Виробничі компанії все частіше стикаються зі складним і конкурентним середовищем, в якому ефективність ланцюжка поставок і продуктивність заводу мають вирішальне значення для досягнення успіху.
Оскільки виробники намагаються вирішити ці проблеми, їхні зусилля з модернізації та підвищення стійкості вимагають доступу до даних і готовності до ініціатив Індустрії 4.0, де дані збираються з сенсорних мереж і розумних машин та фільтруються за допомогою штучного інтелекту і машинного навчання.
Постачальники прагнуть надати ринку рішення, які допоможуть краще використовувати потенціал, закладений у згенерованих даних. Snowflake оголосила про запуск хмари виробничих даних. За допомогою цієї хмари провайдер надасть можливість виробникам в автомобільній, технологічній, енергетичній та промисловій галузях співпрацювати з партнерами, постачальниками та клієнтами у безпечний та масштабований спосіб, підвищуючи гнучкість та прозорість по всьому ланцюжку створення вартості. Завдяки хмарі виробничих даних вищезгадані організації можуть будувати свій бізнес на основі даних, підвищити ефективність ланцюжка поставок і підтримати ініціативи інтелектуального виробництва в сучасному цифровому індустріальному світі.
Що, згідно із заповненням постачальника, дає використання Snowflake Manufacturing Data Cloud?
Побудова фундаменту з даних: Manufacturing Data Cloud пропонує єдину, повністю керовану, безпечну мультихмарну платформу консолідації даних з уніфікованим управлінням і гнучкою продуктивністю, яка підтримує практично будь-які масштаби сховищ, обчислень і користувачів. Це дозволить виробникам подолати вищезгадану ізольованість даних, використовуючи як ІТ-дані, так і дані з відкритих джерел та аналізуючи їх разом з даними від зовнішніх партнерів.
Покращити ефективність ланцюжка поставок: безперешкодно обмінюйтеся даними та співпрацюйте з партнерами, щоб забезпечити прозорість в організації, поєднуючи власні дані з даними від зовнішніх партнерів та даними з Snowflake Marketplace. Використовуючи ці дані за допомогою середовища розробки Snowflake SQL та Snowpark для мов Python, Java та Scala, різні команди можуть співпрацювати над одними й тими ж даними та впевнено будувати моделі штучного інтелекту та машинного навчання для прогнозування попиту та реалізації критично важливих сценаріїв використання, таких як цифрова вежа управління ланцюжком поставок та аналітика видатків.
Підвищення ефективності розумного виробництва: Вбудована підтримка напівструктурованих, структурованих і неструктурованих великих обсягів даних, отриманих через Інтернет речей (IoT), дозволяє виробникам дистанційно керувати операціями, оптимізуючи операції всередині та між виробничими об'єктами, а також використовувати дані з цехів у режимі реального часу для прогнозування потреб у технічному обслуговуванні, аналізу тривалості виробничого циклу, підвищення продуктивності та якості продукції, а також досягнення цілей сталого розвитку.
Використання мережі виробничих партнерів: Використовуючи багату екосистему партнерів і галузеві, готові шаблони, виробники можуть стимулювати інновації, скорочувати час окупності і створювати більш цінні рішення.
"Хмара виробничих даних Snowflake та наша екосистема партнерів надають виробникам та їхнім постачальникам доступ до даних, додатків та послуг, необхідних для ефективного управління наскрізними ланцюгами поставок, підвищення ефективності роботи цехів та надання більш якісних продуктів та послуг своїм клієнтам" – Тім Лонг, глобальний директор з виробництва компанії Snowflake.
Деякі з найбільших світових виробничих організацій вже використовують Snowflake Manufacturing Data Cloud. Серед користувачів – ABB, технологічний лідер в галузі електрифікації та автоматизації, який використовує Snowflake для уніфікації всіх своїх даних, включаючи вхідну інформацію про сировину від постачальників, потужність заводу та замовлення на продаж; EDF, британський постачальник електроенергії для дому та бізнесу, який використав Snowflake та програмне середовище Snowpark Python для створення повного операційного рішення на основі машинного навчання; або Scania, виробник вантажівок, автобусів та промислових двигунів, який використовує Snowflake для безперервного потокового передавання даних з 600 000 600 000 підключених транспортних засобів та Snowpark для Python, щоб підготувати партію даних для машинного навчання.
