分析和機器學習

在工業公司和城市中使用分析和機器學習正在迅速增長。十多年來，信息戰士一直是商業智能（BI）平台，由工廠中的企業製造智能（EMI）補充。這些係統擅長幫助用戶發現並理解有關發生的原因和細節以及為什麼。現在，隨著工業和基礎設施的空間變得更加活躍，公司和城市正在轉向先進的分析和機器學習，以支持預測和規範的解決方案。

今天，分析市場非常流暢。更多公司正在追求分析解決方案，以及整個企業的更多員工想要更多更好的決策工具。而越來越多的投資於Industrie 4.0（I4.0）和工業互聯網（IIOT）正在推動對預測性維護解決方案的需求，依賴於先進的分析。

所有公司和城市都可以從增強的市場需求，運營，庫存和公司業績中受益。分析提供信息，以有效地管理全球市場，供應鏈和運營。

使用機器學習，人工智能，認知計算正在爆炸

人工智能或機器學習，利用了許多現在的消費產品。Netflix建議觀看什麼;Siri，Cortana和Alexa響應聲音;亞馬遜使用此技術優化產品建議。

在工業空間中，我們正在看到使用這些技術來優化資產維護，生產操作，供應鏈，產品設計，現場服務等領域的相當興趣。有興趣是一回事，但了解如何獲得和使用該技術的特定目的是另一件事。ARC Analysts可以與您的團隊合作，幫助為特定應用選擇合適的技術。

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建立業務案例共識

在工業環境中應用分析是一個複雜的努力。為了幫助您構建內部共識，同時避免不必要的成本和假開始，指南答案關鍵問題，例如：

  • 什麼是分析模式以及它們如何不同？
  • 需要什麼角色和責任？
  • 對預測性分析的非結構化數據有多重要？
  • 如何使用邊緣數據？
  • 在哪裏具有IoT服務的工業平台適合分析？

電弧技術選擇過程

弧度覆蓋區域

    ARC的分析師團隊致力於在這些領域進行研究，分析和谘詢：

    • 人工智能
    • 大數據
    • 商業智能平台
    • 雲應用程序平台
    • 認知計算
    • 企業製造智能（EMI）
    • 機器學習
    • 預測分析
    • 規定性分析

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    相關技術選擇指南

    arc客戶端報價

    “Arc的Star供應商選擇過程非常有效。通過通過流程工作，我們收到了有價值的信息，幫助團隊了解目前可用的技術和選擇。ARC幫助我們從我們相信的技術的SMORGASBORD開發協調解決方案成功地解決了客戶的獨特挑戰。其中一個主要福利是敲擊差異並在同一頁麵上獲取項目團隊，讓我們從我們的管理層獲得買入和對齊。“

    Solaris.
    Solaris Management顧問

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