デジタル化の波は、品質を最適化すると同時に取り扱いを容易にする大きな可能性を提供します。最終的に深呼吸をして、製造現場に訪れる静寂さを楽しむことができます。
AIや機械学習などの新しいテクノロジーがどのように生産品質を向上させ、最終的に製造現場はクレームから解放され静寂さがもたらされるのでしょうか。
10のQ＆Aでは、金属生産の要件を満たすためにプロセスとデータの全体像を維持しながら、テクノロジーがさまざまなコンポーネント、システムのスムーズな相互作用、および新しいITテクノロジーの適応をどのように可能にするかを学びます。
この度PSIメタルズ社はデュッセルドルフで開催された第10回国際冶金見本市であるMETEC2019で、PSImetalsサービスプラットフォーム(SP)をローンチいたしました。これにより、段階的な進化と革新の両方が可能になり、MESへのこれまでのシステム資産が保全されると同時に、デジタルトランスフォーメーションへのプロセスを加速させます。
そして今日インタビューするのは現在PSIメタルズ社において、次世代型の技術アーキテクチャを担うフューチャーラボ責任者、ハイコ・ウルフ氏です。ハイコ氏は、私たちの北米オフィスの設立を支えてくれた立役者です。
特定人物の捜査についての結論を引き出すために単一のDNA情報のみを使用できる方法は大変魅力的です。当概念は、金属産業にも転用可能です。
品質管理システムは、イソップ寓話の猫のように、信頼性が高く迅速である必要があります。猫は、犬から逃れるためにあっという間に木に登ります。ソリューションでも同様にインテリジェントで適用性が広い必要があります。
今日の最先端技術にもかかわらず、生産上の欠陥は、仕上げ中にのみ検出されることがよくあります。これは、すでに手遅れになっている場合です。では、欠陥の根本原因を特定し、将来それらを回避して、鶏が先か卵が先かという質問に一度だけ答えることができたらどうでしょうか。