2019年の製造業のルールを決定付けるトレンド

スマートマニュファクチャリングは、この分野の新しい有名人の用語です。 しかし、それは何を含みますか？ 情報技術と自動化の新時代において、製造業は根本的な変化の危機に瀕しているようです。 アプローチ、方法、テクノロジーの変更。これはすべて、この分野のあらゆる規模の企業の収益性と安全性を高めるためです。

専門家が説明するように、スマート製造は成長への道です。 彼らによると、スマートな製造手段やロボット工学に投資しない人々は、テクノロジーによってもたらされるすべての利点を逃す運命にあります。

以下に、それらを採用する企業がより収益性と生産性を高める2019年の最大の製造トレンドのいくつかを説明します。

1.IoT

モノのインターネットの重要性はますます高まっており、個人ユーザーと企業の両方が、そのアプリケーションと相互接続性をますます活用しているようです。 IoTは、そのようなテクノロジーを採用する企業が、コストを削減しながら効率と安全性のレベルを向上させるのに役立ちます。 今日のインターネットインフラストラクチャはこれまでになく複雑になっており、さまざまなデバイスやツールを簡単に相互接続できます。

製造業の企業はそれから利益を得て、彼らの利益のためにそれを使うことができます。 下記の利点とは別に、スペシャリストはさらにいくつかを特定します。より高いコンプライアンス機能とより高い製品イノベーションの可能性です。

最近の調査でインタビューを受けたほとんどの企業は、IoTは今後数年間で収益性を高めると主張しています。 インタビューを受けた企業の60％以上が、来年末までにIoTとそのアプリケーションに2500億ドル以上を投資する予定であると主張しました。

IoTと相互接続性は、製造業の意思決定者がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、情報とデータをリアルタイムで分析するのに役立ちます。 これにより、重要な意思決定を迅速に行うことができ、このセクターの企業が実施する新しい戦略の成功率が高まります。

さらに、ほとんどの製造プロセスには、企業がワークフローを改善するのに役立つIoTデバイスがすでに組み込まれています。 この調査によると、このようなツールが不足している企業は、今後数か月にわたってツールを採用する予定です。

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2.予知保全

製造会社は、自社の機器やツールに大きく依存しています。 予期しない故障により、速度が低下し、生産フローが完全に停止する可能性があります。 これは、修理、生産性の損失、およびダウンタイムを考慮に入れると、企業に多額の費用がかかります。 これらは、故障した場合に企業が負担する費用に影響を与える要因です。 製造業者は、そのようなイベントが発生するのを防ぐために、機器が最高の状態と状態にあることを確認する必要があります。 最近まで、故障の可能性を減らす唯一の方法は定期的なチェックでした。 予知保全は、この点でこの分野の企業を支援する革新的なテクノロジーの一部です。

このマッキンゼー・アンド・カンパニーの調査によると、予知保全技術を包括的に採用することで、企業は全体的な保守コストを20％削減できます。 データの収集と処理を自動化することで、メーカーは故障や誤動作の発生を特定して防止できます。 彼らは、ビジネスの生産性と収益性を脅かす前に、機能上の懸念を修正するために必要な措置を講じることができます。 このような機能は、企業が時間とお金を節約し、リソースの浪費を防ぐのに役立ちます。

3.サプライチェーンの自動化

今日の業界で競争力と関連性を維持することは、このセクターのすべての企業が達成しようとしている目標です。 彼らは、より良い製品をより短い時間枠で、より少ないコストで提供したいと考えています。 価格を調整することは競争力を高めるための優れた戦略ですが、より優れたサプライチェーン管理テクノロジーなどの機能を活用することで、生産性と競争力を高めることもできます。 製造会社をより簡単かつ効率的に運営できるようになることで、積極的にコストを削減し、顧客満足度と顧客維持レベルを向上させることができます。 技術的に高度なサプライチェーン管理ソリューションを実装することにより、企業は次の分野でより良い結果を享受できます。

4.コラボレーティブロボティクス

コボットは、自動化、ビッグデータ、IoTの最も有益なアプリケーションの1つです。 それらは安全であり、製造プロセスの制御を強化し、費用対効果が高いです。 協働ロボットは、すべての生産レベルおよびすべての生産部門で使用できます。 それらは従業員の正確さを高め、職場の安全基準を高めます。 ユニバーサルロボットによると、コラボレーティブボットは、パッケージング、塗装、研磨、組立ラインなどの一連の主要なアプリケーションやタスクで使用できます。コボットの採用率が最も高い業界は自動車業界です。

しかし、これらのインテリジェントロボットを使用してコストを削減し、従業員の安全レベルを高めることができる製造部門は、自動車部門に限定されません。 農業、航空宇宙、家具製造、木材加工など、これらはすべて協働ロボットの適用率が高い分野です。

5.ビッグデータ

センサーとIoTは、製造業をコアに変えています。 製造工場のほとんどの主要な表面にセンサーが設置されているため、データをより簡単に、より高い精度で収集および解釈できるようになりました。 複数のソースからのデータを組み合わせて分析することで、意思決定者はビジネス、内部プロセス、およびワークフローをより詳細なレベルで理解できるようになります。

ビッグデータと新しい分析機能により、企業は運用を最適化し、問題に事前に対処し、生産フローと製品自体を改善することができます。

6.VRおよびARアプリケーション

バーチャルリアリティと拡張現実は、協働ロボットと同様に、支援目的で使用できます。 これらの2つのテクノロジーは、製造プロセスのモデリングとプロトタイピングの段階で使用できます。 エンジニアはこれらを使用して機能を評価し、製造プロセスを開始する前に製品に迅速な変更を加えることができます。

VRおよびARアプリケーションは、複雑なタスクを実行するときにリアルタイムのヘルプを受け取ることができるため、従業員の生産性を高めることができます。 また、危険なシナリオを特定するために使用することもでき、職場での事故の発生を防ぐことができます。

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最後の言葉

テクノロジーは、テクノロジーを採用し、最大限に活用する準備ができている企業に新しい門を開きます。 製造業の企業は、そのような機能を採用し、生産性を向上させることに、よりオープンになっているようです。