PRODUKCJA
Przypadki użycia inteligentnych operacji
Wdrażaj inteligentne operacje przy użyciu dowolnych danych, niezależnie od ich źródła
Cloudera pomaga producentom integrować zestawy danych z izolowanych systemów operacyjnych (OT) na hali produkcyjnej, wzbogacać je o inne dane przedsiębiorstwa i wykorzystywać do różnorodnych zastosowań analitycznych.
Czołowi światowi producenci korzystają z platformy Cloudera, jej możliwości skalowania i oferowanego doświadczenia, aby działać bardziej efektywnie. Platforma danych Cloudera pomaga producentom sprostać różnym wyzwaniom biznesowym i osiągać pożądane wyniki o kilka miesięcy, a nawet o kilka lat szybciej. Kompleksowo. TERAZ.
200+
Firmy produkcyjne i motoryzacyjne
50%
Cloudera to najbardziej opłacalna platforma danych do obsługi obciążeń produkcyjnych, pozwalająca zmniejszyć wydatki na chmurę publiczną o 50%.
30x
Cloudera gwarantuje 30 razy szybsze i łatwiejsze zarządzanie danymi oraz analitykę, oferując producentom bezpieczne i skalowalne rozwiązania
Przypadki użycia inteligentnych operacji
-
Zdalne monitorowanie i kontrola
-
Analiza jakości
-
Konserwacja predykcyjna
-
Energia i zrównoważony rozwój
Zdalne monitorowanie i kontrola
W przeszłości zdalne monitorowanie przeprowadzano doraźnie, w oparciu o ograniczone informacje. Dzięki zdalnemu monitorowaniu i kontroli opartej na danych producenci są w stanie identyfikować problemy niemal w czasie rzeczywistym.
Cloudera oferuje producentom platformę danych, pozwalającą na lepsze zdalne monitorowanie oraz zrozumienie parametrów procesów i sprzętu w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie takie w znaczący sposób poprawia wydajność i pozwala maksymalnie wykorzystać zdolności produkcyjne; zwiększa też skuteczność, umożliwiając zdalne sterowanie i kontrolę.
Zbieraj i przetwarzaj dane o dużym wolumenie w czasie rzeczywistym
Śledź ścieżkę pochodzenia i przepływu danych
Monitoruj agentów w urządzeniach brzegowych i źródłach danych strumieniowych i nimi zarządzaj
Włącz analizę strumieniową, aby uzyskiwać informacje i podejmować działania w czasie rzeczywistym
Zapewnij analitykom danych narzędzia do budowy, testowania, udoskonalania i wdrażania modeli uczenia maszynowego
Architektura referencyjna: zdalne monitorowanie i kontrola
Analiza jakości
Wyzwaniem dla analizy jakości jest zharmonizowanie danych, narzędzi i procesów. Dzięki Cloudera producenci z łatwością gromadzą i analizują dane, co pozwala im skutecznie i w czasie rzeczywistym sprostać wyzwaniom związanym z jakością. Mogą na przykład połączyć kontrolę jakości produktów z automatyczną analizą niezgodności metodą Six Sigma oraz możliwością automatycznej optymalizacji procesów.
Wcześniejsze wykrywanie defektów oznacza poprawę jakości, zwiększenie wydajności i obniżenie kosztów.
Zbieraj dane dotyczące jakości produktów (np. dane z czujników, obrazy) i za pomocą analizy oraz uczenia maszynowego wykrywaj produkty wadliwe oraz te, które spełniają wymogi
Przechwytuj dane, takie jak dane z kamer i czujników, które w połączeniu z technologią głębokiego uczenia umożliwiają zautomatyzowaną inspekcję wizualną i wykrywanie nieprawidłowości na powierzchni produktów
Opracuj algorytmy uczenia maszynowego, aby wykrywać potencjalne wady lub usterki, które w przeciwnym razie mogłyby zostać pominięte
Architektura referencyjna: analiza jakości
Konserwacja predykcyjna
Nawet najbardziej zaawansowane strategie konserwacji często opierają się na monitorowaniu określonych parametrów, a nie na przewidywaniu awarii. Dzięki Cloudera producenci mogą zbudować architekturę danych, która pozwala na przeprowadzanie konserwacji predykcyjnej opartej na danych, z wykorzystaniem uczenia maszynowego.
Ustaw alerty w czasie rzeczywistym, aby podjąć odpowiednie działania. Cloudera pomaga skalować działalność operacyjną – zaczynając od konserwacji reaktywnej, przechodząc do predykcyjnej, a następnie do konserwacji nakazowej, która automatycznie inicjuje działania.
Monitoruj parametry w czasie rzeczywistym, aby optymalizować sprzęt, siłę roboczą i minimalizować przestoje
Zbuduj dokładny model predykcyjny potencjalnych awarii za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, aby zmniejszyć ogólny czas przestojów o 50%
Analizuj ryzyko i podejmuj działania, poprawiając efektywność sprzętu (OEE)
Architektura referencyjna: konserwacja predykcyjna
Energia i zrównoważony rozwój
Obowiązujące przepisy i rosnące koszty wymagają wdrożenia odpowiedniej strategii zarządzania energią, pozwalającej dokładnie przewidywać jej zużycie.
Platforma danych Cloudera i wytyczne architektoniczne pomagają producentom uzyskać wgląd w dostępność i zużycie energii w czasie rzeczywistym, dzięki wykorzystaniu analizy danych i wzorców uczenia maszynowego. Dzięki odpowiednim rozwiązaniom, zbieraniu danych z czujników, analizie oraz uczeniu maszynowemu producenci mogą zmaksymalizować produkcję przy jednoczesnej minimalizacji kosztów zużycia energii.
Dynamicznie identyfikuj wąskie gardła i problemy związane z energią za pomocą algorytmów opartych na danych
Wykorzystaj dynamiczne obliczenia do identyfikacji najważniejszych wąskich gardeł
Zapewnij zgodność z przepisami dotyczącymi zrównoważonego rozwoju i zmniejsz koszty energii o 15–20%
Architektura referencyjna: energia i zrównoważony rozwój
Faurecia
Obniżenie kosztów produkcji i poprawa jakości produktów dzięki analizie w czasie rzeczywistym
