Low cost sensors and new wireless connectivity tools enable manufacturers to employ digital analytics more effectively than ever before. With the right tools, they can gather, cleanse, process, and visualize massive amounts of data from disparate sources that cover all phases of the product life cycle, from product design to warranty claims. This guide explains some of the major challenges involved in applying data analytics to manufacturing processes and the benefits of developing optimized approaches to addressing those challenges. eBooks,Knowledge Studio,Knowledge Works,Monarch,Panopticon,Data Analytics,Automotive,Consumer Goods,Process Manufacturing,Big Data,Data Transformation,Machine Learning,Manufacturing Analytics,Smart Product Devleopment,Internet of Things,Corporate"> 实施有效的制造过程分析 - bob官网

实施有效的制造过程分析

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通过从他们的数据中提取实际值,制造商可以准确预测对部件寿命,更换要求,能效,利用率以及直接影响生产能力,吞吐量,质量,销售,客户验收和整体效率的其他因素的预测。

低成本传感器和新的无线连接工具使制造商能够比以往更有效地使用数字分析。使用合适的工具,可以收集,清洁,处理和可视化从产品生命周期的所有阶段的不同源的大量数据,从产品设计到保修索赔。

本指南介绍了将数据分析应用于制造过程以及制定优化方法以解决这些挑战的益处的一些主要挑战。

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