转变制造业价值链，推动业务增长
转变制造业价值链，推动业务增长
借助 AI 和高性能计算解决方案，加速创新产品的上市进程。以虚拟仿真替代昂贵的实体原型，助您更有信心地验证更多构想，在降低风险的同时，确立关键竞争优势。
客户案例了解 Honeywell 如何利用 Vertex AI、BigQuery 和 Gemini 的强大功能开发用于管理产品生命周期的前沿 AI 智能体，让工程师能够更快地创建规范、分析全球性能并延长产品的实用性。
用 AI 赋能的虚拟原型取代昂贵的实体模型，缩减开发预算和时间。Google Cloud 的 HPC 平台使制造商能够同时运行数千次模拟，以确定最佳设计、确保产品耐用性、进行优化并将下一代产品推向市场。
利用以公司自有数据为基础的安全 AI 助理 Gemini Enterprise 为员工赋能。它使工程师能够通过即时分析多年的维护日志和传感器数据，在几分钟内诊断出复杂的机器故障，从而使他们能够专注于优化生产线和提高产品质量等高价值工作。
借助 Gemini Code Assist 提高开发者工作效率。自动执行代码生成、测试、合规性和错误检测等任务，让工程师能够专注于关键设计。性能监控、问题解决、AI 搜索和 AI 赋能的工具可提高效率并缩短上市时间。
打破 ET、IT 和 OT 数据孤岛，做出更明智、更快速的决策。Google Cloud 的分析数据平台可统一数据并运用 AI 来发掘全面深入、富有实用价值的分析洞见，从预测供应链中断到优化工厂产量和提高下一代产品质量。
实现下一代产品的设计与开发
借助 AI 和高性能计算解决方案，加速创新产品的上市进程。以虚拟仿真替代昂贵的实体原型，助您更有信心地验证更多构想，在降低风险的同时，确立关键竞争优势。
客户案例了解 Honeywell 如何利用 Vertex AI、BigQuery 和 Gemini 的强大功能开发用于管理产品生命周期的前沿 AI 智能体，让工程师能够更快地创建规范、分析全球性能并延长产品的实用性。
用 AI 赋能的虚拟原型取代昂贵的实体模型，缩减开发预算和时间。Google Cloud 的 HPC 平台使制造商能够同时运行数千次模拟，以确定最佳设计、确保产品耐用性、进行优化并将下一代产品推向市场。
利用以公司自有数据为基础的安全 AI 助理 Gemini Enterprise 为员工赋能。它使工程师能够通过即时分析多年的维护日志和传感器数据，在几分钟内诊断出复杂的机器故障，从而使他们能够专注于优化生产线和提高产品质量等高价值工作。
借助 Gemini Code Assist 提高开发者工作效率。自动执行代码生成、测试、合规性和错误检测等任务，让工程师能够专注于关键设计。性能监控、问题解决、AI 搜索和 AI 赋能的工具可提高效率并缩短上市时间。
打破 ET、IT 和 OT 数据孤岛，做出更明智、更快速的决策。Google Cloud 的分析数据平台可统一数据并运用 AI 来发掘全面深入、富有实用价值的分析洞见，从预测供应链中断到优化工厂产量和提高下一代产品质量。
推动互联且可持续的运营
利用 AI 解决方案打通工厂车间与供应链运营，预判业务中断并规避停机风险。获取深度可视化能力，从而优化排程、消除浪费，并确保全组织范围内的最大化正常运行时间。
解决方案亮点：利用 Manufacturing Data Engine 优化生产、提高质量并降低成本。
制造商利用包含 Cortex Framework 的 Manufacturing Data Engine 打破网络中每台机器和工厂的数据孤岛，从而在工厂车间和办公室做出更明智、更快速的决策。通过在运营中创建强大的数字孪生体，制造商可以在花钱进行实体更改之前，更好地预测影响、防止代价高昂的停机并提高生产线效率。
工程和运营团队可以利用 AI 赋能的专家助理。Gemini Enterprise 可即时分析海量数据，帮助在几分钟内诊断出机器故障，而无需像以前那样耗费数天时间。同时，它还能自动执行重复性任务，让团队能够专注于关键的设计和生产挑战，推动业务发展。
Google Cloud 上的 SAP 可帮助制造商为其关键 SAP 系统获得一流的可靠性，同时显著降低总拥有成本。该平台将强大的 AI 和分析功能与 SAP 数据集成，不仅能节省成本，还能发掘分析洞见，优化供应链、提高销售预测的准确性并加快关键业务决策的制定。
AMD 仅用 18 个月便完成了 SAP 堆栈的现代化改造，通过迁移至云并为全公司各团队交付了新功能。
深入了解制造业解决方案：
提升销售业绩与客户体验
提供深度个性化的体验，建立持久的客户忠诚度并推动收入增长。利用 AI 统一客户数据，赋能营销与支持团队，从而提升互动度并促进转化。
客户案例：Bosch Digital 利用 Gemini 只需点击几下即可提供本地化营销内容。
客户数据平台可整合来自各个接触点的数据，揭示有关客户行为的强有力的分析洞见。这使制造商能够预测客户需求、改进客户获取策略，并提供个性化优惠，从而直接提高转化率和营销投资回报率。
