Manufaktur industri
Industri Internet of Things | bahan industri | Pemeliharaan dan Perbaikan Peralatan | Pemrograman industri |
home  MfgRobots >> Manufaktur industri >  >> Manufacturing Technology >> Sistem Kontrol Otomatisasi

Manufaktur Berbasis Data

Memanfaatkan Apa yang Anda Miliki untuk Mewujudkan Apa yang Terjadi Selanjutnya

Dalam kapasitas saya sebagai Ketua Dewan Direktur Institut Manufaktur AS, saya sering ditanya tentang tren manufaktur maju AS. Saat menerima pertanyaan seperti ini, saya mencoba memikirkan manufaktur maju seluas mungkin — dan mempertimbangkan teknologi yang dapat menguntungkan sebagian besar produsen, serta sektor manufaktur AS.

Tidak ada keraguan bahwa beberapa teknologi memiliki kapasitas untuk menguntungkan sebagian besar produsen, seperti otomatisasi yang diberikan oleh robotika atau manufaktur aditif, yang menawarkan aplikasi yang tak terhitung jumlahnya. Namun ada satu kesamaan yang dimiliki semua produsen:data.

Selain itu, data sangat penting untuk membuka kunci apa pun yang terjadi selanjutnya untuk sektor manufaktur, baik itu "Industri 4.0" atau serangkaian gangguan yang selamanya akan mengubah cara kita membuat berbagai hal dalam skala industri.

Membuat Data Dapat Ditindaklanjuti

Teknologi telah memberikan seseorang kemampuan untuk mengumpulkan data tentang proses manufaktur seseorang pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dan banyak pabrikan sudah menyusunnya — entah mereka mengetahuinya atau tidak. Tetapi cara untuk memanfaatkannya dan membuatnya dapat ditindaklanjuti untuk bisnis mereka diperlukan. Untuk melakukannya, mereka harus merancang solusi manufaktur digital — solusi yang dapat menerjemahkan data ini untuk menginformasikan pengambilan keputusan strategis.

Berikut bagaimana kerangka kerja digital tersebut dapat mulai memengaruhi tiga area kritis yang penting bagi semua operasi manufaktur dalam waktu dekat:biaya, kualitas, dan kecepatan.

Biaya

Pemodelan digital yang didukung oleh data dunia nyata dapat mengidentifikasi apakah desain produk — atau proses pendukung — layak atau tidak sebelum Anda beralih ke prototipe atau produksi. Fungsionalitas ini dapat digunakan untuk menghilangkan biaya kegagalan dengan mencegahnya sebelum terjadi. Ini juga dapat menghemat waktu selama penelitian dan pengembangan dengan mendahului eksplorasi lebih lanjut dari jalan buntu.

Kualitas

Kemampuan untuk mengumpulkan data, dan selanjutnya menghasilkan model yang memprediksi kegagalan, menciptakan peluang untuk mengontrol kualitas Anda dengan cara yang tidak akan pernah dapat Anda lakukan. Ini akan mengurangi kegagalan kualitas dan memastikan bahwa ada pasokan produk yang konsisten, aman, dan berkualitas tinggi yang sampai ke pasar.

Kecepatan

Jika Anda mengetahui proses Anda dengan baik dan dapat mengontrolnya berdasarkan pemodelan data Anda, Anda juga ingin memanfaatkan pengetahuan itu untuk meningkatkan kecepatan produksi Anda. Pendekatan berbasis data untuk manufaktur dapat membantu mengelola pergantian yang cepat dan meletakkan dasar untuk manufaktur yang lebih cepat — dan, dalam beberapa kasus sesuai permintaan.

Peluang Data Jangka Panjang

Dalam hal menjadikan manufaktur sebagai praktik berbasis data, ada dua peluang jangka panjang yang memiliki kemungkinan untuk mengubah manufaktur seperti yang kita kenal:kerangka kerja standar dan rantai pasokan digital.

Kerangka Kerja Standar

Ekosistem manufaktur perlu menetapkan kerangka kerja umum untuk membuat struktur data, seperti MTConnect di dunia permesinan. Perwakilan industri yang saat ini tidak terlalu didorong oleh data harus mengambil kesempatan untuk mempelajari kerangka kerja dan standar yang digunakan di lebih banyak industri berbasis data.

Rantai Pasokan Digital

Membuat semua pemasok terhubung satu sama lain dengan data real-time mengenai tingkat stok, harga, dan waktu tunggu akan membantu OEM dan produsen kontrak mengelola rantai pasokan mereka yang ada dengan lebih efektif.

Memajukan Sektor Manufaktur

Saat kita mulai membayangkan gambaran yang lebih besar untuk manufaktur berbasis data, kita dapat mulai melihat bagaimana proyek data melampaui manfaat jangka pendek bagi masing-masing produsen — yaitu, biaya, kualitas, dan kecepatan — dan berpotensi memengaruhi kain dari seluruh sektor manufaktur.

Inilah kekuatan Manufacturing USA, yang menyediakan salah satu dari sedikit forum — dalam skala besar yang tepat — tempat percakapan industri penting semacam ini dapat berlangsung.

Untuk bergabung dalam diskusi dan membantu kami membayangkan masa depan manufaktur, silakan kunjungi ManufacturingUSA.com.

Kelvin H. Lee adalah Direktur NIIMBL.

Disponsori oleh:

Artikel ini disiapkan oleh Manufacturing USA, yang bertanggung jawab penuh atas isinya.


Sistem Kontrol Otomatisasi

  1. Cara Menjadi Produsen Berdasarkan Data
  2. Tantangan Manufaktur Berbasis Data
  3. 7 Strategi Manufaktur yang Terbukti untuk Meningkatkan Throughput
  4. Dampak Sensor dalam Manufaktur
  5. Mengintegrasikan Data Pengukuran QC ke dalam Sistem Manufaktur
  6. Tiga cara AI meningkatkan operasi manufaktur
  7. 5 Menit Dengan PwC pada AI dan Big Data dalam Manufaktur
  8. Mengatasi kemacetan:kekuatan analitik dalam manufaktur
  9. Empat strategi untuk meningkatkan kelincahan dalam manufaktur
  10. Menangani tantangan manufaktur dengan data dan AI