目次 1. 接続ラベルとタグ 2. コンピュータ化メンテナンス管理システム（CMMS） 3. エンタープライズ資産管理（EAM） 4. モバイル検査アプリ 5. 施設管理（FM）ソフトウェア よりスマートなメンテナンスはここから始まる よくある質問 主なポイント 適切に識別された資産がなければメンテナンスソフトウェアは役に立ちません。耐久性のあるラベルとタグは、物理的な設備とデジタルメンテナンスデータのギャップを埋めます。CMMSソフトウェア、EAMソフトウェア、モバイルアプリ、施設メンテナンスソフトウェアなどのツールを活用することで、遊園地はゲストの安全を守り、アトラクションを効率的に

人工視覚は、産業設備に見る、分析する、製造・品質管理・資産安全タスクを管理する能力を提供する、最も最近の人工知能テクノロジーの一つとして誕生しました。その多くの利点により、今日の最も需要の高いシステムの不可欠な部分となっています。 マシンビジョンはインダストリー4.0に固有のものであり、特に産業セクターの多くの企業にとって、すでに現在の一部となっています。この記事を通じて、このタイプのインテリジェントな実装が何で構成されるか、そしてNexus Integraが如何に貴社をデジタル化された未来の一部にするかを説明します。 マシンビジョンとは、どう機能するか マシンビジョンは、現実世界の画像を取

現在、企業は可能な限り生産パフォーマンスを最適化し、最高の結果を得ようとしています。業界がデジタルでインテリジェントな未来に向かう中、最高の生産効率を最低コストで達成するための技術と戦略が出現しています。 「リーン生産」としても知られるこの仕事の哲学は、インダストリー4.0の一部であるあらゆる企業にとって不可欠です。 リーン製造とは インダストリー4.0を構成する最も有名な方法論の中に、リーン製造があります。リーン製造は、生産プロセスで価値を加えないすべてを排除することを主な機能とする哲学です。この技術を適用することで、より機敏で、速く、効率的な生産チェーンによって改善された、より高品質な最

現在、産業セクターはデジタル化、市場のグローバル化、新しい生産とコミュニケーションフローに関連する多くの課題に直面しています。 したがって、インダストリー4.0の概念が私たちの日常の一部となり、業界に関連するあらゆるタイプのビジネスに幅広い機会を開いています。この革命は、付加価値を高め、他社に対する競争優位性を創出する大きな機会を表しますが、市場が要求する一連の変化を実行することも意味します。 産業ビジネスの最も重要なポイントの一つはその生産です。この場合、競合他社から際立つことを望むすべての企業は、最適化され、制御され、より高品質な生産を経て、需要を効果的にカバーする必要があります。 これに

産業メンテナンスは、最高品質で最大生産を最低コストで達成するための重要な要素として、長年にわたり進化してきました。 メンテナンスチームの一員であるオペレーターにとって、機械の状態を詳細に知ることはほぼユートピアです。特定の部品をいつ交換すべきか、故障がいつ発生するかを予測できるか……産業ビジネスが設備を常に最適な状態に保ち、生産プロセスへの中断を最小限に抑えたいなら、制御しなければならない側面は数多くあります。 機械がいつ故障するかを当てる魔法の公式は本当に存在しないため、資産の耐用年数をどう計算できるか疑問に思うかもしれません。 資産の耐用年数とは 資産の耐用年数とは、資産が企業で運用可能

近年、完全なデジタル統合の達成は、エネルギーセクターの主要な目標の一つとなっています。デジタルトランスフォーメーションは、インテリジェンス、オートメーション、最大効率に向けて進み続ける必要がある業界にとって、不可逆的な事実です。 この記事では、情報技術（IT）と運用技術（OT）が発電所の一元制御システムにどう統合されているか、そしてそれがセクターが直面する課題（一つ、あるいは複数のニーズ）の結果であるかを説明します。 今日のエネルギー生産の課題 今日、環境シナリオとデジタルトランスフォーメーションは、エネルギー業界に大きな課題を提示しています。その中には以下が含まれます： 再生可能エネルギ

産業セクターは、限られたリソースで毎日新しい課題と環境変化に直面しており、それらを最大限に活用して、より少ないリソースでより多くを成し遂げる必要があります。 デジタル化に基づく新技術の出現は、これまで業界で経験したことのない最適化の可能性と機会の窓を開き、インダストリー4.0という名を与えました。このため、産業ビジネス環境で生成される大量のデータ（請求、生産、調達、人的要因、エネルギー供給など）を収集、理解、インテリジェントに活用することが不可欠です。 工場のこのデジタル化において、インダストリー4.0は産業用モノのインターネット（IIoT）をデータの接続とフローのビークルとして使用し、人工知

