IoT技術はスマート製造、スマートファクトリーのキーテクノロジーです, 企業の製造情報システムの構築に応用可能, 設備統合管理, 物流システムの革新, サプライチェーンの統合とその他の側面. 現在のところ, 多くの研究者がモノのインターネット技術の業界への応用を模索しています。, そしてそれは業界の発展に大きな影響を与えました. 業界では, UPSが使用した 輸送追跡技術 モノのインターネットをサポートしてコストを削減し、サプライチェーンの効率を向上させます. フォローして調べてください!
1. スマートマニュファクチャリングとは何を意味するのか?
モノのインターネット (IoT) 家庭でも職場でも人気が高まっています. 報告書によると, なんと 79% 少なくとも 1 台の家庭用スマート デバイスを持っている米国の消費者の割合. モノのインターネットの人気が高まる中、, 製造業がその利点を利用し、活用し始めていることは驚くべきことではありません. 製造会社は過去 10 年間、経済状況の変化に適応する必要がありました. 幸いなことに, モノのインターネットは、これらの企業に最新化に必要なツールを提供します. しかし, 製造業のデジタル変革が進行しているにもかかわらず, すべての企業がこの機能を使用および活用しているわけではありません。 産業用モノのインターネット.
今日のモノのインターネットの実現, 製造業のいくつかの企業はモノのインターネットを生産と供給に統合しています. 多くの製造業者は、デジタル デバイスを生産に統合することが有益であると信じています。. これは、モノのインターネットが雇用主と製造業者にとって非常に儲かる市場であることを示しています。. 産業用モノのインターネットで何が達成できるか?
産業用モノのインターネットで実現できることをいくつか紹介します。:
1. 予知保全
毎年, 世界中の製造会社は運用コストと保守コストに何百万ドルも費やしています。.
ほとんどのメーカーは、生産中に機器が故障することに慣れています。. 適時にデバイスをメンテナンスすることをお勧めします.
しかし、企業が停止を事前に予測することさえできなかったらどうなるでしょうか? それは簡単です.
センサーなどのIIoT設備を搭載, データとデバイスの分析, メーカーは故障が発生する前に簡単に検出して予測できる.
2. モノのインターネットをリアルタイムで監視する
メーカーは自社の資産を監視することが許可されています. 生産プロセスに携わる全員があらゆるイベントや事件の最新情報を把握できる.
生産チェーン内のコミュニケーションを改善することで製造がスピードアップします.
3. リモート管理
メーカーは設備や機械の状態を評価するために直接立ち会う必要がありました. しかし、現在ではどのメーカーでもデバイスをリモートで監視および評価できるようになりました.
4. 消費者のインサイトを収集する
IoT は企業やメーカーの需要パターンを支援します. これとともに, メーカーはユーザーの苦情を簡単に発見し、その後製品を修正して顧客満足度を向上させることができます.
2. スマート製造業におけるIoTの応用
コストの削減からメンテナンスの改善、セキュリティの強化まで, モノのインターネットは製造業に多くのメリットをもたらします. この記事では、いくつかの優れたものについて詳しく説明します IoTのユースケース 製造業で.
製造業は現在、第 4 次産業革命の最中にあり、モノのインターネットの進歩とともに成長しています。, 人工知能, そしてロボット工学. 研究によると, 世界中のメーカーが投資するだろう $70 による数十億のモノのインターネット ソリューション 2020, そして多くの人が実装しています IoTデバイス 高度なデータ分析と予知保全を活用して可用性を向上させる, 生産性, 製品に付加価値を与える.
企業は、これらのデバイスが従来の作業方法を接続された動的なシステムにどのように変革するかを理解する必要があります。. モノのインターネットを活用することで, IoTセンサー 製造プロセスおよびサプライチェーン全体における課題を最小限に抑えることができます.
セキュリティの向上
機器の故障は安全上のインシデントの重要な要因です, 研究によると、 151 労働者は毎年職場事故に巻き込まれています 15 秒. ついに, IoT テクノロジーが安全な製造に役立つ主な方法の 1 つは、時間を節約することです. フィールドデータは制御室または適切なエリアに直接送信可能. AIを導入することで, データ分析により、現在または保留中の問題を従業員に即座に通知できます, プロセスを簡素化する. 時間をかけてデータを分析することで, 長期的なリスク指数を計算し、潜在的に危険な状況を事前に検出して、必要に応じて作業員が保護具を着用できるようにすることができます。.
