今天的製造商正在押注雲和AI等創新技術，以增強競爭力
並實現可持續增長。然而，將數字轉換項目從概念證明到生產的實際工作仍然是一金博宝app安卓版下载個挑戰。Google Cloud認為，可伸縮性挑戰圍繞兩個因素：在使用複雜的數據科學和工廠地板上使用複雜的數據科學和AI工具時，缺乏訪問權限和技能差距。
為了確保製造商可以將其數字化轉型工作擴展到生產中，Google Cloud宣布了金博宝app安卓版下载新的製造解決方案，專門為製造商的需求而設計。Google Cloud的新製造解決方案使製造工程師和工廠經理可以訪問來自不同資產和流程的統一和上下文化數據。
新解決方案包括：
製造數據引擎，基礎雲解決方案，用於處理，上下文化和存儲出廠數據。雲平台可以通過私人，安全和雲之間的私人，安全和低成本的連接從任何類型的機器中獲取任何類型的機器，從遙測到圖像數據的廣泛數據。借助內置數據歸一化和上下文增強功能，它提供了一個通用數據模型，並具有出廠優化的數據湖進行存儲。
製造連接是與Edge軟件供應商Litmus共同開發的Factory Edge平台，它通過250多個機器協議的廣泛庫迅速與任何製造資產相連。它將機器數據轉換為可消化的數據集，並將其發送到製造數據引擎進行處理，上下文化和存儲。通過支持容器化的工作負載，它允許製造商直接在邊緣運行低延遲數據可視化，分析和ML功能。
越來越多的數據分析和AI用例都在製造數據引擎上構建，並由Google Cloud和Partners啟用：
製造分析和見解：與Looker模板開箱即用的集成，可提供儀表板和分析經驗。作為一種易於使用的無代碼數據和分析模型，它使製造工程師和工廠經理能夠快速創建和修改自定義儀表板，自動添加新機器，設置和工廠。該解決方案使針對KPI或按需進行數據鑽探，以發現整個工廠的新見解和改進機會。可共享的見解解鎖整個企業以及與合作夥伴的合作。
預測維護：預建的預測維護機學習模型使製造商可以在數周內部署，而不會損害預測準確性。製造商可以不斷改進其模型，並與Google Cloud Engineers合作改進它們。
機器級異常檢測：一個專門構建的集成，利用Google Cloud的時間序列Insight Insight在實時機器和傳感器數據上的API識別發生的異常並提供警報。
借助Google Cloud的新製造解決方案，加強和集成了三個關鍵的智能製造操作：工廠地板工程師，數據和AI。重點是製造關鍵技術，例如雲和AI，易於使用，易於使用並深深嵌入製造商的日常運營中。將快速的實施和易用性的功能強大的數字工具直接交給製造商的勞動力手中，以取消新的見解，並以全新的方式優化運營。
使用Google Cloud的製造數據引擎的客戶可以直接訪問Google Cloud的行業領先頂點AI平台，該平台提供了整體的AI/ML工具，從製造工程師的AutoML到高級AI工具，可供專家進行微調結果。
新的製造解決方案將首次在2022年漢諾威·梅斯（Hannover Messe）展示。