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WDP5-228.051-00,WDPFA06-ACB-S-16
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工业人工智能（简称工业AI）正在强势发展，助力企业逐一实现数字化转型。了解企业架构对于开启数字化转型之路至关重要，可帮助企业掌握AI模式的精髓，最终实现企业所有业务流程的数字化。许多资本密集型企业正在自主研发工业AI和可持续发展战略以引领未来工厂的建设。AI和可持续发展理念是相互促进和协同作用的，具有相同的驱动因素，通过实现更安全、更环保、更持久和更快速的运营，以创造一个更卓越的未来工厂。
为了克服人工智能应用的障碍，人们开始逐渐重视将AI应用大众化，并以针对行业挑战和业务成果为重点。这就是我们使用工业AI模式的初衷，它可以将数据科学及人工智能与软件及专业领域知识相结合，为资本密集型企业的特定业务需求全面地提升业务成果。
IoT Analytics在《工业AI市场调查：2020-2025年》报告中，介绍了33种采用AI工具与技术为工业企业实现数据源WDP5-228.051-00,WDPFA06-ACB-S-16与资产连接的不同案例。该报告预测，到2025年，全球工业AI市场规模将从2018年的逾110亿美元扩大至2025年的725亿美元。该机构归纳出了以下三大工业AI应用案例。
首先, 预测性维护占据2019年工业AI总市场24%以上，它利用先进的分析技术和机器学习来监测单一或整体资产的运行状态，从而对资产维护的执行时间进行准确预判。
质量、可靠性和安全保证在工业AI应用案例中占第二位，占据总市场的20.5%，它所面临最重要的挑战就是帮助决策者凌驾于设备水平之上，并能准确预测整个系统的未来资产性能，从而使决策者做出经济效益最大化的商业决策。
位居第三的是流程优化，这可能是最受关注的应用案例类别，但同时也是最难以实施的应用案例之一。它涉及到多种基于AI的跨系统能力：自动执行重复的人工任务；支持完成跨多个应用的实时决策；在不同的业务维度上延长资产生命周期并对价值链进行优化。该应用案例使用了先进机器学习方法，包括强化学习和复杂的深度学习神经网络，可从不同的数据源、资产和工艺流程中获取信息和洞察力。
为了克服人工智能应用的障碍，人们开始逐渐重视将AI应用大众化，并以针对行业挑战和业务成果为重点。这就是我们使用工业AI模式的初衷，它可以将数据科学及人工智能与软件及专业领域知识相结合，为资本密集型企业的特定业务需求全面地提升业务成果。
IoT Analytics在《工业AI市场调查：2020-2025年》报告中，介绍了33种采用AI工具与技术为工业企业实现数据源WDP5-228.051-00,WDPFA06-ACB-S-16与资产连接的不同案例。该报告预测，到2025年，全球工业AI市场规模将从2018年的逾110亿美元扩大至2025年的725亿美元。该机构归纳出了以下三大工业AI应用案例。
首先, 预测性维护占据2019年工业AI总市场24%以上，它利用先进的分析技术和机器学习来监测单一或整体资产的运行状态，从而对资产维护的执行时间进行准确预判。
质量、可靠性和安全保证在工业AI应用案例中占第二位，占据总市场的20.5%，它所面临最重要的挑战就是帮助决策者凌驾于设备水平之上，并能准确预测整个系统的未来资产性能，从而使决策者做出经济效益最大化的商业决策。
位居第三的是流程优化，这可能是最受关注的应用案例类别，但同时也是最难以实施的应用案例之一。它涉及到多种基于AI的跨系统能力：自动执行重复的人工任务；支持完成跨多个应用的实时决策；在不同的业务维度上延长资产生命周期并对价值链进行优化。该应用案例使用了先进机器学习方法，包括强化学习和复杂的深度学习神经网络，可从不同的数据源、资产和工艺流程中获取信息和洞察力。
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