製造データ クラウドにより、業界はデータと人工知能を活用できるようになります

製造業界は、効率を向上させるために新しいデータと人工知能テクノロジーを活用しています。人工知能の適用範囲が製造業に拡大するにつれ、Nvidia や Databricks などの企業は最近、製造会社が物理的な業務からサプライ チェーンに至るまでのあらゆるものから大量のデータを収集して処理できるようにするための専用製品をいくつかリリースしました。

Snowflake もこの取り組みに参加し、製造データ クラウドをデビューさせています。この新サービスにより、自動車、テクノロジー、エネルギー、産業分野の企業は、Snowflakeのデータプラットフォーム、パートナーソリューション、業界固有のデータセットを活用することで、サイロ化された産業データの価値を解き放つことができると同社は述べた。

Snowflake Data Cloud は、データ ウェアハウス (データ ウェアハウス)、SQL 分析、機械学習、データ エンジニアリング、サードパーティ データの収益化のためのプラットフォームを提供します。 Manufacturing Data Cloud は、これらの機能を基盤として、メーカーがビジネスの基盤を築き、サプライ チェーンのパフォーマンスを向上させ、スマート製造イニシアチブを推進するのに役立つ業界ソリューションを提供します。 Data Cloud は、統合ガバナンスとマルチクラウド データ統合を備えた、完全に管理可能で安全なプラットフォームであり、事実上あらゆる規模のストレージ、コンピューティング、およびユーザーをサポートできると同社は主張しています。

Snowflake の製造部門グローバル責任者である Tim Long 氏は次のように述べています。「私たちは、Snowflak プラットフォームと、パートナー ソリューションとデータが製造データ クラウドに統合されることに非常に興奮しています。メーカーへの影響。助けてください。」

ロングはこの業界の市場投入チームを率いており、今回の立ち上げでは 50 社を超えるパートナーと協力しました。半導体製造における 20 年の経験を活かしながら、何百もの世界的製造業者と会い、彼らが直面する課題を理解します。以前は、半導体メーカーの Micron でデータと分析の実践を主導していました。Micron は Snowflake を採用し、それが企業データを統合し、工場のパフォーマンスを向上させるのに最適なプラットフォームであると判断しました。 「わずか 4 か月で、製造データのフットプリント全体をオンサイトからクラウドの Snowflake に移行しました。この経験を通じて、データに関して製造業者が直面する機会とチャンスを直接理解しました。難しいことです。」と彼は言いました。 ''

可視化によるサプライ チェーンのパフォーマンスの最適化

サプライ チェーンの有効性は、製造業務の成功に大きな影響を与えます。工場の四方の壁を超えて、サプライ チェーン全体で何が起こっているかを確認してください。 key: 「私たちの主張は、ビジネスのパフォーマンスを向上させる方法は可視性を向上させることであるということです。可視性を向上させる方法は、自社のデータを超え、企業の直接の視野を超えた、より優れたデータを取得することです。」

Snowflake の Manufacturing Data Cloud は、独自のデータとパートナーおよび Snowflake Marketplace からのデータを組み合わせることで、組織のサプライ チェーン全体でのデータ共有とデータ共有を可能にし、協力して下流と上流の可視性を向上させます。企業は、SQL と、Python、Java、Scala の開発フレームワークである Snowflake を使用して、このデータを活用できます。このプラットフォームを使用すると、さまざまなチームが共有データを使用して、需要、原材料価格、エネルギー価格の予測などのユースケース向けの AI および ML モデルを構築できます。

このソリューションは Snowflake 上に構築されており、Snowflake のデータ コラボレーションを活用してデータ接続とサプライヤーのパフォーマンスに関する洞察を提供します。 Snowflake Marketplace が提供するパートナーの 1 つは、貨物追跡専門会社 FourKites のソリューションです。同社は、陸路または海路で出荷される製品のほぼリアルタイムの追跡情報を提供しており、メーカーはこの FourKites データに Snowflake Manufacturing Data Cloud から直接アクセスできます。ロング氏は、3M がこの機能の現在の顧客であることに言及しながら、これらの洞察を内部データと組み合わせてスケジュールを改善し、管理可能なコストで顧客への出荷を確実に予定通りに到着させる方法について説明しました。

産業用アプリケーションを提供するその他のパートナーには、クラウドベースのサプライ チェーン リスク管理およびビジネス マーケットプレイス プラットフォーム プロバイダーの Avetta のほか、サプライ チェーン最適化ソフトウェアのスペシャリストである Blue Yonder やクラウドネイティブのサプライ チェーン自動化プラットフォーム Elementum などがあります。

AWS は、今回の発表に含まれる多くのテクノロジー パートナーの 1 つであり、製造業者が異なる場所にあるデータ セットを動員して包括的な分析を行うことを可能にするソリューションを提供します。もう 1 つは Fivetran です。これは、SAP システムや SaaS アプリケーションなどのデータベースから新しい製造データ クラウドにデータを移動する際の ELT プロセスのさまざまな側面を自動化するソリューションです。 Dataiku はバッチ パフォーマンス オプティマイザー パートナーでもあり、センサー、IoT、過去のバッチ データを Dataiku に取り込み、バッチ結果を評価および予測します。

