工业分析是数据分析的应用，从制造过程产生的大量数据中提取见解和有价值的信息. 工业分析通过确定需要优化的领域来优化和改进制造过程, 减少浪费, 提高效率. 这可以通过分析来自各种来源(如传感器)的数据来实现, 机器和系统, 并应用先进的分析技术，如预测建模, 异常检测, 优化算法.
工业分析也可以用来洞察客户行为, 供应链管理, 质量控制. 通过利用数据驱动的洞察力, 制造商可以做出更明智的决定，并在市场上获得竞争优势.
如今，分析市场非常不稳定. 越来越多的公司正在寻求分析解决方案，企业中越来越多的员工需要更多更好的决策工具. 以及对工业4的日益关注.0 (I4.工业物联网(IIoT)正在推动对预测性维护解决方案的需求, 它们依赖于高级分析.
所有公司都能从对市场需求的深入了解中获益, 操作, 库存, 公司业绩. 分析为有效管理全球市场提供信息, 供应链, 和操作.
人工智能(AI)与执行通常需要人类智能的任务的机器有关, 比如推理, 解决问题, 以及决策. 这些系统假设并根据现有证据制定可能的答案, 可以通过摄取大量的内容来训练吗, 自动适应，在某些情况下, 从他们的错误和失败中学习. 机器学习是人工智能的一个子集，涉及使用算法从数据中学习，并在没有明确编程的情况下提高特定任务的性能.
人工智能的进步来得正是时候. 工业制造企业不断面临着诸多挑战, 现在和将来. 结果是, 制造商越来越注重改善他们的业务运营，以确保他们的短期和长期生存能力.
然而, 在制造业中植入人工智能可能具有挑战性, 如果不吓人的话, 因为它需要理解业务目标，并将人工智能与现有流程和系统集成. 这或许可以解释为什么ARC的初步研究显示，人工智能被认为是未来五年最具影响力的技术. 如果是这样的话, 那么为什么这么多制造商也分享他们人工智能项目失败的故事呢? 对大多数公司来说, 即使是创新者, 确定任何数字转换项目的有效起点通常是压倒性的, 包括实现人工智能.
在工业环境中应用分析是一项复杂的工作. 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, ARC可以提供关键问题的答案, 如:
