제조 기술은 비즈니스 수익성과 경쟁력을 위한 전례 없는 변화를 제공합니다. 최근 제조업을 변화시킨 기술 중에는 빅 데이터, IoT, 3D 프린팅 및 인공 지능이 있습니다. 그러나 이들의 진화는 점점 더 빨라지고 있으며 생산 공장의 생산성과 이익을 증대시키는 새로운 방법이 등장하고 있습니다. 2020년 산업 생산 시나리오에 혁명을 일으킬 4가지 기술 동향을 알려드립니다. 1. 로봇 프로세스 자동화(RPA) 무엇입니까? 점점 더 변화하고 있는 이 기술을 통해 누구나 로봇이 디지털 시스템에서 인간 상호 작용의 동작을 에뮬레이트하고

Nexus Integra는 모든 장비와 시스템을 연결하고 빅 데이터 기술을 사용하여 처리할 수 있는 통합 운영 플랫폼으로, 비즈니스 모니터링 및 분석을 위한 고유한 운영 프레임워크를 제공합니다. 회사와 비즈니스 모델을 360º 시각화할 수 있는 인공 지능 및 기계 학습이 지원하는 데이터 분석 계층 덕분에 비용을 최적화하고 비즈니스 수익성을 높일 수 있습니다. 플랫폼은 유연하고 모듈식 방식으로 모든 설치를 관리할 수 있는 오픈 소스 기술을 기반으로 합니다. 또한 구성 가능한 특성과 사용 용이성은 기업이 생산 변경에 따라 자산 및

적층 제조는 아날로그에서 디지털 산업 프로세스로의 전환 결과 중 하나입니다. 일반적으로 레이어별로 순차적으로 개체를 제조할 수 있는 일련의 기술을 말합니다. 가장 기본적인 적층 제조 기술은 개인, 신생 기업 또는 소규모 디자이너 및 개발자에게 다소 제한적이고 유용한 3D 프린팅이라고 할 수 있습니다. 그러나 다른 적층 제조 기술은 훨씬 더 정교한 제조를 가능하게 하고 산업 생산에 매우 유용한 금속 또는 생체 재료로 제조할 수 있습니다. 어떻게 작동합니까? 적층 제조는 CAD(Computer-Aided Design) 데이터 소프

단일 중앙 시스템에서 모든 생산 지점을 모니터링하는 것은 산업 기업의 과제가 되었습니다. 이것은 예를 들어 전염병과 같이 통제하기 어려운 상황에서 최소한 생산성 수준을 유지하고자 하는 조직에 있어 진정한 필수품이 되었습니다. MES(Manufacturing Execution System)와 같은 기업 관리 시스템을 통해 생산 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 그러나 포괄적인 방식으로 생산을 제어하고 전략 및 비즈니스 결정에 대한 글로벌 비전을 갖기 위해 MES 시스템은 통합 운영 플랫폼에서 지원될 수 있습니다. 다음 게시

디지털 트랜스포메이션이 현실이 되려면 각 기업마다 고유한 방식으로 발생해야 하며 각 산업 및 각 회사의 요구 사항과 디지털화 지점에 따라 개별화된 트랜스포메이션 계획을 따라야 합니다. 디지털화는 기술 및 인프라의 발전과 더불어 기업 문화의 변화를 필요로 하므로 이러한 변화를 지향하는 산업은 구조, 방법론 및 프로세스를 변화시키는 데 시간을 투자해야 합니다. 이러한 이유로 다양한 산업 부문의 조직은 디지털화 전문가인 제3자에게 의존하여 진행 방향을 안내해야 합니다. 이러한 유형의 전략적 제휴는 특정 기술 및 부문에 대한 노하우를

업계에서 디지털 트윈은 물리적 개체 또는 프로세스의 가상 복제본이 생성되는 디지털 플랫폼의 물리적 자산 모델 매핑을 나타냅니다. 모델링은 방대한 양의 설계, 제조, 검사, 수리, 센서 및 운영 데이터의 정보를 사용하여 생성되며 자산 데이터로 지속적으로 업데이트됩니다. 4.0을 향한 산업의 진화는 효율적인 에너지원과 이를 위한 지능형 관리 시스템으로의 전환을 의미합니다. 그렇기 때문에 디지털 트윈은 네트워크에 분산된 모든 에너지 자원을 제어할 수 있고 모든 데이터를 분석 및 시각화하는 적절한 소프트웨어가 있기 때문에 전기와 같은

Edge Computing은 네트워크의 가장자리에 설치된 마이크로 데이터 센터의 시스템으로, 데이터를 소스에 가깝게 로컬로 효율적으로 처리할 수 있습니다. 생산 공장과 같은 기업 시설에 적용되는 이 인프라는 서비스 공급자가 호스팅할 수 있으며 연결성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 클라우드 프로세스를 간소화하여 더 빠른 분석 속도로 즉각적인 처리 및 분석을 제공합니다. 이 게시물에서는 업계에서 가장 관련성이 높은 이점을 요약하고 일련의 실제 사례에서 어떻게 작동하는지 설명합니다. 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 관계 에지

