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今天我发现我的近邻直接介入向产业客户建议如何管理并利用从传感器流出的数据回文街笵m2我一直以为他是一个金融分析师 或类似线程的东西想知道我写大数据
做永远!并使用数据创建预测性维护系统OK,这就是他的顾虑:他的委托人到他面前想,他们能用魔幻方式把所有数据放入一端并取出预测维护系统
不论机油平台或卡特比勒或迪尔或别之类,你都需要远不止传感器上传数据,他解释说,除操作时数外,还有其他许多因素可用于预测故障,如气候数据、环境数据等等。他说工业客户 基本努力从爬行跑步并需要学习如何走先行
在我的故事的这一点上,我不得不转介你 站到院内规则不公开记录, 因此你只需要相信我 当我说 他能知道自己在讲什么- 与我们空间的主要软件硬件供应商一起发挥关键作用
传感器数据可能显示故障的可能性, 但没有加载其他辅助数据 和正确工具分析数据并解释道:“它像我要对你说'Aaron,我可以告诉你,你家的东西明天会失效但我不能告诉你和电工 和HVAC
我不得不承认,我们作为行业记者 有一种倾向 赶上技术的GeeWhiz方面专攻半导体制造平面图, 领先技术使用193nm光打印32nm电路, 以及我们想谈哪些进步能带我们到推推摩尔定界线的6nm线上多读者真正需要知道的是 如何保持248nm平面图工具并运行 以获取尽可能多的逻辑设备
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但我邻居的建议先学走路指向叉车制造商从叉车中获取所有数据 以观察运行时间而不是用数据预测维护, 他们正在做简单点事: 看什么时候时间送销售员出去 向公司多提供叉车
直达时,我的邻居说, 工业制造者实际上花费 IT预算极小百分比大数据尽管如此,它仍是一个趣味思想
