제조 운영 관리 솔루션
산업 4.0과 함께 새로운 흐름의 제조 생산성을 가능하게 하는 IoT 및 AI
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최신 제조에 대한 새로운 관점으로 현재 무료로 가상 교육을 제공 중인 6개의 IBM Academy
IoT 및 작업 현장 데이터를 사용하여 장비 고장을 예측 및 방지하고, 신뢰도를 높이며 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 데이터 인사이트를 적용하여 검사 비용을 낮추면서 품질을 업그레이드합니다.
한 회사가 어떻게 예측 분석을 통해 LCD 산업을 혁신 중인지 알아보려면 이 Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co, Ltd. 관련 사례 연구를 읽어보세요.
IBM Institute for Business Value에서 마련한 이 실무 보고서에서 오늘날의 최첨단 디지털 기술이 운영 혁명에 어떻게 역동성을 부여하는지 알아봅니다.
보다 효율적인 모니터링을 통해 운영의 관리와 유지보수를 개선할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 자산 관리 전략에서 리스크를 관리하는 방법에 대해 설명합니다.
자산 성능 관리(APM)는 기업들이 자산을 보다 잘 파악하고 보다 스마트하게 계획을 수립할 수 있도록 지원함으로써 정기적인 유지보수로 인해 생산에 차질이 없도록 도와줍니다.
엔터프라이즈 자산 관리(EAM)는 운영 자산과 장비를 유지보수하고 통제하는 데 사용되는 소프트웨어, 시스템 및 서비스를 결합함으로써 주목할 만한 장점을 제공합니다.
IoT 시대의 지속적 엔지니어링에 대해 살펴봅니다. IoT가 지원되는 소프트웨어 중심 환경을 위해 필요한 요구사항, 설계, 개발, 배치를 연결해야 하는 복잡성을 극복할 수 있습니다.
한 제조업체가 자체 엔지니어링 프로세스를 어떻게 성공적으로 효율화하고 자동화했는지 알아보려면 이 Indian carmaker Mahindra & Mahindra Ltd. 관련 사례 연구 동영상을 보세요.
연결성에 의해 IoT 제품과 서비스의 기능이 늘어나므로, 이에 따라 복잡성도 증가합니다. 적절한 관리를 하지 않으면 이러한 상황으로 인해 장애가 발생할 수 있습니다.
예측 및 규정 분석을 통해 운영을 최적화하면서도 가치 사슬에서 안전한 AI 구동형의 연결형 제조를 구현하는 방법을 알아봅니다.
Jefferey Hammond가 엔지니어링 라이프사이클 관리 툴을 소프트웨어 및 제품 개발 툴의 디지털 혁신을 가속화하는 수단으로 간주하는 이유를 살펴봅니다.
보다 빠른 가치 구현 시간, 품질 개선, 위험 감소 및 보다 효율적인 소프트웨어 개발 복잡성 관리 등을 포함하여 워크플로우 관리의 이점을 알아봅니다.
요구사항 관리를 사용하면 복잡한 개발 프로젝트를 통제하고, 모든 버전을 한 위치에 둘 수 있으며, 동적 요구사항 추적을 강화할 수 있습니다.
오늘날의 복잡한 프로덕션 환경에는 다수의 엔지니어링 시스템이 포함되어 있습니다. IBM Engineering Lifecycle Management는 이러한 다양한 시스템들이 보다 잘 통합되어 작동될 수 있도록 도와줍니다.
섹션 헤드라인
안전하고 정결하며 현대적인 산업 환경을 구축하여 직원 경험을 혁신하세요. 웨어러블 기기는 실시간 인사이트를 사용하여 유지보수 팀과 현장 업무를 지원할 수 있습니다.
사람들이 상호작용하고 교류하며 협업하는 방식을 혁신할 수 있도록 한 회사가 어떤 노력을 기울이고 있는지 알아보려면 이 제조업체 Bragi Gmbh 관련 사례 연구를 읽어보세요.
코그너티브 기능을 웨어러블 기술과 결합하는 신규 마케팅 분야 창출에 착수하면서 Bragi 이면의 주체들이 무엇을 배웠는지 살펴봅니다.
근로자들의 안전성 보장은 고용주 최우선의 법적 의무입니다. 다행스럽게도, 잠재적인 위험에 대한 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있는 방법이 존재합니다.
IBM Institute for Business Value에서 마련한 이 실무 보고서에서 오늘날의 최첨단 디지털 기술이 운영 혁명에 어떻게 역동성을 부여하는지 알아봅니다.
작업장 안정성 유지는 이제 그 어느 때보다도 중요합니다. 이 솔루션은 주요 정책 의사결정을 안내하는 데 도움이 되는 거의 실시간의 인사이트를 제공합니다.
IBM Edge Consulting은 컴퓨팅, 데이터 스토리지 및 파워를 결집한 후 이를 이벤트의 작용점에 보다 인접한 위치로 가져오는 분산 컴퓨팅 모델을 기반으로 합니다.
5G를 사용한 에지 컴퓨팅이 귀사에 대해 무엇을 알려줄 수 있을까요? 그리고 이러한 지식이 귀사에 직접적으로 어떤 도움이 될까요?