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数据工程如何推动制造业转型
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
制造业正经历变革，智能技术使工厂数据激增。数据工程服务通过整合和分析数据，帮助制造商优化运营、降低成本、提升竞争力。尽管许多企业仍依赖传统维护策略，数据驱动的决策能提高效率，减少设备故障和停机时间。
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关键要点
- 制造业正在经历重大变革，智能技术如机器人、传感器和物联网正在被广泛采用。
- 智能工厂生成大量数据，帮助优化运营和预防设备故障。
- 美国制造商因计划外停机每年损失超过500亿美元，70%的设备故障是可预测的。
- 许多制造商仍依赖传统的时间基础维护策略，导致运营成本上升。
- 数据工程服务通过整合和分析数据，帮助制造商提高效率和竞争力。
- 现代制造厂因工业自动化而产生大量数据，全球工业自动化市场预计将快速增长。
- 数据工程服务设计和构建系统，以大规模聚合、存储和分析数据。
- 数据工程的步骤包括数据摄取、存储、集成、处理和可视化。
- 智能工厂通过实时数据收集和分析，优化维护流程，减少设备故障。
- 数据工程服务帮助连接遗留系统与现代平台，实现无缝集成。
- 数据工程有助于简化供应链和库存管理，提供统一视图以优化决策。
- 数据工程服务为制造业开辟了未开发的机会，推动智能制造的转型。
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