Manufacturing Data Engine 和 Manufacturing Connect
跨各个工厂提高云数据的可见性，让制造工程师能够利用易获取的数据分析和 AI 大规模优化生产。
将各种工业资产和系统连接到统一的数据存储库
处理、情境化、存储并直观呈现工厂数据
使用预先集成的 Google Cloud 工具快速实现制造业特定用例
优势
提高团队工作效率
通过易于使用的实现，将所有制造工程师转变为数据科学家。
推动数据转型
为各个制造业务部门提供实时的边缘到云端数据访问和可见性。
在生产环境中部署 AI
使用 AI 和数据优化费用和生产，帮助工厂运行得更快、更顺畅。
主要特性
组件
Manufacturing Data Engine
处理、情境化和存储工厂数据的基础云解决方案。通过边缘与云之间安全、低成本的专用连接，云平台可以从任何类型的机器获取从遥测到图像的各类数据。它具备内置的数据标准化和上下文扩充功能，提供通用数据模型以及针对工厂优化的数据湖用于存储数据。
Manufacturing Connect
与 Litmus Automation 联合开发的工厂边缘平台，可通过 250 多种机器协议与几乎任何制造资产快速连接。它会将机器数据转换为易理解的数据集，并发送到 Manufacturing Data Engine 进行处理、情境化和存储。通过支持容器化工作负载，它允许制造商直接在边缘运行低延迟的数据可视化、分析和机器学习功能。
客户
了解制造商如何优化生产并提高质量
可访问的数据和易用的 AI 是大规模优化生产和车间运营的关键。
使用场景
AI 驱动的运营优化使用场景
根本原因识别
快速识别质量波动和缺陷的根本原因，从而精确地制定有益措施来提高质量和一致性、消除缺陷来源、优化维护计划、改善机器校准，以及提供有针对性的操作员培训。
机器级异常检测
利用实时机器传感器数据流，检测在噪声、振动和温度等多个传感器维度上呈现的趋势和异常情况。依靠 TimeSeries Insights API（一项全代管式无服务器 API 服务）驱动从根本原因分析到 OEE 优化的各种使用场景。
预测性维护
使用预构建的机器学习模型在数周内部署解决方案，且不牺牲预测准确率。通过与 Manufacturing Data Engine 直接集成，您可以利用实时和历史数据，并让您的工程师使用我们的预构建组件开发自己的流水线。您将拥有全局可见性，并可以将逐个设施的维护策略转变为全局查看机器健康状况。
内嵌质量控制
通过聚合传感器和可视化数据、模拟参数变化以及将检查可视化数据与内嵌传感器数据相结合，您可以监控内嵌质量控制。利用图像数据检测并标记质量问题。将图像数据与实时传感器数据结合，以根据定义的参数了解质量。使用您的内嵌质量参数数据模型和 AI 工具对参数变化建模，并了解它对产品质量的影响。
价格
价格
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合作伙伴
扩展数据平台和用例
在数据平台的基础上，Google Cloud 及其合作伙伴正在利用数据分析和 AI 驱动的优化技术创建越来越多的制造业用例。
