工业互联网（IIOT）正在充分节流 - 增加连接，生成数据和从未以前则解锁潜力。现在是时候利用了这些数据的全部力量了。Altair知道如何充分利用数据来燃料创新，推动新的机会，并加快您的智能制造转型。
数据驱动的智能操作视频
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Altair已经花了30多年的时间，通过在产品生命周期中应用模拟、数据分析和优化，帮助我们的客户转变产品设计和决策。
我们的团队了解企业的复杂性制造业操作和数据分析。在制造和机器学习中使用我们的深层专业知识，我们开发了解决方案，使人们能够通过我们的低码平台轻松构建分析应用，以支持更快，更有效的决策。bob电竞官方
探索Altair如何使企业在整个完整数据生命周期中利用运营数据 - 从商店地板到顶层 - 增加价值，并具有综合自助式数据分析和机器学习平台的风险。
制造环境中计划内或计划外停机的成本可能会对运营造成不利影响。。牵牛星使实时监测设备健康状况和预测故障变得容易。我们提供组织需要的见解，以避免机器故障和计划外停机，提高设备和生产线生产率，并降低维护成本。
从多个来源访问和准确地转换保修数据的能力至关重要，就像选择和应用正确的机器学习算法的能力，以了解洞察力，并在设计，制造，材料选择，文档或者中制作数据驱动的决策服务变更。
我们使制造商能够开发，管理和部署准确的保修分析解决方案，包括根本原因分析那服务包优化， 和保修风险概况分析。生成有助于提高产品和公司声誉，不断推进产品设计的见解，并在成为一个严重问题之前捕获保修欺诈。
钣金冲压是汽车制造业的基础。采用大量不同的工具，模具和过程组合来创建一个同样多样化的组件。传统上，确定每个部件的最佳方法是劳动密集型和耗时的任务，需要工程团队具有高水平的技能和经验。本案例研究展示了Altair知识工作室如何，通用数据分析工具，可以使工程管理器和数据分析师能够在制造领域提供清晰可量化的益处。对于FORD，这反映在速度和效率的剧烈改善中，选择了最佳的钣金冲压过程。
通过识别制造资产中未来停机时间的隐藏指标，提高车间效率。探索Altair如何使企业能够在从车间到顶层的整个数据生命周期中利用运营数据，从而提高价值并降低风险。
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。
本演示将讲述一个智能工厂的场景（按照工业4.0计划），制药公司内部的一个化学过程会产生一种对药品生产至关重要的物质。
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