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ARD Logistics 推动 WISE Automotive Sequencing、WISE WMS 和 ERP 软件
ARD 需要向一家大型豪华汽车制造商提供零件。这必须通过非常窄的过道存储 (VNA) 并利用自动存储检索系统 (ASRS) 实现即时 (JIT) 和即时 (JIS)。 ARD 需要一个完全集成的仓库管理系统，该系统能够满足所有这些特定要求并优化我们的箱式卡车车队的专业交付/运输的装载。
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BBVA：利用地理空间智能增强金融服务
BBVA 希望提供有关每笔客户交易的更多信息，以改善数字客户的财务体验并防范其账户上的欺诈活动。
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为数以百万计的人使用云进行在线心理治疗的开创性服务
根据世界卫生组织 (WHO) 的统计，全世界约有 17 亿人患有各种心理健康问题。这可能是从急性焦虑症和临床抑郁症到强迫症的任何事情。世界卫生组织认为，仅在埃及就有 2300 万人患有这些疾病和类似疾病。然而，阻碍人们接受治疗的因素之一是文化价值观和社会污名：他们说要么这些条件不存在，要么如果人们确实在受苦，他们只需要克服痛苦的意志力，而不是寻求专门的治疗.估计每月有 10,000 个网站点击量，Shezlong 需要一个托管平台，该平台不仅可以为服务提供基础，还可以容纳其开源架构。
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温湿度监控解决方案
温控监控解决方案血液站属于医疗卫生机构，负责收集和储存血液血液单位并将其提供给临床或血液生产单位。因此，血液中心血液站非常宝贵。温度和监控环境对于血液站中的产品的安全性非常重要。
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新西兰邮政：利用 API 实现服务多元化并增强客户体验
新西兰邮政需要访问和收集不同系统中的数据，例如包裹跟踪数据、联络中心数据和财务数据。他们还希望重塑业务模式，以满足不断变化的客户需求并提供个性化的客户体验。
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实施智能计量：Anglian Water 和 Microsoft Azure 案例研究
Anglian Water 是一家为东安格利亚和哈特尔普尔超过 600 万客户提供水和水回收服务的公司，致力于有效管理和节约水资源。作为“爱护每一滴水”承诺的一部分，该公司旨在提高客户对水的珍贵性的认识。他们战略的一个关键部分是到 2030 年在整个地区实施智能计量计划。然而，该公司面临着处理和保护将产生的大量客户数据的挑战。他们需要一种技术解决方案，不仅可以保护客户数据，还可以提供计算和分析功能来处理所涉及的大量数据。
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工业 4.0 的预测性维护
工业机器人系统的机械元件振动水平不断提高，这通常表明需要维修。工厂运营人员需要找到一种方法来提高他们对振动的认识，并使用 AI/ML 分析来解释数据并及时解决问题。这是许多工业 4.0 倡导者所渴望的对预测性维护的相当标准的解释。过去，服务计划是使用纸质日志文件来安排的，并且之间的间隔通常由主管根据他们的经验和对操作的感觉任意决定。随着现代制造业中的机器人系统变得越来越复杂，工厂经理需要实时了解他们的维护需求，并掌握日常和关键服务计划，以避免服务中断。
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减少废品并提高砖生产效率
该设施的质量管理仅在生产过程结束时进行。这使得很难将废品产量与其根本原因联系起来，并难以了解何时以及为何生产有缺陷的砖块。这使得该过程不仅不可预测而且效率低下。
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云中的地球观测数据和处理
一个的主要挑战是整合服务。他们有一个集引擎的类的类的东西，通过API与接口开始接口之类的基础设施需要在基础设施定义期间。运行了几个测试，并且这些测试中的每一个都必须通过。
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第一次做对
Openreach 是一家批发电信企业，为 650 多家通信提供商提供工程服务，这些提供商向英国家庭和企业销售电话、宽带和以太网服务。 Openreach 希望通过确保工作（例如，电话安装和维修）在第一次、每次和准时成功完成来改善客户体验。这说起来容易做起来难，因为 Openreach 的工程师需要诊断和修复各种连接问题。为了提供最好的服务，Openreach 必须超越其传统的工程思维，将客户置于其业务的核心。