在庫管理の改善
サプライチェーンを簡単に監視し、可動部品を明確に把握できるようにすることで、在庫管理にプラスの影響を与えることができます。. 供給量の正確な計算と製品の効果的な追跡が可能になり、在庫不足を防ぐことができます。. と IoTアプリケーション センサーなどの, 商品が在庫切れの場合にアラートを送信できます.
コストを削減する
企業はモノのインターネットを通じてコストを節約し、利益を拡大できる可能性に気づき始めています. テクノロジーの導入には莫大なコストがかかるにもかかわらず、, 結果, 長い目で見れば, 大幅なコスト削減になります. 故障を減らし、より多くの費用を節約することでコストを削減します。 12 修理のパーセント. 組織はより適切に計画を立てることができるため、より効果的に顧客にサービスを提供できるようになります. 加えて, 予知保全を実装できるため、さらなるコスト削減が可能になります.
将来
モノのインターネットはコミュニケーションを改善し、製造プロセスを最適化し続けます. Microsoft は最近、BMW グループと提携し、IoT 向けのオープン製造プラットフォームを通じて業界全体のデジタル生産性を変革すると発表しました。. 多くの企業がこの強力なテクノロジーを活用し始めていることは明らかです, その結果、効率が向上し、顧客の行動ニーズをより深く理解できるようになります。. 企業は、モノのインターネットに関するトレーニングを受け、その分野の専門家である社内スタッフを抱えることで大きな利益を得ることができます。, より良い未来を築くための適切なツールを提供します.
3. IoT が製造業に与える影響
製造業とモノのインターネットの統合は、主に 4 つの具体的な側面に反映されています。: インテリジェントな製品, インテリジェントな物流, 生産工程の監視と管理、アフターサービスの管理.
カイ・ヤン教授, 産業システム工学科, ウェイン州立大学, デトロイト, QualityProgress 8 月号に「ハイパーリンク — モノのインターネットを含むエコシステムが製品のイノベーションと品質をどのように変革するか」というタイトルの記事を掲載しました。, 米国品質管理学会の権威ある雑誌.
その中で, ハイアールの家庭向けスマート製造実践事例分析をキーとした記事, クリーン空調によるデマンドインタラクション設計からインテリジェント製造まで, 全プロセスの研究開発, ハイアールが工場とユーザーを中心としてどのように相互接続したかを詳しく説明, ユーザーとネットワークデバイスのプロセス全体を構築する, 3 つの相互接続されたアーキテクチャ, モノのインターネットの実現は、時代のプロセス全体を「ハイパーリンク」します, 最高のエクスペリエンスを実現するパーソナライズされたカスタマイズに素早く対応.
エアコンづくりからきれいな空気のカスタマイズまで
「エアコンから吹き出される空気をきれいに保つには？」?「赤ちゃんが生まれたとき、エアコンの温度を下げるにはどうすればいいですか？」?" … 過去に, このような顧客の需要は、そもそも製造段階に到達することはできません。. 今日, モノのインターネットはユーザーとプロデューサーの関係を変えました: 企業主導の大量生産から、ユーザーニーズに応じたマスカスタマイゼーションへ徐々に移行. 記事でも述べたように, ハイアール志家が開発した自動洗浄エアコンは、モノのインターネットが製品開発に与えた影響の典型的な例です。.
初めに, コンセプト生成段階では, ハイアール スマート ホームには以上のものがありました 150,000 ユーザーインタラクション, 快適さを理解する, 健康, 静かでその他の空調ニーズ; 設計段階では, デザイナー, r&人材とリソース側が革新的な設計に参加, そして実行されました 5 ユーザーのニーズに応じた繰り返し. 仮想体験の段階で, ユーザーは仮想製品を評価し、再設計しました 56 デザイナーとの時間. 23 このプロセスで技術的なブレークスルーが達成されました. 最後の段階はフィードバック段階です, ユーザーによるハイアール Zhijia 1.5w 以上のフィードバックとディスカッション, 製品の継続的な反復. データによると、ハイアールのコネクテッドファクトリー製品の在庫切れ率は、 72%.
