Top-Fertigungstechnologien, die die Industrie 2021 anführen werden

Fertigungstechnologien bieten eine beispiellose Transformation für Unternehmensrentabilität und Wettbewerbsfähigkeit. Zu den Technologien, die die Fertigung kürzlich transformiert haben, gehören Big Data, IoT, 3D-Druck und Künstliche Intelligenz.

Die Entwicklung dieser Technologien ist jedoch zunehmend rasant, und neue Wege zur Vervielfachung von Produktivität und Gewinnen von Produktionsstätten entstehen.

Wir stellen Ihnen 4 technologische Trends vor, die das Szenario der industriellen Produktion 2020 revolutionieren werden:

1. Robotic Process Automation (RPA)

Was ist das?

Diese zunehmend transformative Technologie ermöglicht es jedem, eine Computersoftware zu konfigurieren, die es einem „Roboter“ erlaubt, die Aktionen menschlicher Interaktion in digitalen Systemen zu emulieren und zu integrieren, um einen industriellen oder kommerziellen Prozess auszuführen.

RPA wirkt als disruptives und raffiniertes System, das das traditionelle ERP-System auf eine andere Ebene hebt, indem es ihm Machine Learning hinzufügt, um das Maximum aus der ermöglichten Automatisierung herauszuholen.

Wofür wird es verwendet?

RPA ermöglicht Automatisierung zu einem Bruchteil der zuvor aufgewendeten Kosten und Zeit. Zudem ist diese Technologie nicht-invasiv und nutzt die bestehende Infrastruktur, ohne die zugrunde liegenden Systeme zu stören, was sehr komplex und kostspielig zu ersetzen wäre.

RPA vervielfacht die Effizienz jedes hochvolumigen, geschäftsregelgesteuerten, wiederholbaren Prozesses. Eine Bestellliste wird automatisch generiert und von einem Software-Roboter ausgeführt, wodurch Mitarbeiter freigesetzt werden, um sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die dem Unternehmen echten Mehrwert bringen.

Vorteile

• Sofortige und signifikante Kostensenkung: Roboter führen repetitive Aufgaben viel effizienter als Menschen aus. Wenn Arbeit automatisiert wird, wird sie nicht nur schneller erledigt, sondern kann auch 24 Stunden am Tag zu einem viel höheren Tempo, ohne Fehler und zu viel geringeren Kosten als Mitarbeiter ausgeführt werden.
• Schnelle Realisierung der Vorteile: Erfordert eine geringe Anfangsinvestition, aber kurzfristig sind Ergebnisse als signifikante Verbesserung der Qualität bestimmter Prozesse sichtbar, die sich in der Unternehmensrentabilität widerspiegeln.
• Verbesserte Zykluszeit: Dieses raffinierte Automatisierungssystem spart Zeit für alle Unternehmensbereiche und vermeidet Störungen der zugrunde liegenden Systeme. Unternehmen müssen keine Teile der arbeitsintensiven Arbeit an Dritte auslagern, sodass sie mehr und bessere Kontrolle über ihre Operationen haben und gleichzeitig Risiken reduzieren.
• Hoch skalierbares und flexibles System: Es passt sich der sich wandelnden Geschäftsumgebung an und hilft Führungskräften, bessere Entscheidungen für die Zukunft in verschiedenen Szenarien zu treffen. Zudem erfordert Automatisierung durch RPA kein Coding oder Scripting, sodass der Transfer von Prozessen vom Menschen zur Maschine kein Problem darstellt.

2. Distributed Cloud Computing

Was ist das?

Die verteilte Cloud ist die Zukunft der Cloud und die Evolution des Cloud Computing. Es ist ein Multi-Cloud-Konzept mit geografisch verteilter Infrastruktur, das Dienste hauptsächlich am Rand des Webs ausführt.

Während Dienste an verschiedene physische Standorte verteilt werden, werden sie zentral verwaltet und Betrieb, Governance und Evolution bleiben in der Verantwortung des Public-Cloud-Anbieters.

Diese Art von Cloud repräsentiert das Zusammenkommen mehrerer Clouds, die ihre unterschiedlichen Fähigkeiten kombinieren, sodass Unternehmen auf eine Kombination von Standorten und Cloud-Umgebungen zugreifen können, die ihren Anforderungen an Leistung, regulatorische Compliance und mehr am besten entspricht.

Wofür wird es verwendet?

Die Pandemie hat die Notwendigkeit stark verstärkt, dass organisatorische Ökosysteme remote funktionieren können. Die dadurch erzeugte Standortunabhängigkeit erfordert einen Technologiewandel, der diese neue Version des Geschäfts unterstützen kann.

Die Geschwindigkeit dieser Veränderungen erlaubt noch nicht ausreichend Agilität und Funktionalität, weder auf praktischer noch auf rechtlicher Ebene. Aus diesem Grund ist ein wachsender Trend der Einsatz von Hybrid- und Multi-Cloud-Implementierungen.

Dieses Modell ermöglicht die Verteilung des gesamten Compute-Stacks eines Public-Cloud-Anbieters dorthin, wo ein Kunde ihn benötigen mag: On-Premise, im eigenen Rechenzentrum des Kunden, in der Private Cloud oder Off-Premise. Dieses Modell bietet eine agile Umgebung für Low-Latency-Organisationsszenarien und ermöglicht Servern und Anwendungen, näher dort zu laufen, wo Daten erzeugt werden.

