コンテンツ運用データ（生産データの運用動向：ビッグデータからインテリジェントデータへ）

生産データの運用トレンド: ビッグデータからスマートデータへ

ビッグデータの時代では、統計データの総量は2年ごとに倍増しており、特に製造業ではデータ量の増加率が他のどの業界よりも高くなっています。膨大なデータからどのように価値を引き出すかは、多くのメーカーが探求したい課題となっています。

たとえば、生産現場では、センサーによって繰り返し発生する障害モードを検出し、モデルによってボトルネックを解決してプロセスを最適化し、分析によって持続可能性を向上させることができます。 Honeywell と KRC の共同調査によると、ビッグ データ分析を使用すると、障害を最大 26% 削減し、計画外のダウンタイムを約 25% 削減できることがわかりました。

ただし、正しいデータ アーキテクチャがなければ、正確で価値のある意思決定の推奨事項を提供することは不可能です。したがって、製造業が次の段階で解決したいのは、生産におけるビッグデータをスマートデータに変換することです。

スマート データになる前に、まずデータ サイロを解体する必要があります。そうしないと、情報が断片化され、生産業務を完全に理解できなくなります。データが特定の部門やシステムに限定されている場合、製造プロセス全体を包括的に理解することは困難になります。製造プロセスのすべての要素は相互に関連しており、データ サイロが解体されなければ、プロセスを最適化し、改善領域を特定する能力が妨げられます。

この問題を解決するには、システムの統合、可能な限り標準化された通信プロトコルの採用、生産ライン上のすべてのハードウェアとソフトウェアがオープンなプロトコルを通じて通信できるようにし、誰もが必要なデータをリアルタイムで確認できるようにする包括的なデータ ガバナンス プラクティスの実装など、生産ライン データの統合が必要です。

インテリジェントデータの運用分析は、生産と製造の発展におけるトレンドになっています。以前は、パターンを発見し、履歴データから経験を要約することに重点が置かれていました。次に、製造業はリアルタイムのデータを収集し、活用できる人のものになります。柔軟な生産に対する大きな需要と継続的な発展、そして製造の柔軟性の向上により、これはより大きな競争上の優位性になります。

コンテンツの一部はエンタープライズネットワークD1Netから転載されています

編集者: Nistone Technology |物理企業の高品質な発展の探求者であり、5Gデジタル製造のリーダー