在工业发展的长河中，人类积累了大量的设备数据和过程数据。然而，人脑的计算能力毕竟是有限的。幸运的是，随着算法、计算能力和数据的突破，人类迎来了人工智能的第三次爆发。人工智能弥补了人类在计算方面的不足。人工智能(ai)和数据分析方法为解决问题和产品开发开辟了新的途径，同时也为面向服务的商业模式奠定了基础。

工业生产设施的数字化是当今机械和工厂运营商面临的主要挑战。为了分析机器数据和过程数据，工业数据分析使用复杂的模型，可以检测异常情况，甚至预测未来的机器行为。通过使用人工智能(ai)方法和机器学习(ml)，先前未知的测量值之间的关系通过源自原始数据的特征被揭示。也就是说，工业数据分析将庞大而复杂的数据集中分析转化为新的模式和知识，经过合理的决策，可以为企业创造新的价值——提供数据驱动的服务，提高服务效率，提高生产能力。

智能设备、大数据和预测性维护等词汇激励着许多自动化制造商。确保设备正常运行时间的预测性维护将在未来为新系统带来额外价值。与此同时，越来越多的公司意识到基于数据的服务扩展将为他们带来真正的业务优势，这种前瞻性的业务模式将有助于长期保持客户忠诚度。

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