지능형 유지보수를 통한 최대 가용성
기계 및 플랜트의 설비종합효율(OEE, overall equipment effectiveness)을 높이기 위한 노력에는 지능형 유지 보수 전략, 자동화된 플랜트 최적화 및 유연한 공정 설계가 수반되는 경우가 적지 않다. 이러한 접근 방식이 공통적으로 직면하는 문제점은 수집, 처리 및 평가해야 하는 대용량 데이터에 대한 신뢰성이다. 유럽연합의 IMPROVE 연구 프로젝트의 틀에서 테라바이트
오늘날의 디지털 네이티브(digital native) 세대에게, 그들이 구매하는 제품을 개별화할 수 있다는 점은 날이 갈수록 당연한 것으로 기대되고 있다. 이러한 제품의 제조사들은 여기에 발맞추기 위해 효율적이고 수익성이 높으면서도 동시에 고도로 유연한 제조 시스템을 필요로 한다. 이것은 공장 기반구조에 전혀 새로운 수요의 집합을 도입한다.
대량 생산 제품의 맞춤화를 위해 이용 가능한 옵션의 종류는
Industry 4.0과 산업용 사물 인터넷(Industrial Internet of Things: IIoT)은 기계를 보다 용이하게 운영하고 유지 보수할 수 있도록 함으로써 총 소유 비용(total cost of ownership: TCO)의 감축을 약속한다. 대량 맞춤화는 실시간 수요에 대한 생산의 자동적 적응을 가능하게 하는 고도로 모듈화된 기계를 요구한다. PackML과 OPC UA의 광범위한 채용은 전반적 기기 효율성(overall equipment
