인더스트리 4.0

중소기업은 새로운 데이터 기반의 비즈니스 모델을 통해 미래를 준비해야 한다. 하지만 대부분의 중소기업들은 이를 위한 시간, 비용, 창의성이 없는 경우가

자기 데이터의 주권을 지키는 것, 바로 이것이 프로젝트 GAIA-X의 목적이다. 유럽 클라우드 회원이라면 EU의 데이터 보호 표준의 혜택을 누릴 수

제조 산업은 제품 품질을 향상시키기 위해 생산 데이터에 의존한다. 프로세스를 최적화할 수 있고 기계 상태도 간단히 감지할 수 있다. 데이터로

데이터를 수집하고 평가하고 해석하는 것이 중소기업에게 큰 잠재력을 제공한다. 이와 관련하여 몇 가지 유의해야 할 사항이 있으며, 일부 지점에서는 새롭게

독일 슈투트가르트 지역 회사들이 로이틀링겐 페르디난드 폰 슈타인바이스 학교에 기술 분과 연수생 및 학생들을 위한 교육 시스템을 구현하였다. 시스템은 인더스트리

제조사는 기계용 컨트롤 캐비닛, 스위치 기어, 컨트롤 기어 어셈블리와 같은 전기 장치를 판매하기 위해 지침에 맞게 제조해야 하며, CE 마크를

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