Manufacturing Data Engine 및 Manufacturing Connect
제조업 운영 전반에 클라우드 데이터 가시성을 추가하고 액세스 가능한 데이터 분석 및 AI를 사용해서 규모에 맞게 프로덕션을 최적화하도록 제조 엔지니어 역량을 강화할 수 있습니다.
다양한 산업 애셋 및 시스템을 통합된 데이터 저장소에 연결
공장 데이터 처리, 컨텍스트화, 저장, 시각화
사전 통합된 Google Cloud 도구를 사용하여 제조 관련 사용 사례를 신속하게 구현
이점
팀 생산성 향상
간편한 구현으로 모든 제조 엔지니어를 데이터 과학자로 전환하세요.
데이터 변환 추진
제조 운영 전반에 걸쳐 실시간 에지 및 클라우드 데이터 액세스와 가시성을 제공합니다.
프로덕션에서 AI 배포
비용 및 프로덕션 최적화를 위한 AI 및 데이터 사용으로 공장을 더 빠르고 매끄럽게 운영할 수 있게 도와줍니다.
주요 특징
구성요소
Manufacturing Data Engine
공장 데이터 처리, 컨텍스트화, 저장을 위한 기초 클라우드 솔루션입니다. 클라우드 플랫폼은 모든 유형의 머신에서 데이터를 획득하고, 원격 분석부터 이미지 데이터까지 에지 및 클라우드 간의 비공개, 보안, 저비용 연결을 통해 다양한 범위의 데이터를 지원할 수 있습니다. 기본 제공되는 데이터 정규화 및 컨텍스트 보강 기능과 함께 공장에 최적화된 스토리지용 데이터 레이크 하우스가 포함된 일반 데이터 모델을 제공합니다.
Manufacturing Connect
250개 이상의 포괄적인 머신 프로토콜 라이브러리를 통해 거의 모든 제조 애셋과 빠르게 연결되는 Litmus Automation과 함께 공동 개발된 공장 에지 플랫폼입니다. 머신 데이터를 인식 가능한 데이터 세트로 변환하고 데이터 처리, 컨텍스트화, 스토리지를 위해 Manufacturing Data Engine으로 전송합니다. 컨테이너화된 워크로드를 지원함으로써 제조업체가 에지에서 직접 지연 시간이 짧은 데이터 시각화, 분석, ML 기능을 실행할 수 있게 해줍니다.
고객
제조업체의 프로덕션 최적화 및 품질 향상 방법 살펴보기
대규모 프로덕션 및 공장 운영을 최적화하기 위한 핵심은 액세스 가능한 데이터와 쉽게 사용 가능한 AI입니다.
사용 사례
AI 기반 운영 최적화 사용 사례
근본 원인 식별
품질 변동 및 결함의 근본 원인을 빠르게 식별하여 품질 및 일관성을 향상시키고, 결함 원인을 제거하고, 유지보수 일정을 최적화하고, 머신 계측을 향상시키고, 맞춤화된 운영자 교육을 제공할 수 있습니다.
머신 수준 이상 감지
머신 센서 데이터의 실시간 스트림을 활용하여 소음, 진동, 온도와 같은 여러 센서 측정기준에서 발생하는 추세와 이상치를 감지할 수 있습니다. 완전 관리형 서버리스 API 서비스인 TimeSeries Insights API를 사용하여 근본 원인 분석부터 OEE 최적화에 이르는 다양한 사용 사례를 지원합니다.
유지보수 필요 예측
사전 빌드된 ML 모델을 사용하여 예측 정확도 손상 없이 몇 주 내에 솔루션을 배포할 수 있습니다. Manufacturing Data Engine과의 직접 통합으로 실시간 및 과거 데이터를 이용하고 사전 빌드된 구성요소를 사용하여 사내 엔지니어의 자체 파이프라인 개발 능력을 강화할 수 있습니다. 전체적인 가시성을 확보하고 설비별 유지보수 전략에서 머신 상태에 대한 전역 보기로 전환할 수 있습니다.
인라인 품질 관리
센서 및 시각적 데이터를 집계하고, 매개변수 변화를 시뮬레이션하고, 검사 시각 데이터를 인라인 센서 데이터와 결합하여 인라인 품질관리(QC)를 모니터링합니다. 이미징 데이터를 활용하여 품질 문제를 감지하고 표시합니다. 이를 실시간 센서 데이터와 결합하여 정의된 매개변수를 기준으로 품질 상태를 확인합니다. 인라인 품질 매개변수 데이터 모델과 AI 도구를 사용해서 매개변수 변화를 모델링하고 제품 품질에 미치는 영향을 파악합니다.
가격 책정
가격 책정
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파트너
데이터 플랫폼 및 사용 사례 확장
데이터 플랫폼 외에도 Google Cloud와 파트너는 데이터 분석 및 AI 기반 최적화를 사용하여 점점 더 많은 제조 사용 사례 집합을 만들고 있습니다.
