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Manufacturing Data Engine und Manufacturing Connect

Fertigungs-Daten-Engine und Manufacturing Connect

Erweitern Sie die Sichtbarkeit der Cloud-Daten bei allen Fertigungsvorgängen und befähigen Sie Ihre Fertigungsentwickler, die Produktion mithilfe zugänglicher Datenanalysen und KI in großem Maßstab zu optimieren.

  • Eine Vielzahl von Industrieanlagen und -systemen an ein einheitliches Daten-Repository anschließen

  • Werksdaten verarbeiten, kontextualisieren, speichern und visualisieren

  • Mit vorintegrierten Google Cloud-Tools schnell produktionsspezifische Anwendungsfälle umsetzen

Vorteile

Team-Produktivität steigern

Dank nutzerfreundlichen Umsetzung werden alle Ihre Produktionsentwickler zu Data Scientists.

Datentransformation fördern

Sie erhalten Datenzugriff vom Edge zur Cloud in Echtzeit und sorgen für Sichtbarkeit bei den Fertigungsvorgängen.

KI in der Produktion bereitstellen

Dies hilft Fabriken beim schnellen und reibungslosen Betrieb, da KI und Daten verwendet werden, um Kosten und Produktion zu optimieren.

Wichtige Features

Komponenten

Manufacturing Data Engine

Grundlegende Cloud-Lösung zum Verarbeiten, Kontextualisieren und Speichern von Werksdaten. Die Cloud-Plattform kann Daten von jedem Maschinentyp abrufen und unterstützt ein breites Spektrum an Daten, von Telemetrie bis zu Bilddaten. Das geschieht über eine private, sichere und kostengünstige Verbindung zwischen Edge-Geräten und der Cloud. Mit den integrierten Funktionen zur Datennormalisierung und Kontextanreicherung bietet es ein allgemeines Datenmodell mit einem ab Werk optimierten Data Lakehouse für die Speicherung. 

Manufacturing Data Engine von Google Cloud

Manufacturing Connect

Die Edge-Plattform für Produktionsstätten, die gemeinsam mit Litmus Automation entwickelt wurde, ermöglicht über eine umfassende Bibliothek mit mehr als 250 Maschinenprotokollen das Herstellen einer schnellen Verbindung zu fast jeder Produktionsanlage. Es wandelt Maschinendaten in ein verständliches Dataset um und sendet es zum Verarbeiten, Kontextualisieren und Speichern an die Manufacturing Data Engine. Durch die Unterstützung von containerisierten Arbeitslasten können Hersteller Datenvisualisierungen, Analysen und ML-Funktionen mit niedriger Latenz direkt auf Edge-Geräten ausführen.

Kunden

Informationen dazu, wie Hersteller die Produktion optimieren und die Qualität steigern können

Zugängliche Daten und eine nutzerfreundliche KI sind für die Optimierung von Produktionsvorgängen und sonstigen Abläufen am Produktionsstandort im großen Maßstab von entscheidender Bedeutung.

Anwendungsfälle

Anwendungsfälle zur Optimierung des KI-gestützten Betriebs

Anwendungsfall
Ursachen ermitteln

Sie können Ursachen von Qualitätsschwankungen und Mängeln schnell identifizieren, um hilfreiche Initiativen zur Verbesserung der Qualität und Konsistenz zu ermitteln, Fehlerquellen zu beseitigen, Wartungspläne zu optimieren, die Kalibrierung von Maschinen zu verbessern und zielgerichtete Schulungen für Bediener anzubieten.

Ursachen ermitteln
Anwendungsfall
Anomalieerkennung auf Maschinenebene

Nutzen Sie einen Echtzeit-Stream von Maschinensensordaten, um Trends und Anomalien zu erkennen, während diese über mehrere Sensorgrößen wie Geräusche, Vibrationen und Temperatur auftreten. Verlassen Sie sich auf die TimeSeries Insights API, einen vollständig verwalteten, serverlosen API-Dienst, um verschiedene Anwendungsfälle von der Ursachenanalyse bis zur OEE-Optimierung durchzuführen.

Anomalieerkennung auf Maschinenebene
Anwendungsfall
Vorausschauende Instandhaltung

Stellen Sie über vorgefertigte ML-Modelle innerhalb weniger Wochen eine Lösung bereit, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen. Durch die direkte Einbindung in die Manufacturing Data Engine können Sie aktuelle und historische Daten nutzen und es Ihren eigenen Entwicklungern ermöglichen, mit unseren vorgefertigten Komponenten eigene Pipelines zu entwickeln. Sie erhalten globale Sichtbarkeit und können von Wartungsstrategien für einzelne Einrichtungen zu einer globalen Ansicht des Maschinenstatus wechseln.

Vorausschauende Instandhaltung
Anwendungsfall
Inline-Qualitätskontrolle

Behalten Sie die Inline-Qualitätskontrolle im Blick, indem Sie Sensor- und visuelle Daten aggregieren und Änderungen der Parameter simulieren. Dazu werden visuelle Prüfdaten mit Inline-Sensordaten kombiniert. Nutzen Sie Bilddaten zum Erkennen und Melden von Qualitätsproblemen. Kombinieren Sie diese mit Echtzeit-Sensordaten, um die Qualität anhand von definierten Parametern zu ermitteln. Sie können Ihr Datenmodell für Inline-Qualitätsparameter und KI-Tools verwenden, um Parameteränderungen zu modellieren und die Auswirkungen auf Ihre Produktqualität nachzuvollziehen.

Qualitätskontrolle

Preise

Preise

Wenden Sie sich an unser Vertriebsteam, um die Preise für Ihr Unternehmen zu besprechen.

Partner

Datenplattform erweitern und Anwendungsfälle

Zusätzlich zur Datenplattform erstellen Google Cloud und seine Partner mithilfe von Datenanalysen und KI-gestützten Optimierungen eine wachsende Anzahl von Anwendungsfällen in der Fertigung.

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