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Pantheon 可以提供经济实惠、量身定制的云服务
越来越多的组织正在迁移到云或混合云基础架构。这也适用于中小企业。万神殿自己也经历过。毕竟，公司有很多这样的中小企业作为他们的客户。 “经过多年的准备，我们看到自 2015 年以来对云和托管服务的需求一直在上升。从那时起，我们每年交付的云解决方案都增加了大约 20%，”Siekerman 说。 “这需要对云基础进行投资。对我们来说，这意味着购买新的、可扩展的服务器和随附的软件。 ”
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使用增材制造升级汽车工具
消除使用传统制造工具引起的问题金属能力中心的专家非常熟悉将增材制造技术应用于汽车行业的应用。他们一直在用 AM 重新思考旧流程。这就是团队如何在生产过程中确定一个点，该点通常会导致不一致、时间延迟和过多的废料——悬垂形成。
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利用工业生成人工智能优化汽车制造
像宝马这样的全球制造商面临着一个困难的优化问题：他们如何安排工人实现生产目标，同时最大限度地减少闲置时间？有多种可能的配置和许多限制。不同的车间有不同的生产率，并且每个车间都有自己独立的一组班次安排。此外，制造商需要防止制造过程中各步骤之间缓冲区的溢出和短缺。
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Dunzo 如何使用聊天机器人解决客户查询并提高运营效率
Dunzo 需要一个高性能的客户支持工具来处理大量业务并改善客户体验。
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工业电机的状态监测
通过安装在涡轮机、泵等工业设备的各种组件上的传感器实时捕获振动和其他环境数据生成见解以帮助预测停机时间，从而使客户能够保持系统健康和设备效率。处理大量、高频数据以监控、分析和警告机器状况。
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提高新工业供应中心产能的途径
一家财富 500 强工业供应公司在开设一个新的配送中心时，每天都会遇到多次持续的网络故障。这种停机时间停止了自动化并迫使员工手动完成订单，最终减慢了交付速度，并使客户和供应商关系紧张。收入下降，未来销售受到影响。所有这一切都是在新中心仅以 10-20% 的产能运行的时候。
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轻松扩展数据：BharatPe 的 Google Cloud 之旅
BharatPe 是印度的一家金融科技公司，旨在促进线下商家的数字支付，并改善小企业的信贷准入。他们需要处理和分析每天生成的大量数据以做出实时决策。
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ASML：利用 Google Cloud AI 和机器学习改变半导体制造
ASML 是一家领先的光刻系统制造商，需要提高工程速度、增强安全性、加快上市时间并增强竞争优势。
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TAKEBISHI – 工厂自动化 - 从京都到世界
Takebishi 是位于京都的三菱电机公司工厂自动化技术的整体解决方案提供商、分销商和传播者，正在为其旗舰工业通信中间件 DeviceXPlorer® OPC Server 准备好用于 2020 年代智能工厂和互联行业的重大新版本升级。随着其在日本本土和世界各地的业务不断增长以及未经授权的使用越来越受到关注，投资于该系统的宝贵知识资产需要一种既可靠又易于使用的智能和复杂的许可解决方案。
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基于状态的维护——“不可或缺”的传感器技术
在公司位于冈山附近的水岛工厂，强酸中和过程中的 pH 值测量受到严密监控。对于这项重要的测量，工厂仪表和工程部的工程师 Tsutomu Ishikawa 和 Naoto Ogura 对他们使用的 pH 传感器的性能并不满意。出于这个原因，工厂定期更换传感器，以尽量减少过程中出现故障的机会。但运营成本很高，石川先生和小仓先生需要更好的解决方案。具体来说，他们需要提前知道何时需要清洁、校准或更换 pH 传感器：“我们想了解 pH 传感器上形成的沉积物将如何影响传感器维护和更换的时间。”
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三菱电机的快速逐步学习 AI 缩短了运动学习
