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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。

制造业用例不像数字原生公司那样明显和直接。

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。

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。

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。

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。