최초로 Modern Machine Shop에 게시되었습니다. 펜과 종이로 작업 효율성을 추적하는 방법으로 인해 AccuRounds의 엔지니어와 관리자가 궁지에 몰렸을 때 작업장은 MachineMetrics로 전환했습니다. 그러나 기계 모니터링은 사기와 함께 도전을 가져왔습니다. 펜과 종이로 작업 현장의 효율성을 추적하려고 시도한 후 AccuRounds는 MachineMetrics의 도움으로 기계 모니터링 시스템을 구현하기로 결정했습니다. 이 데이터 기반 방식은 실시간 모니터링의 이점을 빠르게 입증했습니다. 그것은 또한 작업장

제조 산업은 데이터 수집기의 선두 주자입니다. 센서 데이터, 직원 움직임 추적, 가동 중지 시간 데이터, 예측 유지 관리 관련 데이터, 수요 - 제조 시설 내에서 정보를 수집할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 한편으로는 대단한 일처럼 들립니다. 이러한 모든 데이터를 통해 제조업체는 점점 더 좁아지는 고객 세분화를 사용하여 제품 및 서비스를 더 잘 맞춤화하고, 기계 학습을 활용하여 위험을 줄이고, 분석 및 시나리오 구축을 통해 의사 결정을 안내하고, 어떤 제품과 서비스를 사용해야 하는지 더 잘 이해할 수 있어야 합니다. 다음에 제안

여느 신기술과 마찬가지로 산업 자동화를 둘러싼 많은 과장과 두려움이 있었습니다. 인터넷을 통해 확산되는 수많은 신화로 인해 사실과 허구를 구분하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 이러한 인식의 변동은 예상할 수 있습니다. 이는 발견에서 조기 채택, 대량 채택에 이르기까지 거의 모든 진정으로 파괴적인 기술에 영향을 미치는 이벤트의 진행인 과대 광고 주기의 주요 측면입니다. 산업 자동화는 이전 기술과 동일한 곡선을 따르며 이점과 지속력에 대한 견고함을 제공합니다. 우리는 이 기술의 용량에 대한 기대와 현실을 더 잘 일치시키기 위해

석유 및 가스 산업이 대체 녹색 에너지원과 경쟁하고 대중의 더 많은 책임에 대한 요구로 인해 산업은 성장과 혁신을 촉진하기 위해 디지털 변환 기술을 수용하게 되었습니다. Quantzig에 따르면 주요 석유 및 가스 OEM은 IIoT와 같은 디지털 기술을 통해 의사 결정 프로세스를 개선하고 새로운 수익원을 활용하여 수익성을 개선하고 있다고 합니다. 석유 및 가스 산업의 디지털 혁신은 복잡한 프로세스를 이해하기 위해 데이터를 캡처하는 기능에서 시작됩니다. 따라서 추출 필드 및 제조 시설에 배치된 장비에서 생성된 데이터를 캡처하고 처리

석유 및 가스 산업이 IIoT(산업용 사물 인터넷)와 그 가능성에 대해 열광하기 시작했지만 해당 부문의 기업 중 53%가 구현 전략을 취하지 않았다고 Gartner는 말합니다. 이러한 비즈니스에는 업계가 의존하는 장비를 생산하는 석유 및 가스 OEM(Original Equipment Manufacturer)이 포함됩니다. 석유 및 가스 OEM이 IIoT를 도입하기를 꺼리는 이유는 지난 몇 년 동안 벌어들인 이익, 현재 상태에 대한 만족감, 디지털 혁신 이니셔티브를 성공적으로 시작하는 데 방해가 되는 장벽 때문일 수 있습니다. 그

석유 및 가스 산업의 디지털 변환 기술은 해당 부문의 이해 관계자로부터 미지근한 반응을 얻었으며, 그 결과 약 53%의 기업이 이러한 강력한 도구의 채택을 연기했습니다. 석유 및 가스 OEM의 매우 평균적인 채택률에 대한 이유는 현재 작동하는 것을 변경하지 않음(또는 고장되지 않은 경우 수정하지 않음) 및 DIY IoT 구현의 70%가 실패한다는 사실. 높은 실패율은 디지털 혁신에 대한 열정을 약화시켰을 수 있지만 그러한 수치는 맥락에서 봐야 합니다. 사업주에게 더 ​​저렴하고 안전해 보일 수 있는 DIY 접근 방식은 문서에 제안

계약 제조업체는 종종 예상 품질을 둘러싼 낙인을 처리합니다. OEM-CM 관계가 인류 역사상 가장 훌륭하고 내구성이 뛰어나며 널리 알려진 제품을 구축했다는 사실에도 불구하고 계약 제조업체가 낮은 품질과 동의어라는 확고한 생각이 남아 있습니다. 이러한 점과 더 깊은 데이터 수집 및 분석을 향한 경향에 비추어 OEM은 조사 수준이 높아지는 CM을 찾고 있습니다. 한때 OEM이 최종 라인 관점에서만 품질 문제에 접근했지만 이제는 OEM 조사가 처음부터 끝까지 전체 생산 프로세스를 포괄합니다. 다음은 IoT가 계약 제조업체가 집중적인 OE

