客户的故事
哈里伯顿使用人工智能来消除停机时间，降低成本
制造业中的数据分析和机器学习
通过智能制造和数据分析，释放创新，最大限度地提高供应链效率
数据分析和人工智能已被证明是制造商的宝贵工具，特别是在消费者需求和大宗商品价格高度波动的环境中。
Databricks帮助制造企业优化供应链，促进产品创新，提高运营效率，预测履行需求并降低总体成本。
进入制造用例
了解制造业的领导者如何使用Databricks来创建更具弹性的供应链并提高生产率
客户的故事
马瑞利精简制造加速
上市时间
客户的故事
Aggreko利用ML进行优化
大宗商品消费
客户的故事
伊莱克斯需求增加
预测精度3x
客户的故事
通过更好的物流增加收入
约翰迪尔
客户的故事
利用工业人工智能提高农作物产量
客户的故事
利用数据改进生产流程
最新的博客文章、网络研讨会和案例研究
为什么制造业需要数据
统一数据处理
利用流和批处理工作负载，获得数据的整体视图，以获得实时可操作的见解和机器学习。
支持所有数据类型
分析结构化和非结构化数据，使计算机视觉等尖端技术能够确保生产线的质量控制。
确保操作敏捷性
利用数据和机器学习来简化操作，预测维护问题，并提高供应链的弹性。
用例
Databricks通过实时分析和人工智能技术帮助制造商优化供应链、生产流程和物流配送。
供应链
通过提高库存预测的准确性，了解客户需求，减少过剩库存，避免销售损失，创建更具弹性的供应链
供应链控制塔
需求预测
安全库存
供应链ESG安全
供应链控制塔
需求预测
安全库存
供应链ESG安全
物联网和机器人
优化生产力，提高库存准确性，并构建更灵活的仓库体验
预见性维护
自动化质量控制
仓库的机器人
预见性维护
自动化质量控制
仓库的机器人
成本优化
通过提高运营效率和确保产品快速上市，降低制造流程成本
挑选和交付路径
商品使用优化
工人安全和健康监测
挑选和交付路径
商品使用优化
工人安全和健康监测
