制造业数据科学平台

在制造业中利用数据科学和模型驱动的实践. 利用物联网数据和预测分析能力来优化供应链, 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现成的数字格式, 这使得访问数据成为一个挑战.

缺乏经过验证的ROI

制造业用例不像数字原生公司的用例那么明显和直接.

技术实现

由于操作和人员网络的复杂性，采用具有挑战性, 机械, 涉及的法规和物流.

预测分析

开发预测性和规范性模型，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, 价格和促销活动.

利用物联网数据

收集、处理和分析制造过程中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

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

汽车制造业的领导者, 电子产品, 消费产品, 药品, 工程, 航空航天和国防在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, 建立可视化并重现过去的实验.

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