在以数字化转型为标志的时代,工业分析作为提高制造业效率、生产力和决策的有力工具越来越受到关注。这种方法涉及应用复杂的数据分析技术,包括人工智能 (AI) 和实时分析,以识别促进流程改进的模式和趋势。 拥抱工业分析 工业分析是更广泛的数字化战略的重要组成部分,可帮助企业提高运营弹性和效率。在面临供应链中断、材料和劳动力短缺以及经济不确定性等挑战时,这一点尤为重要。SAS是分析领域的主要参与者之一,SAS是该领域的***者,提供物联网解决方案,如SAS Analytics for IoT和SAS Event Stream Processing,以及SAS Viya分析平台。这些工具有助于实时决策和流程优化。 案例研究:Georgia-Pacific 多元化制造公司Georgia-Pacific的经验证明了工业分析的重要性。采用SAS Analytics后,该公司成功提高了运营效率,优化了流程,并做出了数据驱动的决策。尽管***初存在障碍,但 Georgia-Pacific 实施分析的渐进式方法已使其制造业务有了显着改善。 对人工智能和分析的需求不断增长 2023 年,工业解决方案对生成式 AI 的需求激增,在石油和天然气、化工和公用事业运营等领域都有潜在应用。在工业 4.0 的背景下,生产自动化和人机协作达到了新的水平,人工智能和实时分析等技术变得越来越重要。例如,流程挖掘是一门新学科,可以解决复杂的业务流程和工业 4.0 技术产生的大量数据带来的挑战。 人工智能在制造业中的应用 目前,制造业的人工智能市场正处于上升轨道,预计在预测期内的复合年增长率(CAGR)。机器学习、计算机视觉和机器人技术等人工智能技术正被用于优化生产流程、提高产品质量和***大限度地降低成本。IBM、SAP SE、西门子、Microsoft、甲骨文和三菱电机公司等主要市场参与者正在通过创新的人工智能解决方案崭露头角。 随着我们进一步进入 21 世纪,工业分析、人工智能和实时数据分析在塑造制造业未来方面的关键作用变得越来越明显。这些技术改变行业的潜力是巨大的,对于寻求在不断变化的市场环境中保持竞争力的企业来说,它们的采用正变得至关重要。(作者:Bijay Laxmi)
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