製造業の今日を支配する5つの傾向

by サラバナ・クマール

「変化が起こらない唯一のことは、D.Bコーソン」

日々新しい技術が高まっていますし、ベストで何か良いものを交換しています。同様に、製造業界をデジタル視点で変えています。産業革命が持っているように製造に10年を経ち、最近の投稿デジタル変革エルムにあるインフォメーション変更する製造業業界。デジタルへの伝統アプローチの変革ものづくりは町の話です。デジタルトランスフォーマー従来の製造慣行を完全に変更しません。しかし、デジタル変革は従来型製造工程のコンボやコンソレーション、インテンドアップまで技術, 協業して、より先のステア製造に機能し、非効率性に取り組むために現在の分野。最新の技術によって駆動される産業のデジタル化は大きいです生産および改造の企業を変形させ、より大きい効率およびファインダーを誘発する影響メーカー、ディストリビューター、顧客との関係。この記事では、トップ5のものについて説明します今日を支配する製造業の傾向。

業界をデジタルでつなぐ

デジタル変革の中心である産業オートメーションの重要な部分はモノのインターネットお問い合わせモノのインターネットのコアは、コネクティビティとコミュニケーションのすべてです。最近の報告によると、インターネットに接続されたデバイスの数が世界22億に達し、到達する見込み 2025年、2030年までに50億台を突破数値自体は、その方法を示すIoTソリューション引き寄せ企業の注目度は? IoTの展開や採用は、パラマウント&プライム製造業の企業で。これは、この接続された技術が持つ圧倒的な方法のせいです様々な製造工程を合理化・簡素化機械とリンクする中央ネットワークを使って/ 製造業の装置、完全な産業プロセスは自動化され、把握を助けますプロセスを独立して変更し、順序を発生させ、質の問題を理解し、また割り当てる適用範囲が広い他の機械へのタスク。これは、必要な決定を行う必要がある場合にリアルタイム応答とアラートを提供することができます正しい時間で。したがって、IoTは、より重要性を高めるような製造業のトレンドです。今日。これは、何らかの方法で相互接続された業界がインテリジェントであり、作り出すことができるという事実によるものです独自の決定。

効率性と能力を向上

調査は、産業が明らかにしたIoTソリューションプラットフォームマーケット 2020年に拡大し、製造業界トレンドをさらに拡大産業メーカー IoT データドリブンな企業に変革をもたらす。 IoTデータの制御・実装設備の管理多数の中心及び場所は生産の乗組員が関連したデータにアクセスし、より速く、もっと促進します助けますコラボレーションとコラボレーション透明なコミュニケーション。

詳しくはこちらクラウドコンピューティングそれはより安定して成長する製造業者により多くの希望を提供し、より自信を持ってデジタル変革に飛び込む。このデジタルの文脈を使って変換または数値化、メーカーはIoTの能力を活用する新しいテクノロジーにお金をかけています。クラウド、およびビッグデータ分析により、革新とビジネスROIの最大化を実現産業用IoT プラットフォームはこれらの製造状況の真中柱として展開され、リモートコールを可能にし、止まらない潜在力を感知する生産ラインの機器から、新しいデータの流れにアクセスし、新しい機能をサポートなど予測的なメンテナンス。条件監視プロセスの改善における予測メンテナンス結果製造業者/生産のマネージャーにスコープを与えるお問い合わせソリューション装置全体効果(OEE)生産レベルで、従ってそれは増加しますお問い合わせ範囲のパフォーマンス 75%から85%。

製造データをクラウドに移行する

データと分析は、組織のデジタル化と変革の取り組みの重要な触媒です。実質的にIoTプラットフォームは、通信ネットワークと監視のためのフレームワークで構成され、接続されたデバイスをトラブルシューティングし、管理し、そこから得られるネットワークとデータを制御接続デバイス。クラウドを使用して、デバイスからデータを保存、アクセス、接続することができます。製造業業界は、研究から臨床試験、製造までクラウドに保存されたこれらのデータを使用することができますサプライチェーンクラウドベースのインフラストラクチャは、オペレータ/メーカーをクラウドベースで有効にしますすべてのエコシステムを接続し、グローバル間のリアルタイムコミュニケーションを実現生産システムを分けます。また、複数のデータサイロからすべてのデータを接続し、助けるこの重要なデータを管理、実行、アクセス、および維持するメーカー。クラウド紙のログシートを監視し、生産ラインを管理することの不正確な必要性を除去して下さい業界トップクラスのトレンドをトップに。

予測監視のための機械学習

製造業産業は頻繁に人件費、高いプロダクト欠陥、より長い計画されていないダウンタイムに直面します、低い転移の時間, そしてより遅い生産。これにより、全体的な生産システムの欠点が確実に引き起こされます。この条件では、人工知能と機械学習作り出すことのよりubiquitousであり、製品の組み立て、生産コストと時間を削減するのに役立ちます。予測アルゴリズムは、方式機械維持固定スケジュールの代わりに適応的に。これらのアプリケーションは氷山の先端です。機械学習精巧に使用することができます製造工程のさまざまな方法で。機械学習アルゴリズムの助けを借りて、予測監視は首尾よく働きますそれは装置故障はそれらが起こる前に予見することができ、機械維持はある場合もありますすぐにスケジュールされる。減らすことができます製造ダウンタイムを15%削減

人工知能(AI)は、製品検査や品質管理にも役立ちます。 MLベースのコンピュータビジョンアルゴリズムは、一連のサンプルから歪んだから良いものを識別することができます。具体的には、異常検知アルゴリズムを使用して、不要な欠陥が見つかります。

オートメイト&ストリームラインプロセス

製造業は高度に競争の企業であり、それらが持っていることのために重要な重要になります統合ソリューション能力を高め、コストを削減し、売上と収益性を上げることで、持ち運び可能な組織エラーフリー、戦術的、戦略的決定について。ログインERPシステムこれらのすべてのビジネス要件を満たすことができます。 ERPは、そのようなビジネスに関して、すべての機能を組み合わせるリソース、操作、監視・報告・販売・経理・財務など、スムーズな運用が可能パンケーキとして。

すべての製造業界がERPシステムを採用すべき理由は、それがビジネスを合理化することです顕著な柔軟性そしてオートメーションを運転して下さい。完全な製造業データはすべての完全な可視性と利用できますなどの部署開発、設計、在庫、調達、生産、財務、販売、配送など。その他つまり、すべてのメンバーがチームは生産ラインの効率をもたらす実時間の生産データを監視できます、改善点生産性の生産性そして、業界は顧客の約束を維持するのに役立ちます。

変更は拡張可能であり、いくつかの小さな変更で、メーカーは自分のデータを改善し、より良いものにすることができますシステム間の接続そしてチームはそして最終的によりよい顧客に導く彼らのビジネスをよりデジタル、最終的に作ります経験。