ビッグデータは大きな意味 品質 且つ

インダストリー4.0の柱のXNUMXつは、データをインテリジェントに処理できるようにするためのデータの可用性です。 私たちが結論を出し、過去にはそれほど透明ではなかった新しい発見をすることを可能にします。 スマートファクトリーと自律型サプライチェーンを構築するための最初のステップは、サプライチェーンのデジタルモデルを構築することです。 このようなモデルを構築するには、高頻度で適切なデータが不可欠です。 つまり、データがよりきめ細かく、より頻繁に更新されるということは、私たちが行っている操作のより優れたデジタルツインです。

による記事で指摘されているように マッキンゼー・アンド・カンパニー、どのデータが運用にとって重要であり、何が定期的に使用されているか、または使用されるべきかを知る必要があります。 そして、データの正確性とタイムリーな可用性を確保できる方法を見つけます。 上記は、優れたデータから不良を特定し、その可用性の頻度を要求するようにガイドするデジタルモデルなしでは実行できません。 システムは、データの不整合や欠落しているリンクを見つけることができます。 また、必要なときにデータが利用できない場合、彼らはほとんど忍耐力がありません。 彼らはあなたがそれについて知っていることを確認します！

差し迫った問題は、どのデータが必要で、どのくらいの頻度で必要かということです。 それとも私はすでにデータを持っていますか？ それで十分ですか？ データをどう処理したいかがわからない限り、これらの質問に答えるのは困難です。 言い換えれば、私たちが求めている結果を得るために必要なデータの種類とそれを分析する方法です。 工場のライトアウトを実行することに関心があるとしましょう。 これは、すべての機器をデジタルでモデル化する必要があることを意味します。 また、WIPデータをリアルタイムで利用できるようにし、注文要件を詳細に把握して、正確な作成方法、作成方法の代替方法、機器の故障や品質の問題が発生した場合の対処方法について詳しく知る必要があります。 したがって、必要なデータとその頻度を知ることに一歩近づきました。 工場またはサプライチェーンのモデルまたはデジタルツインを構築するには、静的データが必要です。 また、それに応じてモデルを更新するために、可能な限り頻繁に動的データが必要です。 したがって、モデルを構築するには、処理時間、ツール要件、バッチ処理能力、切り替え時間、代替材料、代替ルーティングなどがすべて不可欠です。 次に、運用に接続する必要があります。 おそらく、MESシステム、IIOT、またはストリーミングデータを介して、進捗状況を把握および測定します。 最後に、正しい行動を取るために、 インテリジェンス リスクを最適化および軽減するために、イベントに応答して予測するために必要です。

などのサプライチェーン計画システム S&OP & S&OE 環境のデジタルモデルを構築することで可視性を提供し、操作を最適化するための正しいデータと十分なインテリジェンスを提供することを目的としています。 明らかに、 S&OE システムは、より高い粒度とデータの頻度を要求するため、はるかに優れた仕事をすることができます。 それらは、の高レベルで長期的なモデルよりも、運用のデジタルツインにはるかに近いものです。 S&OP システム。

システムがサプライチェーンの運用と工場を自律的にインテリジェントに実行する方法について詳しく知るため。 そこに到達するために必要なデータについては、次のWebサイトをご覧ください。 Adexa.