製造現場の成功への軌道を加速する

リアルタイムでのシステム全体のプロセス制御

スマートハードウェアセンサー(IoTなど)を活用して、プロセスを自動的に調整、管理し、最適な効率を実現します。

自動インライン光学検査

最終製品の手動検査を、生産ラインでキャプチャされた高解像度画像に置き換えて、AI/MLを使い欠陥を検出してフラグを立てます。

状態ベースの監視

プロセスの異常を検出し、リモートで介入を計画します。

予測メンテナンス

AI/MLを導入して、機器が故障する可能性が高い時期をインテリジェントに検出し、予防的な介入を可能にします。

拡張現実または仮想現実を使った誘導型ワークフロー

仮想化された学習体験を構築し、中央サイトからのリモートフィールド介入を可能にします。

リアルタイムでのシステム全体のプロセス制御

スマートハードウェアセンサー(IoTなど)を活用して、プロセスを自動的に調整、管理し、最適な効率を実現します。

自動インライン光学検査

最終製品の手動検査を、生産ラインでキャプチャされた高解像度画像に置き換えて、AI/MLを使い欠陥を検出してフラグを立てます。

状態ベースの監視

プロセスの異常を検出し、リモートで介入を計画します。

予測メンテナンス

AI/MLを導入して、機器が故障する可能性が高い時期をインテリジェントに検出し、予防的な介入を可能にします。

拡張現実または仮想現実を使った誘導型ワークフロー

仮想化された学習体験を構築し、中央サイトからのリモートフィールド介入を可能にします。

リアルタイムでのシステム全体のプロセス制御

スマートハードウェアセンサー(IoTなど)を活用して、プロセスを自動的に調整、管理し、最適な効率を実現します。

自動インライン光学検査

最終製品の手動検査を、生産ラインでキャプチャされた高解像度画像に置き換えて、AI/MLを使い欠陥を検出してフラグを立てます。

状態ベースの監視

プロセスの異常を検出し、リモートで介入を計画します。

予測メンテナンス

AI/MLを導入して、機器が故障する可能性が高い時期をインテリジェントに検出し、予防的な介入を可能にします。

拡張現実または仮想現実を使った誘導型ワークフロー

仮想化された学習体験を構築し、中央サイトからのリモートフィールド介入を可能にします。

上記のソリューションを選択して、詳しい使用事例、リファレンスアーキテクチャー、ソリューションスタックなどについての詳細をご覧ください。

リアルタイムのプロセス制御

機器センサーのデータを分析して、プロセスの非効率性をリアルタイムで調整します。

工場スキャナーに接続されたレンズのクローズアップ。

高精度のIoTセンサーから継続的にストリーミングされる機械的・電気的信号が、プロセスデータ、環境データ、その他のデータソースを伝達します。

モニター画面のグラフを指している指。

高度な分析を実行し、プロセス制御変数の最適値を維持するために、エッジソリューションにデータが送信されます。

工場の生産ラインにある機械のクローズアップ。

運用システムは、最適化されたプロセス制御変数を受け取り、パラメータをリアルタイムで調整して、歩留まりと製品品質を最大化します。

サーバースタックのクローズアップ。

AI/MLアルゴリズムの継続的な学習を可能にするために、センサーデータの一部と分析結果がパブリッククラウドに送信されます。

潜在的なメリット

3〜5%

歩留まりの向上1

15〜25%

製品の品質向上1

リアルタイム制御のためのソリューションスタック

Lumenは、CognizantやLantechなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、生産の歩留まりと品​​質を向上させるために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

リアルタイムプロセス制御のためのリファレンスアーキテクチャー

製造業のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、生産を効率のエッジに引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

製造業のクラウドコンピューティングのためのリファレンスアーキテクチャー。

1McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

自動インライン光学検査の仕組み

生産中にキャプチャされた高解像度の写真をAI/MLが使用して、欠陥を検出し、フラグを立てます。

カメラは処理中インベントリの画像を継続的に撮影します。

サーバースタックが両側に並んでいる廊下。

エッジサーバーに画像が送信され、品質の欠陥を特定するためのパラメータ化とAI/ML分析が行われます。

モニターを見ているヘルメット姿の人。

分析結果が現場に表示され、オペレーターは欠陥品を取り除いたり生産を停止したりすることができます。

色とりどりの光の点。

モデルトレーニングのために品質データはパブリッククラウドに定期的に送信されます。

潜在的なメリット

5〜10%

サイクルタイムの短縮に基づくスループットの向上1

20〜30%

プロセスの再作業の削減1

最適化された検査のためのソリューションスタック

Lumenは、DXCやCognexなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、スループットを向上させ、再作業を削減するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

