제조 데이터 모델링SAS Edgemon, SAS 수석 컨설턴트
Tony Cooper, PhD, SAS의 분석 컨설턴트
빅 데이터의 세계에서 저장된 제조 데이터는 기회와 도전 과제를 창출합니다. 일반적으로 제조 데이터에는 유익한 타임 스탬프가 있습니다. 타임 스탬프는 다양한 데이터 소스에서 합리화되어야합니다. 작업 프로세스와 변수 간의 물리적 관계를 정의 할 수 있습니다. 예측은 거의 충분하지 않습니다. 모델은 개선 노력을 알리기 위해 해석되어야합니다. 제조 분야의 데이터는 전통적으로 설계된 실험과 적극적인 관측 연구에 의존해 왔습니다. 그러나 이들은 저장된 데이터가 제공하는 더 큰 유추 공간을 놓치게됩니다. 또한, 이러한 역동적 인 연구는 전적으로 주제 지식, 과학 및 직접 경험에 의존합니다. 빅 데이터는 저장된 모든 풍부한 경험에 액세스 할 수 있습니다. 이 프레젠테이션은 일련의 사례를 통해 기회를 포착하고 함정을 피하는 방법에 대한 실질적인 조언을 제공합니다.
예측 모델링