Vorteile

• Verbessert Sichtbarkeit und Verwaltbarkeit von Hybrid- oder Multi-Cloud: Jede Organisation gewinnt größere Kontrolle über ihre Multi-Cloud-Infrastruktur durch Bereitstellung von Sichtbarkeit und zentralisiertem Management, was zu verbesserten Produktionsprozessen führt.
• Gewährleistet Skalierbarkeit und Agilität: Die Erweiterung oder der Bau von Rechenzentrumsstandorten ist teuer und zeitaufwändig. Mit der verteilten Cloud kann eine Organisation ihre bestehende Infrastruktur oder Edge-Standorte ohne physische Bauarbeiten erweitern.
• Datensicherheit und On-Premise-Compliance: Die verteilte Cloud-Infrastruktur erleichtert es einer Organisation, personenbezogene Informationen (PI) in jedem Heimatland des Nutzers zu verarbeiten und damit Datenschutzvorschriften einzuhalten.
• Bietet Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit: Geografische Replikation fördert Kostensenkung und senkt Latenz kritisch. Durch dynamisches Hosting von Informationen können Unternehmen die Fähigkeiten verschiedener Standorte kombinieren und das Risiko globaler Netzwerkstörungen reduzieren.

3. Augmented Analytics

Was ist das?

Augmented Analytics kombiniert natürliche und narrative Sprachtechnologien, erweiterte Datenvorbereitung, fortschrittliche automatisierte Analyse und visuelle Datenentdeckungsfähigkeiten zur Verbesserung des Workflows.

Es ist die Idee, Technologien wie Machine Learning und Analyse zu nutzen, um den gesamten Datenmanagementprozess zu automatisieren – von der Datenvorbereitung bis zur Wissensgenerierung und Unterstützung bei Modellbau und Implementierung.

Wofür wird es verwendet?

Es verbessert die Art und Weise, wie Menschen Daten auf Analyseplattformen erkunden und analysieren. Durch Automatisierung vieler Aspekte der Data Science demokratisiert es den Zugang zu fortgeschrittener Analytik und treibt Datenmanagement voran. Es zielt darauf ab, Datenerfassungs- und -vorbereitungsprozesse zu automatisieren, um Data Scientists und Organisationen viel Zeit und Geld zu sparen.

Vorteile

• Sie demokratisieren Data Science für die gesamte Organisation: Sie machen den Datenanalyseprozess einfach und zugänglich für viele Profile einer Organisation. Jeder Nutzer mit Mindestkenntnissen über Funktionsweise und Beitrag kann wertvolle Beziehungen und Schlussfolgerungen ziehen.
• Verbesserte Datenkompetenz: Mit natürlicher Sprache, die Ergebnisse erklärt und automatisierte Analysen bereitstellt, können Ihre Nutzer ihre Datenkompetenz verbessern. Zudem ermöglicht es automatische und verständliche Dashboards sowie deskriptive und prädiktive Ansätze, und SQL-Sprache ist nicht mehr notwendig.
• Reduzierter analytischer Bias: Wenn die Maschine Analysen durchführt, kann dies analytischen Bias reduzieren. Wenn man nicht weiß, wonach man sucht, macht man Annahmen, um es zu finden. Oft könnten diese Annahmen zur Verwendung spezifischer Daten führen, um sie zu stützen. Vorhersagen werden in Bezug auf Maschinenverhalten, Konten, Verbrauchsmuster etc. präziser.

4. 5G-Netzwerk

Was ist das?

Der Name 5G bezieht sich auf die fünfte Generation der mobilen Netzwerke, die wir kennen. Der bedeutendste Fortschritt betrifft die Geschwindigkeit. 5G ermöglicht Navigation mit bis zu 10 GB/s (Gigabyte pro Sekunde), 10-mal schneller als die wichtigsten Glasfaserangebote am Markt. Der andere Fortschritt betrifft die Latenz (Netzwerkantwortzeit), die auf 5 Millisekunden reduziert werden könnte, was praktisch Echtzeitverbindung ermöglicht.

Wofür wird es verwendet?

Dieses neue Netzwerk wird transformativ für Geräte sein, die automatisierte industrielle Prozesse antreiben. Seine hohe Zuverlässigkeit und niedrige Latenz werden Sensoren in Industriemaschinen effizienter denn je versorgen.

Die hohe Bandbreite und Verbindungsdichte gewährleisten allgegenwärtige Konnektivität. Aus diesen Gründen wird es helfen, eine große Datenmenge zu generieren, die, kombiniert mit Machine Learning, neue Wege für Kosteneinsparungen und Effizienz eröffnet.

Hauptvorteile

• Signifikant mehr Geräte schneller verbinden: Durch Ermöglichung massiver Datenübertragung von einer großen Anzahl reaktionsschnellerer Geräte können viel wertvollere Informationen erfasst werden.
• Nahezu Echtzeit-Datenübertragung ermöglichen: Durch drastische Reduzierung der Latenz auf unter 10 Millisekunden wird die Verzögerungszeit zwischen Geräten stark verringert und Daten werden nahezu in Echtzeit erfasst.
• Verhindert Datenverlust und steigert Produktivität: Gewährleistet ultra-zuverlässige und sichere Verbindungen, um Datenverlust zu verhindern und Produktionsleistung zu maximieren, ohne Flexibilität, Rückverfolgbarkeit, Nachhaltigkeit oder Sicherheit zu opfern.
• Mehr Flexibilität mit drahtlosen Fabriken: Betreiber können all ihre Anlagen, on- und off-site, nahtlos mit einem Netzwerk für nahezu drahtlose Operationen und schnellere Einführung neuer Technologien versorgen.

2021 Trends

Da Unternehmen den wirtschaftlichen Folgen und Schwierigkeiten der COVID-19-Pandemie gegenüberstehen, werden Führungskräfte weiterhin vor die Herausforderung gestellt, effektive Mensch-Technologie-Interaktion zu erreichen. Andererseits benötigen Industrieunternehmen zunehmend Technologien, die sie unterstützen und sie stärker und widerstandsfähiger gegenüber zukünftiger Instabilität machen.

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