제조 인텔리전스 프레임워크로 소비재 제조 문제 해결
본 백서를 다운로드하여 제조 인텔리전스 프레임워크가 소비재 제조업체의 과제를 해결하는 방법을 알아보십시오.
비즈니스 인텔리전스 도구 - IioT, 에지 컴퓨팅 및 로우 코드
IIoT, 에지 컴퓨팅, 로우 코드 개발과 같은 비즈니스 인텔리전스 도구에는 디지털 트윈, 자산 관리, 예측 유지보수, 분석, 설계, 지속 가능성을 포함하여 지능형 제조를 구현하는 수많은 애플리케이션이 있습니다. 이러한 IIoT, 에지 컴퓨팅 및 로우 코드 개발의 조합을 제대로 실행하면 운영 비용, 일정, 인력, 원자재 낭비, 완제품의 노후화, 지속 가능성을 비롯한 많은 제조 문제를 해결할 수 있습니다.
비즈니스 분석의 문제 해결
엔터프라이즈 제조 인텔리전스의 핵심에서 비즈니스 분석은 소비재 제조업체의 수많은 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 분석의 사용이 증가함에 따라 이러한 솔루션을 통해 공장 현장을 다각도로 완벽하게 모니터링할 수 있습니다. 또한 첨단 제조를 위한 새로운 기회를 제공하고, 생산성을 높이며, 실물 리소스를 줄여 지속 가능한 운영을 보장합니다. 이 데이터를 통해 현재 시장 동향, 경쟁 및 시장 요구사항을 파악할 수도 있습니다.
소비재 제조에 대한 예측 분석의 이점
예측 분석은 자체 자산 성능, 처리량 및 리소스 소비를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 예측 유지보수를 통해 지속 가능성 요소가 추가되어 기계 또는 장비의 수명이 연장됩니다. 소비재 제조에 대한 예측 분석의 추가 이점은 다음과 같습니다.
사용하지 않는 기계의 유휴 시간 제거
프로세스를 간소화하여 유닛당 기계 가동 시간 증가
자산의 효율성을 높여 시간당 에너지 소비 절감
이 최신 백서에서 제조 인텔리전스 솔루션이 어떻게 소비재 제조업체의 미래를 성공으로 이끄는 핵심 요소로 작용하는지 자세히 알아보십시오.