由于日本等老龄化社会劳动力的减少，确保足够的人力资源变得越来越困难，这反过来又增加了对能够支持高效机械化操作的人工智能的需求。然而，由于预先学习和实际车间环境的差异，新的生产设施带来了特殊的挑战，导致在全面实施人工智能之前需要花费大量时间来教授人工智能。
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推进您的 RPA 计划
一家全球金融机构正在使用一个报告存储库，该存储库连接到整个企业使用的数十个应用程序和数据库系统，这些应用程序和数据库系统来自不同的地区和多个业务部门。每周，来自这些应用程序的数十万份报告被手动下载到一个集中位置供人们使用。文件格式通常是非结构化数据，通常是文本或 PDF。不同应用程序之间的报告格式没有一致性，甚至对于使用相同应用程序创建的报告也没有一致性。然后，最终用户将手动将文本/PDF 格式的数据复制到基于 Excel 的报告中，用于对账、证明、财务报告、日记帐分录和其他用途。
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全球电子仪器制造商快速释放数百万美元
全球制造商的需求因项目而异。这种差异影响了预测，增加了库存采购流程的复杂性，最终影响了对制造车间的供应，并使工厂面临停产严重短缺的风险。对他们来说，管理差异至关重要。然而，这种复杂性的管理受到笨拙的 ERP 系统和缺乏对运营的全面可见性的挑战。
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HARTMANN 信任 Infoblox 来稳定和保护各大洲的网络
提高网络可靠性，确保全球用户体验质量，集中 DNS 基础设施和核心网络管理，加强网络安全。 HARTMANN 在全球超过 35 个市场设有办事处。确保安全稳定的IT运营，公司依托网络管理Infoblox 的安全性。
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重新定义物联网废物管理
根据世界银行集团的数据，全球每年产生 20.1 亿吨城市固体废物。传统的废物管理效率极低，80% 的废物收集时间不正确。迟到的废物收集会导致：溢出的垃圾箱不卫生的环境市民投诉非法倾销增加清洁和收集成本早期的废物收集会导致不必要的碳排放，并增加交通拥堵和运营成本。
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通过单一管理点获得全球连接
Digitalli 面临的挑战之一是监控其安装的设备以确保其正常运行。屏幕突然停止工作会损害消费者体验并影响商店的视觉美感。这转化为较低的销售额和较差的品牌形象。然而，派遣维护人员定期检查设备，或在出现意外停机时修复屏幕，成本很高。因此，Digitalli 正在寻求使用先进的管理平台实施物联网解决方案，使其能够远程监控其网络中的所有资产并跟踪它们的运作方式。
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CosaTron 如何使用 AVEVA Data Hub
该公司使用 AVEVA Data Hub（前身为 OSIsoft Cloud Services）作为连接服务协议的一部分，为其客户提供新的远程空气质量监测服务。 CosaTron 能够将历史数据与实时数据进行比较，从而更深入地分析一段时间内的室内空气质量趋势。在成功的试点阶段之后，CosaTron 现在准备将 AVEVA Data Hub 作为其监控服务的一部分，为客户提供室内空气质量无可争议的证据。
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日本的机器人手术培训
机器人技能实验室的存在显然对外科住院医师很有吸引力。医生需要接受新的前列腺切除术机器人手术技术和其他技能和程序的培训。
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Ticketmaster 成功迁移到 Fastly：更快、更具成本效益且更强大
Ticketmaster 旗下拥有 30-40 个不同的票务平台，每个平台都有自己独特的库存和客户群。他们的旧版 CDN 价格昂贵、管理起来非常耗时，并且缺乏满足不断变化的需求的灵活性。
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飞机部件制造商推出预测性维护
一家主要的欧洲飞机零部件供应商直接遇到了这一挑战。一台关键任务的可编程铣床发生故障，导致该组织的生产流程停止。尽管客户团队具有专业知识，但事实证明，该问题难以诊断。起初，停机时间似乎是由于主轴损坏，这是铣床中最复杂的部件。然而，昂贵且耗时的主轴更换并没有纠正这种情况。该团队被迫进行广泛的系统评估，以确定罪魁祸首。
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