IoT와 빅 데이터는 데이터 관리 및 시각화의 최전선에 서고자 하는 기업과 조직 모두의 디지털 혁신에서 매우 중요한 역할을 합니다. 디지털 혁신을 통해 조직은 새로운 기술의 도움을 받아 변화하는 경제 환경에서 경쟁할 수 있습니다. 이 게시물에서는 두 용어에 대해 더 자세히 살펴보고 차이점과 둘 사이의 관계를 살펴보겠습니다. 빅데이터와 IoT 플랫폼이 최고의 기술적 성과와 생산적 성과를 달성하기 위해 갖춰야 할 핵심 요소와 차별화 요소를 알려드립니다. 빅 데이터와 IoT의 관계 30-50테라바이트에서 현대 기술로 생성된 수 페타바

COVID 상황으로 인한 위기는 공급망의 부족과 약점을 보여주었습니다. 큰 상업 공간은 판매의 리듬을 감당할 수 없었고 공급 부족으로 인해 시장의 요구를 충족시키지 못했습니다. 이 게시물에서 우리는 공급망의 현재 관리와 기업이 최대 작업 부하, 재고 부족 등을 처리할 수 있는 자동화 솔루션을 통해 모든 프로세스에서 더 큰 생산과 효율성을 달성할 수 있는 방법에 대해 논의할 것입니다. 현재 공급망 관리 공급망에는 다양한 프로세스가 포함됩니다. 적절한 공급망 관리를 가능하게 하는 6가지 구성 요소는 다음과 같습니다. 계획 . 일련

인공 지능은 인간과 기계 간의 새로운 형태의 상호 작용으로 인해 산업 운영 패턴에 변화를 가져왔습니다. 인더스트리 4.0을 일으킨 이 산업 혁명은 클라우드에서 인간과 사이버-물리적 시스템이 상호 작용하는 지능형 공장이 특징입니다. 지능형 공장은 자동화된 구조를 흡수하고 기계가 IoT 구성을 통해 서로 통신하고 공장 시스템 전체와 통신할 수 있도록 하는 디지털 인에이블러를 포함합니다. 이러한 기술은 점점 더 기술적인 맥락에서 생산 공장의 경쟁력을 보장하기 위해 모든 부문의 공장에서 점점 더 요구되고 있습니다. 인더스트리 4.0에

빅 데이터 기술을 적용하는 것은 오늘날 대부분의 경영진이 가장 중요하게 생각하는 프로젝트일 것입니다. 모두 이 데이터의 수익화에 대한 높은 기대치를 가지고 있습니다. 그러나 그들 중 매우 높은 비율이 실패합니다. 좀 더 구체적으로 말하면, 최근 몇 년간 가트너, 뉴밴티지 파트너스 등 전략 및 빅데이터 전문 컨설턴트들이 기업의 빅데이터 구현에 대해 수행한 연구 모음집에 따르면 빅데이터 프로젝트의 약 80%가 실패한다”고 말했다. 그리고 우리가 스스로에게 물어야 하는 첫 번째 질문은 그 이유입니다. 데이터 프로젝트의 실패 이유 이 수

BPM(비즈니스 프로세스 관리)은 회사의 비즈니스 프로세스에 대한 완전한 가시성을 제공하는 소프트웨어 및 서비스 세트입니다. 이러한 프로세스를 안내하고 비즈니스 가치를 극대화하는 데 사용할 수 있는 관리 및 자동화 시스템입니다. BPM이 유용한 이유는 무엇입니까? BPM은 기업이 물질적, 재정적, 인적 및 기술적 자원을 통제하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 내부 및 외부 비즈니스 기능의 기반을 구축합니다.BPM에서 관리하는 프로세스는 장애를 감지하는 기능과 이러한 오류가 발생한 원인으로 인해 더욱 효율적입니다.또한, BMP는

OEE(전체 장비 효율성)는 제조업체의 작업이 사용되는 효율성을 평가하는 데 사용되는 모범 사례 메트릭입니다. 계획된 생산 시간 중 진정으로 생산적인 비율을 식별합니다.이 공식을 정확하고 정확하게 계산하고 해석하면 생산을 크게 극대화할 수 있습니다. 성과를 측정하고 그에 따른 조치를 취함으로써 운영상의 문제를 해결하고 지속적인 프로세스 개선을 달성할 수 있습니다. 어떻게 작동합니까? OEE는 완벽한 생산을 나타내는 100%와 함께 생산의 벤치마크 역할을 합니다. 이는 다음 조건을 충족함을 의미합니다. 품질 부품만을 독점적으로 제조

