客戶故事
Halliburton使用AI消除停機時間並降低成本
製造中的數據分析和機器學習
通過數據分析來解鎖創新並通過智能製造來最大化供應鏈效率
事實證明，數據分析和AI是製造商的寶貴工具，尤其是在消費者需求和商品價格高波動性的環境中。
Databricks幫助製造組織優化其供應鏈，提高產品創新，提高運營效率，預測滿足需求並降低整體成本。
去製造用例
查看製造業領導者如何使用數據鏈球機創建更具彈性的供應鏈並提高生產率
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MAGNETI MARELLI精簡製造以加速
上市時間
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Aggreko利用ML優化
商品消費
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Electrolux增加了需求
預測精度3倍
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通過更好的物流增加收入
約翰迪爾
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工業AI的作物產量增加
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通過數據改善製造過程
最新的博客文章，網絡研討會和案例研究
為什麼要製造數據映
統一數據處理
利用流媒體和批處理工作負載，以獲取數據的整體視圖，以實時可操作的見解和機器學習。
支持所有數據類型
分析結構化和非結構化數據，以啟用尖端技術，例如計算機視覺，以確保製造線路的質量控製。
確保操作敏捷性
利用數據和機器學習來簡化操作，預測維護問題並提高供應鏈的彈性。
用例
Databricks通過實時分析和AI來幫助製造商優化其供應鏈，生產過程和實現物流。
供應鏈
通過提高庫存預測的準確性，了解客戶需求，減少庫存過多並避免銷售損失來創建更多彈性的供應鏈
供應鏈控製塔
需求預測
安全庫存
供應鏈ESG安全
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需求預測
安全庫存
供應鏈ESG安全
物聯網和機器人技術
優化生產率，提高庫存準確性並建立更敏捷的倉庫體驗
預測性維護
自動質量控製
倉庫機器人技術
預測性維護
自動質量控製
倉庫機器人技術
成本優化
通過提高運營效率並確保產出的快速時間來降低製造過程的成本
采摘和送貨路徑
商品使用優化
工人安全和健康監測
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商品使用優化
工人安全和健康監測