数据分析与 AI 丨 AI+ 数据，助力企业实现全生命周期智能运营

在当今快节奏且竞争激烈的制造业环境中，数据已成为企业保持领先地位的核心要素。充分挖掘数据潜力，能够助力工程师做出更明智的决策、预测未来趋势、并快速响应不断变化的市场需求。通过实时洞察优化生产流程、减少停机时间、提升生产效率，是制造行业维持敏捷性与竞争力的关键所在。

Altair 的制造行业分析解决方案致力于简化企业运营，强化预测性维护能力，并协助团队获取实时洞察，从而推动创新，加速智能制造转型进程。

01、实现数据驱动的智能运营

40 年来，Altair 始终致力于通过在产品全生命周期中应用仿真、数据分析等技术，助力客户实现产品设计与决策模式的革新。

我们深谙企业制造运营与数据分析的复杂性。依托在制造行业人工智能（AI）与机器学习领域的专业积累，我们推出的低代码/无代码分析解决方案，让不同技能水平的用户都能轻松构建应用程序，支持更快速、高效的决策。

通过全面的自助式数据分析与机器学习平台，Altair 助力企业在从车间到管理层的全数据生命周期中充分利用运营数据，实现价值提升，并降低风险。

02、增强制造业运营分析能力

数字孪生

借助数据构建产品与流程的数字孪生模型，实现对生产系统的预测与优化。通过融合 AI、机器学习和知识图谱技术，构建高价值模型，为团队提供深度洞察，辅助制定更优决策，提升运营效果。

可持续性

跟踪整条生产线的能源使用情况，是提升效率与实现可持续发展的重要环节。通过测量与报告多维度环境数据，企业能够精准定位需改进的领域，如及早发现效率瓶颈、减少资源浪费与能源消耗、优化产量、最大限度降低废料产生等。Altair 的专业工具将助力企业实现经济效益与环境效益的双重突破。

AI 驱动型工程

通过将数据数字化以自动执行关键绩效指标（KPI），帮助企业降低成本、简化运营流程。集成工厂设备、传感器与软件平台等系统，获取全面洞察以推动持续改进。这种高效的连接性可优化决策、完善流程并提升整体效率。

03、预测性维护与主动资产管理

制造过程中的停机时间，无论是计划内还是计划外，均可能对企业造成显著损失。Altair 提供的解决方案可简化设备运行状态的实时监控，为团队提供预测故障、避免机器宕机所需的关键洞察。

通过异常检测识别生产线上的异常行为，监控传感器数据的偏差与趋势，Altair 可以助力企业从高成本的、基于时间的被动维护模式，转向更积极主动的预测性维护模式。这一转变可有效减少停机时间、降低维护成本并提升生产效率。

借助统计建模与机器学习技术，可以帮助企业提前预测资产距离彻底报废的时间，在故障发生前检测流程异常值，进而优化维护策略，简化管理工作。

04、转变保修分析

能否有效访问和转换多源保修数据，以及能否应用合适的机器学习算法解读洞察并在设计、制造、材料选择、文档或服务变更中做出数据驱动决策，对企业而言至关重要。

Altair 助力制造业开发、管理和部署强大的保修分析解决方案，涵盖根因分析、服务优化和保修风险概况分析等核心领域。通过生成深度洞察，企业可提升产品与品牌声誉、优化产品设计，并在保修欺诈问题爆发前及时识别风险。

关于 Altair RapidMiner

Altair RapidMiner 数据分析与人工智能平台，是数据分析领域中最早实现将自动化数据科学、文本分析、自动特征工程和深度学习等多种功能同时集成的企业级一站式数据科学平台，帮助用户解决从数据清洗、准备、数据科学建模到模型管理和部署的全流程需求，同时支持数据和流数据的实时分析可视化，适用于从学术研究到企业级应用的广泛场景。

欲了解更多信息，欢迎关注公众号：Altair 澳汰尔

如您对 Altair RapidMiner 感兴趣，欢迎关注公众号免费申请部分软件试用。

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