工業製造
産業用モノのインターネット | 工業材料 | 機器のメンテナンスと修理 | 産業プログラミング |
home  MfgRobots >> 工業製造 >  >> Manufacturing Technology >> 産業技術

スマートマシナリーがビジネスを節約する時間は次のとおりです

一部の企業は、可能な限り高度な状態を維持するために、新しいテクノロジーを採用することを熱望しています。他の人は、特にいくつかの傾向が流行語に過ぎないことが判明したことを考えると、デジタルの混乱にあまり熱心ではありません。スマートマシナリーの採用が増えるにつれ、多くの人がIoT接続についてこれらの質問をする可能性があります。

消費者向けアプリケーションは、ビジネスIoTの採用を上回っています。これは、一部の企業がテクノロジーへの投資に躊躇しているためと考えられます。企業は、これらのプロジェクトに資金を投入する前に、経済的利益の証拠を必要としています。多くの人や出版物がスマート機械について高尚な主張をしていますが、実際にどれだけの時間とお金を節約できますか?

効率による節約

スマートテクノロジーが時間とお金を節約する主な方法は、効率の向上です。接続されたデバイスは、従業員が手動で実行しなければならないデータ量の多いタスクを自動化します。これらの仕事の多くは付加価値はありませんが時間がかかるため、自動化すると大幅な改善につながる可能性があります。

たとえば、フロリダ大学の科学者は、オレンジの木を数えるためのドローンとAIベースのシステムを実装しました。このソリューションは、手動の代替手段としてカウントを完了するのにわずか10%の時間がかかります。このシステムが機能している間、研究者は他の付加価値タスクを実行できるため、効率がさらに向上します。

スマート機械の効率の利点は、反復作業で特に顕著です。コンピューターは人間よりもこれらのタスクに優れている傾向がありますが、調査対象の労働者の40%は、そのような作業に少なくとも25%の時間を費やしています。スマートアプリケーションはこれらのタスクを自動化できるため、他の分野で作業する時間を増やすことができます。

エラー削減による節約

スマートテクノロジーはまた、一部の領域でエラーを減らし、さもなければやり直しに費やされる時間を節約します。 IoTデバイスには、関連するデータポイントを継続的に監視するセンサーが含まれています。この情報は自動調整に影響を与え、これらのマシンを他のマシンよりもエラーが発生しにくくします。

スマートセンサーを備えた自動塗料混合室であるインテリジェント塗料キッチンは、この精度の優れた例です。これらのシステムは、センサーの読み取り値に基づいて塗料の流れと圧力を調整し、より一貫性のある最終製品を実現します。エラーが少ないということは、問題の修正に費やす時間が減り、ビジネスの時間とお金を節約できることを意味します。

一部の業界では、ミスは月に9,000ドルもかかる場合があります。スマートな機械がこれらすべてを排除すると考えるのは非現実的ですが、わずかな改善でもかなりの効果があります。このレートでそれらの半分を防ぐことは、依然として年間54,000ドルの改善です。

アクセシビリティと相互運用性による節約

完全に人間的であろうと自動化されていようと、ワークフローは、従業員またはマシンが連携することでより効果的に機能します。スマート機械は、他のデバイスと人間の労働者の両方との従来のテクノロジーよりも多くの相互運用性を提供します。これは、ステージ間の時間が短縮され、中断が少なくなることを意味します。

IoTセンサーは、重要なワークフローデータにワイヤレスでアクセスできるようにします。従業員は、直接確認する必要がなく、電話やその他のデバイスから更新を即座に確認できます。その後、予期しない状況に迅速に対応したり、データの検査にかかる時間を節約したりできます。

スマートな機械は、自動化されたプロセス間の相互運用性も向上させます。接続されたマシンは、ワークフローの別の部分にある別のマシンが遅くなったり中断したりしたことを検知し、それに応じて調整できます。停止は平均4時間続き、200万ドルかかるため、これらの混乱の影響を軽減することで、年間数百万ドルを節約できます。

メンテナンスの改善による節約

スマートな機械は、最適化されたサービスを通じて時間とお金を節約できます。 IoTセンサーは、予知保全と呼ばれる手法を可能にします。予知保全では、マシンがパフォーマンスデータを分析して、いつ修理が必要になるかを予測します。これらの分析は、コストのかかる故障を防ぎ、不必要な維持に費やされる時間を回避します。

マシンに注意が必要な時期が常に明確であるとは限らないため、故障はどこからともなく発生しているように見えます。予知保全は、データベースのアプローチを採用して、これらの目立たないシナリオを特定し、誤動作を防ぎます。機械学習アルゴリズムはこのような接続を確立するのに非常に優れているため、大幅な節約につながる可能性があります。

予知保全により、機器の稼働時間を20%改善し、保守コストを10%削減できます。一部の企業にとって、これは数百万ドルと数日間の節約につながる可能性があります。最も効果的な予防保守計画でさえ、一貫してこれらの数値に到達することはできません。

スマートマシナリーがビジネスの可能性を解き放つ

全体として、スマートマシンは、企業にとって数日分の労働時間と数百万ドルを節約できます。結果は状況によって異なりますが、過去の事例では、このテクノロジーの採用者の間で一貫した改善が見られます。

これらの金銭的および時間の節約により、企業は潜在能力を最大限に発揮することができます。スマートテクノロジーの採用は最初はコストがかかる可能性がありますが、投資収益率を無視することはできません。


産業技術

  1. 5Gがスマートファクトリーをターボチャージする方法
  2. 仕事の計画の詳細はどれくらいですか?
  3. AIが企業がサイバー脅威に対処するのをどのように支援できるか
  4. 電子ラベリングへの道を早急に追跡する方法
  5. 重機のメンテナンスと修理はどれほど重要ですか?
  6. リモート計測:重要な製造データを収集する方法は次のとおりです
  7. 自動車加工のサイクルタイムを改善する方法
  8. インフォグラフィック:AIは中小企業の売り上げ増加にどのように役立ちますか?
  9. SMEDと標準作業で切り替え時間を短縮する方法
  10. 時は金なり:資産追跡は両方を節約
  11. 中古機械の売却時期を知る方法