Exasol成功案例:智能儲存能源管理和生產自動化

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Edison street GMbh是一家使食品服務和零售公司,母公司為Mangleberger,能夠利用物聯網實現大量節能的公司。Edison的基礎是使用智能能源管理系統的配電模型,為了盡快分析此模型創建的大量數據,Edison street依賴Exasol的高效能內存分析資料庫。

MANGLEBERGER的效益

「有了Exasol,我們可以繼續用簡單明瞭的方式改進自動化流程」Edison street GmbH的專案經理Dr. Stefan Hertel說,通過連續的數據流,公司可以將其部分業務整合在一起,包括CAD/CAM、產品自動化、採購和物流(能源管理系統/智能計量)。整個公司的透明度和流動性改善了Edison street的售後支援。例如,它受益於其半自動化系統設計、材料交付和製造以及組件的生命週期監控。來自雲端和設備的實時數據現在支援新設備的自動化計畫。

Edison street的團隊說:「從一開始,我們就非常喜歡與Exasol互動,以及它們做為中小企業而對我們的專注。」「我們非常喜歡與Exasol團隊合作。」Patrick stupka補充說:「我們基於資料庫的靈活性及擴展性選擇了Exasol,這使我們能夠將想法付諸實踐,而不是讓想法停留在腦袋裡。」與替代解決方案相比,Edison street其令人信服的原因包括可負擔的實施成本和較低的最大預期費用。知名零售商和餐飲連鎖店在交換設備、能源管理和資料庫分析領域使用了Edison street的大數據、智能數據和解決方案的創新組合。它們利用了收集來數據和見解做出了某些決策;高效率的設置和管理照明、冷卻和加熱系統,從而節省了兩位數百分比的成本。

背景

想像一個當你弄丟了鑰匙時,鑰匙會告訴你它們在哪裡的世界;冰箱空了會自動點菜;當車子需要更換零件時,它會自己預約當地的車廠。隨著物聯網(IoT)出現,以前可能被視為科幻小說的事情已經成為日常生活的一部份,網路是人類存取訊息一個很好的資源,它也成為對機器有用的平台。網路連接到各種設備、開關和傳感器,獨立的設備使組織可以收集大量的精細數據並微調商業流程。

Edison street 量身訂製的數據分析概念與麥當勞、星巴克、Aldi、L’Osteria、Hofer和Vapiano等眾多公司合作,幫助它們降低能源消耗跟營運成本。這不僅有助於節省能源和保護環境,還可以使員工能更專注於更有價值的工作。然而,這種方法需要母公司Mangelberger擁有大量生產基礎知識和機器技術方面的專業知識;Mangelberger在其裝配線上使用機器人傳遞產品,因此Edison street自然會從自動化和機器人技術方面大量的獲益。通過固定式、移動式機器人,Mangelberger生產的設備可以有效的管理和自動化商店中的能源消耗,進而節省大量資金。

挑戰

面對不斷增長的數據量,MySQL資料庫已無法提供所需的效能。

解決方案

安裝Exasol以處理大數據,還可以與機器人技術統整並與學習技術兼容。

效益

零售商利用數據和深刻的洞見有效管理能源消耗,在兩位數的百分比範圍內節省能源。

Exasol提供了高水平的穩定性、靈活性、並可以因應未來情境,因此我們有能力應對自動化和大數據分析快速變動的挑戰。

困難

處理大數據

Edison street的客戶在內部收集大量數據,而且收集加熱、冷卻、油和水的消耗資料,數據量也會不斷增加,以前Edison street的IT部門有典型的基礎架構設置,其中的資料倉庫儲存並包含能源消耗數據,但是該公司在動態企業環境中的快速成長及數據量顯著增加意味著該公司現有的MySQL資料庫無法提供所需的效能。

解決方案

「我們正在尋找市場上的解決方案」,執行長Jürgen Mangelberger說道「我們的目標是找到一種使用簡單且易於部署的解決方案。該解決方案必須處理大數據,而且還必須與機器人和機器學習技術相容整合。」

機器學習演算法讓企業能夠發現大量數據中的模式並發現見解,從而提高了自動化程度。機器學習技術成功的關鍵因素是讀取、處理和分析大量數據的能力,不論來自客戶、日誌或是傳感器。

專家在為期十周的概念驗證過程中測試了Exasol的內存分析資料庫。該資料庫除了在加載和分析數據時表現出極快的性能外,還以其快速的上市時間和豐富的功能而給Edison street留下了深刻的印象,這意味著該解決方案可用於所有使用案例。