让你的研发团队清楚地了解客户和机器的行为

对原始设备制造商来说，开发新的机器模型通常是一项漫长的、成本密集型的投资，其中机器制造商必须管理客户如何使用他们的机器的不确定性。

来自现场操作的机器数据可以给原始设备制造商提供许多研究和开发（R&D）问题的答案（例如，由于我们的机器要经常加油，我们是否应该增加油箱尺寸？哪些温度足以满足冷却系统的规格要求？）。减少机器在现实世界中使用的不确定性使研发更有效。

利用远程信息处理数据，工程师、开发人员和产品经理可以获得洞察力，并得出可靠的结论，这对优化当前机器模型和开发未来产品至关重要。

我们的DataPortal允许OEM通过收集的机器数据分析其机器的实际运行情况。你可以用工作时间和燃料消耗等指标来生成报告，以更好地了解机器是否按预期执行。

例如，报告维护任务可以揭示机器部件的薄弱点。诊断故障代码（DTC）显示机器在运行过程中的故障，并给出错误来源的总体情况，可以帮助你的研发团队设计更好的机器。历史天气报告为您提供有关条件可能影响机器在现场的性能的信息。此外，在审查机器模型的现场数据时，你可以生成报告，以获得更多关于机器在测试期间性能的信息。

同样，Proemion的DataPlatform可以通过REST API和DataPump将远程信息处理数据直接传输到他们的数据分析工具中，从而支持OEMs进行研发驱动的分析。通过我们的数据科学服务，我们可以帮助OEM厂商改善他们的数据驱动研发。

整合远程信息处理解决方案以获得有利于研发项目的洞察力，使原始设备制造商能够开发出更好的产品并改进其测试程序。它还可以促进更有效和成本优化的产品开发过程，降低机器的制造成本。最终，更好的产品会带来更强的产品质量声誉和更高的客户满意度。