製造與供應鏈使用案例

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製造最佳化
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供應鏈彈性圖示
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製造最佳化

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這些解決方案讓生命科學公司能夠透過打破資料孤島、充分利用 ML 與 HPC 獲得有意義的洞察,以及利用更經濟高效的基礎設施,來實現其製造程序的現代化。 

AWS 解決方案與指引

機器至雲端連線架構圖示

解決方案:檢視機器到雲端連線架構

AWS 機器到雲端連線架構將工廠車間的設備無縫連線至 AWS 帳戶。該解決方案可處理底層連線基礎設施,因此,工廠車間經理可以專注於對工廠資料進行分析。

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Novartis 標誌

透過與 AWS 的合作,Novartis 開發了洞察中心,提供有關其製造程序的即時、互動式操作資訊。 

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Moderna 標誌

Moderna 在 AWS 的 GxP 驗證環境中使用 SAP S/4HANA 建置了生產設施,提高了速度、可擴展性且降低了成本,這是其業務模型的核心原則。

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Novo Nordisk 標誌

Novo Nordisk 利用 AWS 協調其資料管道並擴展 IoT 分析,以簡化製造。

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Seeq 標誌

「Seeq 是專為流程製造商設計的進階分析解決方案,讓組織能夠快速調查和共享來自 AWS、歷史記錄系統和 IIoT 平台的資料,以及製造和業務系統關聯資料的洞見。」

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Tulip 標誌

「Tulip 正在協助全球一些最大型的製藥和醫療器械公司將過去的模擬程序數位化。AWS 是一個重要的合作夥伴,它讓 Tulip 能夠將雲端的強大功能、敏捷性和可擴展性帶到生命科學研究和製造領域。」

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Tulip 靈活的直覺式製造應用程式平台可協助製造商建立應用程式,而該應用程式可指導操作人員並從生產所涉及人員、機器和流程收集資料。 

供應鏈彈性

供應鏈彈性圖示

這些解決方案允許生命科學組織透過打破整個供應鏈的孤島來執行營運預測及提高敏捷性,並提供資料的整體視圖。

AWS 解決方案與指引

使用機器學習提高預測準確性圖示

解決方案:使用機器學習提高預測準確性

該解決方案可自動產生預測並為 Amazon QuickSight 和 Amazon SageMaker Jupyter 筆記本產生視覺化儀表板,提供快速、簡便的拖放式介面來顯示時間序列輸入和預測輸出。

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SAP on AWS 圖示

指引:SAP on AWS

AWS 完全支援 SAP 在雲端中進行生產部署。輕鬆將準確的預測整合到您的業務流程中,並提高容量利用率和供應鏈彈性。超過 5,000 個客戶信任 AWS 的經驗、技術和合作夥伴社群,以遷移、現代化和轉換其 SAP 環境。

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Novartis 標誌

AWS AI/ML 服務使 Novartis 能夠建立複雜的機器學習模型,以推進其對製造和供應鏈的營運預測。 

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Thermo Fisher Scientific 標誌

與舊式解決方案相比,Thermo Fisher 藉助 Amazon Forecast 將其庫存管理能力提高了 20%。

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Amgen 標誌

利用 AWS,Amgen 實作 SAP 以遵守良好製造規範並處理多個業務領域,包括在培訓、製造和供應鏈。

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SAS 標誌

「SAS 和 AWS 可協助您自動化並加速整個供應鏈的需求洞察,確保透過資料驅動型規劃和預測技術生產正確數量的藥物和裝置。」

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Indegene 的 Foresight 允許生物製藥使用者建立、共享和驗證預測模型。該平台包括基於病患、病患流量和基於投影的預測,以及投資組合和提升建立。

白皮書:現代化聲明科學製造

分析、IoT 和雲端如何改寫藥物生產。

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