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人工智能是制造工厂的核心，而人工智能的核心是数据。因此，实施数据治理的工厂可以确保其人工智能及其结果得到充分优化。

例如，人工智能在预测性维护中发挥着重要作用，它可以标记需要维修的硬件，甚至提前识别可能的故障。借助高效的数据治理，这种人工智能可以做出更准确的预测，帮助公司延长设备的使 希腊手机号码数据 用寿命，并减少浪费。同样，借助数字孪生（即工厂车间的人工智能可视化），数据治理可以提供更逼真的描述，因此当制造商尝试改变流程或布局时，可以产生更现实的影响。

更不用说，人工智能在促进制造业可持续发展方面具有巨大潜力。特别是在物流和供应链方面，人工智能正在简化运输路线、支持需求预测并促进更好的库存管理。将数据治理与人工智能战略相结合的制造商随后可以获得最大的可持续发展回报，包括降低碳排放和更高效的资源应用和分配。

与任何形式的治理一样，数据治理要求组织制定具有实际优势的步骤。数据治理旨在维护最高的数据标准，以便为制造业的所有利益相关者提供最佳服务。有了上述三个技巧作为指导，制造商不仅可以生产出更好的产品，还可以构建更强大的供应链和更高效的工厂。