智能制造

使用 AWS Cloud 服务提高整体设备效率(OEE)并简化数字化转型

使用端到端数据策略实现业务转型

了解 AWS 工业数据编织架构如何加快数据摄取、情境化以及数据处理的能力。

专注于优化制造运营,而不是专注于实现它所需的基础设施。

通过使用 AWS 服务访问和分析不同的工厂数据,最大限度地提高生产力、资产可用性、产品质量和工人安全。使用 AWS 机器学习(ML)、人工智能(AI)和机器人技术服务来增强实时分析能力,最大限度提高产量并实现预测性维护以延长正常运行时间。

开始使用 AWS 工业数据编织架构(一个具有规范性指导的架构良好的框架)创建工业数据策略的旅程,以加快采集、情境化以及对整个制造业价值链中的工业和企业数据进行处理的能力。

AWS 了解工业运营(3:54)

优势

提高质量
通过快速、完全可扩展的计算机视觉解决方案自动完成质量检查,以提高准确性、降低成本并维持客户期望的质量。
资产可用性最大化
使用机器学习模型来自动制定决策和增强人工处理步骤,从而提升设备的生产效率和使用寿命。
提升工人安全
通过监控员工健康、验证 PPE 的正确使用以及减少手动处理和文档记录,确保员工的安全。
增强安全性
作为 AWS 客户,您将会从专为满足大多数安全敏感型组织的要求而打造的数据中心和网络架构中受益。此外,利用 AWS Cloud 中的 Amazon S3 和其他存储服务,提供强大的灾难恢复计划。

智能制造解决方案

浏览使用案例

资产维护和可靠性

延长资产的使用寿命,降低维护成本,促进资产的根本原因故障分析(RCFA),并提高平均故障间隔时间(MTBF)。

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云制造执行系统(MES)

通过灵活且易于配置的基于云的解决方案提供实时可见性和可操作的见解,以满足各种制造需求。

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组合式操作应用程序

利用云原生、与供应商无关、可互换的业务功能构建块做出更快、更安全的决策。

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获取质量洞察的计算机视觉

自动化图像分析支持根本原因分析和对策制定,帮助团队管理整个流程生命周期,并更好地大规模实现零缺陷。

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工业数据编织架构

利用数据管理架构生成见解,该架构支持可扩展、统一和集成的机制,将数据作为资产加以利用。

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自动化软件管理

在 AWS 上组织 PLC 代码、机器人程序和设备配置的版本,以自动化软件管理和审核版本更改。

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开始使用精选 AWS 服务

通过分析传感器数据检测异常设备行为
使用计算机视觉发现产品缺陷,实现自动化的质量检查
轻松创建真实系统的数字孪生,以优化运营
自动执行个人防护装备 (PPE) 检测,旨在改进工作场所安全防御措施
大规模收集、组织和分析工业设备数据
检测机器的异常行为并启用预测性维护

客户案例

了解制造商如何使用 AWS 加快上市速度并提供可提高客户价值的智能产品。

Koch 徽标

Koch Ag and Energy Solutions 减少停机时间和成本

Koch Ag and Energy Solutions 没有执行冗长的维护工作流程,而是依靠 Amazon Monitron 和 Amazon Lookout for Equipment 来检测异常设备行为并实现预测性维护。

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Siemens 在 AWS 上加强安全并提高生产率

Siemens 在 AWS 上加强安全并提高生产率

通过使用 AWS 上的一套服务对其基础设施进行现代化改造,Siemens 将关键数据整合到集中式仪表板自动通知中,并改进了跨团队通信。

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SKF 借助 AWS 优化生产流程
SKF 徽标

SKF 借助 AWS 优化生产流程

轴承制造商 SKF 正在使用 AWS 来优化其生产流程、降低成本并提供更好的客户体验。

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GUC 大规模提高 ASIC 的可靠性和质量

GUC 大规模提高 ASIC 的可靠性和质量

AWS 合作伙伴 ProteanTecs 大规模提高了 ASIC 的可靠性和质量。双方携手延长了 ASIC 的生命周期,防止了系统故障并避免了昂贵的更换。

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制造业:智能工厂信息图

与主要行业合作伙伴携手创新

了解由行业领先的 AWS 合作伙伴组成的广泛网络合力实现的专门构建的 AWS 服务,这些合作伙伴已展现出在 AWS 上构建制造解决方案的专业技术知识和客户成功经验。

Siemens 在 AWS 上构建的 Digital Enterprise Suite 可为其客户的数字化企业提供技术基石,支持这些企业的数字化转型。

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Seeq 徽标

Seeq 便于加工制造企业能够针对存储在任何本地 Historian、Amazon Redshift 和 Amazon S3 数据服务中的时间序列数据,快速调查并分享洞察。

探索 Seeq »

GE 徽标

将世界一流的工程技术与软件和分析技术结合,GE 利用 2000 个云应用程序和 55 项 AWS 服务,帮助世界更高效、可靠和安全地运行。

探索 GE »

Tulip 徽标

Tulip 使制造商能够通过其自助式制造应用平台对车间进行数字化改造

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Hitachi Vantara 徽标

Hitachi Vantara, LLC 凭借全面的企业级 AWS 云验证功能,为 AWS Cloud 上从边缘到数据中心再到云的要求苛刻的应用程序提供服务级驱动的结果。

探索 Hitachi »

SVENTA 是一个智能、多方面的声音工程平台,它记录、分析和利用人工智能功能来提供基于声音和振动的工程解决方案。它有助于轻松获得到从任何远程位置到中央专家库的准确的声音和振动数据。

探索 AWS 和 Bosch »

资源

查看这些白皮书、视频等,详细了解 AWS 解决方案如何帮助优化您的工厂运营。

特色资源

通过使用云支持制造业创新

在本白皮书中,研究公司 IDC 深入研究了云中的制造用例,评估了可能出现的挑战和机遇,并提供了可供考虑的最佳实践。

Tyson 的工业自动化与计算机视觉、AWS Panorama 和 Amazon SageMaker
站在碧绿天空前的游戏角色
电子书

工业 IoT 应用程序热门使用案例

本电子书回顾了构建工业 IoT 应用程序的主要挑战,以及 AWS IoT 如何利用工业公司的热门 IoT 使用案例来应对这些挑战。

阅读电子书 »

一位举着平板电脑在工厂工作的男士
电子书

使用端到端数据策略实现业务转型

数据是数字化转型的基础,目前许多公司都在努力将其数据转化为真正的商业价值。

阅读电子书 »

Tyson 的工业自动化与计算机视觉、AWS Panorama 和 Amazon SageMaker
博客

Tyson 的工业自动化与计算机视觉、AWS Panorama 和 Amazon SageMaker

Tyson Foods 与 Amazon ML Solutions Lab 合作构建计算机视觉模型,计算其 QA 线上的产品,并使用 AWS Panorama 在边缘部署模型。

阅读博客 »

使用计算机视觉进行工厂产品质量分析
参考架构

使用计算机视觉进行工厂产品质量分析

将此架构用于摄像头行尾质量检查;提醒通知;实时驱动;使用过程数据和推断视觉效果进行根本原因分析。

下载参考架构 »

入门

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