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Étude de cas

Seagate optimise la fabrication à l’aide d’une analyse utilisant l’IA à la périphérie

Seagate travaille à l’amélioration de la productivité à l’aide d’une architecture Edge vers le cloud qui fait converger les technologies opérationnelles et d’information afin d’accroître l’efficacité et la productivité durant la fabrication.

Défi 

Combiner de nouvelles technologies telles que le deep learning, le machine learning et les réseaux neuraux pour analyser les images, améliorer la qualité des produits et l’efficacité de fabrication.

Solution 

Seagate a utilisé l’expertise HPE dans des systèmes Edge convergés qui associent des technologies informatiques comme les réseaux neuraux approfondis avec les systèmes HPE Edgeline Converged Edge et l’analyse HPE AI à la périphérie.

3:15

"Nous avons un contrôle centralisé sur nos ressources OT dans nos usines qui opère comme s’il agissait sur des ressources de datacenter informatique."

Bruce King, Data Scientist principal, Seagate Technologies.

Résultat 

Seagate dispose désormais d’une capacité de prise de décision en temps réel lui permettant d’optimiser l’efficacité et la productivité de son processus de fabrication.

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Recette solution Seagate
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Automatisez et exploitez le savoir issu de vos données et de vos applications IoT en connectant, en analysant et en partageant vos données.

1   IDC Directions Conference, Frank Gens Keynote Address, February 2017

  “The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype,” McKinsey Global Institute, June 2015

3   HPE/Aruba survey, January 2017