元々はModernMachineShopで公開されていました。 仕事の効率を追跡するペンと紙の方法がAccuRoundsのエンジニアとマネージャーを暗闇に残したとき、店はMachineMetricsに切り替えました。しかし、機械の監視はそれに伴う士気の課題をもたらしました。 AccuRoundsは、ペンと紙で製造現場の効率を追跡しようとした後、MachineMetricsを使用して機械監視システムを実装することを選択しました。このデータ主導の実践により、リアルタイム監視の利点がすぐに実証されました。それはまた、製造現場の従業員の間でいくつかの緊張を表面化させました。 AccuRounds

製造業は、データコレクターのリーダーです。センサーデータ、従業員の動きの追跡、ダウンタイムデータ、予知保全関連のデータ、需要-製造施設内で情報を収集する機会はたくさんあります。 一方では、これは素晴らしいことのように聞こえます。これらすべてのデータを使用して、メーカーはますます狭くなる顧客セグメンテーションを使用して製品とサービスをより適切に調整し、機械学習を利用してリスクを軽減し、分析とシナリオ構築を通じて意思決定を導き、さらにどの製品とサービスを理解する必要があるかを理解できるはずです。次のオファー。でしょ？ 残念ながら、そうではありません。トップデータアグリゲーターであるにもかかわら

他の新しいテクノロジーと同様に、産業用自動化を取り巻く多くの誇大宣伝と恐れの両方がありました。インターネット上で非常に多くの神話が広まっているため、事実とフィクションを区別するのは難しい場合があります。ただし、これらの知覚の変動は予想されます。それらは誇大広告サイクルの主要な側面であり、発見から早期採用、そして大量採用に至るまで、ほぼすべての真に破壊的なテクノロジーに影響を与えるイベントの進行です。産業用自動化は、その技術的前任者と同じ曲線をたどります。これは、その利点と持続力に堅実さを提供するという事実です。 私たちは、このテクノロジーの能力に関する期待と現実をよりよく一致させるために、産

石油およびガス業界と代替のグリーンエネルギー源との競争、および一般市民からのより多くの説明責任の要求により、業界は成長と革新を促進するためにデジタルトランスフォーメーションテクノロジーを採用するようになりました。 Quantzigによると、主要な石油およびガスOEMは、意思決定プロセスを改善し、収益性を改善するために新しい収益源を活用するために、IIoTなどのデジタルテクノロジーに注目しています。 石油およびガス業界のデジタルトランスフォーメーションは、複雑なプロセスを理解するためにデータをキャプチャする機能から始まります。したがって、抽出フィールドおよび製造施設に配備された機器から生成され

石油およびガス業界は、産業用モノのインターネット（IIoT）とその可能性にウォームアップし始めていますが、Gartnerは、セクター内の企業の53％が実装戦略を実施していないと述べています。これらのビジネスには、業界が依存する機器を製造する石油およびガスの相手先ブランド供給（OEM）が含まれます。 石油およびガスのOEMがIIoTを採用することを躊躇しているのは、過去数年間に得られた利益、現状に満足していること、およびデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを成功させるための障壁に起因しています。しかし、代替エネルギー源が成熟し始め、多様なアプリケーションにより多くの電力を提供するよう

石油およびガス業界のデジタルトランスフォーメーションテクノロジーは、セクター全体の利害関係者から温かい歓迎を受けており、その結果、約53％の企業がこれらの強力なツールの採用を延期しています。石油およびガスOEMのこの非常に平均的な採用率の理由は、「現在機能しているものを変更しない」（または「壊れていない場合は修正しない」）という信念を含むさまざまな障壁に起因する可能性があります。 DIY IoT実装の70％が失敗するという事実。 高い故障率はデジタルトランスフォーメーションへの熱意を弱めた可能性がありますが、そのような数字は状況に応じて見る必要があります。 DIYのアプローチは、ビジネスオー

契約製造業者は、期待される品質を取り巻く汚名に対処することがよくあります。 OEMとCMの関係が人類の歴史の中で最高の、最も耐久性のある、広く知られている製品のいくつかを構築したという事実にもかかわらず、「契約製造業者」は「低品質」の同義語であるという永続的な考えが残っています。これに加えて、より深いデータ収集と分析への傾向に照らして、OEMはますます精査のレベルが高いCMに注目しています。かつてOEMが品質の懸念にアプローチするのは最終段階の観点からでしたが、現在、OEMの精査は生産プロセス全体を最初から最後まで網羅しています。以下は、IoTが契約メーカーがOEMの徹底的な精査に直面しても落

