業界4のビジョン。0
未来の製造業は、より敏感な人工知能とインテリジェントな自動化技術を広く採用し、製造プロセスをより迅速かつ便利にします。これは、業界4のビジョンです。0は、他の広範な意味も含まれており、企業とサプライチェーンのすべての側面を含み、製造の分野で深刻な課題に直面することが多いだけでなく、大きな機会にも直面しています。
3年の進歩
製造業者が業界4。0イニシアチブに着手したとき、彼らはそれが複数年の演習になることをほとんど知っていました。ほとんどの企業の変化プロセスはスムーズであり、業界が大幅に発展していることがわかります。調査対象の企業の多くは、業界4. 0で大きな進歩を遂げており、すでに利益を享受しています。
なぜデータ管理を製造するのですか？
スマート投資：企業は、業界4。0で進歩し、優位に立つために、製造データ管理を習得する必要があります。データから情報、インテリジェンス、実用的な洞察まで、データ管理のすべての側面が関係しています。理想的には、これは生産運用とビジネスをサポートする統合アプローチです。
幅広いビジネス上の利点：私たちは、企業がより良い、より統一された製造データ管理から得ることや獲得する利点を理解したいと考えています。問題は、「即時の分析とアクションパターンのコンテキストデータシナリオでOTとITデータを提供する、より優れた、より統一された工場データ管理から得られる利点はどのような利点ですか、それともどのような利点がありますか？」回答者は、該当するすべてのオプションを選択できます。回答者の選択は断片化されており、回答者の半数以上が選択されたのは2人だけです。製品の品質を改善し、より速く、より確実に異常に対応することです。
AIと分析の基礎：AIまたはAdvanced Analyticsプロジェクトを試した人なら誰でも、サウンドデータ管理が前提条件であることを知っています。製造データ管理のあらゆる側面の問題は、AIの作業の分析結果と品質に影響を与える可能性があります。分析の結果を使用して、リストされている改善領域のいずれかについての洞察を得ることができます。
なぜ人工知能に移るのですか？
これは人工知能の時代です。人間の知能が多くの問題を解決できるように、人工知能も同様です。工場で人工知能（AI）、機械学習（ML）、予測分析、規範的分析などの高度な分析を使用することの利点は何ですか？ （すべてのプロセス、領域、または分野をリストします）。
キーワードの回答者は、最も重要な利点は、品質、生産性、効率、収量、メンテナンス、安全性、コスト、コスト、つまり生産を中心に展開すると考えています。彼らはまた、エラー予防、速度、効率性についても言及しました。さらに、彼らは、管理、トレーニング、サプライチェーン、収益、エンジニアリングの変更、マーケティング、詐欺検出、顧客サービスなどのビジネス分野での強みを引用しました。