Customer Engagement Suite 通过提供个性化、拟人化的互动，缩短解决时间并提升客户满意度和忠诚度，从而变革客户和客服人员的体验。
借助 Gemini、Imagen 和 Veo 等生成式 AI 模型，营销团队能以前所未有的速度创建和调整广告系列。即时生成精美的产品图片，在几分钟内撰写有效的广告系列简报，并制作高质量的定制素材资源，从而提高转化率。对于全球品牌，这意味着可以轻松调整和翻译整个广告系列，确保每条消息都能引起当地受众群体的共鸣，从而最大限度地扩大覆盖面和影响力。
营销分析可帮助制造商停止猜测，开始证明营销投资回报率。通过将 Google Ads 数据与实际销售结果关联，它能清晰地实时显示哪些做法有效，哪些做法无效。这让团队能够消除浪费的广告支出，加大对效果出色的广告系列的投入，并发现新的细分受众群，从而推动可持续增长。
了解 AI 和智能体如何在营销领域推动增长。这份实用快速入门指南提供了切实可行的技巧、提示和应用场景，让每位营销者都能轻松使用生成式 AI。
深入了解制造业解决方案：
Google Cloud AI 拥有独特的优势，可助力制造业组织发展
Google Cloud AI 拥有独特的优势，可助力制造业组织发展
多模态 AI 推理
使用 Gemini 赋能组织中的各个团队，推动创新并提升业务成果。与人类一样，Google AI 可以处理多模态数据，包括文字、图片、视频和声音。这项技术让员工能够更全面地了解信息，从而做出更明智的决策、提高运营效率、加快产品设计和交付速度，并提供更个性化的客户体验。
详细了解 Gemini →
在企业和客户体验中提供 Google 品质的搜索功能，并具有高级接地功能
将基于企业数据的 Google 优质搜索融入员工工作流，提高工作效率，帮助组织优化生产、提高质量并降低成本。
员工可以快速找到所需的确切数据，无论这些数据位于文档、电子表格还是运营数据中都没问题，从而更快地解决问题并做出更明智的决策。或者，消费者也可以在应用和网站上使用 AI 赋能的搜索体验，更快地找到信息和答案。
详细了解 Vertex AI Search →
强大的智能体能力可在整个制造组织及其生态系统中驱动自动化与创新。
利用 Gemini Enterprise 或 Vertex AI Agent Builder 构建和部署 AI 智能体，以处理复杂的任务和工作流。Google Cloud 的制造业智能体能力利用 AI 实现任务自动化，从多源数据中提炼洞察，并优化预测性维护、质检和供应链管理等流程，进而提升效率并驱动创新。这让员工可以腾出时间专注于更具战略意义的工作，最终提高工作效率。
详细了解 Gemini Enterprise →
详细了解 Vertex AI Agent Builder →
统一且安全的 AI 平台
Google AI 和安全服务提供先进的工具和实践，以保护制造组织。我们提供全面的产品组合，为客户配备自动威胁检测和现代化 SecOps 功能，助力他们应对不断变化的网络威胁态势，并保护关键资产和运营。
Google Cloud 通过身份管理、网络安全以及威胁检测和响应功能，帮助保护敏感数据（包括客户数据），确保符合严格的监管要求。
详细了解 Google Cloud Security →
专业的制造业合作伙伴生态系统
依托强大的合作伙伴生态系统，加速部署进程。利用专业的制造业合作伙伴，根据您独特的 AI 和业务需求进行部署和转型。
详细了解 Google Cloud 制造业合作伙伴 →
了解领先的制造商如何使用 Google Cloud AI 进行创新
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探索推动制造业转型的 Google Cloud 产品
制造业组织信赖的安全与合规性
借助 Google Cloud 从设计上保证安全的基础设施、零信任架构、高级威胁情报和全面的合规性认证，保护您的敏感数据并满足严格的监管要求。我们提供强大的数据隐私权、驻留和主权控制功能，让您能够安心创新。
- Google Unified Security为制造业组织提供应对不断演变的网络威胁形势所需的先进威胁情报和现代安全能力。它以 AI 赋能的 Google Security Operations 平台、Google Threat Intelligence 和 Mandiant 专业知识为特色，所有这些都运行在全球级安全架构上。了解详情
- Security Command Center全面保护整个 AI 技术栈和生命周期，涵盖智能体、数据、模型、应用、平台和基础设施。了解详情
- Sovereign Cloud借助最全面且灵活的解决方案，自信应对全球主权相关需求，推动业务稳健发展。我们的主权 AI 解决方案旨在为企业提供出色的数据驻留和对 AI 部署的管理员访问权限控制。了解详情
