当前位置:首页 > 报告详情

端到端可互操作数据平台:博世如何利用Databricks供应链整合.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718991 2025-06-22 37页 5.19MB

1、End-to-End Interoperable Data PlatformHow Bosch Leverages Databricks Supply Chain ConsolidationMarc-Alexander Frey,Project LeadRobert Bosch GmbH,GermanySatish Karunakaran,Development LeadRobert Bosch GmbH,GermanySUEZ CANALSUEZ CANALOBSTRUCTIONOBSTRUCTIONGLOBAL CHIP GLOBAL CHIP SHORTAGESHORTAGEMarcMa

2、rc-Alexander FreyAlexander FreyProject LeadProject LeadRobert Bosch GmbH,GermanyRobert Bosch GmbH,GermanyEndEnd-toto-End Interoperable Data PlatformEnd Interoperable Data Platform Robert Bosch LogisticsRobert Bosch LogisticsSatish KarunakaranSatish KarunakaranDevelopment LeadDevelopment LeadRobert B

3、osch GmbH,GermanyRobert Bosch GmbH,GermanyInternalInternal|C/CGC-IX|2025-05-08 Robert Bosch GmbH 2025.All rights reserved,also regarding any disposal,exploitation,reproduction,editing,distribution,as well as in the event of applications for industrial property rights.Who we areOur company in figures

4、In 2024In 2024subsidiaries and regional companies(approx.)in more than 6060 countries3.13.1billion euros EBIT from operationsBosch associates worldwide at year-end(approx.)billion eurossales revenue90.390.3417 900417 9004904905InternalInternal|C/CGC-IX|2025-05-08 Robert Bosch GmbH 2025.All rights re

5、served,also regarding any disposal,exploitation,reproduction,editing,distribution,as well as in the event of applications for industrial property rights.Consumer GoodsConsumer GoodsMobilityMobilityOur business sectorsWho we are6Industrial TechnologyIndustrial TechnologyEnergy and Building Energy and

6、 Building TechnologyTechnologyInternalInternal|C/CGC-IX|2025-05-08 Robert Bosch GmbH 2025.All rights reserved,also regarding any disposal,exploitation,reproduction,editing,distribution,as well as in the event of applications for industrial property rights.DimensionsDimensionsBosch Logistics7Internal

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要介绍了罗伯特·博世公司如何利用Databricks平台构建端到端的互操作数据平台,以应对其全球供应链整合中的挑战。关键点如下: 1. **业务背景**:博世公司在2024年拥有约60个国家的子公司,实现运营EBIT约31亿欧元,全球销售额约903亿欧元。 2. **物流挑战**:物流功能遍布全球,数据分散在SAP、非SAP-ERP、非ERP、Web应用和Excel等不同系统中。 3. **数据平台构建**:博世采用数据湖,并通过Azure数据工厂等工具建立数据处理流程,实现数据集成和治理。 4. **数据治理**:引入模型合同(Model Contracts)来跟踪数据模式的变化,保证数据稳定性。 5. **AI与自动化**:利用生成式AI和AI/ML技术加速数据分析,实现实时情报,提高决策效率。 6. **问题与解决**:面对数据流程中的意外问题,如模式变化导致的数据不一致,博世通过模型合同AI代理进行数据转换和增强,确保供应链规划的及时性和准确性。 7. **未来方向**:博世计划通过AI和ML进一步赋能团队,提高数据处理和消费的自动化水平。 文章强调了稳健数据在物流复杂挑战中的重要性,以及Databricks平台在解决这些问题中的作用。
"物流挑战如何破解?" - 揭秘Bosch如何通过Databricks实现数据平台的互联互通,应对复杂的物流挑战。 "数据湖后,下一步是什么?" - 探索Bosch在建立数据湖后,如何构建“数据湖屋”,实现数据治理与智能应用。 "AI如何助力数据稳健性?" - 了解Bosch如何运用dbt与AI代理,在Databricks上实现数据转型与模型合约的智能化。
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