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    制造业数据科学平台

    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.

    挑战

    非组织性数据

    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.

    缺乏可靠的ROI

    制造用例不像数字原生代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,采用这种技术具有挑战性, 机械, 涉及的法规和物流.

    制造业企业的好处

    预测分析

    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.

    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.

    连接供应链

    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.

    被整个制造业所信赖

    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.

    释放数据科学

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