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利用面向供应链和制造业的 Oracle 自适应智能应用实现卓越运营

面向 SCM 的 Oracle 自适应智能应用提供一系列 AI 和数据驱动的特性来帮助制造业和供应链管理人员显著提高产量、产品质量、交货速度、设备生产效率和劳动力工作效率。

面向制造业的 AI 应用
针对运营效率低下获取切实可行的洞察图标

针对运营效率低下获取切实可行的洞察

分析有关制造运营的关键模式和相关性。

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执行快速根本原因分析

跟踪人力、机器、物料、方法和管理相关信息。

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主动解决潜在风险

预测发生危险事件的概率,并主动采取措施加以解决。

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评估和减轻业务影响

识别受影响的产品、流程、供应商和客户,并相应地采取措施以减轻风险。

了解面向供应链管理的 AI 应用

产品特性

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数据采集与存储

    从机器和设备获取数据

  • 利用自动和手动上传功能,从带有传感器的车间设备、机器和设施获取数据。
  • 从企业应用获取数据

  • 从 MES、质量管理、LIMS、ERP、SCM、HCM 和 CRM 等事务应用获取数据。
  • 嵌入式数据管理平台

  • 对 Oracle 云基础设施上运行的数据库和大数据体系统一采用嵌入式 Oracle PaaS 技术,以构建制造感知的数据湖,存储来自各种来源的结构化、半结构化和非结构化数据。

数据情境化和准备

    运营技术 (OT) 和 IT 数据情境化

  • 利用内置功能将带有传感器的机器和设备传来的数据(OT 数据)与来自 MES、质量管理、LIMS、ERP、SCM、HCM 以及 CRM 等应用的事务性数据(IT 数据)关联起来,进行数据情境化处理。获取任何指定时间点的完整制造状态快照。
  • 传感器时间序列数据

  • 利用符号聚合近似 (SAX) 方法将来自机器和设备的连续性传感器时间序列数据流转换为时窗聚合,以便进行机器学习分析。
  • 5M 数据准备

  • 利用 Oracle 应用中的预置属性库(含自定义属性),将数据湖中的海量数据分为五大类别(人力、机器、方法、物料和管理,统称为 5M 类别),以便对整个制造流程进行全面分析。

模型生命周期管理

    模型创建

  • 提供简单、直观的用户界面,帮助数据科学家创建无限数量的描述性和预测性模型,以便分析各种关键绩效指标 (KPI),如产量、质量、周期时间、报废率、返工率和成本。
  • 模型训练与部署

  • 利用历史训练数据集持续训练模型,使其达到所需的准确度和评分。通过一键式部署方式立即部署选定模型,轻松监视持续的制造流程。
  • 模型性能评估

  • 利用混淆矩阵对比预测值和实际值,评估预测模型的准确性。持续完善模型以提高准确性。

模式和相关性分析

    5M 输入因素

  • 分析来自制造运营的 5M 相关信息,了解对关键业务成果的影响。
  • 首要影响因素

  • 识别制造环境中对关键绩效指标影响最大的因素和变因。
  • 从历史数据发现模式和相关性

  • 识别制造流程中可影响 KPI 的众多因素和变因之间的关系,这些因素包括产量、质量、周期时间、报废率、返工率和成本等等。

预测性分析

    制造过程中的危险结果

  • 分析历史数据,识别任何可疑模式,然后将其与当前制造条件进行比较,从而预测潜在的产量损失和产品缺陷。
  • 预测警报规则

  • 配置应用以接收符合特定条件(例如概率和产品情境)的预测警报。
  • 下游编排

  • 通过订阅发布的 REST 服务获取预测性警报(例如,暂停作业或产生质量不合格项),以便在其他应用中相应地创建事务。

谱系和可追溯性分析

    通过自引导式导航实现可追溯性

  • 利用直观的图形化导航追溯整个制造流程,轻松识别 5M 相关信息。
  • 时窗可追溯性

  • 查看任何时间段中的所有相关制造事件,例如机器传感器读数异常、警告/警报、质量测试结果、工单开始/停止,以及状态更改(例如已下达、暂停)。
  • 受影响的产品和客户

  • 从制造因素的任意组合向后追溯,识别在这些条件下制造的产品以及受影响的客户。
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面向制造云的 Oracle 自适应智能应用

用户/月1

  • 工厂指挥中心
  • 洞察(模式和相关性分析)
  • 预测性分析
  • 谱系和可追溯性分析

面向资源承载力云的 Oracle 自适应智能应用

额外资源承载力/月

  1. 需要最少 30 名用户。