分析与机器学习

分析和机器学习在工业公司和城市中的应用正在迅速增长。十多年来，工厂的信息主力一直是商业智能(BI)平台，辅之以企业制造智能(EMI)。这些系统擅长于帮助用户发现和理解潜在的原因，以及发生了什么和为什么发生的细节。现在，随着工业和基础设施领域变得更加活跃，企业和城市正在转向高级分析和机器学习，以支持预测性和规范性解决方案。

如今，分析市场非常不稳定。越来越多的公司正在追求分析解决方案，企业中越来越多的员工想要更多更好的决策工具。对工业4.0 (I4.0)和工业物联网(IIoT)的日益关注，推动了对依赖高级分析的预测性维护解决方案的需求。

所有公司和城市都可以从对市场需求、运营、库存和企业业绩的深入了解中受益。分析提供有效管理全球市场、供应链和运营的信息。

机器学习、人工智能、认知计算的应用正在爆发

人工智能，或机器学习，是许多现在常见的消费产品的基础。Netflix会推荐观看内容;Siri、Cortana和Alexa可以对语音进行响应;亚马逊使用这种技术来优化产品推荐。

在工业领域，我们看到了使用这些技术来优化资产维护、生产运营、供应链、产品设计、现场服务和其他领域的巨大兴趣。感兴趣是一回事，但理解如何为特定目的获取和使用技术则是另一回事。ARC分vwin德赢ac米兰合作伙伴析师可以与您的团队合作，帮助您选择适合特定应用的正确技术。

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建立业务案例共识

在工业环境中应用分析是一项复杂的工作。为了帮助您建立内部共识，同时避免不必要的成本和错误的开始，该指南回答了一些关键问题，例如:

  • 分析模式是什么，它们有何不同?
  • 需要哪些角色和职责?
  • 非结构化数据对预测分析有多重要?
  • 如何使用边缘数据?
  • 带物联网服务的工业平台在分析中处于什么位置?

ARC工艺选择流程

弧覆盖区域

    ARC的分析师团队致力于以下vwin德赢ac米兰合作伙伴领域的研究、分析和咨询:

    • 人工智能
    • 大数据
    • 商业智能平台
    • 云应用平台
    • 认知计算
    • 企业制造智能(EMI)
    • 机器学习
    • 预测分析
    • 规范的分析

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    相关技术选择指南

    弧的客户报价

    “ARC的STAR供应商选择过程非常有效。通过这个过程，我们获得了有价值的信息，帮助团队了解当前可用的技术和选择。ARC帮助我们从现有的各种技术中开发出一个协调的解决方案，我们相信这将成功地解决我们客户独特的挑战。其中一个关键的好处是消除差异，让项目团队达成一致，让我们得到管理层的认可和一致。”

    Solaris
    Solaris管理顾问

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