Nghiên cứu điển hình
Ví dụ về triển khai đám mây SCSK
Tôi xin giới thiệu với bạn
Phân tích dữ liệu IoT và thực hiện bảo trì phòng ngừa thiết bị
Công ty TNHH Hệ thống Năng lượng Yanmar
Ngành: Sản xuất
- GoogleCloud
- Cơ sở phân tích
Nền
Trong những năm gần đây, số lượng công ty thực hiện các sáng kiến thân thiện với môi trường như Mục tiêu phát triển bền vững (SDG) do Liên hợp quốc và ESG ủng hộ đã gia tăng Yanmar Energy Systems (sau đây gọi là CÓ) đã thu thập dữ liệu cảm biến (thông tin vận hành, vv) cho máy phát điện và máy điều hòa không khí trong một thời gian, nhưng nhu cầu cấp thiết là thiết lập cơ sở hạ tầng sử dụng dữ liệu để đạt được nguồn cung cấp năng lượng liên tục
Bài tập
- Khi dữ liệu tích lũy, cần có thời gian để truy xuất dữ liệu trong môi trường tại chỗ
- Gánh nặng vận hành ngày càng tăng, chẳng hạn như xây dựng một hệ thống quản lý độc đáo
- Việc di chuyển sang đám mây là rất cần thiết để cung cấp các dịch vụ dựa trên phân tích
Đã tỷ lệ cá cược euro quyết
Máy phát điện/điều hòa của YESCung cấp Google Cloud™ cho nền tảng phân tích dữ liệu cảm biến
tỷ lệ cá cược euro pháp 01
Tổng hợp dữ liệu cảm biến IoT hiện tại vào Google Cloud
Kết nối VPN với Google Cloud, xây dựng môi trường và dữ liệu hiện có với Google Cloud Storage™Đạt được sự tổng hợp dữ liệu an toàn và hiệu quả trong khoảng thời gian ngắn bằng cách sử dụng phương pháp bảo mật
tỷ lệ cá cược euro pháp 02
Triển khai nền tảng phân tích dữ liệu
Bằng cách sử dụng BigQuery™ làm nền tảng cho việc phân tích dữ liệu cảm biến,Sử dụng nền tảng phân tích có độ chính xác cao, chúng tôi có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu cảm biến
tỷ lệ cá cược euro pháp 03
Giới thiệu công cụ trực quan hóa dựa trên phân tích dữ liệu
Bằng cách sử dụng công cụ trực quan hóa Cổng dữ liệu GoogleTải dữ liệu dựa trên hoạt động ổn định trên môi trường đám mây do Google cung cấp,Đạt được khả năng chia sẻ dữ liệu trực quan ở mức cao và góp phần trực quan hóa quá trình phân tích dữ liệu cảm biến
Hình ảnh sử dụng
Triển vọng tương lai
Sử dụng công nghệ máy học để cải thiện độ chính xác của hoạt động bảo trì phòng ngừa
YES và SCSK sẽ tiếp tục hợp tác để tổng hợp dữ liệu cảm biến mà hiện không thể tổng hợp vào BigQuery Trong tương lai, chúng tôi sẽ sử dụng máy học (AutoML) để cải thiện độ chính xác của hoạt động bảo trì phòng ngừa Cụ thể, dự đoán lỗi dựa trên lịch sử lỗi trong quá khứ Hơn nữa, bằng cách sử dụng các công cụ BI và cung cấp thông báo theo thời gian thực cho nhân viên bảo trì của YES, chúng tôi mong muốn đạt được công việc bảo trì nhanh chóng Chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác để hiện thực hóa lối sống bền vững và tiết kiệm năng lượng bằng cách sử dụng công nghệ DX trong tất cả các giai đoạn từ phát triển đến bảo trì
Danh mục chi tiết về trường hợpBạn có thể tải xuống từ nút bên dưới
Xem danh mục nghiên cứu điển hìnhNhận hàng Cột hữu ích
-
Doanh nghiệp Song Tử là gì? Bạn có thể làm gì? tỷ lệ cá cược euro thích cơ sở hạ tầng AI để tận dụng tối đa AI được tạo ra trong các công ty
AI2026.04.24 -
Các khái niệm dự phòng để xem xét các biện pháp BCP
Đám mây2026.02.27 -
Tôi nên làm gì trước khi kết thúc hỗ trợ mở rộng cho Windows Server 2016? tỷ lệ cá cược euro thích cách chọn tỷ lệ cá cược euro pháp tối ưu
Đám mây2026.02.27 -
[Mới nhất năm 2026] tỷ lệ cá cược euro thích đầy đủ về hệ thống định giá BigQuery | Lý do tại sao nó có vẻ đắt tiền và ý tưởng để tối ưu hóa chi phí
Sử dụng dữ liệu2026.01.28