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Microsoft Cloud for Manufacturing
使用 AI 設計、建構及操作。
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在漢諾威工業博覽會的會議上了解製造商如何使用 AI 進行創新
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了解製造商如何使用 AI 來讓其工人對未來做好準備
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閱讀 Microsoft Cloud for Manufacturing 的最新 AI 公告
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概觀
製造永續的未來
解決具有挑戰性的數位轉型計劃,並使用 Microsoft Cloud for Manufacturing 建立復原能力。
釋放創新並介紹新產品
採用新的設計和製造範例,並為未來的工業虛擬宇宙做好準備。
建立有彈性的供應鏈
透過安全、敏捷、連結的供應鏈讓可見度從不間斷,以確保業務持續性並降低風險。
啟用智慧工廠
自動化製造、確保安全且可靠的生產,並賦與您的員工工業 IoT、資料和 AI 的力量。
現代化客戶體驗
使用新的服務作業數位工具,提高客戶滿意度、利潤和產品的生命週期。
功能
使用 Microsoft Cloud for Manufacturing 達成更多目標
加速創新、將營運最佳化、增強員工能力,以及提升客戶體驗。
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啟用智慧工廠
使用新產品發揮創新
建立有彈性的供應鏈
現代化客戶體驗
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製造解決方案 (預覽版)
透過使用 Microsoft Fabric 中的製造業資料解決方案建立統一的 IT-OT 資料資產,並為 AI 準備好製造業資料,從而發現生產最佳化的深入解析。
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生產監視與最佳化
利用 Microsoft Fabric 中的製造資料解決方案,以自然語言查詢統一的 IT 和 OT 資料。
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維修與品質
使用 AI 支援的解決方案預測工廠內的維修問題,並自動化複雜的品質檢查流程。
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數位對應項與模擬
快速模擬產品設計最佳化、流程改善或工廠設定決策的情節,減少資料取樣。
探索 Azure Digital Twins
產品生命週期與設計
在雲端執行產品生命週期管理 (PLM) 和電腦輔助工程 (CAE) 工作負載,以提高靈活度、效率及擴充性。
了解做法
連線的產品
使用現代化邊緣對雲端結構,在產品中建立連線能力與情報,以啟動新功能和商務模型。
探索 Azure AI
可見度和風險管理
整合您供應鏈中各個系統的資料,以取得可見度並做出快速決策以避免中斷。
探索 Dynamics 365 供應鏈
預測和規劃
從您的資料取得清楚的深入資訊,以建立進一步的需求預測模型,並最佳化您的供應鏈規劃。
探索 Dynamics 365 供應鏈
倉儲和履行
最佳化庫存配置、達成精確的履行,並透過充分利用供應鏈資料的解決方案實現營運現代化。
探索 Dynamics 365 供應鏈
連線的現場服務
幫助服務人員使用混合實境工具提供個人化服務,這些工具可提供即時遠端協助和互動指示。
探索 Dynamics 365 Field Service
客戶參與度
建立創新的數位和實體體驗,並透過 360 度解決方案主動滿足客戶的需求,以轉換客戶的參與度。
探索 Dynamics 365 Sales
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Microsoft Cloud for Manufacturing
取得產業特定的解決方案,包括:
資料解決方案、Copilot 範本和連接器。
AI 解決方案,可改變設計和製造產品、營運和提高員工能力的方式。
存取我們廣大的合作夥伴生態系統。
登入解決方案中心
客戶案例
查看製造商如何轉型
啟用智慧工廠
使用新產品發揮創新
建立有彈性的供應鏈
現代化客戶體驗
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Körber 透過 Microsoft Cloud for Manufacturing 的先進 MES SaaS 解決方案提升製藥廠的水平。
Sight Machine 和 Azure 使製造商能夠透過工業資料和生成式 AI 提高生產效能。
50%
減少上線時間
ASMPT 的 Factory Chat 透過 Microsoft Azure 加快了半導體製造業的疑難排解速度。
Mars 使用適用於 IoT 的 Microsoft Defender 增強了 124 家工廠的運營技術裝置管理。
Autoliv China 使用混合實境和數位對應項平台,針對製造流程和訓練部署進行轉型。
Novo Nordisk 使用符合 GxP 規範的混合實境解決方案簡化樓面作業。
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Rockwell Automation 在 Azure 上以雲端為本機,將新式軟體開發範例引入工廠車間。
光學解決方案先驅 Zeiss 集團使用 Microsoft Fabric 透過資料分析來推動創新。
Iveco Group 使用由 Azure OpenAI 提供的 Chat IVG 提高員工生產力。
使用 Azure AI 連結前線工作者和工程師以即時解決問題。
EKK Group 在 Azure 上將 Teamcenter 部署為產品生命週期管理 (PLM) 平台,以簡化流程。
STMicroelectronics 使用 Azure 來推動研究與開發、針對其供應鏈進行轉型,以及促進未來的成長。
返回 [客戶案例 - 使用新產品的索引標籤區段釋放創新]
