saleadmin2021-09-04T19:27:03+07:00一般的なテクノロジーまたは特にデジタルトランスフォーメーションのためのデジタルテクノロジーの急速で包括的な爆発は、多様な選択肢をもたらしましたが、アプリケーションプロセスにおける潜在的なリスクと課題ももたらしました。 したがって、適切で効果的なテクノロジーを理解、評価、選択することは、企業や組織のデジタルトランスフォーメーションプロセスにおいて最も重要なタスクです。
市場の需要は常に製造業者が変化し、改善し、革新する理由であり、それは現代の工業生産にとっての課題でもあります。この要件に応えて、製品の完全性を確保しながら、強力で多目的でスマートな機能、または個々のニーズやより良いデザインなどに応じてカスタマイズする機能を製品に迅速に提供する必要があります。シームレスな接続、多層セキュリティでありながら簡単な経験であるため、産業メーカーは研究開発活動に多くのリソースを費やさなければなりませんでした。米国企業のFacebook、Amazon、Google、Samsung of Korea、Ant Group(中国)の驚異的な成長、東芝、ソニーの市場シェアの低下、Nokia、Windows Phoneの消滅、または自動車産業の世界地図に掲載されているベトナムの自動車ブランドVinfastは、テクノロジーが社会の発展、経済セクターの発展をリードする役割を果たしているだけでなく、人々の思考、見解、消費習慣に強い影響を与えていることを証明しています。また、あらゆるビジネスや組織の存在と発展において決定的な役割を果たします。
現在の工業生産の要件
工業生産企業向けのどのオプション
市場の変化に直面して、世界中のテクノロジー企業は、分析、評価、管理のプロセスをサポートするために、予測分析、同期接続、および情報提供が可能な新しいテクノロジーツールとソリューションを迅速に調査して導入しました。生産および事業活動の運営、それにより時間とコストの節約、個人の作業効率の改善、組織の企業統治の改善の完了。コンセプトインテリジェント製造、デジタルファクトリー、システムシステム、アディティブマニュファクチャリング、エッジコンピューティング、高度なロボティクス、クラウドテクノロジー、デジタルクローニング、人工知能、ビッグデータ…は、生産モデルを変換する機能を備えた工業生産のアプリケーショントレンドに急速になりました。 、アイデアを迅速かつ正確に実際の製品に変え、製品の存在を変えることもできます。市場に出回っている製品は予想外です。スマートマニュファクチャリングは、産業接続(IioT)、人工知能(AI)、仮想化(仮想)、クラウドコンピューティング(クラウドコンピューティング)など、同期された統合プラットフォーム上での最新テクノロジーのアプリケーションと統合です。技術は、製品の設計と開発(CAD)、試作評価シミュレーション(CAE)、製品への生産(CAM)、管理、製品の使用時のアフターサービス(サービス)に至るまで適用できます。これらは、従来の製造企業モデルからデジタルファクトリーモデルへの変換の最初のステップです。ビンファストは、ハイフォンの生産工場の開始日から2年以内に、さまざまな自動車を市場に迅速に供給するために、設計、管理、および生産活動に技術を効果的に適用することで成功を収めた典型的な企業です。
一般的なテクノロジーまたは特にデジタルトランスフォーメーションのためのデジタルテクノロジーの急速かつ包括的な爆発は、多様な選択肢をもたらしましたが、申請プロセスには多くの潜在的なリスクと課題ももたらしました。したがって、適切で効果的なテクノロジーを理解、評価、選択することは、企業や組織のデジタルトランスフォーメーションプロセスにおいて最も重要なタスクです。世界の先進産業を持つ国の経験によると、工業生産企業におけるデジタル技術の適用の傾向は、通常、ディスクリート製造業(ディスクリート)とプロセスによる大量生産の2つの主要産業に分けられます。
単一の製品または複雑な製品を生産するディスクリート製造業界では、高度なカスタマイズ機能を備えているため、企業は多くの場合、テクノロジーを適用して全体的な作業効率を高め、生産性を最大化します。自動化、入力システムと出力システムの同期接続を増やします。多くの場合、テクノロジーは次の段階で適用されます。
新製品の研究開発(R&D)フェーズ
技術設計の段階、設計最適化の分析と評価(設計とシミュレーション)
デバイス製品の評価をシミュレートする
