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    利用数据科学和模型188金宝慱亚洲体育网址驱动的制造实践。利用物联网数据和预测分析功能来优化供应链、定价、主动维护和其他关键业务功能。

    挑战

    非组织性数据

    来自制造工厂的数据并不总是以现成的数字格式存在,这使得访问数据成为一项挑战。

    缺乏可靠的投资回报率

    制造业用例不像数字原生公司那样明显和直接。

    技术实现

    由于操作和人员、机械、法规和物流网络的复杂性,采用该技术具有挑战性。

    制造业企业的利益

    预测分析

    开发预测和规范模型,以预测不同部件和服务的需求,识别客户流失风险,优化营销支出,价格和促销。

    利用物联网数据

    收集、处理和分析制造过程中来自智能设备的物联网数据。连接和转换来自各种原始数据源的数据,并构建模型以识别问题和机会。

    互联供应链

    使用现代数据架构、灵活的开源工具和弹性计算构建的模型来测量您的供应链,这样您就可以合并实时数据源,如传感器、GPS和RFID标签。

    信赖整个制造业

    汽车、电子、消费品、制药、工程、航空航天和国防领域的制造业领导者都使用多米诺骨牌。Domino为数据科学家提供了对不同数据源、他们喜欢的工具和弹性计算的轻松访问。数据科学家可以使用Domino进行协作,与制造经理部署和共享模型,构建可视化和重现过去的实验。

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