉽게 만들어 줍니다. 한편, 많은 사람들은 택트 타임, 리드 타임, 사이클 타임과 같은 용어에 대해 여전히 혼란스러워합니다. 다음은 이러한 시간 측정항목의 차이점, 그 이면의 공식, 각각을 계산하는 방법, 생산을 개선하거나 손상시킬 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 택트 타임, 사이클 타임, 리드 타임의 차이점은 무엇입니까? L시간 기본적으로 초기 제품 주문에서 최종 배송까지 걸리는 총 시간인 반면 주기 시간 , 더 짧은 기간은 제품을 완성

중장비 제조 산업에는 상당한 도전 과제가 있다고 해도 과언이 아닙니다. 특정 정부 규정 내에서 판매 및 사용할 수 있는 장비를 생산하려면 이러한 문제를 극복해야 합니다. OEM이 업계 내에서 직면하는 다른 장애물로는 물류 및 공급망, 기술 격차 증가, 혁신적인 장비 생산 필요성 등이 있습니다. 중장비 제조 산업을 이끄는 규정 및 표준 중장비 제조 산업을 이끄는 규정은 안전과 유해 물질로부터 환경을 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. 전 세계적으로 중장비 제조 및 공장 현장에서의 중장비 사용에 대한 배출 기준이 존재합니다. 미국

공장 내에서 인더스트리 4.0 솔루션을 성공적으로 구현하면 중장비 제조 기업에 엄청난 이점을 가져다 줄 것으로 예상됩니다. 이러한 장점에는 기계 활용도를 최적화하기 위한 데이터 기반 제조 프로세스, 예측 유지보수, 제조 작업에 규제 표준 포함이 포함됩니다. 그러나 이러한 실질적인 승리를 거두려면 중장비 제조 산업의 기업이 먼저 성공적인 인더스트리 4.0 구현 단계를 실행해야 합니다. 기존 중장비의 부담 극복 많은 중장비 제조업체에게 성공적인 구현은 말처럼 쉽지 않습니다. 다음을 포함하여 중장비 제조업체 및 OEM에는 다양한 과

중장비 제조업체가 혁신 및 제조와 관련하여 직면한 문제에 대한 최근 인터뷰에서 Sciemetric Instruments의 CEO인 Nathan Sheaff는 데이터 캡처 및 분석에 대해 말했습니다. 그는 “인더스트리 4.0의 부상은 우리가 점점 더 많은 데이터에 묻혀 있다는 것을 의미합니다. (데이터의) 급류를 처리하는 가장 좋은 방법은 데이터 처리 및 에지 컴퓨팅 성능을 높이는 것입니다.” 위의 진술은 인더스트리 4.0과 그에 따른 디지털 혁신에 대한 중장비 제조 산업의 투쟁을 정확하게 요약하고 있습니다. 오늘날 많은 제조업체들

제조의 KPI란 무엇입니까? 제조의 KPI는 비즈니스 성과에 대한 통찰력을 제공하는 정량화 가능한 메트릭입니다. KPI는 Key Performance Indicator의 약자로 이름에서 알 수 있듯이 성공적인 성과를 나타냅니다. 일반적으로 사용되는 제조 KPI 중 하나는 공장의 성능, 가용성 및 품질을 계산하여 측정되는 전체 장비 효율성(OEE)입니다. 특히 공장 현장, 기계별 수준에서 성능을 효과적으로 측정하는 동안 OEE는 다른 KPI와 함께 이상적으로 사용하여 여러 각도에서 성능에 대한 명확성을 높여야 합니다. 제조 기업은

서론:지난 몇 개월의 해부 올해 초에는 아무도 코로나바이러스가 우리 사회에 미치는 영향을 크게 예측할 수 없었습니다. 이는 역사적 주식 시장 변동성(보통 전례 없는 수준의 불확실성을 나타냄), 급변하는 정책 결정(당시 기술 환경의 변화에 ​​대응하기 위해 고군분투함), 더욱 악화되는 정치적 환경에서 입증됩니다. 가을이 다가옴에 따라 학교와 대학 캠퍼스가 재개방 및 폐쇄되고 독감 시즌이 다가옴에 따라 불확실성과 변동성은 확실히 증가할 것입니다. 제조 산업의 실제 현황에 대해 매일 업데이트되는 업데이트는 더욱 중요해질 것입니다.

