AWSがSnowmobile発表：セキュアなトレーラーでペタバイト輸送

クラウドベースのERPシステムを通じて自社データを閲覧できることは、インダストリー4.0情報が貴社にもたらす価値のあらゆる側面のバックボーンとなります。ERPシステムのダッシュボードは、以下に示すインダストリー4.0ホイールの全要素からのデータ分析の焦点となります。 このホイールに示されるテクノロジーの多く、あるいはすべてが、ビッグデータ分析、プロセス自動化、3Dプリンティング、IoT（モノのインターネット）接続、ロボティクスなどのクラウドアプリケーションを通じた競争優位を求める数千の製造業者によって積極的に検討されています。これらすべての技術ソリューションが貴社に適用可能とは限りませんが、

メタデータを活用したリアルタイムデータ精度の検証 正確なリアルタイムデータを得ることはビジネスにとって不可欠です。メタデータを用いてパターンを特定し、メタデータファイルを通じてこの情報をグループ化し、メタデータ管理フレームワークを通じてメタデータの精度を確保することが必要です。 正しい値とフォーマットを指すデータ品質特性であるリアルタイムデータ精度は、収益性と成長を目指すビジネスにとって必須です。企業は消費者需要の流入に対応するために正確なリアルタイムデータを必要とします。Cスイート幹部と財務プロフェッショナルの3分の1が、リアルタイム財務データをますます重視していると同意しています。 残念

ディスクリート製造業にとって、機械は生産の生命線です。設備が適切にメンテナンスされていれば、効率的な生産、コスト削減、納期厳守、顧客満足度向上すべてが達成できます。 企業は長らく、広範な平均と期待値に基づいてメンテナンスカレンダーを作成してきました。例えば、過去の平均（またはOEM推奨）に基づき、30日ごとまたは100部品ごとに設備をメンテナンスするなどです。 設備稼働率、部品故障、工具摩耗、振動、その他の設備状態といった複雑性は、メンテナンス展開時に歴史的に考慮されてきませんでした。 しかし、コネクテッドオペレーションがあれば、設備パフォーマンスと健全性データがメンテナンス活動に影響を与える

メーカーは長年、製造実行システム（MES）を用いて生産管理を行ってきました。スタンドアロンでも、広範なERPシステムの一環でも、MESは生産の管理と改善に重要な役割を果たしてきました。 しかし、レガシーMESソリューションには大きな欠点があります。 MESは日々の設備・生産プロセス管理において製造データを高いレベルに引き上げましたが、依然として手作業データ収集・入力を伴うプロセス駆動型オペレーションに依存しています。また、人駆動型であり、他のエンタープライズソフトウェアとの相互運用性に欠けることが多々あります。 MESの効果を高めるため、メーカーはショップフロアにある貴重なリソース「機械データ