제조 및 공급망 사용 사례

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제조 최적화

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생명 과학 기업이 데이터 사일로를 없애고, ML 및 HPC를 활용하여 의미 있는 인사이트를 도출하며, 보다 경제적인 인프라를 활용하여 제조 프로세스를 현대화할 수 있는 솔루션입니다.  솔루션 라이브러리로 이동합니다.

AWS 솔루션

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솔루션: Machine to Cloud Connectivity Framework

AWS Machine to Cloud Connectivity Framework는 공장에 설치된 장비를 AWS 계정에 원활하게 연결합니다. 이 솔루션은 기본 연결 인프라를 처리하므로 공장 현장 관리자가 공장 데이터 분석에 집중할 수 있습니다.

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Novartis 로고

Novartis는 AWS와의 협업을 통해 제조 공정에 대한 실시간 대화형 운영 정보를 제공하는 Insight Centers를 개발합니다. 

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Moderna 로고

Moderna는 SAP S/4HANA를 사용하여 AWS에서 GxP 승인 환경에 회사 비즈니스 모델의 핵심 원칙인 속도, 확장성 및 경제성을 실현하는 제조 설비를 구축했습니다.

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Novo Nordisk 로고

Novo Nordisk는 AWS를 통해 데이터 파이프라인을 조율하고 IoT 분석 규모를 확장하여 제조 능률을 높입니다.

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Seeq 로고

"Seeq는 프로세스 제조업체를 위한 고급 분석 솔루션으로, 조직이 AWS, 기록 장치 및 IIoT 플랫폼의 데이터와 제조 및 비즈니스 시스템의 상황 데이터를 신속하게 조사하고 공유할 수 있도록 합니다."

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Tulip 로고

"Tulip은 세계에서 가장 큰 제약 및 의료 디바이스 회사들이 아날로그 방식이었던 프로세스를 디지털화하는 데 도움을 주고 있습니다. AWS는 Tulip이 생명 과학 연구 및 제조에 클라우드의 성능, 민첩성 및 확장성을 제공할 수 있도록 지원하는 중요한 파트너입니다."

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Tulip의 유연하고 직관적인 제조 앱 플랫폼을 통해 제조업체는 운영자를 지도하고 생산과 관련된 사람, 기계, 프로세스에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 

공급망 탄력성

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생명 과학 기업들은 솔루션을 사용하여 공급망 전반에 걸쳐 사일로를 제거하고, 데이터를 전반적으로 파악함으로써 운영 예측을 수행하고 민첩성을 높일 수 있습니다.

AWS 솔루션

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솔루션: 기계 학습을 통한 예측 정확도 개선

이 솔루션은 예측을 자동으로 생성하고 Amazon QuickSight 및 Amazon SageMaker Jupyter 노트북에 사용할 수 있는 시각화 대시보드를 생성하므로, 시계열 입력 및 예측 출력을 표시하는 쉽고 빠른 끌어서 놓기 인터페이스를 제공합니다.

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지침: SAP on AWS

AWS는 클라우드에서 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 SAP를 완벽하게 지원합니다. 비즈니스 프로세스에 정확한 예측 기능을 간단히 통합하고 용량 사용률과 공급망 탄력성을 개선합니다. AWS의 경험, 기술 및 파트너 커뮤니티를 신뢰하는 5,000여개 고객과 함께 SAP 환경을 마이그레이션, 현대화 및 혁신하세요.

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Novartis 로고

Novartis는 AWS AI/기계 학습 서비스를 통해 정교한 기계 학습 모델을 구축하여 제조 및 공급망에 대한 운영 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 

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Thermo Fisher Scientific 로고

Thermo Fisher는 Amazon Forecast를 활용하여 기존 솔루션 대비 인벤토리 관리 기능을 20% 개선했습니다.

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Amgen 로고

Amgen은 AWS를 활용한 SAP 환경을 구현하여 모범 제조 방식을 준수하고 교육, 제조 및 공급망을 비롯한 다양한 비즈니스 영역을 처리했습니다.

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SAS 로고

"SAS와 AWS는 공급망 전반에서 수요 인사이트를 자동화 및 가속화함으로써 데이터 중심 계획 및 예측 기술을 통해 적절한 양의 약물과 디바이스가 생산되도록 보장합니다."

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생물 약제 사용자는 Indegene의 예측 데이터를 바탕으로 예측 모델을 만들고 공유하고 검증할 수 있습니다. 이 플랫폼에는 환자 기반, 환자 흐름 및 프로젝션 기반 예측뿐만 아니라 포트폴리오 및 범프 업 생성도 포함됩니다.

백서: 생명 과학 제조 부문의 현대화

분석, IoT 및 클라우드를 통해 의약품 생산을 다시 쓰는 방법.

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