制造业数据科学平台

利用数据科学和模型驱动的制造实践. 利用物联网数据和预测分析功能优化供应链, 定价, 主动维护和其他关键业务功能.

挑战

非组织性数据

来自生产设施的数据并不总是以易于获取的数字格式呈现, 这使得访问数据成为一个挑战.

缺乏可靠的投资回报率

制造业用例不像数字原生公司那样明显和直接.

技术实现

由于操作和人员网络的复杂性，采用是具有挑战性的, 机械, 涉及的法规和物流.

预测分析

开发预测和规范模型，以预测对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.

利用物联网数据

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.

互联供应链

使用使用现代数据体系结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，您可以结合实时数据源，如传感器, GPS和RFID标签.

汽车制造业领导者, 电子永利贵宾会, 消费永利贵宾会, 药品, 工程, 航空航天和国防都依赖于多米诺骨牌. Domino为数据科学家提供了访问不同数据源的便利, 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, 建立可视化和重现过去的实验.

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