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文中来源于Matter.io精英团队，她们期待效仿Uber, Oscar, AirBnB, Nest等互联网公司的设计构思，要想创建一套适用加工制造业的电脑操作系统，完全颠复传统制造产业。
现如今，大家常用的各种各样 app 运作速率变的越来越快，价钱减少和设计方案也更为美观大方，许多 app 也刚开始大量碰触来到日常生活之中，例如近期趋之若鹜的 Uber、Nest 等，都是以网上拓宽到线下推广的楷模。
尽管这种运用与 Snapchat 和 Twitter 一样，都仅仅个手机上 app，但她们大量的具有了一个电脑操作系统的特点，即在同一个操作面板下操纵一系列运用和硬件配置。
一般的操作系统运作在运行内存和 CPU 上的，而Uber的系统软件却根据驾驶员、车和智能机，让旅客预定车子，掌握驾驶员的即时部位，并根据智能机付款。这好多个因素相互构成了一个详细的闭环控制，从始至终都会 Uber 的 app 中进行，而且业务拓展来到大城市的每个角落里，在纷繁复杂的交通出行高峰时段充分发挥了关键的功效。
Uber 并并不是唯一保证这一点的运用。事实上，在大家身旁，各行各业上都有一系列进行闭环控制的商品，例如医保服务项目行业的Oscar，自助式仓储物流行业的Makespace，代驾兼职服务项目Drizly等。这种运用每多一次安裝，这世界便会多一点身心健康，少一些杂乱无章。
殊不知，还有一个关键的产业链沒有app开发者做。它的经营规模极大且针对社会经济发展尤为重要，这就是加工制造业。
加工制造业占来到英国GDP的五分之一，它的操作系统自克林顿政府部门至今就沒有更改过。如今，在技术性和销售市场都迅猛发展的情况下，难道说大家不应该再次思索怎样转型这一产业链吗？
在大家刚开始做 Matter.io 的情况下，大家问一下自己，一个加工厂的电脑操作系统应当看上去是什么样子的，专用工具、原料及其运送怎样在一个统一的页面下操纵？
大家觉得能够从互联网项目的设计构思中效仿许多，从而创建加工制造业的闭环控制，开发设计出出一个凶手级运用，变成一款“FactoryOS”。
第一：实时信息（Uber）
Uber 电脑操作系统身后真实奇妙之处取决于实时信息。开启 app 几秒钟内，你也就可以精准定位周边的车，获得价格，预定车子，在驾驶员快到时提示。假如你要换一辆车或是刚开始下大雨，这种数据信息都是会自动更新。根据为客户出示实时信息，Uber 清除了很有可能产生的的挫败感及其漫长的审核期。
等租赁顶多会给你觉得好烦，但生产制造上的耽误对公司而言确是致命性的。必须生产制造的设计师和小店家针对价钱、生产制造、资金周转時间等信息内容全是不清楚的。好运气时要寻找一家一般的加工厂开展协作；最坏的結果便是生产制造不可以做到规定，你的业务流程完全被毁。
获得信息的時间越长、详细值越低，就越不利生产制造业务流程的发展趋势。假如商品设计师能像 Uber 看到车子实时动态一样，见到生产制造的即时过程，生产制造便会变为一项财产，而不是债务。
第二：智能化过虑（Oscar）
Uber 是一般消費的出色案例，但更繁杂的商品必须附加的构造等级。与加工制造业相近，医保就比较复杂的，可是初创公司 Oscar 却竭尽全力让购买保险更简易。
和许多其他车险公司相近，Oscar 的网址会激励你询价采购，可是会先请你看看商业保险方案等关键点。Oscar 会搜集一系列关键的主要参数：年纪、亲属、收益、家庭住址等，这种数据信息会用于给你出示人性化服务，强烈推荐最热烈欢迎的商品，依据你的原材料人性化价格。
Oscar 会依据客户的婚姻情况、儿女总数、年薪情况将群体细分化，出示相对的医疗保险方案。运用 Oscar，客户能够开展预定、深入了解商业保险方案并开展资询。在这种作用身后，是一个信息内容互相连接的互联网，根据每张顶端的输入框能够寻找各种各样营养保健品、药物的实际效果，并可以查到周边能够开这种药的医师，根据智能化过虑信息内容，Oscar 让繁杂的决策越来越简易起來。
针对外行人员而言，生产加工和医保一样，十分复杂。你做决定所必须的信息内容依据你需要生产制造的商品和必须的服务项目不一样而各有不同。依据不一样的新项目和顾客作出不一样的挑选能够帮设计师省许多心，让一系列中小企业更非常容易地生产制造商品。
第三：运用本地資源（AirBnB）
Uber 那样的运用让客户不管到哪里都能得到一样的服务项目，而另一些 app，例如 Airbnb，却让南北方差异变成服务项目的重要一部分。圣诞想要去欧洲旅行？找一间法国巴黎城区能俯览塞纳河的公寓楼吧。假如要在夏季去南美洲，你能找一座安第斯山脚底的木房子。
与酒店行业一样，不一样地域的加工制造业拥有 分别的资源优势和特点。一些地域以金匠和切石匠知名，一些地区则拥有 充裕的廉价劳动力。
第四：持续学习（Nest）
软件技术服务与现实世界中服务项目对比有一点非常大的优点，便是更非常容易搜集并发掘数据信息。深度学习根据优化算法来改进結果，而不仅靠人的剖析。
学习是 Nest 温度控制器这产品的关键作用，它可以获得你喜爱的溫度，提升室温并节约资源。Nest 的溫度自动控制系统全自动进行这种工作中，不用使用人过多设定，她们乃至不用认识自己的个人行为。
可以像 Nest 温度控制器一样学习培训的加工厂将对加工制造业造成重特大的危害，每一次生产制造都是会改进成本费、品质和速率，它能够学习培训不一样的构造，作出更智能化的设计方案提议。
根据监控加工厂生产制造数据信息的细微差别，为生产制造作出最佳分配。在库存量层面，那样还可以依据生产制造速率和代理商的状况在不一样的地址，生产制造出不一样规格的商品。
假如 Sundance 的腰带扣较为时兴，一家店面就可以当晚从周边的大城市订制一批。或是，假如登山鞋在法国南部卖得非常好，零售商就可以在它欧州连锁店多存一些货，这种全是能够在智能化电脑操作系统的推动下进行的。
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