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Siemens IT 仰賴 Azure 雲端平台開展人工智慧專案。
3M 使用 Azure Machine Learning 標準化、自動化及加速銷售預測。
Sandvik 使用資料、分析和 AI 使採礦更永續的的資訊。
BASF 透過 Power Apps 和 Microsoft Teams 中的數位檢查清單,透過自動監控提高安全性。
Bayer 員工使用生成式 AI 和 Microsoft Copilot 來發現生產力和共同作業優勢。
700
生成式 AI 的使用案例
Strabag SE 建構了一個風險管理解決方案,使用 Microsoft 智慧型資料平台提高效率。
80%
風險預測正確性
返回 [客戶案例 - 建立有彈性的供應鏈索引標籤區段]
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Lexmark 透過 Microsoft Azure 對服務組織進行數位轉型,並開發新的 IoT 和雲端支援產品。
150
簡化商務程序
25%
縮短話務中心時間
Coats Digital 利用 Azure OpenAI 服務在短短六週內推出 AI 助理。
Fujifilm 在 Azure 中開發了一個用於現金應用程式的 AI 系統,以推進內部業務改革。
20%
自動化人工作業
Phillips 公司使用 Dynamics 365 Field Service 將服務作業現代化,並增加了營收。
Husky 開發了遠端監視解決方案,可協助預測、辨識與解決生產問題。
USD$4k-$6k
每次介入為客戶節省的平均成本
使用 Azure Machine Learning 和 Azure Data Factory 來推動製造業創新。
60 小時
實施 AI 中心的時間
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合作夥伴解決方案
深入探索製造業解決方案
探索 Microsoft 合作夥伴生態系統所提供的製造業供應項目。
探索解決方案
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使用新產品發揮創新
建立有彈性的供應鏈
現代化客戶體驗
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資料整合
AVEVA 的資料中樞
彙總、擴充並安全地向授權使用者提供工業資料。
深入了解
客戶服務
Capgemini EaaS
為客戶提供設備租賃、維護及其他需求的支援。
深入了解
資料和作業
Cognite 資料融合
利用情境化、可信任且可存取的資料推動數位轉型。
深入了解
預測性深入解析
DXC 的製造實作
使用智慧型應用程式驅動結果,以提供預測式 AI 導向的深入解析。
深入了解
最佳化營運
FUJITSU 數位工廠
最佳化您的作業,並改善可用性、效能和品質。
深入了解
資產管理
IBM 的 Maximo Application Suite (受用戶端管理)
最佳化效能、延長資產生命週期,並降低作業停機時間和成本。
深入了解
資料整合
Rockwell Automation 的 Plex 智慧製造平台
連線、自動化、追蹤及分析作業的各個層面。
深入了解
即時深入解析
Azure 上的 Sight Machine
改善及調整獲利、生產力、節省成本及提高能源效率。
深入了解
資料整合
TCS 數位製造平台
利用採用神經製造架構的數位化解決方案打造智慧工廠。
深入了解
前線作業
Tulip 的前線作業平台
使用支援 IIoT、無程式碼、可調整的 MES 替代方案實現營運轉型。
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數位對應項
使用 Wipro Limited 數位對應項進行資產維護
為維護團隊提供豐富且有意義的即時深入解析。
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數位對應項
Ansys 數位對應項
透過面向原始設備製造商的數位對應項模型提高適應性和投資報酬率。
深入了解
產品生命週期管理
HCLTech 的 PLM 解決方案
使用端對端產品生命週期管理 (PLM) 解決方案轉換您的作業。
深入了解
AI 工具組
PwC 的生成式 AI 知識現代化
進一步擴大規模、加快工作速度、降低成本,並實現新的業務模式。
深入了解
產品生命週期管理
PTC 的 Windchill+
利用雲端式 PLM 軟體將作業最佳化,並加快價值實現速度。
深入了解
高效能運算 (HPC)
Rescale 基於 Azure 的全端雲端高效能運算平台
利用雲端式高效能運算加速科學和工程突破。
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產品生命週期管理
Teamcenter by Siemens
使用靈活的 PLM 解決方案規劃、開發及交付創新產品。
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供應鏈最佳化
Avanade 外部生產
透過集中資源,以快速、永續和經濟高效的方式將產品推向市場。
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預測
Blue Yonder 供應鏈規劃
準確預測整個供應鏈,提升客戶服務、靈活性和成長。
深入了解
自動化和預測性分析
EY 的需求預測和庫存最佳化
利用預測性資料分析改善決策,最佳化庫存管理
深入了解
AI 支援的規劃
o9 的整合式業務規劃
跨核心供應鏈、營收與財務規劃同步業務決策。
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需求規劃
SAS 的 Intelligent Planning Cloud
透過高度自動化的規劃服務,更輕鬆地預測及規劃消費者需求。
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資料整合
Adobe 即時客戶資料平台
整合不同資料,建立統一的客戶檔案,提供一致的體驗。
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數位整合
Annata A365
