对于生产行业来说带来了很大的挑战

生产企业必须提高竞争力以保护其市场份额，在当今的快速发展阶段激烈的竞争意味着机械必须在尽可能长的峰值性能下运行-并且不间断，对于制造工厂是一组复杂的组件和经过微调以协同工作的自动化系统，监控关键部件的功能是否正常，传感器定期提供数据，在这种高速运转的时候，为了让公司确保在正确的时间进行维护，企业必须提前足够了解紧急问题，以便在这个高负荷生产的环境下可以采取有效地措施。

数据分析师可以在这样的情况下通过数据的分析来为企业制定相应问题的解决方案

具体怎样来做，CPDA数据分析师可以根据零件正常运行时从传感器获得的读数，得到零件的一些相关数据，在通过对零件的耐久度以及零件的磨损程度数据，在通过训练模型以检测异常数据，从而对生产零件的寿命以及零件的可成载的限度来进行预测即将发生的故障，这个数据在日常数据分析师对生产零件的数据收集工作流程中会进行实时的更新，这种数据在每天工作流程中都会进行更新统计，在出现异常的情况下，将会提前进行预警信息，从而做到提前预测的效果，可以及时的对生产中的零件进行更新，避免出现问题后查找相应的部件耗费大量的时间和精力。

库存水平优化实现库存成本和服务水平之间的平衡

对于生产企业而言供应链是任何制造或零售公司的基础要素，还承担了重大的成本，这些问题可以通过安全库存定义仓库的库存水平需要深入了解供应商的行为，组件的使用和消耗以及明确定义的服务水平。这就可以很明确的体现了库存经理的关键决定：库存成本与库存水平之间的权衡。

CPDA数据分析师使用科学的数据分析各个组件级别

数据分析师为了预测未来的消费量，这个方向可以构建并运行时间序列分析，学会CPDA数据分析师的知识可以将其部署为库存管理器的分析服务，自动提供预期的供应和消耗水平，简化并提高了库存管理器工作的准确性，通过定义预期的服务水平，可以清楚地识别出库存过多/库存不足，并与商定的方法和基础数据保持一致。

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