Όραμα για τη βιομηχανία 4 0
Η μεταποιητική βιομηχανία του μέλλοντος θα υιοθετήσει ευρέως πιο ευαίσθητη τεχνητή τεχνολογία και έξυπνη τεχνολογία αυτοματισμού, καθιστώντας τη διαδικασία παραγωγής πιο γρήγορη και βολική. Αυτό είναι το όραμα της βιομηχανίας 4.
Τρία χρόνια προόδου
Όταν οι κατασκευαστές ξεκίνησαν την πρωτοβουλία της βιομηχανίας 4. Μπορούμε να δούμε ότι η διαδικασία αλλαγής των περισσότερων επιχειρήσεων είναι ομαλή και η βιομηχανία έχει αναπτυχθεί σημαντικά. Πολλές από τις εταιρείες που ερωτήθηκαν έχουν σημειώσει μεγάλη πρόοδο στη βιομηχανία 4. 0 και έχουν ήδη αποκομίσει τα οφέλη.
Γιατί η κατασκευή διαχείρισης δεδομένων;
Έξυπνη επένδυση: Οι εταιρείες διαπιστώνουν ότι για να προχωρήσουν και να αποκτήσουν ένα πλεονέκτημα στη βιομηχανία 4. Από δεδομένα σε πληροφορίες, πληροφορίες και πληροφορίες που μπορούν να ενεργοποιηθούν, εμπλέκονται όλες οι πτυχές της διαχείρισης δεδομένων. Στην ιδανική περίπτωση, αυτή είναι μια ολοκληρωμένη προσέγγιση που υποστηρίζει τις παραγωγικές δραστηριότητες και την επιχείρηση.
Broad Business Practages: Θέλουμε να κατανοήσουμε ποια πλεονεκτήματα κερδίζουν οι επιχειρήσεις ή αναμένουν να κερδίσουν από την καλύτερη και πιο ενοποιημένη διαχείριση δεδομένων κατασκευής. Το ερώτημα είναι: "Ποια πλεονεκτήματα νομίζετε ή αναμένετε να κερδίσετε από την καλύτερη, πιο ενοποιημένη διαχείριση δεδομένων εργοστασίου, η οποία παρέχει δεδομένα OT και πληροφορικής σε σενάρια δεδομένων για άμεση ανάλυση και πρότυπα δράσης ή ποια πλεονεκτήματα αναμένετε να κερδίσετε από αυτό; Οι ερωτηθέντες μπορούν να επιλέξουν όλες τις εφαρμοστέες επιλογές. Οι επιλογές των ερωτηθέντων ήταν κατακερματισμένες, με μόνο δύο να επιλέγονται από περισσότερους από τους μισούς ερωτηθέντες: βελτίωση της ποιότητας του προϊόντος και ανταποκρίνοντας τις ανωμαλίες ταχύτερα και πιο αξιόπιστα.
Η ίδρυση του AI και των αναλυτικών στοιχείων: Όποιος έχει δοκιμάσει ένα έργο AI ή Advanced Analytics γνωρίζει ότι η διαχείριση δεδομένων ήχου είναι προϋπόθεση. Τα προβλήματα με οποιαδήποτε πτυχή της διαχείρισης δεδομένων κατασκευής μπορούν να επηρεάσουν τα αποτελέσματα της ανάλυσης και την ποιότητα του έργου του AI. Τα αποτελέσματα της ανάλυσης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να αποκτήσουν πληροφορίες για οποιονδήποτε από τους τομείς βελτίωσης που αναφέρονται.
Γιατί να μετακινηθείτε στην τεχνητή νοημοσύνη;
Αυτή είναι η εποχή της τεχνητής νοημοσύνης. Ακριβώς όπως η ανθρώπινη νοημοσύνη μπορεί να λύσει πολλά προβλήματα, έτσι μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη. Ποια είναι τα οφέλη από τη χρήση προηγμένων αναλυτικών στοιχείων, όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI), η μηχανική μάθηση (ML), οι αναλύσεις πρόβλεψης ή οι συντακτικές αναλύσεις στο εργοστάσιο; (Καταγράψτε όλες τις διαδικασίες, τις περιοχές ή τους κλάδους).
Οι βασικές λέξεις που οι ερωτηθέντες πιστεύουν ότι τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα περιστρέφονται γύρω από την παραγωγή: την ποιότητα, την παραγωγικότητα, την αποδοτικότητα, την απόδοση, τη συντήρηση, την ασφάλεια, το κόστος και τον έλεγχο. Ανέφεραν επίσης την πρόληψη, την ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα των σφαλμάτων. Επιπλέον, ανέφεραν δυνατά σημεία σε επιχειρηματικούς τομείς όπως η διαχείριση, η κατάρτιση, η αλυσίδα εφοδιασμού, τα έσοδα, η αλλαγή μηχανικής, το μάρκετινγκ, η ανίχνευση απάτης και η εξυπηρέτηση πελατών.