OEM의 사회적, 환경적 의식이 증가하고 있는 데는 그럴만한 이유가 있습니다. GenZ 구매자의 62%가 지속 가능한 브랜드에서 구매하는 것을 선호하고 대다수는 무죄 제품에 대해 최대 10%의 프리미엄을 기꺼이 지불할 것입니다. OEM은 합리적인 품질의 최저가 입찰자뿐만 아니라 고객의 이상에 부합하는 시설을 추구하기 때문에 공동맨 트렌드가 계속 구축됨에 따라 계약 제조업체에 큰 영향을 미칩니다. 1. 폐기물 감소 폐기물은 지속 가능성을 염두에 둔 사람들의 입에서 네 글자 단어일 수도 있습니다. 쓰레기는 더 많은 매립지 문제,

MachineMetrics를 사용하여 공장 현장에서 자동화 만들기 MachineMetrics는 제조업체가 데이터를 소비할 수 있도록 하여 생산성을 개선하기 위해 해당 데이터에 대한 조치를 취할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 생산 및 프로세스의 일부를 자동화할 수 있는 실행 가능한 워크플로를 만드는 데 필요한 기술을 제공하는 것입니다. 이러한 워크플로는 알림, 인시던트 또는 웹훅과 같은 작업을 자동으로 실행하는 트리거 역할을 하는 머신 모니터링 데이터에서 파생된 통찰력으로 시작합니다. 워크플로는

산업 자동화란 무엇입니까? 산업 자동화는 생산 자동화를 목표로 작업을 수행하기 위해 기계, 액추에이터, 센서, 프로세서 및 네트워크를 포함한 제어 시스템을 사용하는 것입니다. 산업 자동화의 역사는 조립 라인을 통해 부품을 당기는 간단한 컨베이어 벨트로 시작되었습니다. 기계는 기본적인 작업을 수행하고 수작업을 줄이는 작업을 수행했습니다. 오늘날 산업 자동화는 산업 환경을 연결하기 위해 작동하는 광범위한 기계, 액추에이터, 센서, 프로세서 및 네트워크입니다. PLC, AI, 기계 학습 및 IIoT 장치에서 현대 산업 자동화는 기술

자신이 어디에 있는지 아는 것이 가고 싶은 곳으로 가는 첫 번째 단계입니다 Apple Watch 또는 Strava를 시작하는 것을 잊어버리고 전체 운동에 대한 크레딧을 얻지 못했을 때 그 느낌을 알고 있습니다. 베이스라인 없이 데이터 기반 프로젝트에 뛰어드는 것과 같은 느낌입니다. 당신이 무엇을 하고 있든, 어디서부터 시작했는지 모른다면, 당신이 얼마나 멀리 갔는지 또는 실제로 무엇을 달성했는지에 대한 정확한 보기가 아마도 없을 것입니다. 이동 거리 또는 진행 상황을 계산하는 주요 변수는 어디에서 시작했는지 아는 것입니다. 이것이

COVID-19는 공급망의 붕괴가 위기를 빠르게 악화시킬 수 있고 때로는 그 과정에서 자체적인 재앙으로 이어질 수 있다는 것을 너무나 명백하게 했습니다. 의료 작업을 위한 N95 마스크부터 모든 사람을 위한 화장지에 이르기까지 전염병은 우리의 공급망이 우리가 생각했던 강력하고 신뢰할 수 있는 자원 흐름이 아니라 오히려 취약하다는 것을 분명히 했습니다. 이러한 추세는 코로나바이러스 이전에 시작되었지만, 니어쇼어링은 대유행에 비추어 크게 증가하고 있습니다. 이것이 제조업체에게 의미하는 바는 무엇입니까? 제조업체에서 Nearshori

Edge 분석이란 무엇입니까? 에지 분석은 클라우드나 다른 중앙 집중식 시스템이 아닌 네트워크 내 일부 비중앙 지점(네트워크 에지)에서 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 데 사용되는 방법입니다. 에지 분석은 일반적으로 센서, 네트워크 스위치, 주변 노드 또는 기타 연결된 장치 근처에서 발생합니다. 에지 분석의 분산된 로컬 특성은 훨씬 빨라서 네트워크 부하를 줄이는 동시에 더 빠르고 정확한 비즈니스 인텔리전스를 제공한다는 점에서 기존의 빅 데이터 방법보다 이점이 있습니다. 이 모델에서는 대부분의 정보가 에지에서 분석되고 가장 관련