산업 연결성 소개 오늘날 산업 연결성을 주도하는 것은 무엇입니까? 인더스트리 4.0 이후 세계는 더 빠른 생산성, 더 높은 품질, 향상된 투명성 및 전례 없는 운영 효율성을 요구합니다. 자동화가 증가하면서 공장 현장은 그 어느 때보다 많은 자산, 장비 및 기계로 가득 차 있으며 이 모든 것이 조화롭게 높은 수준으로 작동해야 합니다. 산업 연결이 없으면 현대적인 공장 현장은 모든 관련 대화가 부정적이고 성능 관련 패닉으로 엮여 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다. 이 기계는 서비스가 중단되었습니다. 저 기계는 용량을 제대로 사용

당신을 여기에 오게 한 것은 당신이 가고 있는 곳으로 당신을 데려가지 못할 것입니다. 이 말은 기술 채택과 확장의 차이를 이해하는 열쇠가 될 수 있습니다. 경영진은 AI 및 IoT와 같은 새로운 기술을 통합하여 가치를 추가하지만 이정표 및 ROI 추정치를 놓치는 방법을 확인했습니다. 다음은 경영진이 다음 단계에 도달하기 위해 비즈니스 인텔리전스를 위한 머신 데이터를 활용하는 방법을 검토할 것입니다. 확장 파일럿 프로젝트의 문제 제조의 현재 동인 중 하나는 기술을 사용하여 생산을 늘리고 비용을 줄이는 것입니다. 많은 초기 프로

인더스트리 4.0 기술이란 무엇입니까? 4차 산업혁명이라고도 알려진 인더스트리 4.0은 비즈니스를 더욱 스마트하고 자동화하는 것에 관한 것입니다. 3차 산업혁명이 기계 및 아날로그 프로세스를 디지털 프로세스로 전환하는 데 중점을 둔 반면, 4차 산업혁명은 기계를 더 자급자족하고 서로 대화하고 효율성과 성장이라는 명목으로 인간이 할 수 없는 방식으로 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 인더스트리 4.0 기술은 2차 산업혁명에서 증기 동력에서 전기로의 변화만큼이나 근본적인 기업 운영 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 자세히 알아보시

매사추세츠주 노샘프턴—2020년 9월 22일— MachineMetrics와 Fiix는 MachineMetrics의 최첨단 제조 IoT 플랫폼과 기업이 생산 장비의 실시간 데이터를 사용하여 턴키 방식의 자동화된 유지보수 솔루션을 구동할 수 있도록 하는 Fiix의 업계 최고의 유지보수 플랫폼 간의 새로운 파트너십을 발표했습니다. “MachineMetrics는 디지털 공장의 머신 데이터 구성 요소입니다. 이제 제조업체는 Fiix와 함께 플랫폼의 실시간 데이터를 활용하여 공장 작업자 유지 관리 작업 및 유지 관리 시스템 자동화를 쉽게 강

결국 제조는 숫자에 관한 것입니다. 일부 회사는 여전히 수동으로 데이터를 보고하지만 다른 회사는 생산 처리량을 개선하기 위해 새로운 자율 기술을 채택하고 있습니다. 그러나 많은 기업이 새로운 기술로 원하는 ROI에 도달하지 못하기 때문에 수치를 확인하고 제조 처리량에 영향을 미치는 요소를 이해할 때입니다. 다음은 생산 처리량을 늘리고 주요 제조 지표를 추진하기 위한 문제점과 솔루션을 찾는 방법을 보여줍니다. 제조 처리량을 늘리기 위한 전략 1. 워크플로 검사 어떤 데이터가 수집되고 왜 수집되는지 아는 것부터 시작하십시오.

인더스트리 4.0의 개념은 의료 기기 OEM을 포함한 다양한 산업에서 디지털 혁신을 주도하고 있습니다. 의료 기기 생산 산업 내에서 개별 제조업체에 중점을 두면서 많은 사람들이 다음과 같은 질문을 하게 되었습니다. 의료 기기 제조업체가 사용하는 장비를 생산하는 기업은 문제를 해결하기 위해 디지털 변환 모델을 적용하는 방법에 대한 정보를 어디에서 찾을 수 있을까요? 이 딜레마에 답하려면 의료 기기 OEM이 직면한 고유한 문제에 대한 이해가 필요합니다. 이러한 과제는 일반 장비를 판매하는 제한된 이윤에서부터 여러 제조 시설 전반의 운

4차 산업 시대가 도래하고 있으며 예상되는 5-10%의 생산성 증가는 제조업이 거둔 많은 성과 중 하나일 뿐입니다. 의료 기술 산업에서 사용되는 중장비 장비 제조업체도 디지털 혁신의 혜택을 누릴 것으로 예상됩니다. 디지털 변환이 지원하는 비즈니스 모델에는 상태 기반 모니터링, 예측 유지보수, 자산 성능 관리, 원격 기계 모니터링, 데이터 기반 플랜트 성능 최적화 등이 포함됩니다. 이러한 모델을 활용하려면 OEM은 먼저 작업 현장 데이터를 수집하고 분석을 처리하는 데 필요한 디지털화 프로그램의 성공적인 구현을 실행해야 합니다. 다

