【亚马逊】破局重塑—生产力释放智能制造全新生产力_34页_8mb

云赋新智能数创新动能：亚马逊云科技助力制造业数字化成功案例

一、制造业数字化转型的现状与挑战

制造业面临数据互通难、数据价值挖掘不足等问题，阻碍了全面数字化转型的推进。

• 数据孤岛现象严重：设备通信协议不统一，数据存储分散，导致数据整合困难。
• 数据价值挖掘不足：多数企业仅注重数据采集，缺乏深度分析与应用，未能有效释放数据潜力。

二、亚马逊云科技工业数据湖解决方案

1. 数据湖建设

• 打造统一数据湖，集中存储结构化与非结构化数据，消除数据壁垒。
• 支持实时数据采集与长期历史数据存储，用于生产分析、质量管理和设备预测性维护。

2. 强大的分析与智能化能力

• 通过Amazon SageMaker，企业可快速构建和部署AI/ML模型，对数据进行深度挖掘。
• 提供预测性维护、质量缺陷检测等场景解决方案，提升生产效率和产品质量。

三、其他核心解决方案

1. 工业视觉检测

• 面向场景定制：具备物体检测、缺陷识别、安防监控等多种工业视觉场景应用。
• EHS解决方案：实现工厂人员安全监测、物料合规检查等目标。

2. 时序数据分析

• 支持多协议数据接入、边缘设备数据处理与云边协同。
• 实现能耗管理、设备状态分析、需求预测等场景价值挖掘。

3. 工业级基础设施

• 全球31个地理区域，99个可用区，提供稳定高效的服务保障。
• 提供全面安全合规确保客户数据安全性。

四、全球合作案例

1. 泉峰集团

• 挑战：分散区域的数据孤立，缺乏IoT数据分析能力。
• 方案：利用亚马逊云科技+普华永道创建统一数据湖，集成ERP、IoT数据。
• 成果：实现数据集中管理，为电动工具智能化奠定基础。

2. 施耐德电气

• 挑战：传统视觉检测漏检率、过检率高。
• 方案：构建AI视觉检测平台，将误检率降至0.5%以内，实现0漏检。
• 成果：提高检测效率，降低生产成本。

3. 智邦科技

• 挑战：缺乏智能能源监控，无法实时优化设备能耗。
• 方案：通过Amazon IoT SiteWise搭建云端能源监控系统。
• 成果：实现能源调度优化，推动企业可持续发展。

4. Invista 和 MuellerWaterProducts

• 案例一：工业数据湖减少计划外停机，年节省200万美元。
• 案例二：泄漏检测能力提升，五年节省800万美元成本。

五、总结

亚马逊云科技通过构建统一工业数据湖、提供AI/ML赋能的工业视觉与时序分析解决方案，全面打通制造业产业链数字化痛点，助力企业实现智能制造转型。其实力丰富的技术能力和全球部署服务，已在多个大型制造企业中取得显著成效，成为制造行业数字化升级的重要合作伙伴。