


Die Manufacturing Data Cloud ermöglicht es der Industrie, Daten und künstliche Intelligenz zu nutzen
Die Fertigungsindustrie nutzt neue Daten und Technologien der künstlichen Intelligenz, um die Effizienz zu verbessern. Während die künstliche Intelligenz ihren Einfluss auf die Fertigung ausdehnt, haben Unternehmen wie Nvidia und Databricks kürzlich mehrere speziell entwickelte Produkte auf den Markt gebracht, die Fertigungsunternehmen bei der Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen aus allen Bereichen, vom physischen Betrieb bis zur Lieferkette, unterstützen sollen.
Snowflake ist mit der Einführung seiner Fertigungsdaten-Cloud ebenfalls dabei. Das neue Angebot wird es Unternehmen in den Bereichen Automobil, Technologie, Energie und Industrie ermöglichen, den Wert isolierter Industriedaten zu erschließen, indem sie die Datenplattform, Partnerlösungen und branchenspezifische Datensätze von Snowflake nutzen, so das Unternehmen.
Snowflake Data Cloud bietet eine Plattform für Data Warehouse (Data Warehouse), SQL-Analyse, maschinelles Lernen, Data Engineering und Datenmonetarisierung durch Drittanbieter. Die Manufacturing Data Cloud baut auf diesen Fähigkeiten auf, um Branchenlösungen bereitzustellen, die Hersteller dabei unterstützen, den Grundstein für ihr Geschäft zu legen, die Leistung der Lieferkette zu verbessern und intelligente Fertigungsinitiativen voranzutreiben. Data Cloud ist eine vollständig verwaltbare, sichere Plattform mit einheitlicher Governance und Multi-Cloud-Datenintegration, die nach Angaben des Unternehmens Speicher, Rechenleistung und Benutzer praktisch jeder Größe unterstützen kann.
Tim Long, globaler Fertigungsleiter bei Snowflake, sagte: „Wir freuen uns sehr über die Snowflak-Plattform und die Zusammenführung unserer Partnerlösungen und Daten in der Manufacturing Data Cloud, weil wir wissen, dass sie eine große Hilfe für Hersteller sein wird.“
Long leitet das Team, das in dieser Branche auf den Markt geht, und hat bei dieser Markteinführung mit über 50 Partnern zusammengearbeitet. Treffen Sie Hunderte von globalen Herstellern, um die Herausforderungen zu verstehen, denen sie gegenüberstehen, und nutzen Sie dabei seine 20-jährige Erfahrung in der Halbleiterfertigung. Zuvor leitete er lange Zeit die Daten- und Analyseabteilung des Halbleiterherstellers Micron, der Snowflake einführte und feststellte, dass es die beste Plattform zur Vereinheitlichung von Unternehmensdaten und zur Verbesserung der Fabrikleistung ist. „Wir haben unseren gesamten Fertigungsdaten-Footprint in nur vier Monaten von vor Ort auf Snowflake in der Cloud verlagert“, sagte er. „Durch diese Erfahrung verstehe ich aus erster Hand, welche Chancen und Möglichkeiten Hersteller haben, wenn es um Daten geht.“ „
Optimieren Sie die Leistung der Lieferkette durch Transparenz
Die Effektivität der Lieferkette hat einen großen Einfluss auf einen erfolgreichen Produktionsbetrieb, und der Blick über die vier Wände der Fabrik hinaus, um zu sehen, was in der gesamten Lieferkette passiert, ist entscheidend: „Unsere These lautet: Verbessern Sie die Leistung des Unternehmens, und der Weg, dies zu erreichen, besteht darin, über bessere Daten zu verfügen, die über den Rahmen von First-Party-Daten und über die direkte Sicht auf das Unternehmen hinausgehen Die Manufacturing Data Cloud von Snowflake verbessert die Downstream- und Upstream-Transparenz, indem sie ihre proprietären Daten mit Partnerdaten und Daten aus dem Snowflake Marketplace kombiniert, um den Datenaustausch und die Zusammenarbeit in der gesamten Lieferkette eines Unternehmens zu ermöglichen. Unternehmen können diese Daten dann mithilfe von SQL und Snowflake, einem Entwicklungsframework für Python, Java und Scala, nutzen. Die Plattform ermöglicht es verschiedenen Teams, mit gemeinsamen Daten zu arbeiten, um KI- und ML-Modelle für Anwendungsfälle wie die Prognose von Nachfrage, Rohstoffpreisen und Energiepreisen zu erstellen.
