# 制造业

学完本文档后，您将能够：。1. 掌握制造业核心分析框架：理解OEE、质量控制、供应链分析等6大分析领域的方法论。2. 建立数据驱动决策体系：能够设计完整的制造业数据分析项目，从数据收集到行动落地。3. 实施质量改进项目：运用统计方法和预测模型，实现缺陷率大幅降低（目标：从5%降至1%以内）。4. 优化生产效率：通...

制造业数据架构是智能制造的数字化基座，将传统工厂从经验驱动升级为数据驱动的智能生产体系。。智能制造的价值：智能制造的价值首先体现在实时监控能力，通过实时数据采集和分析，实现全生产链条的状态监控和异常预警。其次展现为预测维护的先进性，基于设备运行数据和历史维护记录，实现故障预测和主动维护策略，显著降低非计划停机风险...

面向制造业数据分析师、数据工程师岗位，覆盖MES、ERP、SCADA系统功能与数据流关系，含OEE计算模型（可用率×性能率×质量率）、实时处理（Kafka/Spark Streaming）及预测性维护实战题。适配工业4.0转型场景。