今, ハイアールのコネクテッドファクトリーは大量生産から大量カスタマイズへ転換, 高精度による高効率の実現. 自動お掃除エアコン誕生の裏側, コネクテッドファクトリーはユーザーとの「ハイパーリンク」を3つの側面から実現します: 初め, 接続された工場の要素全体, ユーザーの注文を工場に直接発注できるようにする, 製品の生産は透明で目に見えるものになります; 2 番目はネットワーク デバイスです, ユーザーエクスペリエンス情報を通じて、より良い研究開発のアップグレードと反復を促進します。; 同時に, 生態系全体も統合します. 企業の上流と下流、およびすべてのリソースがユーザーと並行して接続され、ゼロ距離で対話できるようにする必要があります。, ユーザーの最高のエクスペリエンスを満たすために.
企業の製造工場から, 社会全体のスマートなものづくりプラットフォームへ
新しいインフラストラクチャの文脈で, ますます強力なデバイス, コンポーネントとテクノロジーがスマート製造プロセスに参入しつつある. あらゆる産業革命は品質管理の実践に大きな変化をもたらします, と産業 4.0 も例外ではありません.
「デジタル化」によって生産プロセスはどう変わるのか? 柔軟性の継続的なアップグレードの下で, デジタル化とインテリジェンス, ハイアール知佳は昨年7月に世界初のインテリジェント+5G相互接続工場を正式にリリースした, 企業組織の革新と変革によって将来のインテリジェント製造を再定義する, ビジネスモデルとICT技術, 人工知能の深い統合, 5G およびその他の主要なテクノロジー. ハイアールのスマート +5G 接続工場内, 生産ラインのオペレーターが生産作業中に緊急の困難に遭遇したとき, AR メガネを着用することで、技術専門家と遠隔でリアルタイムの音声およびビデオ通信を実行できます。. 相手側の専門家が AR ラベリングを実行できる, フリーズした画面のラベル付けやその他の操作をリアルタイムで実行, 初めてオペレーターの視線に案内情報をフィードバックします。.
そしてそのようなアプリケーションシナリオ, AI+5Gテクノロジーの完璧な統合により, 接続された工場全体に存在します. 同時に, データ検証に基づくシミュレーションモデリングを通じて, 精密生産 効率的な調整, 品質管理, ハイアールの相互接続された工場、IoT インテリジェンス製品の実践シーンをさらに模索, 知能結合ソリューションとAI技術の応用, 生産効率を実現する, 製造コスト, 最大最適化などの RuKuLv 容量インデックスではありません, 製造業のインテリジェンスによる強い競争力の形成.
もしハイアール志佳が中国の世界的ブランドに貢献できたら 36 年, それからの時代に 業界 4.0, ハイアール インターネット ファクトリーは産業用インターネット プラットフォーム Kaos COSMOPlat を利用してマス カスタマイゼーションのモードを模索, 「中国モデル」がスマート製造時代をリードする機会を得ることは間違いない.
IoT環境下における製造業の発展戦略
(1) モノのインターネットと製造業の融合による影響を正しく理解する. モノのインターネットは中国が強力にサポートする新しいインターネット技術です, これは製造業に非常に重要な影響を与え、製造業の発展を促進する上で非常に重要な役割を果たしています。. したがって, 企業はモノのインターネットと製造業の統合の影響を正しく理解する必要があります, 変化の中で新たな状況に積極的に対応する, 製造業の発展に貢献します.
(2) 製造業におけるIoT活用の推進と企業の情報化構築の発展. 自力企業向け, 情報構築を積極的に推進しなければならない, インターネット技術と情報技術の融合を促進するため, 企業の経済的利益の向上に貢献します, また、企業の持続可能な発展のためのテクノロジーとパワーを提供します。.
製造業の情報化は非常に複雑なシステムエンジニアリングです, 企業の柔軟性と機敏性を向上させるのに有益です, 企業の総合的な競争力を強化する, 企業の飛躍的な発展を実現します. 情報化により改善できる可能性がある&練習する, 料金, エンタープライズ製品の環境および知識コンテンツ.
(3) モノのインターネットでは、申請プロセスにおける情報セキュリティに注意を払う必要があります. 現段階では, 製造企業の制御システムは通常、LAN またはプライベート ネットワークを通じて動作します。. ネットワーク自体が外部信号を比較し、潜在的な外部攻撃をブロックします。. 産業用通信では暗号化が 2 番目の機能に組み込まれる傾向があります. モノのインターネットの文脈で, 多くの機器信号はパブリック ネットワーク経由で実現する必要がある, それは製造企業のネットワークに大きな隠れた危険を引き起こす. 情報セキュリティを確保するために, 初めに, 知覚ノードのセキュリティを確保するため. 2番, 顧客のプライバシーとデータのセキュリティを確保するため. データの収集と送信は、違法な競合他社による破壊や盗難に対して脆弱です, 十分に注意を払っていない場合, 多大な経済的損失をもたらすだろう.