OEMの社会的および環境的意識は高まっており、正当な理由があります。GenZ購入者の62％は持続可能なブランドから購入することを好み、大多数は無罪の製品に最大10％のプレミアムを喜んで支払います。 OEMは、合理的な品質の最低入札者だけでなく、顧客の理想に沿った施設を求めているため、これは契約メーカーにとって大きな意味を持ちます。 1。無駄を減らす 無駄は、持続可能性を念頭に置いた口の中で4文字の言葉であるかもしれません。廃棄物とは、埋め立て地の問題、海洋のプラスチック、貴重な資源を浪費して地球を破壊する使い捨て文化を意味します。 現代の契約製造業者は、産業用IoTデバイスを使用して、

MachineMetricsを使用して工場フロアで自動化を作成する MachineMetricsは、製造業者がデータを消費できるようにすることに重点を置いているため、製造業者はそのデータに対してアクションを実行して生産性を向上させることができます。これを行う1つの方法は、生産とプロセスの一部を自動化できる実用的なワークフローを作成するために必要なテクノロジーを提供することです。これらのワークフローは、アクション（通知、インシデント、またはWebhook）を自動的に起動するトリガーとして機能するマシン監視データから得られた洞察から始まります。ワークフローとは、マシンの状態だけでなく、それを修正

産業用自動化とは何ですか？ 産業用自動化とは、生産の自動化を目的として、機械、アクチュエーター、センサー、プロセッサー、ネットワークなどの制御システムを使用してタスクを実行することです。 産業自動化の歴史は、単純なコンベヤーベルトが組立ラインを介して部品を引っ張ることから始まりました。機械は基本的なタスクと作業を実行し、手作業を削減しました。今日、産業用自動化は、産業環境を接続するために機能するさまざまな機械、アクチュエーター、センサー、プロセッサー、およびネットワークです。 PLC、AI、機械学習、IIoTデバイスから、現代​​の産業用自動化はテクノロジーを活用するための最良の方法に焦

自分がどこにいるかを知ることは、行きたい場所にたどり着くための最初のステップです Apple WatchやStravaを起動するのを忘れて、ワークアウト全体のクレジットが得られないときの気持ちを知っています。それが、ベースラインなしでデータ駆動型プロジェクトに飛び込むような気分です。何に取り組んでいても、どこから始めたのかわからない場合は、どこまで進んだか、実際に何を達成したかを正確に把握していない可能性があります。移動距離や進行状況を計算する際の重要な変数は、どこから始めたかを知ることです。これがベースライニングプロセスのすべてです。自分がどこにいるかを理解して、どこまで進んだかを知ること

COVID-19は、サプライチェーンの崩壊が危機を急速に悪化させ、時にはその過程でそれ自体の大惨事につながる可能性があることを明らかにしました。ヘルスケア作業用のN95マスクからすべての人用のトイレットペーパーまで、パンデミックにより、私たちのサプライチェーンは、私たちが考えていた堅牢で信頼性の高いリソースの流れではなく、非常に脆弱であることが明らかになりました。傾向はコロナウイルスの前に始まりましたが、ニアショアリングはパンデミックに照らして大きな上昇を経験しています。これはメーカーにとってどういう意味ですか？ ニアショアリングがメーカーにとって重要なのはなぜですか？ ニアショアリング

エッジ分析とは何ですか？ エッジ分析は、クラウドや別の集中型システム内ではなく、ネットワーク内の非中央ポイント（ネットワークのエッジ）でデータを収集、処理、分析するために使用される方法です。エッジ分析は通常、センサー、ネットワークスイッチ、周辺機器ノード、またはその他の接続されたデバイスまたはその近くで行われます。エッジ分析の分散型のローカルな性質は、従来のビッグデータ手法よりもはるかに高速であり、ネットワークの負荷を軽減しながら、より迅速で正確なビジネスインテリジェンスにつながるという利点があります。 このモデルでは、情報の大部分がエッジで分析され、最も関連性が高く重要な情報のみがクラウ

