Acrescente visibilidade aos dados da nuvem em operações de fabricação e capacite os engenheiros do setor de fabricação a otimizar a produção em escala usando análises de dados acessíveis e IA.
Conecte uma ampla variedade de recursos e sistemas industriais a um repositório de dados unificado.
Processe, contextualize, armazene e visualize dados de fábrica
Use ferramentas pré-integradas do Google Cloud para implementar rapidamente casos de uso específicos de fabricação
Vantagens
Transforma todos os seus engenheiros de fabricação em cientistas de dados com implementações fáceis de usar.
Oferece acesso e visibilidade de dados da nuvem em tempo real para as operações de fabricação.
Ajuda as fábricas a funcionar com mais rapidez e facilidade usando IA e dados para otimizar custos e produção.
Principais recursos
A solução básica da nuvem para processar, contextualizar e armazenar dados de fábrica. A plataforma da nuvem pode adquirir dados de qualquer tipo de máquina, oferecendo suporte a uma ampla variedade de dados, de telemetria a dados de imagem, por meio de uma conexão particular, segura e de baixo custo entre a borda e a nuvem. Com recursos integrados de normalização de dados e aprimoramento de contexto, ele fornece um modelo de dados comum, com um lakehouse de dados otimizado para a fábrica como armazenamento.
A plataforma de borda de fábrica co-desenvolvida com a Litmus Automation se conecta rapidamente a quase todos os recursos de fabricação com uma biblioteca grande de mais de 250 protocolos de máquina. Ele traduz dados de máquina em um conjunto de dados sintetizado e os envia ao Manufacturing Data Engine para processamento, contextualização e armazenamento. Ao oferecer suporte a cargas de trabalho conteinerizadas, ele permite que os fabricantes executem recursos de visualização de dados de baixa latência, análises e recursos de ML diretamente na borda.
Clientes
Dados acessíveis e uma IA fácil de usar são fundamentais para otimizar a produção e as operações de fábrica em escala.
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Casos de uso
Identifique rapidamente as causas principais de oscilações de qualidade e defeitos para identificar iniciativas úteis a fim de aumentar a qualidade e a consistência, eliminar fontes de defeitos, otimizar os cronogramas de manutenção, melhorar a calibração de máquinas e oferecer treinamento de operadores direcionado.
Aproveite um fluxo de dados do sensor em tempo real para detectar tendências e anomalias à medida que elas se desdobram em várias dimensões do sensor, como ruído, vibração e temperatura. Confie na API TimeSeries Insights, um serviço de API sem servidor e totalmente gerenciado para conduzir vários casos de uso, desde a análise da causa raiz até a otimização do OEE.
Implante uma solução em semanas sem comprometer a precisão da previsão usando modelos de ML pré-criados. A integração direta com o Manufacturing Data Engine ajuda a explorar dados históricos e em tempo real e a capacitar seus engenheiros para desenvolver pipelines próprios com nossos componentes pré-criados. Você tem visibilidade global e pode mudar da estratégia de manutenção de instalação por instalação para uma visão global da integridade de máquinas.
Monitore o controle de qualidade in-line agregando dados visuais e de sensores e simulando mudanças de parâmetro, combinando dados visuais de inspeção com dados de sensor in-line. Use dados de imagem para detectar e sinalizar problemas de qualidade. Combine isso com dados do sensor em tempo real para ter uma visão da qualidade em relação aos parâmetros definidos. Use seu modelo de dados de parâmetros de qualidade in-line e as ferramentas de IA para modelar alterações de parâmetros e entender o impacto na qualidade do produto.
Preços
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Parceiros
Além da plataforma de dados, o Google Cloud e seus parceiros estão criando um conjunto cada vez maior de casos de uso de fabricação através da análise de dados e otimizações orientadas por IA.
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