인더스트리 4.0

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

미래는 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 근접해 있다. 디지털화는 빠르게 진행될까, 아니면 33년 정도 떨어져 있을까? Dr. 카이 올리버쇼케 교수, 프랑크푸르트

KIT 정보 처리 기술 연구소에서 학생들은 첫 학기에 기계 학습을 배운다. 이 수업에서 중요한 구성 요소는 “Into-the-Wild”라고 부르는 실습이다. MM은

인더스트리 4.0은 시장의 요구를 새롭게 평가하고 이를 기반으로 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공한다. 까다롭게 들리지만, 위축될 필요는

지난 수 십 년 동안 우리의 문학과 예술은 산업 현장과 노동의 미래를 암울한 호러물로 표현했다. 인더스트리 4.0에 대한 최초의 아이디어가

인공지능을 제조 산업에 성공적으로 적용하기 위해서, 전문가들이 독일 뷔르츠부르크에 모여 논의하였다. 그 중에서 다섯 가지 최상의 팁을 소개한다. 세바스티안 호프만(Sebastian

제품 개발 양상이 크게 변했다. 기계 장치가 주도하고 엔지니어가 아이디어를 구현하던 개발 방식이 멀어지고 있다. 이제 설계가 회사 전체를 총괄하는