常见问题解答
Google Cloud 如何利用 AI 确保我的数据隐私权？
作为 Google Cloud 客户，您的客户数据归您所有。我们实行严格的安全措施来保护客户数据，并为您提供各种工具和功能，让您能够根据自己的需求来控制这些数据。在我们提供服务的过程中生成的所有服务数据也受同样的保障；这些数据本身对于协助确保安全性和可用性也至关重要。 如需了解详情，请访问我们的隐私权资源中心。
我们已使用其他云服务提供商的服务。我们只能选择一个吗？
并非如此。我们的平台构建于开放与多元选择的基础之上，旨在支持您的多云或混合云战略。我们认为，您应该能够根据业务需求在最合适的地点运行应用，而不必受限于单一供应商。
我们提供一致的平台，让您只需构建一次应用，即可在任何地方运行，包括您自己的数据中心、Google Cloud，甚至其他公有云。这样，您就可以灵活地使用最适合工作的技术，同时从单一控制平面管理所有操作。
迁移到 Google Cloud 是否需要大规模的“一刀切式”式迁移？
恰恰相反，我们建议采取完全不同的策略。最成功的转型始于专注于解决一个影响重大的业务问题。
我们将与您携手确定具体的挑战（例如减少关键生产线的非计划停机时间，或改进新产品的需求预测），并快速取得可衡量的成果。借此，您可以快速验证技术价值，并按照适合您企业的节奏（而非我们的节奏）积蓄势能，推动更广泛的转型。
什么是 AI 智能体？它们如何帮助我的企业？
AI 智能体是一种专门的数字员工，您可以构建并将其分配给特定的业务目标。与仅提供分析洞见的传统 AI 不同，智能体可以自主执行多步操作来解决问题。
Google Cloud 使您能够基于公司自己的数据安全地创建这些智能体。例如：
- 面向运营（诊断智能体）：您可以向智能体下达“诊断 Machine 7”的任务。该智能体能够分析实时传感器数据，即时在复杂的服务手册中定位相关页面，并向操作员的平板电脑提供分步维修说明。
- 面向产品创新（工程助理智能体）：当研发工程师要求“查找所有符合特定应力容限并遵守欧盟法规的已核准聚合物”时，智能体即可提供协助。它能即时搜索数百万页的内部规格表和公开合规文档，在数秒内提供简洁准确的答案——而完成同样的任务，人工处理可能耗时数小时。
我的团队需要是数据科学家和 AI 专家才能使用这些工具吗？
绝非如此。我们的目标是为贵公司现有的专家（如机械工程师、工厂经理和供应链规划人员）赋能，而非要求您组建新的数据科学家团队。
我们提供了一系列工具，包括许多低代码和无代码解决方案，让您现有的团队能够使用简单直观的界面构建强大的应用，并从数据中获得洞见。对于更复杂的需求，我们的平台可以简化数据专业人员的工作，但我们的核心理念是让 AI 能够为最了解您业务的人所用，并发挥作用。
我们的 IT、OT 和工程系统没有集成。Google Cloud 如何帮助我们解决此问题？
这是现代制造业面临的一项核心挑战。Google Cloud 提供智能数据平台，充当连接信息技术 (IT)、运营技术 (OT) 和工程技术 (ET) 系统的安全桥梁，让您无需更换现有资产即可保留高价值投资。
通过安全连接器和 API，我们能够统一整合这些数据，助您实现：
- 联通工程与运营：您的工程团队 (ET) 能够访问生产车间 (OT) 的实时性能数据，从而设计出更可靠的产品。
- 对接运营与业务系统：您的业务应用 (IT) 能够接收来自工厂运营 (OT) 的实时生产数据，进而实现更精准的库存控制和更可靠的客户交付时间表。
- 构建完整的数字主线：您可以构建产品全生命周期的全景视图，涵盖从初始设计文件 (ET)、生产历史记录 (OT) 到最终销售和服务记录的各个环节。
Google Cloud 如何让我的工厂运营更高效、更具预测性？
我们的方法是使用 AI 来解决特定的高成本运营问题。我们将现有工厂系统中的数据转化为可衡量的成果，帮助您打造更互联、更可持续的运营模式。
例如，我们的平台可让您：
- 预测设备故障：使用 AI 分析实时传感器数据并执行预测性维护，将代价高昂的计划外停机时间转变为计划内的低干扰服务窗口。
- 改进质量控制：在装配线上部署计算机视觉技术，自动检测人眼几乎无法察觉的产品缺陷，从而降低废品率和保修成本。
- 优化能源消耗：分析来自各个设施的数据，找出减少能源浪费的机会，帮助您降低成本并实现可持续发展目标。
这一切听起来都很棒，但我该如何向业务领导层证明云和 AI 的成本是合理的呢？
我们助您将重心从前期巨额资本支出 (CapEx) 转向可衡量的运营成果，从而构建强有力的商业论证。我们不会仅仅帮助您“迁移到云端”，而是先与您合作解决一个特定的高成本问题。
这让您能够通过展示切实的收益（例如：
- 降低运营成本：减少非计划停机时间并降低能耗。
- 降低质量成本：使用 AI 在生产线上发现缺陷，减少废品和保修索赔。
- 提升工程效率：通过为团队配备加速产品开发与测试周期的工具，实现效率跃升。