高度な製造技術によるデジタルトランスフォーメーションの推進 過去の工場は非常に静的な環境でした。あなたは建物、設備、労働者、そして割り当てを持っていました。タイムカードをパンチし、その日の割り当てを満たし、夕食のために家に帰ります。当時は革命的でしたが、このタイプの工場は、絶えず変動する要求、スピードへの期待、激しい競争とコラボレーションなど、現代文化ではうまくいきません。情報、商品、機械など、物事は今より速く動きます。すべて。 従来の製造業者は、俊敏性を維持するために高度な製造技術を実装しています。それは彼らに多様性、市場の需要に合わせて柔軟に曲がる能力を提供し、そして彼らの資源をより効

IoTとエッジコンピューティング モノのインターネットは、スマートライトやオーブンから産業分析データキャプチャデバイスに至るまで、接続されたデバイスで指数関数的に成長しています。 IDCによると、2025年までに416億の接続されたIoTデバイスが存在し、79.4ゼタバイト（ZB）のデータが生成されると予想されています。比較のために、1ゼタバイトは約10億テラバイトです。 IoTの初期の頃、これらのデバイスのほとんどは、収集したすべてのデータを分析のためにクラウドに送信していました。ただし、数兆ギガバイトをクラウドに送信しようとすると、データパイプラインが少し詰まり始めます。そこでエッジコ

在庫責任は、契約メーカーとOEMの間の問題のひとつであり、通常、危機のときなど、手遅れになった場合にのみ明らかになります。これは、平和と市場の安定の時代にしばしば見過ごされがちなトピックです。在庫エクスポージャーのリスクを理解して削減することは、CMとOEMの両方にとって優先事項であり、契約を開始する前に、このトピックについて明確に説明する必要があります。ただし、特に小規模なOEMの場合、予測データから実際の在庫計画に移行して、誰もが大きなリスクに過度にさらされることのないようにすることは困難な作業になる可能性があり、多くのOEMは予測をCMに渡すだけです。 しかし、サプライチェーンに影響を

スループットの向上とコストの削減が引き続き必要とされているため、メーカーは効率を高めるために自動化とインダストリー4.0ソリューションを求めています。この記事では、さまざまなタイプの自動化、自動化された製造の例、自動化の主な利点など、製造における自動化の使用について説明します。 製造自動化とは何ですか？ 製造の文脈における自動化とは、システムまたは生産プロセスを自動化するための機器の使用です。最終的な目標は、生産能力の向上またはコストの削減、多くの場合はその両方によって、効率を高めることです。 自動化は、人間が行う作業を減らすために機械を使用することとして知られるようになりました。こ

製造業者は、特に高額で動きが速く、競争の激しい分野では、メンテナンスが成功または失敗の活動であることを理解しています。過去のメンテナンス戦略は、今日の急速に変化する世界では単純にそれを削減することはできず、これらの手法をまだ使用しているメーカーはすぐに地図から外れています。最新のメンテナンスでは、データ収集にIoTデバイス、データ処理に機械学習などのテクノロジーを利用して、より優れた予測と実用的な洞察に到達します。組み合わされた計画外のダウンタイムは、従業員の士気の向上、機会費用の削減、クライアントの印象の増大、無駄の削減などの他のメリットは言うまでもなく、実質的に排除される程度まで削減できま

IIoT、機械学習、人工知能、自動化、マシンビジョン、ビッグデータ、その他の流行語が製造業の世界に散らばっています。これらの新技術はメーカーにとって何を意味し、誰にとっても適切な先端技術ですか？以下では、これらの質問を確認しながら、新しいテクノロジーを採用するためのヒントと課題をいくつか紹介します。 IIoTをめぐる混乱により市場は拡大 これらの新しいテクノロジーはすべて、メーカーにとってどのような意味がありますか？ 需要に追いつくのは難しい。多くの業界は、自動化やその他の高度なテクノロジーソリューションのメリットを求めています。ただし、このテクノロジーは幅広いテクノロジーをカバ

概要：IoTと自動化テクノロジーにより、メーカーは、遠隔温度チェック、アクセス制御、社会的距離の強制、自宅での作業などの安全対策を提供することで、パンデミックの中で再開することができます。運用と財務の観点から、これらのテクノロジーは無駄を減らし、メンテナンスサイクルを長くし、時間とお金の両方を節約します。 IoTと自動化は何年にもわたってメーカーの間で注目を集めてきましたが、Covid-19に直面して採用率は急上昇しました。一時的な生産停止と恒久的な工場閉鎖が一部の人々にとって迫り来る懸念であり、多くの人々にとって現在の現実であるため、業界は安全に事業を継続する手段を切実に必要としています