첨단 제조 기술로 디지털 혁신 추진 과거의 공장은 매우 정적인 환경이었습니다. 건물, 장비, 작업자 및 할당량이 있었습니다. 시간표를 짜고, 하루의 할당량을 채우고, 저녁을 먹으러 집으로 향합니다. 시대에는 혁명적이었지만 이러한 유형의 공장은 끊임없이 변화하는 요구 사항, 속도에 대한 기대, 치열한 경쟁과 협업으로 인해 현대 문화에서 제대로 작동하지 않습니다. 이제 정보, 상품, 기계 등 모든 것이 더 빠르게 움직입니다. 모든 것. 기존 제조업체는 민첩성을 유지하기 위해 고급 제조 기술을 구현합니다. 유연성, 시장 수요에 따라

IoT 및 에지 컴퓨팅 사물 인터넷은 스마트 조명 및 오븐에서 산업 분석 데이터 캡처 장치에 이르기까지 연결된 장치와 함께 기하급수적으로 성장하고 있습니다. IDC에 따르면 2025년까지 416억 개의 IoT 장치가 연결되어 79.4제타바이트(ZB)의 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 비교를 위해 1제타바이트는 약 10억 테라바이트입니다. IoT 초기에는 대부분의 장치가 분석을 위해 수집한 모든 데이터를 클라우드로 보냅니다. 그러나 수조 기가바이트를 클라우드로 보내려고 하면 데이터 파이프라인이 약간 막히기 시작합니다. 에지 컴

재고 책임은 일반적으로 위기와 같이 너무 늦었을 때만 밝혀지는 계약 제조업체와 OEM 간의 성패 문제 중 하나입니다. 평화와 시장이 안정될 때 종종 간과되는 주제입니다. 재고 노출 위험을 이해하고 줄이는 것은 CM과 OEM 모두에게 최우선 과제가 되어야 하며, 계약을 시작하기 전에 주제에 대한 명확한 설명이 이루어져야 합니다. 그러나 특히 소규모 OEM의 경우 예측 데이터에서 아무도 주요 위험에 과도하게 노출되지 않는 실제 재고 계획으로 이동하는 것은 어려운 작업이 될 수 있으며 많은 OEM은 단순히 예측을 CM에게 전달합니다.

더 많은 처리량을 추진하고 비용을 절감해야 하는 지속적인 요구에 따라 제조업체는 효율성을 높이기 위해 자동화 및 Industry 4.0 솔루션을 찾고 있습니다. 이 기사에서는 다양한 유형의 자동화, 자동화된 제조의 예, 자동화의 주요 이점을 포함하여 제조에서 자동화를 사용하는 방법을 살펴봅니다. 제조 자동화란 무엇입니까? 제조의 맥락에서 자동화는 시스템 또는 생산 프로세스를 자동화하기 위해 장비를 사용하는 것입니다. 최종 목표는 생산 능력을 늘리거나 비용을 줄임으로써 효율성을 높이는 것입니다. 자동화는 인간이 수행하는 작업

제조업체는 유지보수가 특히 고가이고 빠르게 움직이며 경쟁이 치열한 업종에서 성패를 가르는 활동이라는 것을 이해합니다. 과거의 유지 관리 전략은 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 세상에서 단순히 잘라낼 수 없으며 여전히 이러한 관행을 사용하는 제조업체는 빠르게 지도에서 멀어지고 있습니다. 최신 유지 관리는 더 나은 예측과 실행 가능한 통찰력에 도달하기 위해 데이터 수집을 위한 IoT 장치와 데이터 처리를 위한 기계 학습을 포함한 기술을 활용합니다. 직원 사기 증진, 기회 비용 감소, 고객 인상 증대 및 낭비 감소와 같은 다른 이점은 말할

IIoT, 머신 러닝, 인공 지능, 자동화, 머신 비전, 빅 데이터 및 더 많은 유행어가 제조 환경을 어지럽히고 있습니다. 이러한 새로운 기술은 제조업체에게 무엇을 의미하며 모든 사람에게 적합한 고급 기술은 무엇입니까? 다음은 이러한 질문을 검토하면서 신기술 채택에 대한 몇 가지 팁과 과제를 제시합니다. IIoT에 대한 혼란으로 시장 증가 이 모든 새로운 기술이 제조업체에 의미하는 바는 무엇입니까? 수요를 따라가기가 어렵습니다. 많은 산업에서 자동화 및 기타 고급 기술 솔루션 내에서 이점을 찾고 있습니다. 그러나 이 기술

요약:IoT 및 자동화 기술을 통해 제조업체는 원격 온도 확인, 출입 통제, 사회적 거리두기 시행 및 재택 근무 기능과 같은 안전 예방 조치를 제공하여 전염병이 대유행하는 상황에서 다시 문을 열 수 있습니다. 운영 및 재무 관점에서 이러한 기술은 낭비를 줄이고 유지 관리 주기를 연장하며 시간과 비용을 모두 절약합니다. IoT와 자동화는 수년 동안 제조업체들 사이에서 주목을 받아왔지만, Covid-19에 직면하여 채택률이 치솟았습니다. 일시적인 생산 중단 및 영구적인 공장 폐쇄가 일부 사람들에게는 걱정거리가 되고 많은 사람들에게는