製造業資料引擎和製造業連線
新增邊緣至製造業作業的雲端資料瀏覽權限，讓生產工程師能夠運用資料分析和 AI 技術，大規模地將生產製造程序最佳化。
將各種產業資產和系統連結至經過整合的資料存放區
處理、脈絡化、儲存並以視覺化方式呈現工廠資料
使用預先整合的 Google Cloud 工具，快速實作製造業專屬的用途
優點
提升團隊工作效率
透過簡單好用的實作，讓所有生產工程師都能成為數據資料學家。
推動資料轉換
可針對所有製造業作業，即時提供邊緣到雲端資料的存取權和瀏覽權限。
在實際工作環境中部署 AI
運用 AI 和資料來最佳化成本及生產，協助工廠員工更快速順暢地執行。
主要功能與特色
元件
製造業資料引擎
處理、脈絡化，以及儲存工廠資料的基本雲端解決方案。雲端平台能透過私人、安全且平價的邊緣和雲端連線取得各種機器類型的資料，支援遙測資料、圖片資料等各式各樣的資料。本功能內建資料正規化和情境充實功能，提供常見的資料模型，以及專為工廠設計的最佳化資料湖泊，可用於儲存空間。
製造業連線
工廠邊緣平台與 Litmus Automation 攜手合作，透過超過 250 種機器通訊協定的齊全資料庫，快速連結幾乎所有製造資產。將機器資料轉譯為簡單易懂的資料集，然後傳送至製造業資料引擎，以便處理、脈絡化及儲存。這項服務支援容器化工作負載，可讓製造商直接在邊緣執行低延遲的資料視覺化、數據分析和機器學習功能。
客戶
探索製造商如何改善生產環境並提升品質
想大規模最佳化生產流程和廠區作業，就必須提供易於存取的資料和易於使用的 AI 技術。
使用案例
採用 AI 技術的營運最佳化用途
根本原因識別
迅速找出品質波動和瑕疵的根本原因，以便提出能提升品質和一致性的實用計畫、消除瑕疵來源、最佳化維護時間表、改善機器校正，以及訂立操作人員訓練目標。
機器層級異常偵測
利用機器感應器資料的即時串流，在多個感應器維度 (例如噪音、震動和溫度等) 間展開，偵測趨勢和異常狀況。透過 TimeSeries Insights API 這項全代管無伺服器 API 服務，涵蓋從根本原因分析到 OEE 最佳化等各種用途，應有盡有。
預測性維護
使用預先建構的機器學習模型，在數週內部署解決方案，也不會影響預測準確度。直接與製造業資料引擎整合，可協助您運用即時和歷來資料，並讓自家工程師使用我們預先建構的元件來開發自己的管道。您可以掌握全域狀況，並能從逐一維護設施的策略，改為全域的機器健康狀態檢視畫面。
內嵌品質驗證 (QC) 機制
匯總感應器和視覺化資料，並模擬參數變更，將檢查視覺化資料和內嵌感應器資料結合，藉此監控內嵌品質驗證 (QC)。運用影像資料偵測及標記品質問題。結合即時感應器資料，根據定義的參數取得品質的檢視畫面。可使用內嵌品質參數資料模型和 AI 工具，模擬參數變更情形，並瞭解產品品質受到的影響。
定價
定價
請與我們的銷售團隊聯絡，洽詢貴機構適用的定價方案。
合作夥伴
擴充資料平台和用途
除了資料平台之外，Google Cloud 及其合作夥伴也會使用資料分析和採用 AI 技術的最佳化功能，建立越來越多的製造業用途。
