• Digital Transformation

Jak technologia uczenia się maszyn zrewolucjonizuje sposób produkcji

  • Machine Learning
Pomyślmy przez chwilę o ogromnej ilości danych, jakie wytwarzamy w firmach. Dane klientów, dostawców, produktywności, zasobów ludzkich itd. Informacje, które wielokrotnie nie są zintegrowane we wszystkich działach biznesowych, i, co za tym idzie, które nie są postrzegane całościowo lub, co gorsze, nie są nawet zapisane cyfrowo. Oba te słabe punkty spowalniają podejmowanie decyzji i/lub mogą dać miejsce błędnych decyzjom. A w nowym cyfrowym ekosystemie dane są surowcem Przemysłu 4.0.

Smart Nesting, kiedy narzędzie i inżynier idą w parze

Marnowanie materiału i brak efektywności w nestingu, czyli rozkładzie części stanowią najczęstsze problemy firm przetwarzających metal, które jednocześnie spowalniają odpowiedź firmy na potrzeby klienta, a także sprawiają, że cały proces jest droższy. Dzieje się tak, ponieważ firmy nie stosują odpowiednich rozwiązań technologicznych, aby maksymalnie wykorzystywać każdy arkusz blachy podczas procesu cięcia, lub ponieważ proces ten odbywa się w sposób ręczny albo z wykorzystaniem wolniejszych rozwiązań. Jednocześnie nie można pominąć istoty pracy inżyniera produkcji będącego ekspertem w optymalizacji i obróbce rozkładu, ponieważ od jego działań zależy maksymalizowanie uzysku na każde otrzymane zamówienie produkcyjne.

Pięć powodów dla stosowania w produkcji technologii uczenia się maszyn

  • Machine Learning
Hiszpański sektor przemysłowy stoi przed ogromnym wyzwaniem, aby być bardziej konkurencyjnym w dobie cyfrowej transformacji, i na rynku, na którym nowe nawyki konsumpcyjne popychają nas do nowego sposobu produkcji. Klient ery cyfrowej chce SWOJE zamówienie (wielkimi literami, ponieważ nie chce standardowego, ale spersonalizowanego produktu) i chce je w rekordowym czasie, co wymaga większej zwinności i szybkości.