FABRICACIÓN
Casos de uso empresariales de operaciones inteligentes
Habilita operaciones inteligentes con cualquier dato y en cualquier lugar
Cloudera ayuda a los fabricantes a unificar conjuntos de datos aislados de los sistemas operacionales (TO) en la planta de producción, enriquecerlos con otros datos empresariales y desarrollar diversos casos de uso analíticos.
Los principales fabricantes a nivel mundial confían en la plataforma, la escalabilidad y la experiencia de Cloudera para ser más eficientes. La plataforma de datos de Cloudera ayuda a los fabricantes a resolver los retos empresariales y a obtener resultados meses, o incluso años, más rápido. Todo en uno. Prepárate AHORA.
Más de 200
Empresas manufactureras y de automoción
50 %
Cloudera ofrece la plataforma de datos más rentable para cargas de trabajo de fabricación, reduciendo el gasto en nube pública en un 50 %
30 veces
Cloudera ofrece a los fabricantes una gestión y un análisis de datos 30 veces más rápidos y sencillos, con escalabilidad y seguridad
Casos de uso de operaciones inteligentes
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Monitorización y control remotos
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Análisis de calidad
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Mantenimiento predictivo
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Energía y sostenibilidad
Monitorización y control remotos
Históricamente, la supervisión remota se hacía ad hoc, basándose en información limitada. Con la supervisión y el control a distancia basados en datos, los fabricantes pueden identificar los problemas casi en tiempo real.
Con Cloudera, los fabricantes disponen de una plataforma de datos para desarrollar una mejor supervisión remota y comprender las condiciones de los procesos y los equipos en tiempo real. Esto mejora de forma espectacular el rendimiento y la utilización de la capacidad, además de mejorar la eficiencia al permitir el comando y control remotos.
Recopila y procesa transmisiones de datos en tiempo real a gran volumen y a gran escala
Rastrea la procedencia y el linaje de los datos en transmisión
Gestiona y monitoriza diversas aplicaciones edge y fuentes de transmisión
Habilita el análisis de flujos de datos para obtener inteligencia y actuar en tiempo real
Proporciona a los científicos de datos las herramientas necesarias para crear, probar, perfeccionar e implementar modelos de aprendizaje automático
Arquitectura de referencia: Monitorización y control remotos
Análisis de calidad
El reto para los análisis de calidad es alinear datos, herramientas y procesos. Con Cloudera, los fabricantes recopilan y analizan fácilmente cualquier dato para abordar la calidad de una manera eficiente y en tiempo real. Por ejemplo, los fabricantes pueden conectar la metrología de calidad del producto y automatizar el análisis Six Sigma de las anomalías de calidad, con capacidad para ajustar los procesos de forma automatizada.
Detectar antes los defectos significa mejorar la calidad, aumentar el rendimiento y reducir los costes.
Recopila cualquier fuente de datos sobre la calidad del producto (sensor, imagen/visual), utilizando análisis y aprendizaje automático para detectar y distinguir los resultados de producción buenos de los defectuosos
Captura fuentes de datos como cámaras y sensores que, junto con el aprendizaje profundo, permiten la inspección visual automatizada y la detección de imperfecciones superficiales
Desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para detectar posibles aberraciones o fallos que de otro modo pasarían desapercibidos
Arquitectura de referencia: Análisis de calidad
Mantenimiento predictivo
Incluso las estrategias de mantenimiento más avanzadas suelen consistir en una supervisión basada en el estado, con una capacidad limitada para predecir fallos. Con Cloudera, los fabricantes pueden crear una arquitectura de datos que permita el mantenimiento predictivo basado en datos con aprendizaje automático.
Configura alertas en tiempo real para tomar medidas. Cloudera te ayuda a escalar operativamente: empieza con el mantenimiento reactivo, pasa al predictivo y evoluciona al prescriptivo, que desencadena acciones de forma automática.
Monitoriza las condiciones en tiempo real para optimizar el equipo, la mano de obra y el tiempo de inactividad óptimo
Crea un modelo predictivo preciso de posibles fallos con algoritmos de aprendizaje automático para reducir el tiempo de inactividad general en un 50 %
Analiza el riesgo y toma medidas de forma proactiva, mejorando la OEE y la eficiencia de los equipos
Arquitectura de referencia: Mantenimiento predictivo
Energía y sostenibilidad
Las normativas y el aumento de los costes exigen una estrategia de gestión energética para administrar y predecir con precisión el uso de la energía.
La guía sobre arquitectura y plataforma de datos de Cloudera ayudan a los fabricantes a tener visibilidad en tiempo real de la disponibilidad y el uso de la energía, utilizando datos y análisis de patrones de aprendizaje automático. Mediante la instrumentación y recopilación de datos de sensores, análisis y aprendizaje automático, los fabricantes maximizan la producción con costes energéticos mínimos.
Identifica de forma dinámica los cuellos de botella y los problemas energéticos con algoritmos basados en datos
Aprovecha los cálculos dinámicos para determinar y clasificar los cuellos de botella más críticos
Impulsa el cumplimiento de la sostenibilidad y los costes energéticos hasta un 15-20 % menos
Arquitectura de referencia: Energía y sostenibilidad
Faurecia
Reducción de los costes de fabricación y mejora de la calidad del producto con análisis en tiempo real