多くの企業が依然として従来の方法でデータ管理を行い、ビジネスと運用の意思決定を伝統的な観察方法に基づいています。これらは多くの場合、正確なデータに基づいたものとは程遠いものです。これらの方法を使用すると、「事後」分析と古い情報に基づくことになり、十分に正確ではない意思決定につながる可能性があります。 産業セクターは、インダストリー4.0と呼ばれるデジタルトランスフォーメーションを進行中です。レガシーシステムを超え、エンドツーエンドのサプライチェーン可視性を獲得する緊急の必要性があり、新技術の活用が転換点となっています。 変化するビジネス環境に直面し、メーカーは競争力を維持するために新興テクノロ

EUのガス排出量の75%以上がエネルギー生産と使用から来ています。これが、2030年の気候目標の一つがクリーンで持続可能なエネルギーへの移行である理由です。この文脈で、欧州グリーンディールは、エネルギー効率の優先、パフォーマンス改善、再生可能エネルギーベースのエネルギー分野の開発を目指し、決定的な役割を果たします。 グリーン移行を推進する再生可能エネルギー源の一つが太陽光発電で、EUで記録を更新し続けています（Ember Climate）。 しかし、化石燃料が依然として主要な役割を果たす中、太陽光発電は以下のような重大な課題に直面しています： 分散型発電 ダウンタイムの削減 リアルタイムでの

最新テクノロジーの適用が、第4次産業革命またはインダストリー4.0において不可欠であることは明らかです。インテリジェント産業またはスマートファクトリーへのこの道のりは、新しい組織と制御のモデルを生成することを含み、プロセス改善、コスト削減、時間短縮のために最新の技術トレンドに依存します。 この文脈では、業界は利用可能なさまざまなスマートテクノロジーを知り実装する必要がありますが、何よりこれらのイノベーションを相互接続し、その完全な潜在力を引き出し、スマートファクトリーの未来を予測することが必要です。 では、業界を変革している技術トレンドは何でしょうか？詳しく解説します： 1. 資産の超高感度

IIoT、ビッグデータ、機械学習などの新技術の発展により、インダストリー4.0は体系的かつインテリジェントな方法で産業生産性を改善する大きな機会を得ています。 産業企業のデジタル化により： 生産レベルの向上 競争力の向上と市場でのより良いポジショニング プロセス効率の向上 市場変動へのアジャイルな対応力 コストの最適化 資産とインフラの両方の生産性をどう改善するか知りたい場合、この記事では統合運用プラットフォームを通じてどう達成できるかを説明します。 統合運用プラットフォームで産業生産性を改善する方法 近年、従来から使用されてきた手法を組み合わせ、ますますインテリジェントなテクノロジーの

データ分析とは、データを検査、クリーニング、変換し、有用で実行可能かつ理解可能な情報にする一連のアクションで、貴重な結論に達し、より良い意思決定を行うことを目的とします。 ビジネス活動は止まることなく、新しいプロセスとデータの量は指数関数的に増加し、効果的なシステムなしではトレンドを可視化したり、改善点を特定したりすることは困難です。 このため、ビッグデータテクノロジーの適用が極めて重要です。これらは大量のデータを最適な方法で監視・管理し、社内で情報を扱う責任者の労力を削減します。 したがって、目標は産業プロセスを効率的に最大化し、貴重な情報を取得・処理して「スマート」な産業を実現することにあ

インテリジェントなオペレーションは、我々が気づかないうちに日常生活の一部になっています。メールを書くと、システムが定期的に使用するフレーズを提案し、周囲の人々とチャットすると、過去の行動に基づくオートコンプリート提案を受け取ります……これらすべてがテクノロジーに適用されたインテリジェンスの一部です。 我々が慣れ親しんでいるこれらの活動例は、スマートオペレーションテクノロジーが生活とビジネスを改善するためにもたらせるもののほんの一例に過ぎません。 業界の未来は、生産プロセスのあらゆる部分にスマートオペレーションを実装することで、大きな発展の可能性を秘めています。本記事では、このテクノロジーが何で