Die Lösung basiert auf Snowflake und nutzt die Datenzusammenarbeit von Snowflake, um Datenkonnektivität bereitzustellen und Einblicke in die Lieferantenleistung zu liefern. Einer der Partner, die Snowflake Marketplace anbietet, ist eine Lösung des auf Frachtverfolgung spezialisierten Unternehmens FourKites. Das Unternehmen bietet nahezu in Echtzeit Tracking-Einblicke für Produkte, die auf dem Land- oder Seeweg versendet werden, und Hersteller können direkt über die Snowflake Manufacturing Data Cloud auf diese FourKites-Daten zugreifen. Long erklärte, wie sie diese Erkenntnisse mit internen Daten kombinieren, um eine bessere Planung zu ermöglichen und sicherzustellen, dass Kundenlieferungen zu überschaubaren Kosten pünktlich ankommen, und erwähnte gleichzeitig, dass 3M ein aktueller Kunde für diese Fähigkeit ist.
Zu den weiteren Partnern, die industrielle Anwendungen anbieten, gehören der cloudbasierte Supply-Chain-Risikomanagement- und Business-Marktplatz-Plattformanbieter Avetta sowie der Softwarespezialist für Supply-Chain-Optimierung Blue Yonder und die cloudnative Supply-Chain-Automatisierungsplattform Elementum.
AWS ist einer von vielen Technologiepartnern bei dieser Einführung und seine Lösungen ermöglichen es Herstellern, Datensätze an verschiedenen Standorten für eine umfassende Analyse zu mobilisieren. Eine weitere Lösung ist Fivetran, eine Lösung, die verschiedene Aspekte des ELT-Prozesses automatisiert, wenn Daten aus Datenbanken wie SAP-Systemen und SaaS-Anwendungen in die neue Fertigungsdaten-Cloud verschoben werden. Dataiku ist außerdem ein Partner zur Optimierung der Chargenleistung, der Sensor-, IoT- und historische Chargendaten in Dataiku einbringt, um Chargenergebnisse auszuwerten und vorherzusagen.
Verbesserung der Fabrikeffizienz für Industrie 4.0
Neben der Optimierung der Lieferkette widmet sich die Fertigungsdaten-Cloud von Snowflake auch der Verbesserung des Fabrikbetriebs.
„Wenn wir uns in Fabriken umsehen, sehen wir, wie Hersteller versuchen, die Effizienz durch intelligente Fertigung oder das, was manchmal als Industrie 4.0-Technologie bezeichnet wird, zu steigern.“ Long sagte: „Die nächste industrielle Revolution wird tatsächlich dank Daten und künstlicher Intelligenz möglich sein.“
Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat die Datenerfassungsmöglichkeiten erheblich erweitert, und die Manufacturing Data Cloud bietet native Unterstützung für halbstrukturierte, strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich großvolumiger IoT-Daten von Fertigungssensoren und -geräten. Die Vereinheitlichung dieser Daten in Snowflake hilft Herstellern, Abläufe in mehreren Werken zu rationalisieren, mit der Möglichkeit, Wartungsbedarf vorherzusagen, Zykluszeiten zu analysieren und Produktausbeute und -qualität zu verbessern.
Bis vor Kurzem waren die technologischen Fortschritte in der Werkstatt weniger fortgeschritten als in anderen Bereichen der Fertigung. Bei der Betriebstechnologie (OT) handelt es sich um die Systeme, die den Fertigungsbereich steuern und das Herzstück der Kernfertigungsvorgänge bilden. Long sagte, dass diese Systeme von Ingenieuren im Betriebsbereich überwacht werden und normalerweise außerhalb des Zuständigkeitsbereichs der IT liegen. OT-Daten werden von Sensoren und älteren Geräten generiert, die manchmal recht alt sein können.
