未来的制造业将广泛采用更加灵敏的人工智能和智能自动化技术,使得制造过程变得更加迅速便捷。这就是工业4.0的愿景。大多数制造商们都明白,AI和高级分析可以助力做出更好的决策,进而带来商业效益。然而,许多制造商们仍然在苦苦学习如何创建成功的数据管理结构。
本项研究向您揭示,行业领导者是如何取得比其他公司更大进步的。简而言之,就是因为他们了解、投资并充分利用了人力、流程和技术的方方面面。而从大体来说,则是因为他们都完成了从数据到信息到洞察到决策再到可盈利且及时行动的这一重要过程,从而实现了整体闭环。
当制造商开始实施工业4.0计划时,他们大都知道这将是一场历 时多年的修炼。我们能看到,大多数企业的变革过程都很顺利,行业发展显著。 许多受访企业在工业4.0方面取得了巨大进展,并已从中获益。
广泛的商业优势 我们想了解企业从更好、更统一的制造数据管理中获得或期望 获得哪些优势。问题是: “您认为或期望从更好、更统一的 工厂数据管理中获得哪些优势,这种工厂数据管理在上下文数据 情景中提供OT和IT数据,可供即时分析和采取行动模式有哪些 优势,或期望从中获得哪些优势?受访者可选择所有适用选项。 受访者的选项较为分散,只有两个选项被超过半数的受访者 选中:提高产品质量和更快、更可靠地应对异常情况。
人工智能和分析的基础 任何尝试过人工智能或高级分析项目的人都知道,完善的数据 管理是前提条件。制造数据管理的任何方面出现问题,都会影 响分析结果和人工智能的工作质量。分析结果可用于深入了解 所列的任何改进领域。
众多应用 这是人工智能的时代。正如人类智能可以解决许多问 题一样,人工智能也可以。我们问:”贵企业预计在 工厂中使用人工智能(AI)、机器学习(ML)、预 测性分析或规范性分析等高级分析技术,能带来哪些 优势?(列出所有流程、领域或学科)。如词云所示, 大家提及的内容很多。
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