Google Cloud 宣布推出 Manufacturing Data Engine 和 Manufacturing Connect 兩項全新的解決方案，協助製造業夥伴連接既有的孤島資產、處理和標準化資料，並提高從廠區生產到雲端的資料可視性。在資料完成整合後，這些解決方案將能應用於三種以 AI 和分析為基礎的關鍵用途－製造分析和洞察、預測性維護和機器層級的異常檢測。
有了 Manufacturing Data Engine 和 Manufacturing Connect 的協助，製造商能透過雲端基礎架構中易於使用的分析和 AI 解決方案，整合資料並提升工作效率：
Manufacturing Data Engine 是一種端到端解決方案，可在 Google Cloud 領先業界的資料平台上處理、脈絡化和存取工廠資料，並為工廠資料的擷取、轉換、儲存和存取，提供可靈活自訂的藍圖。Manufacturing Data Engine 更整合了 Google Cloud 的幾項重要產品，包括 Cloud Dataflow、PubSub、BigQuery、Cloud Storage、Looker、Vertex AI、Apigee 等，至製造業專屬的解決方案中。
Manufacturing Connect 是 Google Cloud 與 Litmus Automation 共同開發的工廠邊緣運算平台，基於多達逾 250 種機器通訊協定的龐大資料庫，可以與幾乎所有的製造資產和工業系統快速連結，並將資料傳輸到 Google Cloud 中。透過與 Manufacturing Data Engine 的深度整合，更能將機器及感應器上的資料快速導入 Google Cloud 中進行處理。透過能將容器化的應用程式和機器學習模型部署到邊緣環境的能力，為 Google Cloud 的技術應用帶來更多可能。
資料一旦由 Manufacturing Data Engine 和 Manufacturing Connect 集中整合後，就可以為越來越多的產業專屬用途提供解決方案，包括：
製造分析和洞察：與 Manufacturing Data Engine 整合後，工程師和工廠經理可以自動建置新的機器和工廠，並啟用標準化的資訊主頁、檢視 KPI 和隨選分析功能，進而發掘整個工廠的新洞察和機會，且這些內容更能在企業和合作夥伴之間輕鬆共享。
機器層級的異常檢測：幫助製造商識別異常狀況，並利用 Google Cloud 的 Timeseries Insights API 針對機器和感應器的資料（例如噪音、振動或溫度）提供即時警報。
預測性維護：讓製造商可以利用能在數週內完成部署的機器學習模型和高準確度的 AI 最佳化技術，協助他們預測資產的服務需求，進而減少停機時間和維護成本。