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数据工程如何推动制造业转型
将生产线机器和系统中的分散信息转化为有意义的见解，帮助团队在不增加管理成本的情况下提高效率和竞争力。
来源:KDnuggets赞助内容
制造业正在经历一场巨大的变革。机器人、传感器、物联网和数字孪生等智能技术是工业 4.0 的核心，正在被制造工厂（尤其是大型企业）采用，以实现高效、可持续且能够响应不断变化的市场需求的数据优先运营。随着生产规模的扩大，这些智能工厂通过连接的数字系统和传感器生成大量数据。工厂和运营经理可以使用这些数据来优化工厂运营，并采取预防措施来防止设备故障或工人安全问题等故障。此外，还可以提高客户参与度。
尽管优势明显，但研究表明，美国制造商每年因计划外停机而损失超过 500 亿美元。大约 70% 的设备故障遵循可识别和预防的可预测模式。这表明许多制造商继续使用基于时间的维护策略（每季度、每半年或每年评估）。但这种技术对于降低运营成本来说并不实用。相反，它最终会使其膨胀。
每年超过 500 亿美元此外，生成的数据通常是非结构化的，并且跨遗留系统、传感器、MES、SCADA 和 ERP 平台分散。许多制造商缺乏将原始信息转化为见解的规模、数据基础设施和专业知识。这就是数据工程服务介入的地方，将生产线机器和系统中的分散信息转化为有意义的见解，帮助团队在不增加管理成本的情况下提高效率和竞争力。
数据驱动制造的兴起：
全球工业自动化市场 数据工程服务 吸收什么是数据工程服务？
对于制造商来说，这通常涉及：