Tambahkan visibilitas data edge ke cloud di seluruh operasi manufaktur dan dukung engineer manufaktur Anda untuk mengoptimalkan produksi dalam skala besar menggunakan analisis data dan AI yang mudah diakses.
Menghubungkan berbagai aset dan sistem industri ke repositori data terpadu
Memproses, memberi konteks, menyimpan, dan memvisualisasikan data factory
Gunakan alat Google Cloud praintegrasi untuk menerapkan kasus penggunaan khusus manufaktur dengan cepat
Manfaat
Mengubah semua engineer manufaktur Anda menjadi data scientist dengan implementasi yang mudah digunakan.
Menghadirkan akses dan visibilitas data edge ke cloud secara real-time di seluruh operasi manufaktur.
Membantu pabrik berjalan lebih cepat dan lebih lancar dengan menggunakan AI dan data untuk mengoptimalkan biaya serta produksi.
Fitur utama
Solusi cloud dasar untuk memproses, memberi konteks, dan menyimpan data factory. Platform cloud dapat memperoleh data dari jenis mesin apa pun, yang mendukung berbagai data, dari telemetri hingga data image, melalui koneksi pribadi yang aman, serta berbiaya rendah antara edge dan cloud. Dengan kemampuan normalisasi data dan pengayaan konteks bawaan, platform ini menyediakan model data umum, dengan lakehouse data yang dioptimalkan pabrik untuk penyimpanan.
Platform edge factory ini dikembangkan bersama dengan Litmus Automation yang langsung terhubung dengan hampir semua aset manufaktur melalui library ekstensif yang berisi lebih dari 250 protokol mesin. Platform ini menerjemahkan data mesin menjadi set data yang dapat dipahami dan mengirimkannya ke Mesin Data Manufaktur untuk pemrosesan, kontekstualisasi, dan penyimpanan. Dengan mendukung workload dalam container, produsen dapat menjalankan kemampuan visualisasi data latensi rendah, analisis, dan ML langsung di edge.
Pelanggan
Data yang mudah diakses dan AI yang mudah digunakan adalah kunci untuk mengoptimalkan produksi dan operasi di tingkat pabrik dalam skala besar.
Yang baru
Lihat berita dan update solusi terbaru.
Kasus penggunaan
Identifikasi akar masalah fluktuasi dan kerusakan kualitas dengan cepat untuk menunjukkan inisiatif yang bermanfaat guna meningkatkan kualitas dan konsistensi, menghilangkan sumber kerusakan, mengoptimalkan jadwal perawatan, meningkatkan kalibrasi mesin, dan menawarkan pelatihan operator yang ditargetkan.
Manfaatkan aliran data sensor mesin secara real time untuk mendeteksi tren dan anomali saat terjadi di berbagai dimensi sensor seperti kebisingan, getaran, dan suhu. Andalkan TimeSeries Insights API, layanan API serverless yang terkelola sepenuhnya untuk mendorong berbagai kasus penggunaan, mulai dari analisis akar masalah hingga pengoptimalan OEE.
Deploy solusi dalam beberapa minggu tanpa mengorbankan akurasi prediksi menggunakan model ML yang telah dibangun sebelumnya. Integrasi langsung dengan Manufacturing Data Engine membantu Anda memanfaatkan data live dan historis serta memberdayakan engineer Anda sendiri untuk mengembangkan pipeline mereka sendiri dengan komponen yang telah dibangun sebelumnya. Anda memiliki visibilitas global dan dapat beralih dari strategi pemeliharaan fasilitas ke fasilitas menjadi pandangan global tentang kondisi mesin.
Pantau kontrol kualitas inline dengan menggabungkan sensor dan data visual serta menyimulasikan perubahan parameter, yang menggabungkan data visual pemeriksaan dengan data sensor inline. Memanfaatkan data pencitraan untuk mendeteksi dan menandai masalah kualitas. Gabungkan dengan data sensor real-time untuk mendapatkan tampilan kualitas terhadap parameter yang ditentukan. Gunakan model data parameter kualitas inline dan alat AI untuk membuat model perubahan parameter dan memahami dampaknya terhadap kualitas produk Anda.
Harga
Hubungi tim penjualan kami untuk mendiskusikan harga bagi organisasi Anda.
Partner
Selain platform data, Google Cloud dan partnernya sedang membuat serangkaian kasus penggunaan manufaktur yang berkembang menggunakan analisis data dan pengoptimalan berbasis AI.
Mulailah membangun solusi di Google Cloud dengan kredit gratis senilai $300 dan lebih dari 20 produk yang selalu gratis.