
製造業
建立您的基礎業務資料基礎架構。
- 改善決策。基礎的資料基礎架構可實現近乎即時的分析和報告,使利益相關者能夠做出資料驅動決策,以提高客戶滿意度和業務成長。
- 提高營運效率。簡化資料管理流程可減少複製資料和手動資料輸入,最大限度地減少錯誤並自動化例行任務,從而實現更有效率的作業和資源分配。
透過將此使用案例中參考的資料來源匯集在一起,團隊可以建立計算洞察,或使用 Data Cloud 執行預測模型,這將使他們能夠做出更明智的決策或推動新的自動化。
類型 | 描述 |
計算洞察 | 計算機器正常運行時間、輸送量率和瑕疵率等指標。 識別瓶頸並預測維護需求。 通過分析供應商績效指標,例如交貨時間、品質分數和成本效率,來改善供應鏈管理。 優化庫存水平並減少延遲。 跟踪和比較不同生產線或工廠的產品缺陷率,確定問題並實施質量改進。 |
預測模型 | 使用機器學習來判斷資產何時可能需要維護,然後再出現問題。 預測即將到來的購買或重新訂單,以簡化庫存管理。 |