인더스트리 4.0

기계 운영자는 OEE 값을 포함하여 시스템의 사용과 가용성에 대해 신뢰할 만한 데이터가 필요하다. 하지만 중고 기계인 경우 문제의 소지가 많다.

공구와 금형 제조업체들도 변혁의 시기에 들어서고 있다. 중소기업은 인더스트리 4.0과 디지털화를 통해 어떤 변화를 가져갈 수 있을까? 산드라 로트(Sandra Roth):

Smartblick은 간단한 플러그 & 워크 시스템으로 모든 정보를 불러올 수 있고 연식, 제조사, 컨트롤 시스템에 상관없이 모든 기계의 복잡한 생산

눈을 감고 가만히 생각해 보자. 우리 회사의 생산 설비는 얼마나 유연한가, 적응 능력은 있을까? 개선의 여지가 있다면 이 글에서 미래

Industry 4.0은 중소기업에게 회사를 디지털 세계로 인도하는 방법을 제시하기 위한 것이다. 디지털 전환이 고통스러워 보일 때도 있지만 디지털화 도입으로 인한

시험 용량과 시험 데이터양 그리고 품질을 높이기 위해 스위스 스핀들 제조업체인 Fischer가 PC 기반 컨트롤 기술을 탑재한 테스트 벤치를 개발하였다.

자동화된 최신식 제조 방식에도 불구하고 최적화 잠재력이 남아있다. 이제 유휴 시간과 비용을 줄이기 위해 기계 학습과 빅데이터를 활용해야 한다. 다니엘

여유 공간이 있는 파일 보관실을 ‘멋진 휴게실’로 꾸미고, 테이블 축구 게임대를 설치하는 것은 실용적인 아이디어이다. 하지만 이런 아이디어를 바로 실행할

혁신은 구조적 문제이기도 하다. 독일의 구조적 조건은 어떠한지에 대해 세 명의 전문가들과 함께 이야기를 나누었다. 베네딕트 호프만(Benedikt Hofmann) 전해 내려오는

랑가 요게슈바어는 과학자이자 중재자로 잘 알려져 있다. 그는 수십 년 전부터 중소기업과도 긴밀히 협력해 왔다. 그는 성공적인 경영이 무엇을 의미하는지

제조 업체들은 예측 유지 보수로 엄청난 비용을 절약할 수 있다. 그렇다면 예측 유지 보수를 사용하는 것이 어떤 부분에서 이익이 되고

확장 가능한 컨트롤 기술로 열교환기 생산 시스템을 자동화하여 컨트롤 기술에 대한 비용과 PLC 사이클 타임을 30% 정도 낮출 수 있다.

모델 기반 설계(Model-based Design)를 이용하여 제품을 개발할 경우, 디지털 트윈은 불가피하다. 전체 라이프 사이클 동안 제품의 실질적인 디지털 트윈을 사용한다면,

디지털 프로세스와 데이터가 제조 산업에서 경쟁력을 결정짓는 요소로 발전하였다. 이러한 맥락에서 비즈니스 프로세스의 최적화가 디지털 전환과 전적으로 동일하지 않다는 것을

중소기업도 가변적인 인더스트리 4.0 컨셉트를 통해 통제된 방식으로 디지털화를 시작할 수 있다. 여기에는 원칙적으로 단일 작업 스테이션 디지털화에서 스마트 팩토리