インライン光学検査のためのリファレンスアーキテクチャー

製造業界のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenはエッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、再作業を削減し、製造を最高品質に引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

1McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

状態ベースの監視の仕組み

機器センサーデータはリアルタイムで分析され、状態を監視し、リモートで介入を計画します。

センサーを調整している手。

機器のセンサー(温度、圧力、振動など)は測定サンプルを継続的にストリーミングします。

グラフと表のスクリーンショット。

機器の故障につながる可能性のある異常な状態に対してセンサーデータがリアルタイムで分析されます。

産業機械を見ている人。

機器の状態は継続的に更新され、ローカルおよびリモートのメンテナンススタッフが利用できるようになります。

産業機械の前でタブレットを使っている人。

介入が必要な状態がすぐに検出され、適切なスタッフに通知されます。

潜在的なメリット

75〜90%

想定外のダウンタイムの削減1

60〜80%

履行された注文の割合の向上1

理想的な状態を維持するためのソリューションスタック

Lumenは、IBMやNvidiaなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、想定外のダウンタイムを削減しフルフィルメントを向上させるために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

状態ベースの監視のためのリファレンスアーキテクチャー

製造業界のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、注文を順調に処理し生産を効率の限界まで引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

製造業のクラウドコンピューティングのためのリファレンスアーキテクチャー。

1McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

予測メンテナンスの仕組み

センサーデータはクラウドで分析され、メンテナンススケジュールを更新して機器の故障を予防します。

生産ライン上の製品。

外部センサーまたはOEMセンサー(熱、振動など)を備えたモーターやポンプなどのプラント機器は、オンプレミスのエッジクラウドソリューションにデータを送信します。

コンピューター端末2台の隣で電話を持っている人。

オンプレミスのエッジクラウドソリューションは接続された資産からデータを収集し、標準化し、分析します。

工場フロアのグラフを表示しているモニターの隣にいる人。

工場の従業員には、機械の故障を防ぐために最適化され更新されたメンテナンススケジュールが送信されます。

サーバールームの廊下にあるサーバーベイを開きます。

プラント設備データは定期的にパブリッククラウドに送信され、予測MLモデルと分析が改善されます。

潜在的なメリット

10〜30%

修理費の削減1

8〜10%

インベントリにあるMRO部品の削減1

先手を打った予防のためのソリューションスタック

Lumenは、AccentureやKeyenceなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、修理費を削減し部品をインベントリに保管しておくために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

予測メンテナンスのためのリファレンスアーキテクチャー

製造業のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、効率的な機器を維持し、生産をパフォーマンスのエッジに引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

製造業のクラウドコンピューティングのためのリファレンスアーキテクチャー。

1McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

誘導型オペレーターワークフロー

AR/VRを使用して、オフサイトのエキスパートオペレーターはオンサイトのオペレーターが見ているものを確認し、それに応じて管理することができます。

目と耳に保護具をつけて産業機械を扱っている人。

ハンズフリーヘッドセットは、オペレーターがリアルタイムで見ている視野のビデオをキャプチャしてストリーミングします。

機械部品の3Dレンダリングされた画像のクローズアップ。

ヘッドセットのビューには、テキストによる指示、CAD画像、ARテクノロジーを使用したIoTセンサーデータを補完することができます。

生産ラインを移動しているボトル。

ビデオは、エッジインフラストラクチャーを介して遠隔地にいる機器専門家や上級オペレーターにストリーミングされます。

目と耳に保護具をつけて産業機械を扱っている人。

リモートにいる専門家がオンサイトオペレーターに指示とサポートを提供します。

潜在的なメリット

60〜80%

年間オペレーターFTE予算の節約1

50〜80%

新人の研修時間の改善1

オペレーター制御強化のためのソリューションスタック

Lumenは、IBMやHTCなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、オペレーターの予算を節約しオンボーディング時間を短縮するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

誘導型オペレーターワークフローのためのリファレンスアーキテクチャー

製造業のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、オペレーターのスキルを最大化し、生産を最高の精度で実現するための特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

製造業のクラウドコンピューティングのためのリファレンスアーキテクチャー。

1McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

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