4. スマートマニュファクチャリングのメリットとメリット
初め, スマート製造とは何ですか?
初めに, スマート製造とは何かを理解しましょう.
インテリジェンスは知性と知識の合計であると考えられています, 前者は、問題を解決するための知識を取得し、適用する能力です。, そして後者は知性の基礎です.
スマート製造システムとインテリジェント製造技術がスマート製造を構成する. インテリジェント製造システムは、自己学習機能を備えた実践的な知識ベースを強化します. さらに, また、環境とそれ自体に関する情報を収集して理解します。, そして分析する, 自らの行動を判断し、計画する.
分散人工知能におけるマルチエージェントシステムの理論と方法は、分散製造ネットワーク環境下で柔軟なスマート製造ユニットとネットワークを実現するために適用されます。.
2番, スマート製造のメリット
スマートマニュファクチャリングとは何かを理解した上で, スマートマニュファクチャリングのメリットについて話しましょう. 主なメリットは5つあります: より高い品質, より高い精度, より良いカスタマイズとパーソナライゼーション, より良い予測, そしてより良い収益化効果が得られます.
1. より高い収量
スマートマニュファクチャリングは、より優れた制御方法を使用して機械の生産を制御します (AIも含めて, ロボット, バッチ制御, 等), 従来の製造よりも効率的です. 加えて, スマート製造におけるビッグデータの適用は、製造業者が生産プロセスをより効果的に理解し、生産業務の改善に役立つ可能性があります。. したがって, インテリジェント製造がより高い生産量をもたらすことが主な理由です.
2. より高い精度
製造工程において, マシンビジョンなどの方法を使用すると、より正確な識別につながる可能性があります. 加えて, 生産プロセス全体を通じて失敗の可能性を減らすため, 伝統的な製造業では、より優れた設備を導入し、オペレーターを訓練する必要がある, しかし故障率を下げるのは依然として難しい. スマート製造において, ビッグデータはエラーを分析し、エラーによる故障率を防ぐことができます.
3. カスタマイズとパーソナライゼーションの向上
カスタマイズとパーソナライゼーションはインテリジェント製造の魅力の 1 つです. 従来の製造の組立ラインでは、顧客のカスタマイズや個別のカスタマイズを実現することが困難です, スマートマニュファクチャリングの生産プロセスは、リアルタイム制御を実現し、顧客のニーズに応じて生産ロボットを調整できます。, 製品のカスタマイズとパーソナライズが容易になるため. 従来の個人ワークショップと比較して, スマート製造のカスタマイズとパーソナライゼーションでは、ビッグデータを利用して生産エクスペリエンスを整理し、それがもたらすカスタマイズとパーソナライゼーションをバッチ処理できます。, また、メーカーがリバース エンジニアリングして馴染みのある提案や解決策を提供するのにも役立ちます。.
4. より良い予測
過去に, 製造業の生産は注文によって制限されていた. 同時に, ローシーズンとハイシーズンに分かれています, 生産量を増やすハイシーズン, 生産量を減らすための閑散期. インテリジェント製造におけるビッグデータにより、製造業者は生産量を制御し、より適切な予測を行うことが容易になります。. 最も価値のある生産条件で生産する. 同時に, ビッグデータは生産プロセスに情報をもたらすこともできます. 例えば, さまざまなサプライヤーからの製品データを追跡して、サプライヤーが提供する製品の品質を判断し、より優れたサプライヤーを予測できます。. 同様に, ビッグデータを使用すると、顧客のニーズを予測し、顧客のニーズに応じてより合理的な生産計画を立てることができます。.
5. より高い収益性が得られます
生産量が高いほど、生産ニーズをより適切に満たすことができます, より高い精度で製品の品質を保証できます, より良い予測がより良い売上を保証します, より良いカスタマイズと個性, したがって、より効果的に売上を拡大できる. スマートマニュファクチャリングによるビッグデータの活用, 製造業務の効率をより深く理解できるようになります. 同時に, 投資収益率を計算できます (ROI) インテリジェントなアップグレードおよび改造プロセスの実現, 製造業界は将来の製造についてより適切な計画を立てることができます.
