기계 학습을 제조에 적용해야 하는 5가지 이유

스페인 산업계는 디지털 변혁 속에서 그리고 새로운 소비 행태가 새로운 제조 방식으로 이끌고 있는 시장에서 경쟁력을 제고하기 위한 거대한 도전에 직면해 있습니다. 디지털 시대의 고객들은 자신만의 주문(고객들은 표준화된 것을 원하지 않고 개개인에 맞춤화된 것을 원하기 때문에 볼드체로 표시)을 원하며 가장 빠른 시간 내에 받기를 원하므로, 기업은 한층 프로세스를 간소화하여 신속하게 처리해야 합니다.

MES, 플랜트의 심장과 같은 존재

심장이 신체의 요구사항에 따라 다양한 방식으로 혈액을 내보내는 것과 마찬가지로, MES는 생산 관리자에게 회사, 고객 및 생산 공장의 속도와 특성에 적응할 수 있는 능력을 부여합니다.

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Is this process sufficiently agile, fast, flexible, and to what extent should it be standardized, or should it be custom-made?

디지털 트윈, 또는 첫 번째 모델을 프로토타입으로 지칭한 경우

프로토타입은 오래 가지 못할 것입니다. 진부한 표현이란 걸 알고 있지만, 이는 인더스트리 4.0이 제시하는 새로운 가능성 덕분에 우리가 직면하고 있는 현실입니다. 요즘에는 테스트 하려는 제품 또는 프로세스의 가상 설계를 생성할 수 있는 소프트웨어 솔루션이 있기 때문에, 작업 시간과 투자 비용을 상당히 절감할 수 있습니다.

클라우드는 선택 사항이 아니라 경쟁력을 제고하는 새로운 동인

무언가를 더 이상 사내에 보관하지 못하면 통제력을 상실했다는 기분 때문에 혼란스러울 수밖에 없습니다. 직접 보고, 만지고, 다룰 수도 없으며 지도에서도 찾을 수 없어 많은 사람들이 쉽게 이해하지 못하는 공간인 클라우드로 중요한 데이터를 마이그레이션하는 경우에 그러한 상실감은 더욱 큽니다. 그리고 누구나 알고 있듯이, 사람은 무언가를 이해하지 못할 때 그것을 무시하고 마치 존재하지 않는 것처럼 행동하는 경향이 있습니다. 그러나 이 인더스트리 4.0 기술 구현 수단은 실제입니다.