스마트 팩토리

스마트폰을 통해 항상 수백 개의 윤활 지점을 확인할 수 있다. Westerwälder Elektro Osmose는 스마트 윤활제 센서 OPTIME C1과 OPTIME 앱을

인더스트리 4.0과 인공 지능 측면에서의 변화가 생산 현장에서 영향을 미치고 있다. 하지만 실제로 구현하는 수준이 얼마나 되며, 제동을 거는 것은

Tesla는 새로운 기가 팩토리를 건설하기 위해 독일의 히든 챔피언들에 의존하였다. 하지만 해당 업체들은 Tesla와 관계된 것들을 발설하면 안 되는 기밀

MM은 업계 핵심 관계자 6명과 함께 지난해 역경을 헤치고 나온 경험과 향후 시각에 대해 들어보았다. 인터뷰 진행자: 만야 뷔어(Manja Wühr)

대부분의 기업들은 통신 분야에서 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 선삭 부품의 제조 프로세스를 다루는 한 연구 프로젝트에서 디지털화된

상세한 생산 계획 시스템은 주문이 적시에 효과적으로 처리되도록 MES를 넘어서는 기계와 자재 그리고 인력을 투입할 수 있도록 계획하여야 한다. AI(인공지능)가

스마트 팩토리와 새로운 비즈니스 모델을 위한 기반은 올바른 데이터와 올바른 분석 그리고 이를 관리할 사람이다. 아르잔 반 스타베렌(Arjan van Staveren):

스마트 팩토리와 새로운 비즈니스 모델을 위한 기반은 올바른 데이터와 올바른 분석 그리고 이를 관리할 사람이다. 아르잔 반 스타베렌(Arjan van Staveren):

스마트 생산 분야 German Edge Cloud: Oncite는 완전한 데이터 주권을 갖춘 실시간 산업용 애플리케이션을 위한 최초의 에지 클라우드 데이터 센터이다.

지금까지는 기계의 품질과 기능이 기계의 가치 창출 잠재력을 결정했다면, 미래를 위한 동력은 네트워크화된 시스템이다. 이러한 디지털 생태계가 중소기업에게도 새로운 가능성을

2020년은 코로나 팬데믹으로 독일의 중소기업에게 전례 없는 도전으로 가득한 시간이었다. 하지만 코로나 팬데믹만 문제의 원인은 아니었다. 코로나 팬데믹은 촉매제 역할을

신기술만 제조 효율을 높일 수 있는 것이 아니다. 올바른 관리 시스템도 이런 역할을 할 수 있다. 린 제조 방식에서 운영

최신 소프트웨어를 이용하면 가치 창출 프로세스를 보다 효율적으로 형성하고 가치가 없는 활동은 최소화할 수 있다. 기업 경영진은 프로세스 데이터를 수집,

기업들의 데이터량이 계속해서 증가하고 있다. 하지만 기업들이 이러한 데이터를 실질적으로 수익성 있게 사용하는 데에는 많은 어려움이 있다. 최근 한 연구에서

엔지니어링은 독일의 중요한 성공 요소이다. 하지만 디지털화와 인공 지능은 새로운 접근 방식을 요구한다. 첨단 시스템 공학(Advanced Systems Engineering, ASE)이 이를