在每個轉折點,工業空間變得更加動態。製造商和其他工業組織必須比以往任何時候都更迅速適應和響應市場,技術,生態係統,和競爭對手的變化。他們需要認識到,在理想的情況下,預測快速變化的情況,並及時采取適當的措施來發揮作用。感受到了壓力,幾乎每一個部門,每個部門、每一個成本中心,和現在生產的各個方麵尋求更多更好的信息。雖然本地化分析可以幫助,企業效益更當信息分析項目跨多個部門和部門,因為可能出現新見解來自各種數據源的數據。
工業企業是搬到一個文化和商業模式,所有的決定都是基於操作和業務流程數據的分析。在整個組織中,這些公司使用軟件來收集、脈絡,可視化和分析數據獲得新的見解。常見的問題是,“數據告訴我們什麼?”Armed with new insights, organizations can anticipate changes and drive better business results. The culture of an information-driven company encourages decisions based on quantifiable information and analysis.
利用分析工業企業正在迅速增長。十年多來,主力的信息一直是商業智能(BI)平台,輔以企業生產情報(EMI)的植物。這些係統擅長幫助用戶發現和理解底層的原因和細節到底發生了什麼以及為什麼會發生。現在,隨著工業空間變得更加動態,製造商轉向高級分析和機器學習支持預測和規範的解決方案。
今天,分析市場非常流暢。越來越多的公司正在分析解決方案和更多的員工在整個企業想要更多和更好的決策工具。和越來越多關注工業4.0 (I4.0)和工業物聯網(IIoT)正在推動需求預測維護解決方案,依靠先進的分析。
表的內容
ARC谘詢集團客戶可以查看完整的報告在弧端門戶www.ARCweb.com或Box.com
如果你想買這個報告或獲得關於如何成為一個客戶的信息,謝謝請求電弧信息
關鍵詞:工業分析、工業企業、機器學習、工業物聯網(IIoT), ARC谘詢集團。