5. インテリジェント製造の課題とリスク
メーカーは製品の品質と従業員の安全の確保において先頭に立って取り組んでいます. しかし、市場投入までの時間が短いほど、, 厳格な品質規制とますます複雑化する製品は依然として解決が必要な問題です.
1. 人工知能の人材不足
AIの専門家と経験豊富なデータサイエンティストが不足している. 中小企業の学際的なチーム, ML エンジニア, データサイエンティスト, BIアナリスト, AIプロジェクトにはソフトウェアアーキテクトが必要です.
2. 技術インフラストラクチャと相互運用性
製造現場には通常、さまざまなツールがあります, 生産システム, 残りのシステムと互換性のない古いソフトウェアで実行される可能性のあるマシン. プラントエンジニアは機械とシステムを接続する最適な方法を決定する必要があります.
3. データ品質
有意義になる, 高品質のデータ, AI イニシアチブの成功にはクリーンさが不可欠です, しかし製造データには偏りがあることが多い, 時代遅れ, そしてエラーだらけ, さまざまな要因が考えられます. 収集されたセンサーデータは一例です. 歴史的に, 工場は、相互に通信しない多くの独自システムを使用して構築されています。.
4. リアルタイムの意思決定
頻繁, 意思決定には、予期せぬ停止につながる前に問題を特定するために数秒以内の即時行動が必要です, 欠陥, またはセキュリティの問題. 迅速な意思決定には、メーカーが即時に行動できるようにするリアルタイムの予測サービスとストリーミング分析が必要です.
5. エッジ展開
製造業では多くの潜在的なユースケースが存在します, メーカーがデータをフィルタリングできるようにする, データ量を削減し、データをローカルで処理する, そしてそれを現場またはクラウドの中央サーバーに送信します.
6. 信頼と透明性
データ サイエンスの背景がない人は、データ サイエンスと予測モデリングがどのように機能するかを理解するのが難しい, 人工知能テクノロジーの背後にある抽象的なアルゴリズムにはほとんど自信がありません.
6. スマート製造事例とは?
スマート ファクトリーは、適応的な生産プロセスによる柔軟性とコストの削減を実現する製造ソリューションです。. 自動化に基づいて, ソフトウェアを組み合わせた製造ソリューション, 生産プロセスを最適化し、不必要な労働力と資源の無駄を削減するためのハードウェアと機械.
ベルリンのテスラギガファクトリー
スマート ファクトリーの視覚化のより良い例は、グレンヘッドの Tesla Gigafactory の例にあります。, ベルリン. ベルリンギガファクトリーがオープンします 2021 テスラはこの施設を世界最先端の電気自動車量産施設として宣伝している.
テスラは建物の建設だけではありません スマートカー, スマートな生産方法の使用も重要です. 同社最高経営責任者が公開した工場の最初の写真, イーロン・マスク, ソーラーパネルが屋根を占めるスマートファクトリーのビジョンを描く, より持続可能な生産方法を生み出す. テスラの公式ウェブサイトでは、新しい次元の鋳造システムと効率的な車体ワークショップによって車両の安全性の限界を押し上げると述べられています。. 工場の運営方法を変えるためのテスラの絶え間ない努力により、自動車業界に革命を起こすことができました。.
アディダス スピードファクトリー, アンスバッハ
アディダスがドイツにスピードファクトリーを設立. スニーカーの製造工程をひとつの空間で集中的に見ることができる. リードタイムを短縮するマスカスタマイゼーションを専門としています。, 3D プリント技術を使用してデジタルレプリカやモデルを簡単に作成. プロトタイプを迅速に印刷することで、変化する消費者のニーズに適切に対応し、数日で顧客のニーズを満たすことができます。. アディダスがアンスバッハで廃業した可能性がある, しかし、彼らはスピードファクトリーのテクノロジーを使用してアジアでスニーカーを製造し続けています.
インターコネクトファクトリー, ボッシュ, ブルターニュ
自動車技術の世界的な製造には生産性の向上が必要です, ボッシュはブラザッハの主要工場でまさにそれを行っています. 同社はコネクテッドマニュファクチャリングに最先端のテクノロジーを導入しています, 使用して 20 一日にタブレットを使用してプロセスを追跡する, 機械をチェックし、部品をチェックする, 植物が持つデータ 150 機械オペレーターは無視する. ボッシュのパフォーマンス追跡システムは、数ミリ秒のサイクル時間の偏差を検出できます, オペレーターが迅速に対応し、早期に介入できるようにする.
もう1つのテクノロジーはボッシュのNexeedです. 同社のコネクテッド・インダストリー・クラスターによって開発, ソフトウェアはデータを読み取ります 60,000 センサーを設置し、タイムリーに従業員に情報を伝達します。. これらの賢いイノベーションのおかげで、, 世界中で生産されているボッシュの ABS/ESP 安全システムは、次のように生産性を向上させています。 24%.
アンバーグ シーメンス エレクトロニクス工場
シーメンスの「Amberg Elektronikwerk」 (EWA) に勝った 2018 業界 4.0 「スマートファクトリー」部門賞. エレクトロニクス工場には人々のチームがいる, SIMATIC タイプのプログラマブル ロジック コントローラーを製造する機械およびロボット (PLCS). 工場は、工場内の機械と製品の完全な相互接続を実現するために努力してきました。.
会社は業界に依存している 4.0 生産性を継続的に向上させ、野心的なサイクルタイムを達成するための要素. 加えて, MindSphere の機能 IoTプラットフォーム プラントオペレーターが潜在的なシステム障害に早期に対応できるようにすることで、予知保全を促進します。.
インフィニオン スマート ファクトリー, ドレスデン
ドレスデンにあるインフィニオンのスマートファクトリー施設は世界を驚かせました. 工場が達成したのは、 92 自動化率, 以上の 200 従業員を支援するロボット. インフィニオンは以上の生産を行っています 400 グループ4事業部の異なる製品を高品質・高速で提供.
会社のシステム管理, ウェーハの出荷と生産管理はITシステムを通じて相互接続され、リアルタイムで制御されます. ウェーハの搬送は自動化されており、スマートファクトリーは中央操作および監視システムとアルゴリズムによって制御されています。.
これらのスマート ファクトリーは、デジタル時代と古代の製造慣行を組み合わせた過去 20 年間の集大成です。.
7. スマート製造技術
高度な情報技術を組み合わせたインテリジェントな製造, 電気自動化技術, 人工知能, AI技術, 工場の最初のラインの生産からハイテクインテリジェンス機器を使用して、インテリジェントな生産ラインの構築を開始しました, インテリジェントな生産ワークショップを構築する, 工場建物情報インテリジェンス, インテリジェントな管理, インテリジェンスサービスを進化させ、製造インテリジェンスとイノベーションのバリューチェーン全体を実現する.
1. スマートプロダクツ
ソフトウェア, 電気, 機械的, 電気製品はインテリジェントな製品を構成します. インテリジェント機器もスマート製品です. 企業はインテリジェントユニットを製品に追加する方法を検討する必要があります.
2. スマートなサービス
製品の状態を把握して予防保全が可能. 製品稼働時のビッグデータも収集でき、企業を支援します. そのうえ, 顧客志向のアプリの開発は、ターゲットユーザーへのインテリジェントなサービスの手段でもあります.
3. スマート機器
製造装置は機械装置から数値制御装置へ, 機内検出を実現可能, 加工精度の向上, 熱変形を補償します.
4. スマート生産ライン
多くの業界の企業は自動化された生産ラインに大きく依存しています。. しかし、機器製造企業は依然としてディスクリート製造に基づいています。. 自動生産ラインは柔軟な自動生産ラインに分割することができ、一般的に確立されたバッファー, 柔軟な自動生産ライン, 堅牢な自動生産ライン.
5. スマートワークショップ
通常、ワークショップには複数の生産ラインがあります. 材料の消費量を収集して分析する必要がある, 設備の状態, 生産状況, 生産品質, リアルタイムのエネルギー消費量. したがって、, MES は企業にとって必然の選択となっています.
6. スマートファクトリー
工場は多くの場合、複数の作業場で構成されています. の製造工程は、 インテリジェントファクトリー 透明である必要があります, 自動化された, 視覚的な品質検査と分析, 製品テスト, 生産物流と生産プロセスはクローズドループ統合を達成する必要がある. 連携運用, 納期について, 複数のワークショップ間での情報共有を実現する必要がある. 一部のディスクリート製造企業も生産指令センターを設立しています。. MES 生産スケジュールの粒度は日単位です, 時間, あるいは数分でも.
