印孚瑟斯工业制造业务为智能工厂运营提供数据分析和预测模型。我们创建数据湖来捕捉整个生态系统的实时数据,创建数据集市环境来实时存储、处理和使用数据。我们的数字骨干集成了产品、保修、远程信息处理、客户和第三方数据,以满足本地和全球的业务需求——从库存、保修和财务管理到风险缓解、生产计划和法定合规。
Infosys将数据科学与工程领域专业知识相结合,以使数据管理现代化。我们的数据治理框架包含模板和最佳实践,以最大限度地减少将多维数据转换为可操作的见解所需的时间和精力,同时确保数据可追溯性。我们的数据治理计划,建立在Collibra和Informatica等平台上,建立灾害计划,风险缓解和安全管理的绩效指标和数据所有权。我们的方法有助于为构建复杂的分析模型创建可重用的数据集和属性。
Infosys开发,列车和测试机器学习模型,以预测业务活动,风险和结果。我们的机器学习模型和分析工具确定了问题的根本原因,以及分类和优先顺序业务/功能问题。我们预先制造的分析属性基因库支持整个企业的决策。例如,它可以帮助设计和工程团队再生内流程,使生产经理能够优化维护时间表并避免计划过时的停机时间,允许维护工程师估算零件/组件的寿命,并使销售专业人员估算销售专业人员以预测卷。
基于结构化的知识的工程方法蒸发了经验技能,并实现并发开发。
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