利用数据科学和模型驱动的生产实践. 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.
来自生产设备的数据并不总是以现成的数字格式呈现, 这使得访问数据成为一个挑战.
制造用例不像数字原生代公司那样明显和直接.
由于操作和人员网络的复杂性,采用这种技术具有挑战性, 机械, 涉及的法规和物流.
开发预测性和说明性的模型,以预测不同部件和服务的需求, 识别客户流失风险, 优化营销花费, 价格和促销活动.
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.
用使用现代数据架构构建的模型来测量您的供应链, 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.
汽车制造业的领导者, 电子百老汇官网, 消费百老汇官网, 药品, 工程, 航空航天和国防都是在Domino上运行的. 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, 部署并与制造经理共享模型, 构建可视化并重现过去的实验.
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