制造商可以从一级方程式的工业优化模型中学到什么
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-08
数据采集
像其他制造商一样，在数据方面，该团队会产生大量需要收集和分析的数据，在一周的比赛中，这将转换为45 TB的数据，其中包括来自300多个传感器的50,000个数据点。同样，在工厂中，生产机器会生成大量需要快速分析的数据，例如，一家CPG公司可以每33毫秒生成5,000个数据样本，制造商可以从F1惊人的能力中学习，该能力具有近乎实时的收集，分析和处理海量数据的能力。
制造商可以学习该能力具有近乎实时的收集
分析和处理海量数据的能力，数据收集的方法之一是从数字孪生模拟器中测试汽车的整体性能，可能有数十亿种不同的汽车设置组合，因此团队需要利用分析和经验来找出的测试对象，在工厂中必须实时分析工业物联网数据，以了解流程的执行情况以检测异常，数字双胞胎也被用于工厂，以减少浪费并提高产品质量，有缺陷的产品会导致高额罚款，返工和客户不满意，此外还会导致高额罚款和业务倒闭，数字孪生能够通过模拟现实世界的过程来实现这一目标，方法是实时利用传感器数据来磨练和预测关键要素和属性，以优化生产或防止不必要的故障。
如果一切都进行了适当的优化
经过仔细分析数据，团队可以在快速变化的环境中找到的汽车设置，从而显着提高性能，其他例子包括减少变速箱更换异常情况，从而大大改善了赛道性能，有助于确保比赛和排位赛时间，想象一下这种优化类型可以为您的公司节省多少时间，实际上如果没有适当的制造优化，制造商将面临计划外的停机，这将导致总体设备效率降低，但是经过优化后制造商会发现性能提高和产品质量更高。
展望未来
在未来十年中许多制造商将把他们的智能工厂策略从一种侧重于技术实施的策略转变为一种侧重于流程变更管理的策略，这将使制造商将自己的资产视为内部客户，减少停机时间，设备故障以及诊断和解决问题。制造商将越来越多地利用机器学习驱动的数字孪生，以节省运营费用并优化供应链。
分析的未来融合并增强
在快速变化的时代，分析是一种适应性的当务之急，但分析本身也在发生变化，我们所谓的“增强分析”的定义正在扩展，这种扩展为数据，数据分析师和数据科学家提供了一个新的机会，可以帮助他们的组织更快地适应变化。
边界模糊对增强分析的影响
这种转变正在特别影响分析，BI和数据科学以及机器学习市场，随着增强分析技术的融合，这两个市场融合在一起，消费者的需求正在发生变化，提供商的能力也在不断变化以满足这些需求。功能正在融合。我们正在看到用于可视化分析的数据科学功能，反之亦然，甚至流功能也模糊了分析市场的传统界限，通过这些功能的统一和跨不同分析解决方案的可用，当今的数据科学家和数据分析师可以选择合适的功能来完成工作，这可能意味着更加无缝的分析工作流程和更加用户友好的体验，这也意味着组织不再需要妥协能力以适应变化。
我们所谓的“增强分析”的定义正在扩展，这种扩展为数据
数据分析师和数据科学家提供了一个新的机会，可以帮助他们的组织更快地适应变化，分析成熟度：机遇与挑战并存增强分析将分析，BI和数据科学结合在一起，抓住新催化市场机遇的组织可以显着加快其分析的成熟度，如果您是数据和分析领域的，通过该报告，我们相信您将了解。
分析和数据科学市场融合的推动力
模糊分析角色和职责
重新构想传统的分步分析方法
重新思考分析和数据科学能力的策略
虽然这种融合为提供了获得竞争优势的巨大机会
像其他制造商一样，在数据方面，该团队会产生大量需要收集和分析的数据，在一周的比赛中，这将转换为45 TB的数据，其中包括来自300多个传感器的50,000个数据点。同样，在工厂中，生产机器会生成大量需要快速分析的数据，例如，一家CPG公司可以每33毫秒生成5,000个数据样本，制造商可以从F1惊人的能力中学习，该能力具有近乎实时的收集，分析和处理海量数据的能力。
制造商可以学习该能力具有近乎实时的收集
分析和处理海量数据的能力，数据收集的方法之一是从数字孪生模拟器中测试汽车的整体性能，可能有数十亿种不同的汽车设置组合，因此团队需要利用分析和经验来找出的测试对象，在工厂中必须实时分析工业物联网数据，以了解流程的执行情况以检测异常，数字双胞胎也被用于工厂，以减少浪费并提高产品质量，有缺陷的产品会导致高额罚款，返工和客户不满意，此外还会导致高额罚款和业务倒闭，数字孪生能够通过模拟现实世界的过程来实现这一目标，方法是实时利用传感器数据来磨练和预测关键要素和属性，以优化生产或防止不必要的故障。
如果一切都进行了适当的优化
经过仔细分析数据，团队可以在快速变化的环境中找到的汽车设置，从而显着提高性能，其他例子包括减少变速箱更换异常情况，从而大大改善了赛道性能，有助于确保比赛和排位赛时间，想象一下这种优化类型可以为您的公司节省多少时间，实际上如果没有适当的制造优化，制造商将面临计划外的停机，这将导致总体设备效率降低，但是经过优化后制造商会发现性能提高和产品质量更高。
展望未来
在未来十年中许多制造商将把他们的智能工厂策略从一种侧重于技术实施的策略转变为一种侧重于流程变更管理的策略，这将使制造商将自己的资产视为内部客户，减少停机时间，设备故障以及诊断和解决问题。制造商将越来越多地利用机器学习驱动的数字孪生，以节省运营费用并优化供应链。
分析的未来融合并增强
在快速变化的时代，分析是一种适应性的当务之急，但分析本身也在发生变化，我们所谓的“增强分析”的定义正在扩展，这种扩展为数据，数据分析师和数据科学家提供了一个新的机会，可以帮助他们的组织更快地适应变化。
边界模糊对增强分析的影响
这种转变正在特别影响分析，BI和数据科学以及机器学习市场，随着增强分析技术的融合，这两个市场融合在一起，消费者的需求正在发生变化，提供商的能力也在不断变化以满足这些需求。功能正在融合。我们正在看到用于可视化分析的数据科学功能，反之亦然，甚至流功能也模糊了分析市场的传统界限，通过这些功能的统一和跨不同分析解决方案的可用，当今的数据科学家和数据分析师可以选择合适的功能来完成工作，这可能意味着更加无缝的分析工作流程和更加用户友好的体验，这也意味着组织不再需要妥协能力以适应变化。
我们所谓的“增强分析”的定义正在扩展，这种扩展为数据
数据分析师和数据科学家提供了一个新的机会，可以帮助他们的组织更快地适应变化，分析成熟度：机遇与挑战并存增强分析将分析，BI和数据科学结合在一起，抓住新催化市场机遇的组织可以显着加快其分析的成熟度，如果您是数据和分析领域的，通过该报告，我们相信您将了解。
分析和数据科学市场融合的推动力
模糊分析角色和职责
重新构想传统的分步分析方法
重新思考分析和数据科学能力的策略
虽然这种融合为提供了获得竞争优势的巨大机会
但对于那些同样的组织来满足新的客户需求也构成了挑战，分析与BI和DSML平台功能的融合以及数据与分析领域的广泛冲突令人不安，因此数据和分析都在努力了解可用的功能以及如何地满足不断变化的用户群的需求，这些用户群越来越多地包括技术和非技术用户，专家和公民用户。
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