製造
インテリジェントオペレーションのビジネスユースケース
あらゆる場所のあらゆるデータでインテリジェントオペレーションを実現
Cloudera は、メーカーがサイロ化された作業現場の運用 (OT) システムからデータセットを収集し、それを他のエンタープライズデータセットで強化し、さまざまな分析ユースケースを構築できるようサポートします。
世界のトップメーカーが、Cloudera のプラットフォーム、拡張性、優れたエクスペリエンスを活用して効率性を高めています。Cloudera のデータプラットフォームは、メーカーがビジネス上の課題を解決し、成果を上げるまでにかかる時間を数カ月、場合によっては数年短縮します。お客様は、オールインワン型のサービスを今すぐご利用いただけます。
200+
自動車を含む200社超のメーカーが Cloudera を利用
50%
製造業のワークロードにとって最もコスト効率の高い Cloudera のデータプラットフォームがパブリッククラウドの費用を50% 削減
30倍
製造業に適した拡張性と安全性を備えた Cloudera が、データ管理とデータ分析を簡易化して30倍の高速化を実現
インテリジェントオペレーションのユースケース
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リモート監視と統制
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品質分析
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予知保全
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エネルギーと持続可能性
リモート監視と統制
これまで、リモート監視は限られた情報に基づいて場当たり的に行われてきました。しかし、データドリブンなリモート監視と統制によって、メーカーはほぼリアルタイムで問題を特定できるようになります。
Cloudera を使用すれば、メーカーはリモート監視を強化し、プロセスや機器の状態をリアルタイムで把握するためのデータプラットフォームを入手できます。これにより、歩留まりと設備稼動率が劇的に向上するだけでなく、リモートでのコマンド＆コントロールが可能になるため、効率が高まります。
大量かつ大規模なストリーミングのリアルタイムデータを収集および処理
ストリーミングデータの発生場所や来歴 (リネージ) を追跡
多様なエッジアプリケーションやストリーミングソースを管理および監視
ストリーミング分析で、インテリジェンスをリアルタイムで抽出してアクションを実行
機械学習モデルの構築、テスト、改良、導入ができるツールをデータサイエンティストに提供
リファレンスアーキテクチャ: リモート監視と統制
品質分析
品質分析では、データ、ツール、プロセスの連携が課題となります。Cloudera を使用すれば、メーカーはあらゆるデータを簡単に収集して分析し、効率的かつリアルタイムで品質の問題に対処できます。例えば、プロセスの自動調整機能を活用することで、製品の品質測定システムとの連携や、品質異常のシックスシグマ分析の自動化が可能になります。
欠陥を早期に検出できれば、それだけ品質と歩留まりが向上し、コストが削減されます。
分析と機械学習を使用して、あらゆるソースから製品品質データ (センサーデータや画像/視覚データ) を収集し、その結果から良品と不良品を検出して識別
カメラやセンサーなどのデータソースを取得し、ディープラーニングと組み合わせることで、目視検査の自動化と表面欠陥の検出を実現
機械学習アルゴリズムを開発して、通常なら見逃される潜在的な異常や障害を検出
リファレンスアーキテクチャ: 品質管理
予知保全
最先端のメンテナンス戦略でさえ、状態ベースの監視であることが多く、障害予測能力は限られています。Cloudera を使用すれば、メーカーは機械学習でデータドリブンな予知保全を可能にするデータアーキテクチャを構築できます。
また、リアルタイムアラートを設定して、アクションを実行できます。Cloudera は運用のスケールアップ、すなわち事後保全から予知保全へと移行し、アクションの自動トリガーが可能な処方的保全を実現するまでの取り組みをサポートします。
リアルタイムで状況を監視して、機器、人員配置、ダウンタイムを最適化
機械学習アルゴリズムで潜在的な障害に関する正確な予測モデルを構築し、全体的なダウンタイムを50%削減
リスクを分析し、プロアクティブにアクションを起こすことで、設備総合効率 (OEE) と機器の効率を向上
リファレンスアーキテクチャ: 予知保全
エネルギーと持続可能性
規制の強化やコストの上昇により、エネルギー使用量を管理し、正確に予測するためのエネルギー管理戦略が求められています。
Cloudera のデータプラットフォームとアーキテクチャガイダンスは、メーカーがデータと機械学習のパターン分析を使用して、エネルギーの可用性と使用量をリアルタイムで可視化できるようサポートします。センサーデータの計測と収集、分析、および機械学習によって、メーカーは最小限のエネルギーコストで生産能力を最大化できるようになります。
データドリブンなアルゴリズムにより、エネルギーのボトルネックと問題をリアルタイムで特定
動的に計算を実行し、最も重要なボトルネックを特定してランク付け
持続可能性に関するコンプライアンスを推進し、エネルギーコストを最大15〜20%削減
リファレンスアーキテクチャ: エネルギーと持続可能性
Faurecia
リアルタイム分析を使った製造コストの削減と製品品質の向上
