- 在生产过程中产生的大量数据的推动下，制造业正在经历数字化转型。
- 企业数据平台（EDP）对于获取、存储和分析这些数据以提高运营效率、产品质量和创新能力至关重要。
- 通过实施 EDP，制造商可以释放其数据的全部潜力，并在市场中获得竞争优势。
电子数据处理在制造业中的作用
EDP 是制造企业的重要基础设施，使其能够收集、整合和分析各种来源的数据。这包括生产设备、供应链系统、质量控制系统和客户数据。通过将数据整合到单一平台，制造商可以全面了解其运营情况。
图片描述的是企业数据平台（EDP）架构。 它概述了从各种来源通过摄取、转换和存储过程进入数据仓库的数据流。在 Power BI 和 Dataiku 等工具的支持下，该平台进一步实现了数据探索、分析和可视化。最后，EDP 还集成了数据管理和治理组件，以确保数据质量和安全性。
制造业 EDP 的核心组成部分
为有效应对制造业的独特挑战和机遇，企业发展计划应包含以下内容：
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- 数据仓库： 用于存储生产指标、设备性能和库存水平等结构化制造数据的集中存储库。Snowflake 等基于云的解决方案具有可扩展性和灵活性，可处理大型数据集。 数据仓库与数据湖，有哪些区别？
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- 数据整合： 无缝连接来自不同系统（包括车间设备、ERP 系统和 PLM 系统）的数据对于统一运营视图至关重要。
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- 数据准备： 将原始数据转化为可用格式涉及到数据的清理、标准化和充实，以确保数据的准确性和一致性。
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- 数据探索与可视化： Power BI 等用户友好型工具可用于探索制造数据、识别趋势和创建交互式仪表板，以获得实时见解。
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- 高级分析： 将机器学习和人工智能技术应用于制造数据，可以发现隐藏的模式、优化流程并预测设备故障。
EDP 制造的关键流程
有效的数据管理对于从电子数据处理中获取最大价值至关重要。
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- 数据输入： 有效收集来自各种制造源的数据，包括来自传感器的实时数据和来自传统系统的历史数据。
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- 数据管理： 建立数据质量标准，确保数据安全，定义数据所有权和访问控制。
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- 自助式数据准备： 使制造工程师和分析师能够访问和准备分析数据，而无需完全依赖 IT 部门。
它是如何工作的？
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- 数据从各种来源收集。
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- 对数据进行整合和转换。
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- 清理后的数据被载入数据仓库。
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- 用户可以使用提供的工具探索和分析数据。
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- 产生并向利益攸关方介绍见解。
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- 对数据进行持续管理和治理，以保持质量和安全性。
制造业中的企业数据平台应旨在简化组织的数据收集、整合、存储、分析和消费，为决策提供有价值的见解。
用科技赋能制造业
特定技术可加速制造业的数字化转型。
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- 雪花 基于云的数据平台，针对数据仓库和分析进行了优化，使制造商能够高效处理大型数据集。
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- Power BI： 这是一款功能强大的商业智能工具，可根据制造业关键绩效指标创建交互式仪表盘和可视化效果。
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- Dataiku： 数据准备、机器学习和协作平台，支持制造业的高级分析计划。
总结
通过实施强大的企业数据平台，制造商可以通过数据驱动决策、提高运营效率和产品质量来获得竞争优势。随着行业的不断发展，数据的作用只会变得更加重要，使企业数据平台成为推动成功不可或缺的工具。
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