在商业中，提前发现潜在问题对于保持高生产力和运营效率至关重要。对于那些在制造业中管理数据的人来说，挑战在于将传统的被动方法转变为主动策略。这就是 Duet AI、Looker 和 Google Cloud 等高级工具发挥作用的地方，它使团队能够在问题中断制造过程之前预测和预防问题。
迈向更高效的制造运营之旅始于利用生产车间的实时数据。这些数据会立即被分析并通过 Looker 显示，从而提供不断更新的工厂性能视图。Duet AI 通过识别潜在问题的根本原因并提出进一步的查询以深化分析来增强这一过程。
为了防止将来发生故障，我们使用 BigQuery Studio 开发了预测性维护模型。此工具对于检查数据和构建可以更准确地预测问题的模型至关重要。通过整合来自 Google Cloud 和其他云服务的数据集，该模型的有效性得到了进一步提高，从而确保了对数据的全面理解。
商业中的 Duet AI
如果您有兴趣了解如何使用人工智能将反应式仪表板升级为主动式仪表板。Google 整理了一个简短的概述，展示了如何使用 Google Duet AI。
Duet AI 通过简化 SQL 的创建，将来自多个云的数据组合在一起，再次被证明是一项宝贵的资产。这加快了编码过程并确保了无缝的数据集成。为了使模型与实时数据保持一致，我们在 BigQuery 笔记本中使用了 Python。
主动式仪表板的一个关键组件是使用非结构化检查器报告。这些报告通过先进的人工智能进行增强，为工厂操作员提供可操作的建议。通过将复杂的数据转化为清晰的指令，操作员可以做出快速而明智的决策。
所有这些都发生在 BigQuery 的安全环境中，其中数据安全是重中之重。通过利用 Vertex AI 和 BigQuery 的机器学习推理引擎，可以进一步提高预测模型的准确性和可靠性。一旦主动式仪表板到位，它不仅可以预测潜在问题，还可以主动通知工厂操作员有见地的警报。这些预测性通知大大提高了工厂的效率和决策质量。
通过采用这些创新技术，可以减少停机时间，并为制造业的卓越运营设定新标准。Duet AI、Looker 和 Google Cloud 的集成改变了制造工厂的运营方式，使它们更智能、更能应对面临的挑战。