製品データ管理(PDM)
生産段階
自動化された生産計画(計画とスケジューリング)
倉庫およびサプライチェーン管理(倉庫およびロジスティクス)
顧客データベース管理(CRM)
製造運用管理(MES)
サービス管理(サービス管理)
エンタープライズリソース管理(ERP)
製品ライフサイクル管理(PLM)…
工場のデジタル化(スマートファクトリー)
飲料生産、消費財などの大量生産の分野で事業を行っている企業は、品質管理、変更管理、生産計画の段階でのデジタル化に関心があります。生産、倉庫、サプライチェーン管理(サプライヤー管理)、顧客関係管理(CRM)、リソース管理(ERP)、生産管理(MES)、..。
生産プロセスにおけるデジタルテクノロジーの適用段階に関係なく、ほとんどの企業は生産バリューチェーンに従い、それによって開発戦略を決定し、改善、変更、および計画の必要性を形成します。必要なリソースを決定します…適切な開発を行います。デジタル変革のロードマップと計画。品質向上、新製品、より優れた製品の達成、費用対効果の向上、作業効率の達成を確実にするために、より高く、労働生産性を向上させ、競争上の優位性を高めます。
デジタルクローニングは、工業生産企業のデジタル化プロセスで一般的に選択されているテクノロジーです。
製造企業のインダストリー4.0への道のり
スマートプロダクションの開発とデジタルトランスフォーメーションの実装は、第4次産業革命の文脈で企業の必然的な傾向になっています。これは、企業間の競争が日々激化する場合にさらに明白になります。企業は絶えず革新し、発展するために適応しなければなりません。
ただし、ほとんどの工業製造企業は、デジタル企業のスマート製造企業の最終目的地に向かう途中の出発点が低くなっています。産業貿易省の評価結果によると、3D印刷技術、波動識別、ラジオ、ビッグデータなど、産業生産企業による第4次産業革命の主要技術の適用レベルはまだ非常に限られています。人工知能、リアルタイムポジショニングなどで3%…クラウドコンピューティングソフトウェアは最もエンタープライズアプリケーションレベルが15%ですが、このソフトウェアの活用と使用のレベルも企業では大きく異なります。調査結果によると、22%の企業がデータストレージサービスを使用し、17%の企業がクラウドベースのソフトウェアを使用し、わずか5%の企業がデータ分析サービスを使用していると答えています。データベースのコーポレートガバナンスモデルの採用率は非常に限られており、約5%にすぎません。たとえば、サプライチェーン管理(SCM)、製品ライフサイクル管理(PLM)、生産計画システム(PPS)、製品データ管理(PDM)などのシステムでは、採用レベルは2〜3%にすぎません。さらに、データをデジタル化し、企業内および企業とチェーン内のパートナー間でデータを接続する機能はまだ非常に限られています。これにより、変更に応じて自己運用し、企業を自動的に管理する能力が非常に低くなり、わずか2%(企業全体の規模)になります。 11〜12%(ビジネスの個々の領域)。
インダストリー4.0の主な目的地は、4.0ビジネス、デジタルビジネスにあり、各ビジネスは、(1)ビジネスの現在の能力に基づいて適切な道のりを選択する必要があります。スマート産業開発の要件と比較して。 (2)事業開発の現在の優先事項または課題および(3)有効性。技術革新とデジタルトランスフォーメーションへの投資は、ビジネスの新しい価値と競争力への投資になります。このロードマップは、新しい開発コンテキストにおける企業の戦略とビジョンに大きく依存します。
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決議52- 2019年9月27日の政治局のNQ / TWは、デジタルトランスフォーメーションとスマート生産開発におけるビジネスのサポートの問題に特に重点を置いて、第4次産業革命に積極的に参加するための取り組みと方針に関する党の横断的な見解を表明しています。党の方向性を具体化し、政府の任務を割り当て、現在、産業貿易部門が積極的に参加している。基本的な要素を確立し、企業が科学技術を開発、適用、革新するための好ましい環境を作り、第4次産業革命以降の機会を迅速に活用します。業界の優先タスクを実行するための優先ソリューションの1つになり、また、各企業の地位と競争力を向上させるという目標もあります。
ダムティホンラン氏-VietbayTechnology Co.、Ltdのディレクター