7. スマートR&D
ディスクリート製造企業は、製品開発に CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA ツールと PDM/PLM システムを適用しています。, しかし、e-Works は、製造企業にコンサルティング サービスを提供する過程で、多くの企業がこのソフトウェアを高度に活用していないことを発見しました。. 企業はインテリジェントな製品を開発するために機械および電気ソフトウェアの多分野の協力を必要としています; 仮想デジタルプロトタイプを深く確立する必要がある, シミュレーションを通じて物理テストを削減します; シミュレーション技術とテスト管理を組み合わせる必要がある.
8. スマートな管理
国内企業もOAを基幹情報システムと位置付けている. MDMは大企業に導入されています.
9. スマート物流 とSCM
製造企業の内部調達, 生産には物の流れが伴います。; スタッキングロボットとインテリジェント仕分けシステムの応用がますます普及しています. TMS と WMS は製造企業も広く懸念しています.
10. 賢明な意思決定
企業は大量のデータを生成します. 一方では, さまざまなビジネス システムやビジネス部門から収集される基幹ビジネス データです。. これらのデータは一般に構造化データです. これはBIテクノロジーの領域です. その間, 企業はこれらのデータを使用して企業 KPI を抽出し、事前に設定された目標と比較できます。. その間, KPI を階層ごとに分解して幹部と従業員を評価できます。.
8. スマートマニュファクチャリングで全体を実現できる
製造市場における AI の到達が予想される $13.96 10億まで 2028.
製造業は、製造業務とプロセスに先進技術を導入することで大幅な進歩を遂げてきました。. 製造部門は、組織の自動化と業務効率を向上させるために、AI を活用したインテリジェントなソリューションとサービスを導入しています。. 結果として, の導入に対する需要が大幅に増加しています。 人工知能 分散型の意思決定を提供するスマートな製造プロセスのための製造業, 物流とサプライチェーンを最適化する, 生産成果を向上させる, プロセス効率を向上させ、運用コストを最小限に抑えてスマートな製造環境を実現します.
トップもあるよ 10 以下に挙げる製造市場における人工知能分野の企業:
会社の手紙
Alphabet は、インターネットベースの製品とサービスの世界的なパイオニアの 1 つです. コンピュータのハードウェアとソフトウェア, クラウドコンピューティング, サーチエンジン, とオンライン広告テクノロジーが会社のポートフォリオを構成しています. Alphabet は、コラボレーション機能により製造現場で発生するさまざまなプロセスの管理を改善する G Suite も提供しています.
アマゾン ウェブ サービス
アマゾン ウェブ サービスは、オンデマンド API とクラウド コンピューティング プラットフォームを提供します. 主に電子商取引に焦点を当てています, クラウドコンピューティング, デジタルストリーミング, 人工知能, および家庭用電化製品. AWS はメーカーの製造業務の変革を支援します.
マイクロソフト社.
Microsoftは主にMicrosoft Windows OSを提供しています, インターネットエクスプローラ, エッジWebブラウザ, マイクロソフトオフィススイート, 等. 同社の主要なハードウェア製品は、タッチスクリーン PCS の Microsoft Surface シリーズです。. Microsoft はコネクテッド フィールド サービス ソリューションを提供します, スマートサプライチェーンソリューション, PTC ThingWorx, Azure IoT ConnectedFactory, 等.
エヌビディア
プロフェッショナルおよびゲーム市場向けの GPU と、モバイル コンピューティングおよび製造市場向けの SoC. 同社の主要な GPU 製品ラインには「GeForce」というラベルが付いています。. Nvidia は研究者や科学者に並列処理能力も提供します. Nvidia は、最新のニューラル ネットワークが複数の高解像度センサーからのデータを並行して処理できるように、モジュール上の小型システムによってスーパーコンピューターのパフォーマンスをエッジに引き上げています。.
IBM社
IBMの機能はハードウェアとソフトウェアを製造および販売します, 幅広いホスティングおよびコンサルティングサービスを提供します. 同社は多様かつ大規模なサービスと製品のポートフォリオを持っています.
IBM はエンタープライズ AI の世界リーダーであり、最大のサイバーセキュリティ企業です. さまざまな業界のあらゆる規模の企業やリーダーにサービスを提供します.
現在の製造市場における AI の成長予測に関する Meticulous Research® のレポートは、業界に驚くべき予測を提供しています。.
