数字时代的崛起表明，在大多数工业领域的数据工程和数据科学的应用潜在提升。特别是在制造业，基于数据科学的数据工程技术和工具，包括数据仓库，广泛使用。

尽管经济目前经济放缓，但制造业正在为未来做准备。该行业正在拥抱数据工程和数据科学过程，主要用于降低风险和最大化利润。明显的是，未来几年将表明，通过下一代数据科学技术和数据工程设备的持续上升，持续上升的制造业景观的复兴之旅的生存。

虽然全球社会经济环境目前正在经历困难的补丁，大多数企业–包括制造业–正在努力实现操作。然而，一旦这种流行病的负面影响将开始发脾气并且经济将开始获得地面，制造业将成为第一批目睹向上螺旋的行业之一。

大多数全球原始设备制造商 （OEM）一直在争抢 找到传统制造供应链的替代解决方案，加快生产周期。为了充分利用这种情况，制造业务将很快将自己配备先进的数据工程和数据科学工具，如数据仓库，在新的信息时代的新十年中茁壮成长。

在数据工程和高级数据科学技术的帮助下，制造业可以在维护，优化库存和复杂供应链管理等操作中实现显着改进。本文进一步突出了七个最突出的区域 数据工程与数据科学的未来 将在未来几年中发挥该行业的主力。

1.数据科学使预防性和预测性维护更有效

削减制造成本将仍然是企业的主要关注点，无计划的下降时间是制造开销费用的主要贡献者之一。为了衡量这一点，OEM正在实施条件监测和预防/预测性维护等应用中的数据工程和数据科学技术。

各种数据科学工具用于从数据仓库从数据工程存储存储的数据仓库中获取数据。这些工具可以通过定期检查和维护资产来防止任何关键故障和改善资产管理。

通过在必要时消除不必要的及时检查和提示干预，可以进一步更有效地更有效地更有效地制作预防性和预测性维护机制。条件为基础或 预测维护 支持数据工程技术支持的技术支持持续监控和分析传感器数据以检测潜在故障。因此，数据工程和数据科学将使制造业能够提高维护并降低由于无计划的停机而降低制造成本。

2.智能制造获得实时数据分析的推动

实现具有数据科学工具和技术的制造过程的实时意识，可以提高运营的步伐，提高生产力。实时监控是作为降低成本和故障排除产品质量问题的不可或缺的工具。这为响应性的主动系统奠定了基础，其中迅速解决了问题，从而防止了昂贵的下降时间。

通过先进的数据工程和数据科学技术可以实现实时监控，最终可以提供 更好，独特的见解 这对于确定资产的性能和寿命有用。此外，随着快速响应的能力，数据工程和数据科学也可以增强整体资产管理。

3.数据驱动需求预测和库存优化以更准确

通过消除大量不必要的数据的存储，制造业中数据工程和数据科学的出现将使更好地组织库存，以更好地组织库存。有组织的数据仓库通过防止两者来加快订单履行–货物短缺和过量生产。

通过考虑到经济，市场，原材料的可用性等众多因素，数据工程和数据科学技术可以帮助制造业务预测现代消费者需求的未来变化。在研究这些预测并分析大规模的数据档案之后，可以设计策略来改善 库存维护的准确性从而提高了制造过程的生产率。

4.数据科学&数据工程重塑价格优化

在未来几年内，在这种大流行的负面影响后，将出现消费品的正确价格作为制造业务后的主要挑战。在数字时代，比较价格只会为消费者更简单，这使得企业不可避免地设定其货物的正确价格，以获得重大的市场份额。

OEM需要设计更好的定价策略，以最大化每个单位的盈利能力，这将需要基于数据的分析工具整合高级商业智能技术，例如 人工智能和机器学习。在数据工程和数据科学工具的帮助下，制造公司可以通过考虑市场定位，生产成本和分配成本以及市场竞争等各种参数来进行正确的举措。

此外，机器学习等数据技术还可以通过从数据学习模式来创建可以评估经济决策对KPI的影响的算法。这最终可能导致创建预测定价模型，以确保以竞争性价格在当前的市场条件下提供各种产品或服务。这样，数据工程和数据科学技术可以在价格优化领域提高制造业务。

5.数据分析和数据工程简化复杂的供应链操作

管理供应链可能是一个非常复杂的任务，归因于其复杂性和不可预测性。通过对各种重要供应链参数进行有效分析，如运输和燃料成本，客户需求，关税，定价差异和天气，数据科学技术可以显着提高运营的效率降低成本。

此外，立即制造的出现意味着订单基于紧张的时间表，导致提供更严格的供应链。数据科学模式也有助于制造商预测市场趋势，并有效地利用它们。在这样的场景中，制造商必须能够预测可能的延迟并计算潜在风险的概率。

因此，采用数据工程和数据科学来分析大量历史数据，将为开发工具和技术方面的企业证明有用的策略，以尽量减少这些风险，从而提高 风险评估 in supply chains.

6.数据驱动的商业智能为产品开发提供铺平道路

数据工程和数据科学可以帮助制造商更好地了解他们的客户，并为他们提供满足客户需求的工具和技术。因此，可以由制造商利用数据来规划和设计新产品或 升级具有增加的价值的现有产品 for customers. 

考虑到满足客户需求的必要规范，数据科学工具不仅可以帮助确定要制造的正确产品，还可以帮助确定最佳生产方式。因此，利用数据科学可以帮助制造商了解客户以及更广泛的市场趋势，从而鼓励制造新产品。

7.数据工程和数据科学彻底改变制造安全

制造业中的数据科学引入一直是工人安全的革命。今天利用机器人来执行对人类难以或危险的任务。数据科学工具也被用于跟踪工作人员的健康状况，如心率，体温，以确保其安全性。在数据科学的帮助下，也可以识别和防止涉及高风险操作中涉及的危险。 

在未来几年，制造业公司不得不依靠运营和产品质量来极为小心，也必须保持劳动力的安全性。一旦经济开始获得势头，制造业将不得不从数据工程和数据科学技术获得“智能”的帮助，从而挖掘扩大其的机会 运营进入危险环境 并扩大生产能力，以满足未来的消费者需求不断变化。