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Global Automotive Supplier Enhances Security and User Experience with Zscaler
技术
- 基础设施即服务 (IaaS) - 混合云
- 机器人 - 轮式机器人
适用行业
- 汽车
- 国家安全与国防
用例
- 施工管理
- 篡改检测
服务
- 云规划/设计/实施服务
挑战
这家总部位于美国密歇根州的全球汽车供应商在制定和执行全球互联网接入政策方面面临着重大挑战。该公司的员工遍布 18 个国家/地区的 70 个地点,因此需要为所有员工(包括越来越多的远程用户和移动设备)提供安全的互联网访问。该公司正在使用两种本地解决方案:Websense 和 Squid Linux 服务,这两个解决方案的合同期都已接近尾声。该公司希望整合这两种解决方案,并定义一个一致的全球安全标准,该标准可以应用于所有员工,无论他们身在何处。
关于客户
该客户是一家位于美国密歇根州、价值数十亿美元的汽车供应商。该公司为汽车行业制造和销售高性能系统和组件。该公司拥有约 20,000 名员工,在 18 个国家/地区的 70 多个地点开展业务。该公司拥有多元化的全球员工队伍,拥有大量远程用户和移动设备。该公司正在寻找一种解决方案,能够为其所有员工提供安全的互联网访问、执行全球互联网访问策略并确保所有用户的统一覆盖。
解决方案
该公司评估了本地、混合和基于云的解决方案,考虑了管理开销、功能和支持能力等因素。他们认为基于云的解决方案是最佳选择,因为它可以通过一种解决方案保护所有用户,无论他们是在办公室还是在公司网络之外。该公司评估了四家在 Gartner 安全 Web 网关魔力象限中排名“领导者”的供应商:Zscaler、Websense、Cisco ScanSafe 和 Blue Coat。经过详细评估后,Zscaler 因其对移动设备更好的支持和具有成本效益的定价而成为获胜者。该公司从法国和意大利的办事处开始在欧洲进行 Zscaler 的全球部署。
运营影响
数量效益
相关案例.
Case Study
Integral Plant Maintenance
Mercedes-Benz and his partner GAZ chose Siemens to be its maintenance partner at a new engine plant in Yaroslavl, Russia. The new plant offers a capacity to manufacture diesel engines for the Russian market, for locally produced Sprinter Classic. In addition to engines for the local market, the Yaroslavl plant will also produce spare parts. Mercedes-Benz Russia and his partner needed a service partner in order to ensure the operation of these lines in a maintenance partnership arrangement. The challenges included coordinating the entire maintenance management operation, in particular inspections, corrective and predictive maintenance activities, and the optimizing spare parts management. Siemens developed a customized maintenance solution that includes all electronic and mechanical maintenance activities (Integral Plant Maintenance).
Case Study
Monitoring of Pressure Pumps in Automotive Industry
A large German/American producer of auto parts uses high-pressure pumps to deburr machined parts as a part of its production and quality check process. They decided to monitor these pumps to make sure they work properly and that they can see any indications leading to a potential failure before it affects their process.