制造业发展

预防性维护和故障预测 现代制造业的生产只需要很少的关键单元或设备。为了避免设备故障并加强资产管理，可以对用于实时监控的数据进行进一步分析。为了做出这些预测，数据科学家利用他们对系统的理解并考虑失败的潜在原因。 价格优化 在计算产品价格时，必须考虑各种标准和要素。创建和营销产品的每一步都是至关重要的。从原材料到分销费用，每个组件的成本都会影响成品的最终价格。但这还不是全部。客户还必须认为价格是公平的，货物才能畅销。 为了提取最佳价格变化，科学家采用技术来收集和分析数据，包括来自内部来源和市场竞争对手的定价和成本。 智能工厂的自动化和机器人化 自动化运动将会有大量投资。


世界各地的工程师和系统集成商使用数据科学的发展作为地图来 Whatsapp 号码列表 绘制他们的路线，从而实现有效的资源分配和生产力的大幅提高。数据科学家使用分析和预测方法来确定节省成本的最佳机会，并带来最显着的效益。 供应链优化 有效控制供应链风险具有挑战性。由于其复杂性和不可预测性，该领域非常适合数据科学家管理。只需将它们转换为数据点，数据科学就可以处理从燃料和运输成本、定价变化、市场短缺、关税到当地天气等各种输入。 可以使用正确的数据科学模型来预测市场变化，以降低风险、防止浪费支出并节省开支。 产品设计与开发 数据科学可用于通过检查客户的需求和偏好来验证材料设计和决策。合同制造商提供的主要服务之一是产品开发。他们的产品设计和功能必须符合客户的偏好和需求。为了找到开发产品以满足消费者或群体特定需求的最佳方法，经常使用数据科学技术。



库存管理和需求预测 需求预测需要专业人员和会计师的大量工作，因为它需要大量的数据分析才能做出有效的决策。由于这两个领域与库存管理密切相关，因此它们的正常运行本质上相互依赖。供应链数据用于需求预测这一事实可以让我们了解它们之间的相互关系。 网络周围 赞助 该视频可能很快就会被禁止。 删除前观看 该视频可能很快就会被禁止。删除前观看 市场新闻网 需求预测对于制造商有效的生产系统管理至关重要。通过简单的数据分析来管理库存的能力可以降低保留您可能永远不会使用的东西的费用。 结论 可以肯定的是，当今制造和服务型公司正在走向数据科学，拥有完全集成的协作系统，提供实时解决方案，以满足工厂和供应商网络中不断变化的条件和客户需求。如果您想在现实世界中学习和实施，请查看班加罗尔最好的数据科学课程。