今日、企業はサプライチェーンと生産チェーンで発生するすべての活動の透明性を確保し、アウトプットの品質を保証し、プロセスを最適化し、在庫を管理し、オンタイムデリバリーを確保する必要があります。トレーサビリティと品質管理は、あらゆる業界におけるビジネスパフォーマンスの重要な側面です。 この記事では、インテリジェント管理システムの助けを借りた、人工知能による製造プロセスのトレーサビリティ、すなわち製品の製造または変換プロセスに焦点を当てます。 人工知能を活用したトレーサビリティシステムの目的 工場で発生するさまざまなイベントを監視できるため、トレーサビリティシステムの目的はケースごとに異なります：

今日、産業セクターにとって、IoTを活用した産業資産の監視によって新たな収益源を創出し、新しいサービスを展開することは不可欠です。各産業資産の運用と状態を把握することは、プラントの生産プロセスを改善するだけでなく、競合他社に対する戦略的優位性も提供します。 産業資産監視とIoT：連携 接続されたセンサーで産業資産を監視し、運用プラットフォームからプロセスを管理することで、現場の資産状態を監視してメンテナンスソリューションを提供したり、将来の製品改善のためのデータポイントを収集したりできます。監視により、IoTアプリケーションを通じてデータをインテリジェントに管理し、産業機器のメンテナンスと監

産業企業でMESとMOMシステムの導入プロジェクトを開始する前に、企業のニーズを包括的に記述する機能分析を実施することが推奨されます。 このプロジェクトの成否は、生産要件の正確な定義にかかっており、これらのニーズの調査は、その後の導入の範囲、目的、アプローチを定義するガイドとなります。 さらに、MESとMOMシステム導入前の分析は、そのパフォーマンスを測定し、進化を追跡するためにも役立ちます。 この記事では、産業におけるMESとMOMシステムの定義と、このようなプロジェクトを導入するための鍵を説明します。 MESシステムとは 簡単に言えば、MESシステムとは、生産をリアルタイムでより良く管理

テクノロジーの莫大な力があらゆるものを変革しています。今日、デジタル化は産業界に全面的に押し寄せ、製品、企業、産業を次々と再構築し、再発明しています。 スマートインダストリーは単なる概念ではなく、定着しつつあるアプローチです。この記事ではその理由を解説します。 ITとOTの融合 現代の自動車が、デジタル化が我々を取り巻く物理的なものをどう変革しているかを示すように、これらの製品を開発するために必要なスキルセットの進化も示しています。 統合が進行しています：情報技術（IT）と運用技術（OT）が融合しつつあります。メカニクスとハードウェアは依然として不可欠ですが、人工知能、データ分析、デジタルツ

最新のGartner推計によると、2023年までに40%の組織が仮想体験と物理体験を組み合わせ、スタッフの生産性と顧客リーチを向上させる見込みです。 さらに、2024年までに産業企業は、自己管理テクノロジーと再設計された運用プロセスを組み合わせることで運用コストを30%削減し、2025年までには50%以上の企業が自社の選択した場所に分散配置されたクラウドオプションを使用し、革新的で変革的なビジネスモデルを可能にするでしょう。 第5次産業革命（インダストリー5.0）は、インダストリー4.0が実現したデジタル化とテクノロジーによる競争力強化に加え、持続可能性の推進と社会的・個人的ウェルビーイングの

TL;DR： 製造実行ギャップとは、ビジネスシステムが計画することと、ショップフロアで実際に起きていることの間に広がる乖離です。ERPシステムは生産をうまく計画します。しかし、その瞬間から…… Q1は概念実証の四半期でした。 出荷した機能だけでなく、MachineMetricsがなりつつあるプラットフォームの種類にとっても。スケジューリング、設定、その他の分野で意味のあるアップデートをリリースしました…… 5社のディスクリートメーカー。5つの実在する問題。48時間でライブ本番データ上に構築された5つの実用的な解決策。 我々が話をするすべてのメーカーには、どこかに同じフラストレーションが潜んでい

製造業は継続的に進化してきました。業界の変化の多くは漸進的で、時には消極的なものでした。 今日、デジタルファクトリーは誰も想像し得なかった形で製造業を破壊的に変革しています。この破壊の中心にあるのは、IIoT（産業用IoT）をショップフロアで現実のものとする高度な機械データプラットフォームです。 以下では、デジタルファクトリーの仕組み、製造業への変革の影響、そしてデジタルトランスフォーメーションを始める方法について解説します。 デジタルファクトリーとは デジタルファクトリー（スマートファクトリーとも呼ばれる）は、材料、人、機械からのデータを含め、操業全体で情報をデジタルに自動共有するためにテ