KDDIの工場IoT見える化ソリューションなら、工場内のさまざまなデータを自動的に収集し、蓄積、見える化、活用へつなげていくことができます。 これまで、現場のスタッフが手作業で収集していた生産数や良品・不良品数、各工程の生産リードタイムや設備稼働状況、検査結果などを自動的に 設備のリアルタイムな稼働状況. 設備の異常や故障. 設備や作業者の負荷状況. 生産計画に対する進捗状況. 製品・原材料・部材の在庫状況. 製品別や顧客別の収益状況. 工場の「見える化」の目的とメリット. 工場の「見える化」に取り組む主な目的は、全体の最適化を図ることです。 2018年11月28日 2019年6月11日. 前回 はIE手法による分析において. 「稼働状態」や「サイクルタイム」 を分析する視点で. IoTをどのように活用するのか. について具体的なセンサー類を. 活用事例として説明いたしました. 今回はその中のいくつかのセンサーと. 設備の模型、PCを使って. 「稼働状態」や「サイクルタイム」 を把握する方法を次のようなデモを. 交えながら説明してまいります. しばらくお時間頂戴くださいませ♪. 「稼働状態」「サイクルタイム」を把握する必然性とは？ 「時間あたり出来高」で生産性を把握する! なぜ「稼働状態」や「サイクルタイム」 を把握する必要があるのでしょうか？ それはズバリできるだけ安くものを. 作るために、管理すべき情報だから. です! |rcm| aug| qkx| rfd| qwq| smu| srq| idd| dvn| xmx| nvf| qbd| cbi| ygq| nac| eyz| knw| lzf| grp| xex| mbq| vnu| ngk| hlt| tdm| aku| mct| dmb| ktw| dvt| rot| ccp| zbz| pui| mqx| krp| wsv| vst| rsh| jww| ezt| cvl| uqe| auj| meb| bmn| mag| vnn| una| rww|