高度な分析機能を利用しているメーカーは、プロセスの欠陥を減らし時間とコストを節約できます。彼らは業界で利益を増やしながら成長します。
現在の複雑なビジネス環境で組織はますます多くのデータを生成しており、その情報を使用してより良い意思決定を行うことに対してより一層不安が高まっています。ビッグデータが企業の成功の最も重要な要因の1つになっています。一部の業界では、ヘルスケア、小売、金融サービスなどのデータや分析から生まれる大きな進化を実感しています。
ビッグデータを活用する
収量を向上させるために高度な分析機能を使用したいメーカーの重要な第一歩は、企業が処分できるデータの量を検討することです。ほとんどの企業は膨大な量のプロセスデータを収集しますが、通常は運営の改善の基礎としてではなく追跡目的でのみ使用します。これらの企業にとって、システムやスキルセットに投資して既存のプロセス情報の使用を最適化できるようにすることが課題です。例えば、複数のソースからのデータを集中化または索引付けすることでより簡単に分析することができ、パターンを発見し情報から実用的なインサイトを引き出す訓練を受けたデータ分析家を雇うことができます。
近年、ドイツでは「インダストリー4.0」戦略、米国では「インダストリアルインターネット」戦略、日本では「2014年生産白書」、中国では「中国製2025」計画が策定されて出版され、知的生産が指標とされ、それぞれの国で優先的に支持されています。「中国製2025」と「インダストリー4.0」のサイバーフィジカルシステム（CPS）の背景には、産業のビッグデータと「インターネットプラス」に基づいて知的工場を設立することが不可欠です。現在、生産分野はいまだに様々な世界的課題に直面しています。例えば、新興情報技術によるサポート（産業用無線ネットワーク、ビッグデータ分析、ソフトウェア定義ネットワーク、CPSおよびクラウドコンピューティング）、知的生産品目へのオントロジーモデリングの実施、およびビッグデータ分析を利用した知的品目の診断、最適化および再構成は、重要な研究価値と早急な現実的適応の要求があります。知的生産品目の柔軟性とリソースの利用効率を向上させる新世代の知的生産技術の調査と適応は、理論的に重要な意味を持ち工学的用途の価値を有しています。
知的生産は以下の典型的な特徴を有します。
- 高度な結びつき：製造/検出/組立装置、倉庫保管システム、伝送システム、ワークピース、サーバー、監視端末がすべて有線、無線、およびリアルタイム /非リアルタイム通信などの複数のタイプのネットワークを介して相互に接続されているネットワーク環境下に存在し、互いに通信し、データを交換することができます。
- 深い統合化：最下層の知的物理体と上位層の監視端末は、相互接続され、クラウドプラットフォームとインターネット接続されています。リアルタイムでクラウドプラットフォームにアップロードされたさまざまな種類の情報は、産業上のビッグデータを形成するためネットワーク内でデータ処理、制御、物理操作を同時に実行し、各プロセスの情報障壁を破壊し、 サイバー・フィジカル・システムである物理環境と情報環境の深い結びつきを発見することができます。
- 動的再構成：複数種類および少ロット製品の効率的な生産に適応するには、機器の健康状態および工作物の種類に応じて、必要なタイプの装置および伝送経路を決定する必要があります。装置の健康状態および工作物の種類が動的に変化しているため、システムの操作中に動的にシステムソースを再構成することが不可欠です。
- データの膨大な量：知的生産システムは、少ロットの個別設定を満たさなければなりません。それぞれのタイプの知的物質は、装置の健康状態、生産過程の状態および製品情報を含む大量のデータを生成するために、再構成に関するリアルタイム交渉を必要とします。高速ネットワークテクノロジー、クラウドコンピューティングテクノロジー、およびビッグデータ処理テクノロジーの適応は、膨大な量のデータの伝送、保管、処理および分析を可能にします。