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自動車関連エレクトロニクス産業 - ビッグデータの可能性

オートメーション、コネクティビティ、トレーサビリティがますます一般化する自動車産業の次の課題は、収集したデータから洞察と予測を取り出すことです。

自動車やその他の自動車両は多くの面で複雑さを増しています。

数多くの新機能、ガジェット、ソフトウェアアプリケーションやセンサがハードウェア構成に組み込まれています。これらは合理化が進んでおり、自動車のEV化が、大きく重い燃焼エンジンを不要にしています。自動車産業は、製造・組立プロセスの新技術の応用に関しては他の産業の先を行く分野です。しかし、自動車エレクトロニクスの組立はまったく別のプロセスであり、自動車の最終組立とは完全に別の場所で行われることもあります。

人と機械(協働ロボット/コボット)

この分野は、ロボティクスとオートメーション導入によって既に広く実験が行われています。しかしときとしてカーエレクトロニクス、たとえば運転席周り、メディアセンター、アンテナ(GPSナビゲーション)、ウィンドウのモータなどの電子装置は、ロボティクスを完全に導入するには小さすぎると言えます。つまり、ある程度までオートメーション化ができても、作業者は工場のロボットと協働しなければ作業は完了しません。この点から、導入サポートをする適切なパートナー選びは大変重要という事になります。データ収集についても、自動車産業、そして自動車産業の一部とされる自動車関連エレクトロニクスの分野でもマインドセットが確立されています。しかし問題は、「データで何をするのか」なのです。

インダストリー4.0のアプローチ

現在急速に訪れている真のインダストリー4.0指向のアプローチは、効率性、品質管理と説明責任のさらなる改善を可能にします。

データの収集は簡単。

センサさえあれば、データを送信して保存することが可能です。爆発的に拡大するIoTがこのことを証明しています。しかし、インダストリー4.0では、データを収集して将来使うために保管するだけではありません。データの収集は簡単ですが、データを積極的に分析して利用することはもっと複雑です。

データ収集だけではありません...

データを収集、分析し、それをもとに決定をすることは、お客様との日常業務の当然の部分です。私たちはデータを収集、分析して、お客様がすべてのねじ、ツール、オペレータ、ワークステーション、最終的にすべて組み立てられた製品まで、データを分析して視覚化するためのサポートをします。

事実に基づいた判断をすることが重要。

こうして、仮定よりも事実をもとにした判断が可能になります。データ主導の工程改善のための方法を提供することで、ねじの浮きや紛失、部品の紛失や他の組立の問題を避けることができます。

ソースを一元化する将来の課題を認識する。

自動車関連エレクトロニクス産業は、さらに境界を押し広げるためにより積極的なアプローチを必要としています。次の課題は、あらゆる異なった種類の工程を一元的に統合し、すべてのデータソースを集約できるシステムとインターフェイスを開発することです。

私たちがインダストリー4.0を導入するための力になります。

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