Long bemerkte: „Hersteller können diese Daten oft nicht verwenden, weil es schwierig ist, sie zu extrahieren und an einen Ort zu bringen, an dem sie sie auswerten können, um Produktausbeuten und Fabrikeffizienz zu verstehen.“ Der fragliche Partner ist Riveron, ein OT-Spezialist, der eine Reihe von Technologien bündelt, die laut Long die besten ihrer Klasse für die skalierbare und effiziente Übertragung von Daten aus der Werkstatt oder anderen Edge-Standorten sind.
Eines der Produkte von Riveron stammt von Opto 22, einem Unternehmen für industrielle Automatisierung, das ein dediziertes physisches Hardwaregerät herstellt, das über jede verfügbare Netzwerkschnittstelle eine Verbindung zu vielen Arten von Maschinen herstellen kann. Auf dem Gerät läuft Software eines anderen Spezialunternehmens, Induktive Automatisierung, die Hunderte von Kommunikationsprotokollen übersetzt, sie in einem Standardnachrichtenformat zusammenführt und sie mithilfe von Cirrus Link an Snowflake überträgt.
„(Die Lösung) ist vollständig kantengesteuert, was bedeutet, dass die Assets in der Werkstatt dort definiert werden können“, sagte Long. „Die Definition lautet wie folgt: ‚Was ist das Asset selbst, welche Messungen werden erfasst, welche … Maßeinheiten?“ Solche Informationen fließen direkt in Snowflake, wo sie zur Analyse dynamisch materialisiert werden. Die Definition dieser Assets in der Snowflake-Cloud erfordert keine zusätzlichen Konfigurationseinstellungen und unterstützt alle verschiedenen Datentypen im Cirrus Link-Messaging-Standard, mit dem Snowflake konkurriert. Ein weiteres wichtiges Unterscheidungsmerkmal im Vergleich zu Mitbewerbern: „
Mit Daten und KI die Branche vorantreiben
Mehrere große globale Hersteller nutzen Snowflake bereits zur Herstellung von Daten-Clouds, darunter der Computing-Interconnect-Anbieter Molex, der die Plattform nutzt, um seine Bemühungen zur digitalen Transformation voranzutreiben.
Ein weiterer Kunde ist Scania, ein Hersteller von Lastkraftwagen, Bussen und Industriemotoren, der Snowflake nutzt, um kontinuierlich Daten zu streamen und maschinelle Lerninitiativen zur Überwachung der Fahrzeugleistung zu unterstützen.
„Beim Umstieg auf Elektrofahrzeuge wird ihnen klar, wie wichtig Daten für den Erfolg ihrer Produkte der nächsten Generation sein werden“, sagte Long über Scania. „Sie nutzen Snowflake, um vernetzte Fahrzeugdaten von 600.000 Lkw auf der Straße zu erfassen und zu nutzen.“ „Diese Daten bieten Lkw-Betreibern hochwertige Dienstleistungen wie optimierte Wartungspläne und Empfehlungen für Anpassungen der Funktionsweise dieser Fahrzeuge, um den größtmöglichen Nutzen und die größtmögliche Leistung aus den Fahrzeugen herauszuholen“, sagte Peter Alåsen, Produktleiter bei Scania In einer Erklärung heißt es: „Die Manufacturing Data Cloud von Snowflake bietet uns die Datengrundlage, die wir benötigen, um Erkenntnisse aus den 150 Millionen Informationsströmen zu gewinnen, die wir von 600.000 Fahrzeugen erhalten.“
Long ist begeistert von den globalen Perspektiven und Chancen, die die neue Version Herstellern weltweit bietet: „Wir nutzen Snowflake in der Fertigungsdaten-Cloud eröffnet viele Möglichkeiten, die wir gerne mit der Welt teilen möchten.“
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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