수율에 관한 새로운 접근법-데이터 기반.
소비재 제조업체의 경우 고차원적인 측정만으로는 수율 최적화에 한계가 있습니다. 데이터를 맥락화하여 실제 적용 가능한 통찰력을 도출하고 중요한 수율 문제와 관련하여 확장성이 뛰어난 솔루션을 얻을 수 있는 접근 방식에 대해 알아보세요.
데이터를 더욱 효과적으로 사용하면 조직 전반에서 수율 개선이라는 목표를 지향하는 경로를 확보할 수 있습니다.
주요 특징 알아보기
데이터 분석 최대화
소비재 업계의 리더들에 따르면 수집된 데이터의 40%만 효과적으로 사용되고 있다고 합니다. 데이터를 활용하여 수율 개선 전략을 수립할 수 있으면 새로운 효율성과 비용 절감을 실현하면서 의사 결정도 더 신속하게 할 수 있습니다.
OEE의 한계 극복
종합설비효율(OEE)은 수율 손실을 파악하기 위한 출발점이지만, 생산에 대한 전체적인 평가 결과를 제공하지는 않습니다. OEE가 데이터로 보강되면 소비재 업계의 리더들은 생산 생태계 전반에서 수율 개선 기회를 파악할 수 있는 가시성을 확보하게 됩니다.
목표 지향적 소비재 솔루션
데이터를 지침으로 삼으면 제조를 위해 설계된 정밀하고 확장성이 뛰어난 솔루션을 활용할 수 있습니다. 장비에 대한 비전부터 모델 예측 제어에 이르기까지 이러한 툴이 가용성, 성능 및 품질에서 어떻게 의미 있는 결과를 제공하는지알아보십시오.
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수율 최적화 솔루션으로
얻을 수 있는 실제 성과
데이터 기반 수율 접근법은 이론에 그치지 않고, 소비재 생산 기업에 실질적인 성과를 제공합니다. 데이터가 핵심 역할을 하는 지능형 수율 솔루션을 활용한 제조업체들은 이러한 접근 방식을 통해 의미 있는 결과를 도출해왔습니다.
>50%
AI 기반 충전 솔루션을 사용한 제품의 과잉 제공 감소율
10%
모델 예측 제어를 통한 에너지 소비 감소율
70%
예측 분석 및 자율 생산에 따른 폐기 제품 감소율
52%
디지털 트윈 시뮬레이션을 통한 가동 중단 시간 감소율
수율 최적화 실현을 위한 경로 설계에 어려움을 겪고 계신가요?
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