Covid-19가 도래하기 전에 변동성은 이미 공급망 및 제조 리더 사이에서 모토가 되었습니다. 이제 기업이 새로운 일상에 적응하면서 없어서는 안 될 장기적인 질문이 생깁니다. 제조업체는 팬데믹 위기로 인한 문제를 어떻게 극복할 수 있을까요? 코로나바이러스 위기는 제조업체가 디지털화를 통해 비즈니스를 강화하고 스마트 공장이 되어야 하는 새로운 시급성을 제공합니다. 여기에는 생산 라인에서 공장, 공급망에 이르기까지 전통적인 제조 방식의 여러 측면을 재창조하는 작업이 포함됩니다. 스마트 팩토리가 될 준비가 되었는지 확인하고 이를

오늘날에도 공급망 관리에는 영구적이고 융통성 없는 절차가 많이 있습니다. 글로벌 소비자 시장이 확장되고 현대적인 고객 및 공급업체의 요구가 진화함에 따라 공급망 관리는 필연적으로 복잡성이 증가하고 공급망 관리의 맥락은 점점 더 변덕스럽고 예측할 수 없게 되었습니다.경직된 관리 시스템은 우리를 허용하지 않습니다. 우리 공급망의 잠재력을 최대한 실현하여 취약하고 비효율적으로 만들고 잠재적 이익을 차단합니다. 많은 경우 이것이 바로 많은 회사와 생산 공장이 실패할 수밖에 없는 이유입니다.올바르게 구현될 경우 공급망의 속도를 높일 수 있는

업계를 변화시키는 차세대 기술 내에서 디지털 트윈이 생산 라인에서 인기 있는 애플리케이션으로 부상하고 있습니다. 더 많은 조직이 경쟁 우위를 유지하기 위해 스마트 장비와 디지털 기능에 투자함에 따라 산업 환경에서 디지털 트윈의 중요성이 커지고 있습니다. 실시간 및 이력 데이터 및 센서 분석을 통해 컴퓨터와 동등한 소프트웨어 역할을 합니다. 유지 관리 작업 및 작업을 가상화하고 시뮬레이션할 수 있는 능력이 있어 산업 유지 관리 수준을 한 차원 높입니다. 디지털 트윈이 어떻게 작동하는지 자세히 이해하려면 디지털 트윈에 대한 게시물

세상이 더욱 연결되고 디지털 플랫폼이 더욱 정교해짐에 따라 많은 비즈니스 모델이 자동화되고 효율적인 방식으로 생산자, 소비자 및 전체 가치 사슬 간의 상호 작용을 허용하는 중앙 인프라를 만들 수 있었습니다. 이러한 보다 개방적이고 네트워크화된 가치 흐름은 생산 방식에 영향을 미치고 이를 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 훨씬 더 작은 회사가 전 세계 인프라 및 자체 공급망에 투자하지 않고도 글로벌 무역에 참여할 수 있습니다. 그러나 이를 달성하려면 생산 체인 전체에 걸쳐 높은 수준의 제어 및 자동화가

산업자동화는 비약적으로 발전하여 기업의 미래 경쟁력을 보장하기 위해 필수가 되었습니다. Industry 4.0 또는 연결된 자동화 산업은 모든 산업 조직이 생산에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 오늘날 사용되는 최신 장치 덕분에 공장 관리자는 어디서나 주요 데이터와 정보에 쉽게 액세스할 수 있으므로 원격으로 생산을 제어할 수 있습니다. 오늘날 기업은 효율성을 위해 1년 365일, 하루 24시간, 연중무휴로 이용할 수 있어야 합니다. 특히 코로나19 사태와 같은 상황에서 기업이 원격으로라도 최소한의 감산으로

점점 더 많은 기업이 비용을 줄이고 생산성과 수익성을 높이며 리소스 모니터링을 위한 효과적인 솔루션을 찾기 위해 클라우드 모델을 기반으로 하는 새로운 모니터링 기술을 통합하고 있습니다. 클라우드 모니터링이란 무엇입니까? Cloud Monitoring은 Condition Monitoring에 Cloud Computing 기술을 적용한 결과입니다.정보가 없으면 자산 집합을 관리할 수 없기 때문에 원격 실시간 정보의 필요성을 해결합니다. 현재 특정 부문은 특히 정보의 중앙 집중화를 추진하고 있습니다. SaaS와 같은 보다 글로벌한 개념

회사의 모든 요소에 디지털 기능을 적용하고 데이터를 포괄적으로 모니터링하는 것은 위험을 관리하고 수익을 창출할 새로운 기회를 발견하는 데 매우 중요합니다. 이를 위해 기업은 모든 시스템과 데이터를 통합하고 관리하는 IIoT 산업용 플랫폼이 필요합니다. 이 플랫폼은 많은 이점을 제공하는 인공 지능(AI), 로봇 공학 및 증강 현실(AR)과 같은 다른 기술을 프로세스에 구현할 수 있어야 합니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 사용하면 모든 정보를 수집, 처리 및 저장할 수 있습니다. 이는 특히 회사의 다른 상업 데이터와 결합되는