インダストリー 4.0 向けの工場効率の改善

サプライ チェーンの最適化に加えて、Snowflake の製造データ クラウドは工場運営の改善にも特化しています。

「工場の内部に目を向けると、製造業者がスマート製造、またはインダストリー 4.0 テクノロジーと呼ばれることもあるテクノロジーを使用して効率を向上させようとしているのがわかります。」ロング氏は次のように述べています。「次の産業革命は、実際にはデータの可能性によるものです。」そして人工知能。」

人工知能テクノロジーにより、データ取り込み機能が大幅に拡張され、製造データ クラウドは、製造現場のセンサーや機器からの大量の IoT データを含む、半構造化データ、構造化データ、および非構造化データのネイティブ サポートを提供します。このデータを Snowflake で統合することで、メーカーはメンテナンスの必要性を予測し、サイクルタイムを分析し、製品の歩留まりと品​​質を向上させることができるため、複数のプラントにわたる業務を合理化できます。

最近まで、製造現場における技術の進歩は、製造の他の側面ほど進んでいませんでした。オペレーショナル テクノロジー (OT) には、製造現場を実行し、中核的な製造業務の中心となるシステムが含まれます。ロング氏は、これらのシステムは運用フロアのエンジニアによって監視されており、通常は IT 部門の管轄外にあると述べた。 OT データは、センサーや古い機器によって生成される場合があり、それらは非常に古い場合があります。

ロング氏は、「製造業者は、このデータを抽出してマイニングできる場所に持ち込んで、製品の歩留まりや工場の効率を把握することが難しいため、このデータを使用できないことがよくあります。」と述べています。このリリースにおける Snowflake の関連パートナーは、Long 氏によると、この種の中で最高のものであり、スケーラブルかつ効率的な方法でデータからデータにデータを移動できる一連のテクノロジーをパッケージ化した OT 専門家である Riveron です。彼が言うところの場所は、Snowflakに持ち込まれた場所です。

Riveron の製品の 1 つは、利用可能なネットワーク インターフェイスを使用してさまざまなタイプの機械に接続できる特殊な物理ハードウェア デバイスを製造する産業オートメーション会社である Opto 22 のものです。このデバイスは、別の専門会社である Inductive Automation のソフトウェアを実行します。このソフトウェアは、数百もの通信プロトコルを変換し、それらを標準メッセージ形式にまとめて、Cirrus Link の助けを借りて Snowflake に送信します。

「(ソリューションは) 完全にエッジ駆動です。つまり、製造現場の資産をそこで定義できるということです。」とロング氏は述べました。「定義とは、『資産そのものとは何か、どのような測定が行われているか』といったものです。」このような情報は Snowflake に直接流れ込み、そこで分析のために動的に具体化され、Snowflake クラウドでこれらの資産を定義するには追加の構成設定は必要なく、Cirrus Link メッセージング標準のさまざまなデータ タイプをすべてサポートします。これも、Snowflake を競合他社と区別するもう 1 つの重要な差別化要因です。」

データと人工知能で業界を推進

大手世界的製造業者数社がすでに Snowflake を使用して、コンピューティング相互接続を含むデータ クラウドを構築しています。サプライヤーの Molex も、このプラットフォームを使用してデジタル変革の取り組みを推進しています。

もう 1 つの顧客は、トラック、バス、産業用エンジンのメーカーである Scania です。同社は、Snowflake を使用してデータを継続的にストリーミングし、車両のパフォーマンスを監視する機械学習の取り組みをサポートしています。

「電気自動車への移行により、彼らは次世代製品の成功にとってデータがいかに重要であるかを認識しています。」と Long 氏は Scania について述べました。道路データを収集し、このデータを使用して、車両の価値とパフォーマンスを最大化するために、最適化されたメンテナンス スケジュール、これらの車両の運用調整に関する推奨事項などの高価値のサービスをトラック運転手に提供します。」

Scania の「Snowflake の製造データ クラウドは、60 万台の車両から受信する 1 億 5,000 万のストリーミング メッセージから洞察を得るために必要なデータ基盤を提供します」と製品責任者の Peter Alåsen 氏はプレス リリースで述べています。車両の運行や整備工場の可用性に基づいてメンテナンスを推奨することでダウンタイムを削減できると同時に、サービスやその他のデジタルまたは物理的なサービスで収益を生み出す活動を増やすことができます。」

ロングは、世界的なメーカー向けの新リリースに興奮しています。それがもたらす世界的な展望と機会: 「私たちは、製造データ クラウドにおいて Snowflake を使用して多くの機会を開拓してきました。これらの機会を世界と共有できることに興奮しています。」

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