Manufacturing Data Engine と Manufacturing Connect

有益な戦略を正確に示すために品質の変動や不良の根本原因をすばやく特定し、品質と一貫性の向上、不具合の発生源の排除、メンテナンス スケジュールの最適化、機械調整の改善、対象を絞ったオペレーター向けトレーニングの提供を行います。

マシンセンサー データのリアルタイム ストリームを活用して、ノイズ、バイブレーション、温度など、複数のセンサー ディメンションにわたるトレンドや異常を検知できます。フルマネージドのサーバーレス API サービスである TimeSeries Insights API を利用して、根本原因の分析から OEE の最適化まで、さまざまなユースケースに対応します。

事前構築された ML モデルを使用して、予測精度を損なうことなく、数週間でソリューションをデプロイします。Manufacturing Data Engine と直接統合することで、ライブデータと過去のデータを活用できるほか、自社のエンジニアが Google の事前構築済みコンポーネントを使用して独自のパイプラインを開発できるようになります。グローバルな可視性を備え、施設ごとのメンテナンス戦略からマシンの健全性に関するグローバル ビューに移行できます。

インラインの品質管理をモニタリングするには、センサーデータと視覚データを集約し、検査の視覚データをインラインのセンサーデータと組み合わせて、パラメータの変更をシミュレートします。画像データを活用し、品質上の問題が検出されると警告を出します。画像データとリアルタイムのセンサーデータと組み合わせると、定義されたパラメータに対する品質が確認できます。インライン品質パラメータ データモデルと AI ツールを使用して、パラメータの変更をモデル化すると、プロダクトの品質への影響を把握できます。