数字化转型已成为制造商竞争力的决定因素。数字化转型帮助制造商够获得灵活性、敏捷性和适应性，从而变得更有韧性，能够承受动摇其市场的不确定性和危机。 为了确保其未来，业界必须知道如何利用从物联网到云的一系列新技术，其中包括孪生数据，机器学习和5G。所有这些技术的共同点是：数据处理和分析是数字化转变的核心。 知道如何从数据转变为行动 以沃尔沃卡车为例。瑞典汽车有17.5万辆在世界各地流通。而且它们都配备了传感器。发出警报后，便会对其进行实时分析，以定义适当的响应：修改用法和负载建议，或对维护操作进行编程。这项技术可以将故障检测时间减少70％，将卡车的维护时间减少25％。更好的是，这些数据一旦传输给沃尔沃卡车工程师，便使他们能够改进车辆。 这是有效利用数据的例子之一。数据科学将使人们有可能对四个主要问题做出回应：制造流程的优化，质量控制，供应链和预测性维护。 不要忽视扩大规模 借助开源技术，可以轻松尝试数据科学。开源本质上是灵活且适应性强的。我们选择为客户提供两全其美的选择，开放源代码的灵活性和我们自己的实验算法，而没有创新的局限性，并通过对它们的治理来加速并实现向规模的过渡。 确实，根据麦肯锡的一项研究，92％的分析项目没有通过概念验证阶段。在剩余的8％中，有6％不会扩大规模。要采取这一步骤并获得分析投资的回报，必须获得正确的工具并在上游整合模型工业化阶段。 成功的关键是采用一个坚实，透明的工业平台，以便始终保持控制和开放，以便能够将概念验证 或算法在开源世界中的发展提供给它。 还必须有一个坚实的基础架构，在SAS和Microsoft之间签名，SAS提供其高级分析平台，而Microsoft提供其Azure云的基础架构。朝着历史方向发展的协议，今天，大多数公司都转向了云。 永远不要忽视商业利益 在数据科学项目中，必须专注于业务问题。该项目确实必须提供业务和财务价值，其目标必须在其建造阶段就已确定。 例如，Relais Colis设定了自己的目标，即允许操作人员重新专注于他们的业务，因为他们花费太多时间来处理数据和仪表板。项目建立后，为公司的450位经理节省了20,000小时的时间。随着Relais Colis开始进行重大的数字化转型，它能够快速适应冠状病毒危机的影响：中继站关闭，送货上门的爆炸式增长，更大的客户需求。该公司依靠数据驱动的解决方案来获得敏捷性并加速其决策过程。 这些数字化转型项目将技术问题与组织和文化问题结合在一起。因此，有必要知道如何将数据文化传播到公司的各个层面。SAS在这些技术挑战以及变更管理方面为专业人员提供支持。SAS以其出色的创新能力而受到业界分析人士（例如Gartner）的认可，并在Gartner的魔力象限数据科学和机器学习平台中享有特权，在远见（创新）和执行能力方面排名很高（工业化和生产）。 抗冲击 根据世界经济论坛的数据，有75％的制造商受到了健康危机的影响：生产问题，供应链中断，某些市场的消失等。 数字化转型和采用数据驱动方法使公司能够更好地抵御此类危机。因此，零售领域的一些参与者已经实施了以数据为驱动力的战略，将实时信息收集与客户，机器学习和人工智能技术相结合，从而更加贴近客户。这使他们能够准确地监视消费者的行为，以便在其供应链上采取适当的行动。

数据的使用使适应和应对完全意外事件成为预见性事件。简而言之，就是要获得韧性。因此，数据正成为制造商的关键资产，扮演越来越重要的角色。

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