透過針對汽車和設備產業的端對端解決方案推動創新。
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數位資產管理
Sitecore 的 Content Hub DAM
整合整個內容生命週期中的資產、團隊和流程。
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產品
探索適用於製造業的產品
尋找產品,協助推動創新和復原力,打造現代化工廠和體驗。
啟用智慧工廠
使用新產品發揮創新
建立有彈性的供應鏈
現代化客戶體驗
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Dynamics 365 Guides
透過逐步全像說明增強遠端共同作業,增強員工能力。
深入了解
Microsoft HoloLens 2
探索混合實境如何將製造業轉型。
深入了解
Azure IoT 操作
擷取不同類型的資產資料,在邊緣進行處理,並透過支援 Azure Arc 的服務傳送到雲端。
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Microsoft Fabric
透過單一的 AI 支援重塑團隊中每個人存取、管理和處理資料的方式。
深入了解
Azure AI 服務
使用現成可自訂的 API 和模型,建置可面對市場就緒的先進 AI 應用程式。
深入了解
適用於 IoT 的 Microsoft Defender
在統一的安全解決方案中實現資產探索、弱點管理和威脅防護。
深入了解
Microsoft Power Platform
使用低程式碼解決方案,開發智慧型應用程式並將流程自動化。
深入了解
Microsoft 365 for frontline workers
在安全的多合一平台上簡化程序、整合通訊工具,並提升前線工作者的參與度。
深入了解
Dynamics 365 Remote Assist
個人化服務體驗,讓技術人員工作更輕鬆,並最佳化服務作業。
深入了解
Microsoft Viva
透過新一代 AI 和深入解析,持續地改善員工參與和商務效能。
深入了解
Microsoft Purview
控管、保護及管理您的資料資產。
深入了解
Dynamics 365 Supply Chain Management
透過適用於 Dynamics 365 Supply Chain Management 的 Copilot,使用以自然語言處理為基礎的 AI 功能來進行自動化。
深入了解
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Azure 計算
存取雲端計算容量、虛擬化和按需求調整。
深入了解
Azure AI 服務
使用現成可自訂的 API 和模型,建置可面對市場就緒的先進 AI 應用程式。
深入了解
Azure IoT 操作
創建可互通的 IoT 解決方案,實現大規模的實體操作轉型。
深入了解
Azure Machine Learning
使用機器學習模型現代化您的設計流程與知識探索。
深入了解
Azure SQL 資料庫
在完全受控的 SQL 資料庫上開發不受限、受信任的 AI 就緒應用程式。
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Dynamics 365 Supply Chain Management
透過 Dynamics 365 Supply Chain Management 中的 Copilot,使用以自然語言處理為基礎的 AI 功能來進行自動化。
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Dynamics 365 Finance
重新構想財務模型,以便在面對顛覆時做好準備、回應並蓬勃發展。
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Microsoft Power BI
使用適用於 Power BI 的 Copilot,在數秒內連線並視覺化任何資料。
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Microsoft Sustainability Manager
記錄、報告並降低您對環境永續性影響。
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Dynamics 365 Customer Service
使用生成式 AI 和自動化來強化專員的能力,並快速解決問題。
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Dynamics 365 Field Service
透過將服務作業轉型,提供卓越的客戶服務。
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Dynamics 365 Sales
透過將 AI、自動化和即時深入解析融入銷售人員的工作流程,讓銷售工作變得更輕鬆。
深入了解
Dynamics 365 Customer Insights
了解您的客戶,並跨所有管道建立真正的個人化體驗。
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Microsoft 365 for frontline workers
在安全的多合一平台上簡化程序、整合通訊工具,並提升前線工作者的參與度。
深入了解
Microsoft Power BI
透過從資料中獲取主動深入解析的進階分析,重新塑造與客戶互動的方式。
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工業轉型
一組透過動態環境整合實體和數位世界,協助視覺化、模擬及最佳工業產品、流程及作業的交集技術。
深入了解
探索寶貴資源
分析師報告
• 2024 年 4 月
在製造業中將 AI 提升到新水平
在《MIT 科技評論》深入解析的這份報告中,您將了解製造商如何實作 AI,並探索 AI 策略趨勢。
研究
• 2023 年 11 月
利用工業元宇宙加速未來轉型
影片系列
• 2024 年 2 月
AI 世代的工業轉型
電子書
• 2023年12月
製造業轉型
後續步驟
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