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品質管理は製造業のあらゆる企業の基礎であり，特に重要です。市場需要の変化,高材料,生産コスト,最終製品のミッションクリティカルな性質は,一流の品質と最も低いスクラップ率を追求するために,機器メーカーを要求しています。ものづくりにおけるモノのインターネット(物联网)のグラデーション開発により,品質マネジメントは機会に満ちている地域と考えられます。

効果的な品質管理は,継続的に監視し,製品の品質に影響を与える一連の機械およびプロセスパラメータを制御する能力に依存します。一貫した製品の性能および標準の順守を保障するためには,装置は生産ラインのプロセス調節および他の変更として絶えず再較正されます。しかし,処理システムと製造プロセスの複雑性が高まり,有線ネットワークの制限と相まって,多くのプロセス変数が見落とされています。

有線通信は,高スループット,時間感度自動化タスクに最適ですが,テレメトリーデータを大規模にキャプチャするために必要な柔軟性と経済性が欠けています。通常,環境条件などの要因は品質変動に真剣に影響を及ぼす可能性がありますが,それらは通常研究され,制御されていません。たとえば，自動車製造では，低温室温は3dプリント部品を素早く冷やし，品質を削減することができます。

さらに重要なのは,最終世紀末に設計された最もワイヤーで縛られた産業システムは,ワークショップの外でデータ交換をサポートしていません。生産効率とスルプットを高めるために使用できないデタサロを作成します。代わりに,プロセス最適化と品質管理は,多くの場合,パッシブ,マニュアルポストプロダクション検査に依存しています。高価な手動介入に加えて,品質の問題の根本的な原因を追跡することも困難にしながら,これは重要な品質変動と関連コストをもたらします。

産業4.0:活動的な質の管理

プロセスの可視性を改善する緊急の必要性は活動的な質の管理のモノそして産業4.0のインターネットの大きい潜在性を示します。ワイヤレスデバイスは,製造業界に必ずしも新しいものではありませんが,ほとんどの伝統的なソリューションは,範囲,電力消費,および統合の容易さなどの産業業務の重要な要件を満たすことができません。新しい世代の物联网接続は,業界レベルの信頼性と通信のセキュリティだけでなく,製造慣性を克服するために必要な高いスケーラビリティ,コスト効率性,相互運用性を提供します。

ワヤレスIoTネットワクは，製造ラン上で多くの洗練されたキデタをキャプチャできます。これにより，メ，カ，は，作業や製品出力を前例にしない制御を実行できます。反応品質チェックのほか,生産工程で早期に不具合を診断・防止する,積極的な品質保証方法も対応し,コストや廃棄物を削減しながら,より高い生産スループットを実現しています。

▲24時間365日のリモート監視,品質管理担当者は,直ちに実行中の機器やプロセスの不足状況を調べることができ,潜在的な製品欠陥につながることができます。迅速な品質チェックは,ソースで問題を確認し,将来の欠陥を防ぐためにトラブルシューティングに役立ちます。

ツイート品質の問題の異なるソースが診断され,検証されると,メーカーはさらに製品のパフォーマンスを最適化するために品質管理モデルを開発し,実装することができます。一定のセンサーの入力を使用して,このモデルは,機械が自動的に環境条件および他の変数の不必要な変動に合わせることを可能にします,それによって最も高く,一貫したプロダクト属性を得ます。

ツイート医薬品・食品・飲料業界に関しては,製造ラインに限らず,品質管理は行いません。貯蔵の間に温度，湿気，振動および他の要因はプロダクトの棚の生命に影響を与えます。IoTセンサ，ネットワ，クは，理想的なストレ，ジ条件を監視し，達成することができます。

未来のテストを目立たせるワ@ @ヤレス接続

ほとんどの産業環境では,データ収集は固有の課題であるため,物联网の展開は,非常に複雑で高価で,刺激的です。真実は，それがすべてが正しいビジネスケ，スのための適切な技術を選ぶために来ることです。何十年もの間，速度および超低遅延は産業通信の最優先事項でした。(源物联网家庭)しかし,物联网テレメトリーアプリケーションの新しいラウンドの上昇に伴い,これらのアプリケーションは,自動化の外で多くのユースケースのシナリオで関連性が高まっています。逆に,通信ネットワークの長期的信頼性,積分性,管理性が重要なことは,何千もの接続されたエンドポイントに対応するために拡張できるからです。

将来の産業用ネットワ，クの重要な要件を満たすように設計されています。強力な費用対効果が大きいおよび変形可能な解決は製造業者がすぐに動的相互連結されたシステムに従来の資産および装置を変えるのを助けるために導入されます。また,従来の通信ソリューションの高コストと複雑性のために以前に未解決していた環境パラメータなどの新しい大量のデータを利用することができます。

最終的には,次の産業革命への移行は,既存の機器の排除と交換の費用対効果が要求されることはありません。逆に,多目的な物联网技術により,従来型のシステムから直接産業4.0の値をシンプルかつ明確に活用することができます。