Apollo轮胎如何使用代理AI驱动的制造推理器

在这篇文章中,我们分享了Apollo轮胎如何使用Amazon Bedrock的生成AI来利用其机器数据的见解,以自然语言交互模式来获得对其制造过程的全面视图,从而实现数据驱动的决策并优化运营效率。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这是与Apollo Tires Ltd.Apollo Tires Ltd.Apollo Tires的全球负责人,总部位于印度古尔冈的Apollo Tires Ltd.Apollo Tires Ltd.Apollo Tires Ltd.Apollo Tires Ltd.Apollo Tires Hub合着的联合文章,是印度古尔冈的一家著名国际轮胎制造商,与印度和欧洲的生产设施。该公司在其两个全球品牌下宣传其产品:Apollo和Vredestein,其产品可通过大量的品牌,独家和多重渠道网络在100多个国家 /地区提供。该公司的产品组合包括乘用车,SUV,MUV,轻型卡车,卡车,两轮车,农业,工业,专业,自行车,自行车以及室外轮胎和翻新材料的全部范围。该公司与Amazon Web Services(AWS)合作,使用AWS服务实施集中的数据湖。此外,Apollo轮胎通过使用Amazon Bedrock跨业务价值驱动的生成AI来解锁数据湖的见解,从而增强了其功能。在此追求中,他们开发了由Amazon Bedrock Adents供电的制造推理器,它由Amazon Bedrock Adents提供支持,这是一种自定义解决方案,该解决方案可以通过与公司的Systems,Apis,Apis,Apis,Apis,Apis和Data serces和Data serces和Dagation serces和Dagation serces和Dagation serces和Dagation serces和Dagation serces seame seamseps syseps自动化。该解决方案已经开发,部署,试验和扩展,以确定高度自动化固化压力机的总有效设备效果(TEEP)和整体设备有效性(OEE),以改进,标准化和基准的周期时间。固化机的数据流通过工业互联网(IoT)连接到AWS云,机器正在向AWS Cloud发送实时传感器,过程,过程,操作,事件和状态监控数据,向AWS Cloud发送数据。在这篇文章中,我们分享Apollo Tirs如何使用Apairative AI与Amazon Bedrock一起使用Amazon Bedrock从他们的机器上划分的自然语言模式来获得自然数据的界限,以获取自然数据的范围<