2022.02.10
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製造業預測性分析實際案例分享
現代製造業牽一髮而動全身，原料存貨管理或生產流程稍有閃失，便可能引發連鎖效應，導致鉅額損失。以下為原廠精選的幾個重要領域實際應用:
存貨最佳化管理: 傳統上存貨的準備與調度都仰賴主管經理的經驗判斷，但這些判斷時常沒有具體的樣態或規則。 但機器學習模型可以免除掉這些人為經驗的失誤，並且在年節假日或特殊事件等銷售異常情境有更準確的預測能力。沃爾瑪與亞馬遜等大公司都已逐漸採用。
設備維護: 許多的機器設備問題在沒有發生重大故障或停擺前並不會被發現，但當狀況出現時。也代表公司蒙受很大的損失。搭配物聯網的感測器，機器學習模型可以提前預測機器的故障發生，讓維修工程師能夠有機會更換零件或加強保養以避免生產意外停擺。
來源：Predictive Analytics in Manufacturing: 5 Impactful Use Cases
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