2021年に製造業を支配する技術
製造技術は、ビジネスの収益性と競争力に前例のない変革をもたらします。最近製造業を変革したテクノロジーには、ビッグデータ、IoT、3D印刷、人工知能があります。
しかし、これらの進化はますます急速になり、生産プラントの生産性と利益を増やすための新しい方法が出現しています。
2020年の工業生産のシナリオに革命をもたらす4つの技術トレンドをお伝えします:
1。ロボットプロセス自動化(RPA)
それはなんですか?
このテクノロジーはますます変革を遂げており、「ロボット」がデジタルシステムで人間の相互作用のアクションをエミュレートおよび統合して産業または商業プロセスを実行できるようにするコンピューターソフトウェアを誰でも構成できるようになっています。
RPAは、従来のERPシステムを別のレベルに引き上げる破壊的で洗練されたシステムとして機能し、機械学習を提供して、RPAが可能にする自動化を最大限に活用します。
何に使用されますか?
RPAにより、以前に費やしたコストと時間の何分の1かで自動化が可能になります。さらに、このテクノロジーは本質的に邪魔にならず、基盤となるシステムを中断することなく既存のインフラストラクチャを活用します。これは非常に複雑で、交換にコストがかかります。
RPAは、大量のビジネスルール主導の反復可能なプロセスの効率を倍増させます。注文リストは自動的に生成され、ソフトウェアロボットによって実行されるため、従業員は会社に真の価値をもたらすタスクに集中できます。
メリット
- 即時かつ大幅なコスト削減: ロボットは、人間よりもはるかに効率的に反復タスクを実行します。自動化された作業は、迅速に完了するだけでなく、24時間、ミスを犯すことなく、従業員よりもはるかに低コストで、はるかに高いレートで実行できます。
- メリットの迅速な実現: 初期投資は少なくて済みますが、短期的には、特定のプロセスの品質が大幅に向上し、会社の収益性が向上すると予測されます。
- サイクルタイムの改善: この洗練された自動化システムは、会社のすべての部分の時間を節約し、基盤となるシステムの中断を回避します。企業は、労働集約的な作業の一部をサードパーティにアウトソーシングする必要がないため、リスクを軽減しながら、業務をより適切に管理できるようになります。
- 拡張性と柔軟性に優れたシステム: 変化するビジネス環境に適応し、ビジネスリーダーがさまざまなシナリオで将来に向けてより良い意思決定を行うのに役立ちます。さらに、RPAによる自動化にはコーディングやスクリプトが必要ないため、プロセスを人間からマシンに転送することは問題になりません。
2。分散クラウドコンピューティング
それはなんですか?
分散クラウドは、クラウドの未来であり、クラウドコンピューティングの進化です。これは、地理的に分散したインフラストラクチャを備えたマルチクラウドの概念であり、主にWebのエッジでサービスを実行します。
サービスは物理的に異なる場所に分散されますが、一元管理され、運用、ガバナンス、進化は引き続きパブリッククラウドプロバイダーの責任です。
このタイプのクラウドは、さまざまな機能を組み合わせた複数のクラウドの組み合わせを表しているため、企業は、パフォーマンスや規制コンプライアンスなどの要件に最適な場所とクラウド環境の組み合わせを利用できます。
それは何のために使われますか?
パンデミックは、組織のエコシステムがリモートで機能できるようにする必要性を大幅に強化しました。それが生み出した場所の独立性には、この新しいバージョンのビジネスをサポートできるテクノロジーシフトが必要です。
これらの変更の速度は、実用的なレベルでも法規制のレベルでも、まだ十分な敏捷性と機能性を可能にしません。このため、ハイブリッドおよびマルチクラウドの実装を使用する傾向が高まっています。
このモデルでは、パブリッククラウドプロバイダーのコンピューティングスタック全体を、オンプレミス、お客様自身のデータセンター、プライベートクラウド、オフプレミスなど、お客様が必要とする場所に分散できます。このモデルは、低遅延の組織シナリオに機敏な環境を提供し、サーバーとアプリケーションをデータが作成される場所の近くで実行できるようにします。
メリット
- ハイブリッドまたはマルチクラウドの可視性と管理性を向上させます: どの組織も、可視性と集中管理を提供することでマルチクラウドインフラストラクチャをより細かく制御できるようになり、生産プロセスが改善されます。
- スケーラビリティと敏捷性を確保します: データセンターの場所を拡張または構築するには、費用と時間がかかります。分散クラウドを使用すると、組織は物理的な構築なしで既存のインフラストラクチャまたはエッジロケーションを拡張できます。
- データセキュリティとオンプレミスコンプライアンス: 分散型クラウドインフラストラクチャにより、組織は各ユーザーの母国で個人情報(PI)を処理しやすくなり、データプライバシー規制に準拠できるようになります。
- 再現性と信頼性を提供します: 地理的レプリケーションは、コスト削減を促進し、レイテンシーを大幅に削減します。情報を動的にホストすることで、企業はさまざまな場所の機能を組み合わせて、グローバルなネットワークの中断のリスクを減らすことができます。
3。拡張分析
それはなんですか?
