제조업을 위한 데이터
분석 및 머신 러닝

데이터 분석을 사용한 지능적인 제조를 통해
혁신을 실현하고 공급망 효율성 극대화

데이터 분석과 AI는 제조업체의 특히 소비자 수요와 상품 가격의 변동성이 높은 환경에서 귀중한 도구로 활용될 수 있음을 입증하였습니다.

Databricks는 제조업체가 공급망을 최적화하고 제품 혁신을 가속화하며, 운영 효율성을 높이고 주문 처리 요구 사항을 예측하고 전체 비용을 절감하도록 지원합니다.
제조업 사용 사례로 이동

제조업 리더가 Databricks를 사용하여 회복력 높은 공급망을 구축하고 생산성을 향상하는 방법

Halliburton

고객 사례

Halliburton, AI를 사용하여 다운타임을 제거하고 비용 절감

Marelli

고객 사례

Magneti Marelli, 제조를 간소화하여 시장 출시 시간 단축

Aggreko

고객 사례

Aggreko, ML을 활용하여
원자재 소비 최적화

Electrolux

고객 사례

Electrolux,
예측 정확도 3배 향상

JB Hunt

고객 사례

물류 개선으로 수익성 향상

John Deere

John Deere

고객 사례

산업용 AI로 작물 생산량 증가

Daimier

고객 사례

데이터 활용으로 제조 공정 개선

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제조업에 Databricks가 필요한 이유

통합형 데이터 처리 아이콘

통합 데이터 처리

스트리밍 및 배치 워크로드를 모두 활용하여 데이터 전체에 대한 가시성을 확보함으로써 실천 가능한 실시간 인사이트를 얻고 머신 러닝에 적용할 수 있습니다.

모든 데이터 유형 지원 아이콘

모든 데이터 유형 지원

구조적, 비구조적 데이터를 분석하여 컴퓨터 비전 등의 첨단 기술을 지원하고 제조 라인의 품질 관리를 보장합니다.

운영 민첩성 아이콘

운영 민첩성 확보

데이터와 머신 러닝을 활용하여 운영을 간소화하고, 유지 관리 문제를 예측하며, 공급망 회복성을 높일 수 있습니다.

사용 사례

Databricks는 제조업체가 실시간 분석과 AI를 통해 공급망, 생산 공정, 주문 처리 과정을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

공급망 아이콘

공급망

재고 예측의 정확도 향상, 고객 수요 파악, 과잉 재고 감소, 매출 손실 완화를 통해 회복력 높은 공급망 구축
공급망 컨트롤 타워
수요 예측
안전 재고
공급망 ESG 안전

IoT 및 로봇 공학 아이콘

IoT 및 로봇 공학

생산성 최적화, 재고 정확도 향상 및 더욱 민첩한 창고 환경 구축
예측적 유지관리
자동 품질 관리
창고 로봇 공학

비용 최적화 아이콘

비용 최적화

운영 효율성을 높이고, 시장 대응 생산 시간을 단축하여 제조 공정 비용 절감
수령 및 배송 경로 설정
원자재 사용 최적화
작업자 안전 및 건강 모니터링

기타 리소스

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