在工業發展的長河中，人類已積累了大量設備數據和過程數據。但是人腦的計算能力終究有限，好在隨著算法、算力和數據的突破，人類迎來了人工智能的第三次爆發。人工智能彌補了人類在計算方面的不足，人工智能（AI）和數據分析方法為解決問題和產品開發開辟了一條新途徑，同時也構成了以服務為導向的商業模式基礎。

工業生產設施的數字化是當今機械和工廠運營商面臨的主要挑戰。為了分析機器數據和流程數據，工業數據分析使用了能夠檢測異常情況甚至能夠預測未來機器行為的復雜模型。通過使用人工智能（AI）方法和機器學習（ML），用源自原始數據的特征來揭示以前未知的測量值之間的關系。也就是說工業數據分析將龐大而復雜的數據集中分析轉換成新的模式與知識，經過合理的決策就可以為企業創造新的價值——提供數據驅動型服務，增加服務效率以及提高生產能力。

智能設備、大數據、預測性維護等詞匯正在激勵著許多自動化制造商?；陬A測性維護來保證設備正常運行時間，未來會為新系統帶來附加價值。同時，越來越多的公司意識到，基于數據的服務擴展將會為他們帶來真正的業務優勢，并且這種前瞻性的商業模式將會有利于長期保持客戶忠誠度。

未來的智能工廠會變成什么模樣？能否不再有任何意外故障的發生？能否可以從容地完成交付工作？能否最大化延長設備的使用壽命？通過智能方法您能更好地解開數據背后隱藏的秘密，在工業4.0浪潮中贏得未來先機！掃描下方二維碼即刻觀看魏家大咖解密機器學習和人工智能。