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    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, 这使得访问数据成为一个挑战.

    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.

    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, 优化营销花费, 价格和促销活动.

    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构建的模型来配置您的供应链, 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.

    整个制造业都值得信赖

    汽车制造业的领导者, 电子直营平台, 消费直营平台, 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, 建立可视化和再现过去的实验.

    直营平台

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