기계 학습을 제조에 적용해야 하는 5가지 이유

스페인 산업계는 디지털 변혁 속에서 그리고 새로운 소비 행태가 새로운 제조 방식으로 이끌고 있는 시장에서 경쟁력을 제고하기 위한 거대한 도전에 직면해 있습니다. 디지털 시대의 고객들은 자신만의 주문(고객들은 표준화된 것을 원하지 않고 개개인에 맞춤화된 것을 원하기 때문에 볼드체로 표시)을 원하며 가장 빠른 시간 내에 받기를 원하므로, 기업은 한층 프로세스를 간소화하여 신속하게 처리해야 합니다.

MES, 플랜트의 심장과 같은 존재

심장이 신체의 요구사항에 따라 다양한 방식으로 혈액을 내보내는 것과 마찬가지로, MES는 생산 관리자에게 회사, 고객 및 생산 공장의 속도와 특성에 적응할 수 있는 능력을 부여합니다. ...

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Is this process sufficiently agile, fast, flexible, and to what extent should it be standardized, or should it be custom-made? ...

디지털 트윈, 또는 첫 번째 모델을 프로토타입으로 지칭한 경우

프로토타입은 오래 가지 못할 것입니다. 진부한 표현이란 걸 알고 있지만, 이는 인더스트리 4.0이 제시하는 새로운 가능성 덕분에 우리가 직면하고 있는 현실입니다. 요즘에는 테스트 하려는 제품 또는 프로세스의 가상 설계를 생성할 수 있는 소프트웨어 솔루션이 있기 때문에, 작업 시간과 투자 비용을 상당히 절감할 수 있습니다. ...

클라우드는 선택 사항이 아니라 경쟁력을 제고하는 새로운 동인

무언가를 더 이상 사내에 보관하지 못하면 통제력을 상실했다는 기분 때문에 혼란스러울 수밖에 없습니다. 직접 보고, 만지고, 다룰 수도 없으며 지도에서도 찾을 수 없어 많은 사람들이 쉽게 이해하지 못하는 공간인 클라우드로 중요한 데이터를 마이그레이션하는 경우에 그러한 상실감은 더욱 큽니다. 그리고 누구나 알고 있듯이, 사람은 무언가를 이해하지 못할 때 그것을 무시하고 마치 존재하지 않는 것처럼 행동하는 경향이 있습니다. 그러나 이 인더스트리 4.0 기술 구현 수단은 실제입니다. ...

소프트웨어를 뛰어넘는 적응 및 맞춤화

디지털화 시대에 회사의 오퍼를 맞춤 제공하는 능력은 현재 및 미래 고객의 선택을 받는 기업이 되기 위해 결정적으로 중요한 능력입니다. 이는 모든 산업 부문에서 필요한 적응 능력으로, 금속 산업 역시 예외가 아닙니다. 귀사는 경쟁사와는 어떻게 차별화하고 계십니까? 관건은 제품이나 소프트웨어 그 자체가 아니라 프로세스와 소프트웨어의 다양한 부분이 프로세스에 맞춰 조정되는 방식에 있습니다. ...

도구와 엔지니어가 함께 갈 때는 ‘스마트 네스팅’

네스팅 또는 부품 네스팅에서 발생하는 재료 낭비와 민첩성 부족이 금속 가공 회사가 직면한 가장 일반적인 두 가지 문제인데, 이런 문제로 인해 회사가 고객의 요구에 부응하는 시간이 길어지고 프로세스 비용이 증가하게 됩니다. 이는 절단 공정 중에 각각의 판금 조각을 충분히 활용하기 위해 적절한 기술을 사용하지 않거나, 이 공정을 수동으로 또는 속도가 느린 솔루션을 사용하여 완료한다는 사실 때문이거나, 두 가지 요인이 모두 작용해서 그런 것일 수도 있습니다. 마찬가지로, 생산 엔지니어는 네스팅과 기계가공의 최적화 문제에 관해서는 전문가이므로 그들의 작업을 함부로 비판해서는 안 됩니다. 접수되는 각 생산 주문의 마진 극대화는 ...

더 나은 기능 분석 달성: 빅 데이터가 관건

기업계에서 의심의 여지 없는 효과를 가지고서 적용된 한 가지 기술 유형이 있다면 그건 바로 빅 데이터입니다. 빅 데이터는 정보의 실용적 사용과 기초로서의 효율적 분석을 확립함으로써 기업이 시장에 접근하는 방식을 완전히 혁명적으로 바꾸어놓았습니다. ...

비즈니스 인텔리전스: 비즈니스 연속성을 위한 접근성, 민첩성 및 지식

당사가 업계에 존재하는 이유는 원재료를 사람들의 요구 사항을 충족시키고 이를 더 확장하여 시장의 요구 사항을 충족시키는 적합한 제품으로 바꾸는 것입니다. 이러한 변화를 위해 수행되는 프로세스와 개입해야 하는 이해관계자의 수는 관련 부문이나 제품의 목적에 따라 다릅니다. 위와 같은 모든 사항을 조정하려면 양적으로나 다양성 측면에서나 모두 방대한 데이터가 생성되고 시장, 외부 요인, 경쟁 등의 다른 변수도 추가되며, 무엇보다도 정보가 계속 늘어나므로 복잡하기 그지없는 일입니다! 우리가 어떤 유형의 데이터를 가지고 있고 어떤 데이터가 공정 합리화, 추세 파악, 불확실성 감소, 올바른 예측, 적시 대응에 도움이 되어 진정으로 ...

판금 업계에서 데이터 기반 의사결정의 중요성

코로나19 팬데믹을 겪으면서 객관적이고 정확한 데이터를 기반으로 한 의사결정의 중요성이 여실히 드러났습니다. 이런 데이터의 신뢰성과 품질이 필수적이며 결정 사항을 정당화하고 가치를 추가하기 위해 어떤 데이터를 사용할지 정확히 알아야 합니다. 하지만 오래된 데이터를 그냥 사용할 수는 없습니다. ...