インテル コーポレーション
インテルの設計, コンピュータコンポーネントの製造および販売. インテル IT 部門は、多数のチームと緊密に連携して、階層全体で IT ソリューションを統合する戦略を開発してきました。.
シーメンスAG
シーメンスは消費者製品およびサービス向けの電力およびエネルギー ソリューションを製造しています, 構築および駆動テクノロジー, エネルギー, 可動性, そして金融. また、幅広い業界向けに市場固有のソリューションも提供します。.
ゼネラル・エレクトリック
Ge は、発電から幅広い製品とサービスを提供する世界的に多角的なテクノロジーおよび金融サービス会社です。, 航空機エンジン, 家電, 水処理から医療画像処理まで, 工業製品, および商業および消費者金融. 同社は再生可能エネルギーに事業を多角化した, 健康管理, 力, 油, そしてガス, 点灯, 交通機関, そして航空.
ロックウェル・オートメーション
ロックウェル・オートメーションは世界中で情報ソリューションと産業オートメーションを製造しています. 会社は家庭にサービスを提供します, 食べ物, 飲み物, パーソナルケア, ライフサイエンス, 自動車とタイヤ, 鉱業と金属, 石油およびガス産業. アーキテクチャとソフトウェア、制御製品とソリューションに分かれています. アーキテクチャおよびソフトウェア部門は、制御および情報プラットフォームを提供します.
アドバンスト・マイクロ・デバイセズ, 株式会社.
Advanced Micro Devices は、コンピューター処理に使用される半導体デバイスを専門としています。. ビデオおよびマルチメディア製品を提供します, マイクロプロセッサ, グラフィックス, 組み込みマイクロプロセッサ, とチップセット. 加えて, OEMにサービスを提供します, データセンター, OEM, システムインテグレーター, 代理店とプラグインのメーカー.
9. IoT製造の市場とは
製造のデジタル化は生産性と成長の向上に役立ちます, 運用コストを削減し、製品とサービスを向上させます. IIoT はこの製造革命において重要な役割を果たします. しかし, 世界的な IoT 導入プロセスもパンデミックといくつかの社会的要因によって挑戦されています.
英国での研究で評価された 2021
主要な垂直市場におけるモノのインターネットの導入. アンケート調査 500 英国と米国の上級 IoT 意思決定者および実装者, 100 そのうち製造業に従事している人.
工場および現場にどれだけの設備があるか?
あるのは 5% 製造業の回答者の割合は、次の期間に導入したと回答しました。 10,000 そして 100,000 デバイス. のみ 2% 以上を導入している企業の割合 100,000 デバイス. これはヘルスケアおよび医療機器よりも大幅に低いです, これはスマートベンディングよりも低い (9 パーセント) サプライチェーンと物流 (14 パーセント).
より多い 58% 製造業の回答者の割合は、導入が以下であると報告しました 5,000 デバイス. 賢いメーカーは業界から恩恵を受けることができる 4.0 さらには産業に向けて 5.0.
製造市場が直面している主要な課題
手動で機器をメンテナンスすると費用がかかる
経験豊富なエンジニアが機器を監視し、問題を解決するために現場に出向く必要があります.
オートメーション
パフォーマンスの向上とコスト削減に不可欠. 企業が成長し、競争力を維持するために, 生産プロセスを自動化して最適化する必要がある.
リアルタイムデータ
問題を効果的に解決することが非常に重要です. データ分析と経験により予知保全が容易になります.
接続性は重要です
多くのメーカーは複数の工場を運営しており、データの保存と分析のために工場とクラウド間の信頼性の高い接続を必要としています。.
機器はシンプルで使いやすいものである必要がある
大規模な導入の可能性があるため、機器はエンジニアにとって設置と操作が簡単である必要があります。.
OT と IT のギャップが縮まるにつれて、セキュリティは重要です. IoT デバイスには高度なセキュリティが重要です.
将来を見据えて — 製造業におけるモノのインターネットの次に起こること?
製造業者の 85% が、IoT が今後 2 ～ 3 年間の自社のビジネスの優先事項であると回答しています.
ほぼ全員の回答者が (93%) IoT予算を増やす計画がある.
将来的には製造業にとって重要な価値の推進力となるでしょう, 市場の期待が高まるにつれ、企業は今後も IoT 導入予算を増やしていくでしょう.