拡張分析は、自然言語と物語言語のテクノロジー、拡張データの準備、高度な自動分析、視覚的なデータ検出機能を組み合わせて、ワークフローを改善します。
これは、機械学習や分析などのテクノロジーを活用して、データの準備から知識の生成、モデルの構築と実装のサポートまで、データ管理プロセス全体を自動化するのに役立つというアイデアです。
何に使用されますか?
これにより、分析プラットフォームでデータを探索および分析する方法が強化されます。データサイエンスの多くの側面を自動化することで、高度な分析へのアクセスを民主化し、データ管理を推進します。これは、データの収集と準備のプロセスを自動化して、データサイエンティストと組織に多大な時間とお金を節約することを目的としています。
メリット
- データサイエンスを組織全体に民主化します: これらにより、データ分析のプロセスがシンプルになり、組織のプロファイルの多くでアクセスできるようになります。それがどのように機能し、何に貢献するかについて最小限の知識を持っているユーザーなら誰でも、貴重な関係と結論を得ることができます。
- データリテラシーの向上: 調査結果を説明し、結果の自動分析を提供する自然言語を使用すると、ユーザーはデータリテラシーを向上させることができます。さらに、ダッシュボードを自動的かつ理解しやすい方法で作成できるほか、記述的および予測的なアプローチが可能になり、SQL言語は不要になりました。
- 分析バイアスの削減: マシンに分析の実行を許可すると、分析の偏りを減らすのに役立ちます。あなたが探しているものがわからない場合、あなたはそれを見つけようとしていると仮定します。多くの場合、これらの仮定は、それをサポートするための特定のデータの使用につながる可能性があります。マシンの動作、アカウント、消費パターンなどの観点から、予測がより正確になります。
4。 5Gネットワーク
それはなんですか?
5Gという名前は、私たちが知っている第5世代のモバイルネットワークを指します。最も重要な進歩はスピードと関係があります。 5Gは、最大10 GB(ギガバイト/秒)でのナビゲーションを可能にします。これは、市場で提供されている主要な光ファイバーの10倍の速度です。もう1つの進歩は、遅延(ネットワーク応答時間)と関係があり、5ミリ秒に短縮できます。これにより、実質的にリアルタイムで接続できるようになります。
何に使用されますか?
この新しいネットワークは、自動化された産業プロセスを推進するデバイスにとって変革をもたらします。その高い信頼性と低遅延により、産業機械のセンサーにこれまでになく効率的に給電します。
高い帯域幅と接続密度により、ユビキタス接続が保証されます。これらの理由から、機械学習と組み合わせると、コスト削減と効率化のための新しい道を開く大量のデータを生成するのに役立ちます。
主なメリット
- より多くのデバイスを大幅に高速に接続できます: 応答性の高い多数のデバイスからの大量のデータ送信を可能にすることで、はるかに価値のある情報を取得できます。
- ほぼリアルタイムのデータ送信を有効にする: 遅延レベルを10ミリ秒未満に大幅に短縮することで、デバイス間の遅延時間が大幅に短縮され、データがほぼリアルタイムでキャプチャされます。
- データの損失を防ぎ、生産性を向上させます: 柔軟性、トレーサビリティ、持続可能性、セキュリティを犠牲にすることなく、接続の信頼性と安全性を確保して、データの損失を防ぎ、本番環境のパフォーマンスを最大化します。
- ワイヤレスファクトリの柔軟性の向上: オペレーターは、ネットワークを使用してシームレスにオンサイトとオフサイトのすべての施設に電力を供給し、ほぼワイヤレスで運用し、新しいテクノロジーをより迅速に採用できます。
2021トレンド
企業がCOVID-19のパンデミックによって引き起こされる経済的影響と困難に直面しているとき、組織のリーダーは効果的な人間と技術の相互作用を達成するために挑戦され続けています。一方、産業企業は、将来の不安定性に直面しても、それらをサポートするテクノロジーをますます必要とし、より強力で回復力のあるものにしています。
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