Firmy produkcyjne coraz częściej stają przed wyzwaniem złożonego i konkurencyjnego krajobrazu, w którym wydajność łańcucha dostaw i efektywność fabryki mają kluczowe znaczenie dla sukcesu. W miarę jak producenci starają się rozwiązać te problemy, ich wysiłki związane z modernizacją i odpornością wymagają dostępu do danych i gotowości do przyjęcia inicjatyw Przemysłu 4.0, w którym dane są zbierane z sieci czujników i inteligentnych maszyn oraz filtrowane przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Dostawcy starają się dostarczyć rynkowi rozwiązania, które pomogą lepiej wykorzystywać potencjał tkwiący w generowanych danych. Snowflake ogłosił wprowadzenie Chmury Danych dla branży Produkcyjnej (Manufacturing Data Cloud). Dzięki tej chmurze dostawca umożliwi producentom z branż motoryzacyjnej, technologicznej, energetycznej i przemysłowej współpracę z partnerami, dostawcami i klientami w bezpieczny i skalowalny sposób, zwiększając sprawność i widoczność w całym łańcuchu wartości. Dzięki Manufacturing Data Cloud wspomniane organizacje mogą budować swoją działalność na danych jako fundamencie, poprawić wydajność łańcucha dostaw i zasilić inicjatywy inteligentnej produkcji we współczesnym cyfrowo-przemysłowym świecie.

Co – zgodnie z zapewnieniami dostawcy – ma dać wykorzystanie Snowflake Manufacturing Data Cloud?

Zobacz również:

• Snowflake Arctic - nowy model językowy LLM klasy korporacyjnej
• Cyfrowa transformacja z AI - co nowego na Google Cloud Next 24

● Budowanie fundamentów z danych: Manufacturing Data Cloud oferuje pojedynczą, w pełni zarządzaną, bezpieczną platformę do konsolidacji danych w wielu chmurach z ujednoliconym zarządzaniem i elastyczną wydajnością, która obsługuje praktycznie dowolną skalę pamięci masowej, obliczeń i użytkowników. Umożliwi ona producentom przełamanie wspomnianych silosów danych poprzez pobieranie zarówno danych IT, jak i OT oraz analizowanie ich wraz z danymi partnerów zewnętrznych.

● Poprawa wydajności łańcuchów dostaw: Bezproblemowe udostępnianie danych i współpraca z partnerami w celu zapewnienia widoczności w dół i w górę łańcucha dostaw całej organizacji, sprzężenie własnych danych z danymi od partnerów zewnętrznych i danymi ze Snowflake Marketplace. Dzięki wykorzystaniu tych danych za pomocą SQL i Snowpark ram deweloperskich Snowflake dla języków Python, Java i Scala, różne zespoły mogą współpracować na tych samych danych i w pewny sposób budować modele AI i ML w celu prognozowania popytu i umożliwienia krytycznych przypadków użycia, takich jak cyfrowa wieża kontroli łańcucha dostaw i analityka wydatków.

● Zasilanie inteligentnej produkcji: Natywna obsługa półustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych o dużej objętości pozyskanych w ramach Internetu rzeczy (IoT) pozwala producentom na zdalne zarządzanie działalnością poprzez usprawnienie operacji w ramach zakładów produkcyjnych i pomiędzy nimi, a także wykorzystanie danych z hali produkcyjnej w czasie zbliżonym do rzeczywistego w celu przewidywania potrzeb w zakresie konserwacji, analizowania czasu cyklu produkcyjnego, poprawy wydajności i jakości produktów oraz realizacji celów w zakresie zrównoważonego rozwoju.

● Wykorzystanie sieci partnerów produkcyjnych: Korzystając z bogatego ekosystemu partnerów i specyficznych dla danej branży, gotowych szablonów, producenci mogą napędzać innowacje, skracać czas uzyskania wartości i budować bardziej wartościowe rozwiązania.

„Snowflake Manufacturing Data Cloud i nasz ekosystem partnerów daje producentom i ich dostawcom dostęp do danych, aplikacji i usług potrzebnych do efektywnego zarządzania łańcuchami dostaw end-to-end, tworzenia nowej wydajności hal produkcyjnych oraz dostarczania lepszych produktów i usług swoim klientom” - powiedział Tim Long, Global Head of Manufacturing w Snowflake.

Niektóre z największych, globalnych organizacji produkcyjnych już korzystają z Snowflake Manufacturing Data Cloud. Wśród użytkowników znajdują się m.in. ABB – lider technologiczny w dziedzinie elektryfikacji i automatyzacji, wykorzystujący Snowflake do ujednolicenia wszystkich swoich danych, w tym informacji o surowcach przychodzących od dostawców, zdolności produkcyjnych zakładu oraz zamówień sprzedaży; EDF – dostawca energii dla domów i firm w Wielkiej Brytanii, który wykorzystał Snowflake i jego framework programistyczny Snowpark Python do zbudowania kompletnego rozwiązania operacyjnego opartego na uczeniu maszynowym czy Scania – producent samochodów ciężarowych, autobusów i silników przemysłowych, używający Snowflake do ciągłego strumieniowania danych z 600 tys. podłączonych pojazdów oraz Snowpark for Python, aby przygotować wsad do uczenia maszynowego.

O usprawnianiu logistyki i wparciu technologicznym dla łańcuchów dostaw mówiliśmy też w podcaście Computerworld "Niesamowity świat logistyki". Posłuchaj, by wiedzieć więcej.