PRODUZIONE
Casi d'uso aziendali delle operation intelligenti
Abilita operation intelligenti con qualsiasi dato, ovunque
Cloudera aiuta i produttori a integrare set di dati provenienti da sistemi operativi (OT) isolati degli impianti di produzione, ad arricchirli con altri set di dati aziendali e a sviluppare una serie di diversi casi d'uso analitici.
I principali produttori globali si affidano alla piattaforma, alla scalabilità e all'esperienza di Cloudera per migliorare l'efficienza. La piattaforma dati di Cloudera aiuta i produttori a risolvere le proprie sfide aziendali e a ottenere risultati con mesi o addirittura anni di anticipo. Un'unica soluzione. Pronta ORA.
200+
Aziende manifatturiere e automobilistiche
50%
Cloudera offre la piattaforma dati più conveniente per i carichi di lavoro di produzione, riducendo del 50% la spesa per il cloud pubblico
30x
Cloudera offre una gestione e un'analitica dei dati 30 volte più veloci e semplici, con scalabilità e sicurezza per i produttori
Casi di utilizzo delle operation intelligenti
-
Monitoraggio e controllo remoto
-
Analytics della qualità
-
Manutenzione predittiva
-
Energia e sostenibilità
Monitoraggio e controllo remoto
Storicamente, il monitoraggio da remoto veniva eseguito ad hoc, in base a informazioni limitate. Con il monitoraggio e il controllo da remoto basati sui dati, i produttori possono individuare i problemi quasi in tempo reale.
Con Cloudera, i produttori dispongono di una piattaforma dati per migliorare il monitoraggio da remoto e comprendere le condizioni dei processi e delle apparecchiature in tempo reale. Questo migliora notevolmente la resa e l'utilizzo della capacità, oltre a migliorare l'efficienza consentendo il comando e controllo a distanza.
Raccogli ed elabora lo streaming di dati in tempo reale con grandi volumi e su larga scala
Monitora la provenienza e il percorso dei dati in streaming
Gestisci e monitora diverse applicazioni edge e fonti di streaming
Abilita l'analisi in streaming per ottenere informazioni e azioni in tempo reale
Fornisci ai data scientist gli strumenti per costruire, testare, perfezionare e distribuire i modelli di machine learning.
Architettura di riferimento: monitoraggio e controllo remoto
Analytics della qualità
La sfida per l'analisi della qualità è allineare dati, strumenti e processi. Con Cloudera, i produttori possono raccogliere e analizzare agevolmente qualsiasi dato per lavorare sulla qualità in modo efficiente e in tempo reale. Ad esempio, i produttori possono collegare la metrologia della qualità del prodotto e automatizzare l'analisi Six Sigma delle anomalie, con la possibilità di regolare i processi in modo automatizzato.
Rilevare i difetti in anticipo significa migliorare la qualità, aumentare la resa e ridurre i costi.
Raccogli tutte le fonti di dati sulla qualità dei prodotti (sensori, immagini/visivi), utilizzando analytics e machine learning per rilevare e distinguere i risultati di produzione positivi da quelli difettosi
Acquisisci fonti di dati come telecamere e sensori, che, insieme al deep learning, consentono l'ispezione visiva automatizzata e il rilevamento delle imperfezioni superficiali
Sviluppa algoritmi di machine learning per rilevare potenziali anomalie o guasti che altrimenti passerebbero inosservati.
Architettura di riferimento: analytics della qualità
Manutenzione predittiva
Anche le strategie di manutenzione più avanzate sono spesso basate sul monitoraggio delle condizioni e hanno una capacità limitata di prevedere gli errori. Con Cloudera, i produttori possono creare un'architettura di dati che abiliti la manutenzione predittiva data-driven con il machine learning.
Configura avvisi in tempo reale per agire. Cloudera ti aiuta a scalare operativamente: inizia con la manutenzione reattiva, passa a quella predittiva e vai verso la manutenzione prescrittiva, che attiva automaticamente le azioni.
Monitora le condizioni in tempo reale per ottimizzare le attrezzature, la forza lavoro e i tempi di inattività.
Sviluppa un modello predittivo accurato dei potenziali guasti con algoritmi di machine learning per ridurre i tempi di inattività complessivi del 50%
Analizzare i rischi e agire in modo proattivo, migliorando l'OEE e l'efficienza delle apparecchiature
Architettura di riferimento: manutenzione predittiva
Energia e sostenibilità
Le normative e l'aumento dei costi richiedono una strategia di gestione energetica per gestire e prevedere con precisione l'uso dell'energia.
La piattaforma dati e le linee guida dell'architettura di Cloudera consentono ai produttori di vedere in tempo reale disponibilità e uso dell'energia, avvalendosi dell'analisi dei dati e dei modelli di machine learning. Tramite la strumentazione e la raccolta di dati dai sensori, l'analisi e il machine learning, i produttori possono massimizzare la produzione con costi energetici minimi.
Identifica in modo dinamico i colli di bottiglia e i problemi energetici con algoritmi basati sui dati
Utilizza calcoli dinamici per determinare e classificare i colli di bottiglia più critici
Promuovi la conformità alla sostenibilità e riduci i costi energetici fino al 15-20%.
Architettura di riferimento: energia e sostenibilità
Faurecia
Ridurre i costi di produzione e migliorare la qualità del prodotto con l'analytics in tempo reale
