SCSK

Thực đơn

Nghiên cứu điển hình

Ví dụ về triển khai đám mây SCSK
Tôi xin giới thiệu với bạn

Minh họa nghiên cứu điển hình
Minh họa nghiên cứu điển hình

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 YES
Cung 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 Google
Tải 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 hợp
Bạn có thể tải xuống từ nút bên dưới

Xem danh mục nghiên cứu điển hình