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    在制造业中利用数据188金宝慱亚洲体育网址科学和模型驱动实践。利用物联网数据和预测分析能力,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现成的数字格式,这使得获取数据成为一项挑战。

    缺乏经证实的ROI

    制造业用例不像数字原生公司的用例那样明显和直接。

    技术实现

    由于操作的复杂性和涉及的人员、机器、法规和物流网络,采用是具有挑战性的。

    制造业公司的利益

    预测分析

    开发预测性和规范性模型,以预测不同零件和服务的需求,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、处理和分析智能设备在制造过程中的物联网数据。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。

    连接供应链

    使用使用现代数据架构、灵活的开源工具和弹性计算构建的模型来检测您的供应链,因此您可以合并实时数据源,如传感器、GPS和RFID标签。

    整个制造业都值得信赖

    汽车、电子、消费产品、制药、工程、航空航天和国防领域的领先制造企业都在Domino上运行。Domino为数据科学家提供了对不同数据源的轻松访问、他们喜欢的工具和弹性计算。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,构建可视化并重现过去的实验。

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