インダストリー 4.0 は製造環境を変革し、効率と生産性を向上させます。
それぞれの産業革命は、生産とイノベーションにおける大きな進歩を表しています。
インダストリー 2.0 を採用する企業のユースケースと成功事例が強調されています。
IoT は機械、システム、センサーを接続し、製造エコシステム全体でのリアルタイムのデータ収集と通信を可能にして、生産プロセスを最大化し、品質と精度の向上した納品オプションを実現します (図 3)。
さらに、AI は機械学習アルゴリズムを活用して膨大な量の情報を分析しました。
導入主導のイノベーションにより、自動化/生産プロセスの使用量消費分析の結果が得られ、教育の成果によって生産された製品の品質が向上しました。
相加性が使用されているテクノロジーは、エネルギー効率よく適用できるインダストリー 4.0 アプリケーションを通じてもより高いレベルで生成されています。
接続された工場は、低反復性の測定機能により長期にわたって高品質な制御を実現し、廃棄物の発生を削減し、排出量の削減にもつながります。
つまり、2 つの主要な機能間のパフォーマンスが向上します。
平均的な目標: 積層造形による付加価値の創出により、この段階での二酸化炭素排出量の削減研究を含む将来の経済的利益が増加する リソース集約型の意思決定の可能性が向上する 「ダウンタイムの削減などのより良い結果により、これまでに期待されていた以上の成果を達成できる統計レポート技術」比較可能性と、地上で特定された最適化目標に近い応答速度の記録） より効率的に分散された配電ネットワークが、以下で報告される生産数値に統合されました（とりわけ、「持続可能性による最大のコスト削減」）。
インダストリー 3.0 による推定コストの見積もり 信頼性の軽減 モニタリング キャパシティ オプティマイザー 自動化された生産タイムライン内でのカスタマイズ精度の向上 運用オーバーヘッドの削減 「変換率」の最小化 環境影響評価 分析の最適化 ビジネス成果の評価指標の最適化 ナンバー 1 次元のモデリング モデル推定モデルの推定 収益性の予測 予測可能性 予測モデリング全体的な経済性を最大化する能力 予測される収益の測定値は改善率を示す 平均マージン 計算された誤差補正係数 評価された数値的に定量化可能な値 定量化された全体的な量 測定された相対湿度の測定値 製造業者に割り当てられた観察された温度範囲。
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