概述
今天的生產操作和維護團隊生成大量的數據形式。因此,找到正確的信息,在正確的時間,使其可以正確的人將這些功能操作保持在最佳水平的關鍵。公司試圖了解如何更好地利用他們的數據轉向各種類型的分析尋求答案。其中包括如何最好地管理數據,如何確定哪些數據是真正有價值的,何時以及如何調整技術和人協助進行有意義的結論。
堆積如山的數據中找到掘金
與數字轉換金博宝app安卓版下载活動增加了創建和共享的數據量在今日工業組織,利用這些數據可能是一個挑戰。並不是說這個數據並不相關,但通常的一些更有意義和可操作的掘金hid-den在堆積如山的不同數據,結構化和非結構化。
變得越來越難以進行有意義的使用產生的所有數據。尤其適用於最終用戶在商店的地板上尋求擴展他們的預測維修和預測分析能力。
數據經常在豎井分別管理不能是今天這樣男人。言下之意是,維護和操作都將需要一個更有凝聚力的願景共享該學報和分析。這就是為什麼許多工業組織尋求分析解決方案,可以通過操作和維修人員。
訪問數據的優勢
工業組織采用智能製造方法,人們越來越需要獲取、訪問和共享設備和傳感器數據,然後將這些數據轉化為可操作的信息需要的時間和地點。
這些數據通常是生成接近或在邊緣層(靠近原點),處理,存儲和訪問數據庫和大數據層。前進,數據需要管理接近原點點,然後在整個組織中進行訪問。
分析的新興民主化
所有這些數據流並存儲在各種各樣的地點和係統,實際利用它可以是一個挑戰,因為礦業等不同的數據是很困難的。直到最近,大多數軟件項目提供所需的專業知識和投資在傳統,往往昂貴的分析解決方案。這些解決方案也有所有服務員服務實現和維護等費用。此外,技能需要使用這些解決方案一直是離開了訓練數據科學家和統計學家分配給組織的定量工作人員。
信息可以駐留在不同的數據層
多年來,分析解決方案被認為隻適合擁有專門量化員工的大型組織。這些團隊通常由技能,包括報告寫作、商業智能(BI)和SQL編程的專業知識,和專家技能在各種形式的預測和定量分析。因此,許多工業組織一直不願基金分析項目的操作和維護的水平。
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關鍵詞:分析、預測分析、企業資產管理(像),維護、預測性維護、操作、製造、ARC谘詢集團。