의료 기기 엔지니어링 커뮤니티가 의존하는 장비를 생산하는 OEM은 일반적으로 수십 년 동안 작동해 온 레거시 시스템을 사용합니다. 통계에 따르면 오늘날 작업 현장에 있는 장비의 약 30~40%가 레거시 자산입니다. 따라서 디지털 혁신 이니셔티브를 통해 스마트 시설로 이동하려면 이러한 레거시 시스템을 함께 사용해야 하는 어려움이 따릅니다. Industry 4.0은 목록에서 레거시 자산을 제외하지 않고 상호 연결된 사이버-물리적 시스템을 개발할 때 얻을 수 있는 이점을 요약합니다. 이는 의료 기기 OEM을 위한 다양한 Industr

요약:IoT는 예기치 않은 가동 중지 시간과 관련된 비용을 줄이고, 자산을 추적하고 복잡한 시뮬레이션을 수행하는 데 사용할 수 있는 디지털 트윈을 생성하고, 작업자 안전과 만족도를 개선하는 동시에 프로세스 및 프로세스에 대한 실행 가능한 깊이 있는 통찰력을 제공함으로써 제조 분야의 기업에 이점을 제공합니다. 장비 개선. IoT는 또한 제조 회사가 민첩성과 탄력성을 통해 어떤 일이 있어도 계속해서 번창할 수 있도록 지원합니다. IIoT를 통한 비용 절감 및 수익 창출 모든 부문의 기업은 IoT 기술에서 막대한 가치를 창출하고

자동차 산업은 전체 공급망에서 세계 최고 수준의 품질 관리에 있어 타의 추종을 불허합니다. 이 표준을 유지하기 위해 공급업체는 엄격한 개발 요구 사항 추적, 입증된 제조 시스템을 준수해야 하며 정기적인 프로세스 감사에 개방적이어야 합니다. 이는 종종 구성 요소 수준에서 1dpm(백만분의 결함) 미만의 결함 수준이 필요함을 의미할 수 있습니다. 이러한 수준의 출고 품질을 달성하려면 제조 공정의 각 중간 단계에서 모니터링 및 제어할 수 있는 정량화 가능한 결과가 있어야 합니다. 정상 운영에서 이탈한 사실을 강조하기 위해 통계적 프로세스

인더스트리 4.0이 전 세계적으로 제조 기업 전반에 걸쳐 계속해서 성숙해감에 따라 많은 사람들은 효율성과 생산의 지속적인 개선을 촉진하기 위해 새로운 기술이 기존 방법론을 대체할 것이라고 가정합니다. 일부 애플리케이션의 경우일 수 있지만 이러한 새로운 기술이 기존 관행을 보완할 수 있는 것도 사실입니다. 산업용 IoT 애플리케이션의 가치 제공과 매우 잘 일치하는 방법론 중 하나는 TPM(Total Productive Maintenance)의 방법론입니다. 린(Lean) 방법론으로 대중화된 5S 기반에 구축된 Total Produc

기존의 자동차 공급망 제조 유지 관리는 장비에 대한 경험적 관찰과 사람의 측정에 의존했습니다. 이 접근 방식은 불연속적인 간격으로만 기계 성능을 샘플링할 수 있습니다. 하루 중 측정 시간, 사람의 해석 오류 및 센서 배치를 기반으로 한 반복성 문제로 어려움을 겪었습니다. 디지털 트윈으로 알려진 것에 대한 지능적인 시뮬레이션을 통해 동일한 유지 관리 방법을 보다 현대적으로 표현하는 것이 이제 디지털 방식으로 수행될 수 있습니다. 공장 내에서 사용되는 복잡한 기계의 세부 작동 특성을 평가하기 위해 이제 완전한 디지털 트윈 표현을 주요

고급 제조는 어렵고 복잡한 작업입니다. 또한 소비자의 취향과 트렌드가 신제품에 대한 욕구를 가속화하고 기존 제품의 수명 주기를 단축함에 따라 오늘날의 제조업체는 적시에 올바른 제품을 관리, 예측 및 추구하는 데 도움이 되는 빅 데이터에 의존해야 합니다. PwC의 한 연구에 따르면 최대 92%의 제조업체가 의사 결정을 고도로 데이터 중심적이거나 다소 데이터 중심적이라고 생각합니다. 빅 데이터를 올바른 통찰력에 도달하기 위해 관리해야 하는 하나의 거대한 개체로 생각하기 쉽습니다. 그러나 관리자와 이해 관계자가 기업 및 공장 수준에서