工業分析是數據分析的應用，從製造過程產生的大量數據中提取見解和有價值的信息。工業分析通過確定需要優化的領域、減少浪費和提高效率來優化和改進製造過程。這可以通過分析來自各種來源(如傳感器、機器和係統)的數據，並應用先進的分析技術(如預測建模、異常檢測和優化算法)來實現。
工業分析還可以用於洞察客戶行為、供應鏈管理和質量控製。通過利用數據驅動的洞察力，製造商可以做出更明智的決策，並在市場上獲得競爭優勢。
如今，分析市場非常不穩定。越來越多的公司正在尋求分析解決方案，企業中越來越多的員工需要更多更好的決策工具。對工業4.0 (I4.0)和工業物聯網(IIoT)的日益關注推動了對依賴於高級分析的預測性維護解決方案的需求。
所有公司都可以從對市場需求、運營、庫存和公司績效的深入了解中獲益。分析為有效管理全球市場、供應鏈和運營提供信息。
人工智能(AI)涉及到執行通常需要人類智能的任務的機器，例如推理、解決問題和決策。這些係統根據現有證據假設並製定可能的答案，可以通過攝取大量內容進行訓練，並自動適應，在某些情況下，還可以從錯誤和失敗中學習。機器學習是人工智能的一個子集，涉及使用算法從數據中學習，並在沒有明確編程的情況下提高特定任務的性能。
人工智能的進步來得正是時候。工業製造企業不斷麵臨著當前和未來的諸多挑戰。因此，製造商越來越注重改善他們的業務運營，以確保他們的短期和長期生存能力。
然而，在製造業中植入人工智能即使不是令人生畏的，也是具有挑戰性的，因為它需要了解業務目標，並將人工智能與現有流程和係統集成在一起。這或許可以解釋為什麼ARC的初步研究顯示，人工智能被認為是未來五年最具影響力的技術。如果是這樣的話，那麼為什麼這麼多製造商也分享他們人工智能項目失敗的故事呢?對於大多數公司，甚至是創新者來說，確定任何數字化轉型項目(包括實施人工智能)的有效起點通常是壓倒性的。金博宝app安卓版下载
在工業環境中應用分析是一項複雜的工作。為了幫助您建立內部共識，同時避免不必要的成本和錯誤的開始，ARC可以提供關鍵問題的答案，例如:
