【智慧製造】實作工業預測性維護 (predictive maintenance):執行篇

預測性維護 (Predictive maintenance) 有助於企業延長設備年限能否延長,藉由讓生產系統更加可靠,來減少設備的停機時間。在本系列文的前 2 篇文章中(第一部分第二部分在此,歡迎讀者閱讀),我們確定了企業可能會想部署預測系統的原因,並說明了一般匯入預測系統的感應器和資料類型。在本系列文的第三篇也是最後一篇的文章中,我們將會解釋我們如何從 Google Cloud Platform (GCP) 各項產品中,建立一個完整的預測性維護參考解決方案,包括Cloud IoT CoreCloud IoT Edge BigQueryCloud Dataflow 等資料處理工具,以及 Cloud ML Engine 等等的機器學習平台。 閱讀全文〈【智慧製造】實作工業預測性維護 (predictive maintenance):執行篇〉

深入淺出 Google Cloud VMware Engine:整合的網路與連線

Google 前段時間宣布了 Google Cloud VMware Engine 全面上市,它是一項託管的 VMware 服務,使企業能夠在不改變應用程式架構、工具或流程的情況下,將 VMware-based 的應用程式翻新並搬遷到 Google Cloud。 借助 Google Cloud 的 VMware Engine,您可以部署三個或更多節點組成的私有雲(隔離的 VMware),使您能夠整合 VMware Cloud Foundation(混合雲)。 閱讀全文〈深入淺出 Google Cloud VMware Engine:整合的網路與連線〉

【智慧製造】實作工業預測性維護 (predictive maintenance):導入篇

在系列文的第一篇中,我們為大家科普了預測性維護 (predictive maintenance) ;預測性維護會識別感應器和產量資料中的特定模式,這些模式會顯示設備狀況的變化(特定的穿戴式裝備)。借助預測性維護功能,公司可以確定資產的剩餘量,並準確預測機器、組件或零件何時可能發生故障需要更換。

在我們的系列文的第二篇,我們將解釋一些資料探索技術,對機器學習的類別進行比較,並以範例來探討執行「預測性維護」時的一些公式和指標。 閱讀全文〈【智慧製造】實作工業預測性維護 (predictive maintenance):導入篇〉

【爐邊對談】重點筆記回顧!Google Cloud x iKala Cloud 帶你聰明維運防 DDoS

《遊戲技術爐邊對談:聰明維運》於 4/21 圓滿結束。本文帶您回顧講者不藏私分享的雲端技術與維運方法!

第二場的《遊戲技術爐邊對談:聰明維運》在 4/21 晚上圓滿結束啦。這次對談聚焦在遊戲的營運、監控,觀眾也更踴躍地分享許多工作中面臨的問題,與講者切磋。這次,iKala Cloud 按照慣例同樣為讀者畫重點,帶您快速了解這次的爐邊對談上都談了些哪些雲端黑科技! 閱讀全文〈【爐邊對談】重點筆記回顧!Google Cloud x iKala Cloud 帶你聰明維運防 DDoS〉