• Machine Learning

5 wyzwań przemysłu cięcia blachy i metalu

  • Zaawansowana produkcja
Sedno sprawy tkwi w optymalizacji produkcji zakładu w celu masowego wytwarzania niestandardowych części bez zwiększania kosztów, ale przy wzmożeniu produktywności. W tym celu niezbędne jest wykorzystanie technologii wspomagających Przemysłu 4.0. Mowa zarówno o sensoryzacji zakładów za pomocą technologii Internetu Rzeczy (IoT), jak i o zaawansowanym oprogramowaniu stworzonym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego hostowanych w środowiskach Cloud.

Business Intelligence: dostępność, zwinność i wiedza zapewniająca ciągłość biznesową

  • Zaawansowana produkcja
Przyczyną istnienia przemysłu jest przekształcanie surowców w odpowiednie produkty, które spełniają potrzeby człowieka, a tym samym rynku. Liczba zachodzących procesów i stron, które muszą interweniować, aby ta transformacja była możliwa, różni się w zależności od sektora lub przeznaczenia produktu. Koordynacja tego wszystkiego jest złożona, ponieważ generuje wiele bardzo różnorodnych danych, do których dochodzą inne zmienne rynkowe i czynniki zewnętrzne, konkurencja itd. Ilość informacji jest coraz większa! Wiedza o tym, jak je traktować, aby wiedzieć, o jaki rodzaj danych chodzi i które naprawdę dodają wartości, aby debugować procesy, identyfikować trendy, zmniejszać niepewność, sporządzać prognozy i być w stanie zareagować w odpowiednim czasie, ma kluczowe znaczenie dla branży każdego sektora.

Jaka będzie maszyna przyszłości?

  • Digital Transformation
Jeśli spojrzymy wstecz, upewnimy się, że maszyna przyszłości podąża ku temu samemu paradygmatowi, który wyznaczyły poprzednie rewolucje przemysłowe, polegającemu na produkowaniu większej ilości i po mniejszych kosztach.