在工业发展的长河中，人类已积累了大量设备数据和过程数据。但是人脑的计算能力终究有限，好在随着算法、算力和数据的突破，人类迎来了人工智能的第三次爆发。人工智能弥补了人类在计算方面的不足，人工智能(AI)和数据分析方法为解决问题和产品开发开辟了一条新途径，同时也构成了以服务为导向的商业模式基础。
工业生产设施的数字化是当今机械和工厂运营商面临的主要挑战。为了分析机器数据和流程数据，工业数据分析使用了能够检测异常情况甚至能够预测未来机器行为的复杂模型。通过使用人工智能(AI)方法和机器学习(ML)，用源自原始数据的特征来揭示以前未知的测量值之间的关系。也就是说工业数据分析将庞大而复杂的数据集中分析转换成新的模式与知识，经过合理的决策就可以为企业创造新的价值——提供数据驱动型服务，增加服务效率以及提高生产能力。
智能设备、大数据、预测性维护等词汇正在激励着许多自动化制造商。基于预测性维护来保证设备正常运行时间，未来会为新系统带来附加价值。同时，越来越多的公司意识到，基于数据的服务扩展将会为他们带来真正的业务优势，并且这种前瞻性的商业模式将会有利于长期保持客户忠诚度。
未来的智能工厂会变成什么模样?能否不再有任何意外故障的发生?能否可以从容地完成交付工作?能否最大化延长设备的使用寿命?通过智能方法您能更好地解开数据背后隐藏的秘密，在工业4.0浪潮中赢得未来先机!扫描下方二维码即刻观看魏家大咖解密机器学习和人工智能。
(审核编辑: KEEP)
