未來的制造業將廣泛采用更加靈敏的人工智能和智能自動化技術，使得制造過程變得更加迅速便捷。這就是工業4.0的愿景。大多數制造商們都明白，AI和GJ分析可以助力做出更好的決策，進而帶來商業效益。然而，許多制造商們仍然在苦苦學習如何創建成功的數據管理結構。

本項研究向您揭示，行業L導者是如何取得比其他公司更大進步的。簡而言之，就是因為他們了解、投資并充分利用了人力、流程和技術的方方面面。而從大體來說，則是因為他們都完成了從數據到信息到洞察到決策再到可盈利且及時行動的這一重要過程，從而實現了整體閉環。

當制造商開始實施工業4.0計劃時，他們大都知道這將是一場歷 時多年的修煉。我們能看到，大多數企業的變革過程都很順利，行業發展顯著。 許多受訪企業在工業4.0方面取得了巨大進展，并已從中獲益。

廣泛的商業優勢 我們想了解企業從更好、更統一的制造數據管理中獲得或期望 獲得哪些優勢。問題是： “您認為或期望從更好、更統一的 工廠數據管理中獲得哪些優勢,這種工廠數據管理在上下文數據 情景中提供OT和IT數據，可供即時分析和采取行動模式有哪些 優勢，或期望從中獲得哪些優勢？受訪者可選擇所有適用選項。 受訪者的選項較為分散，只有兩個選項被超過半數的受訪者 選中：提G產品質量和更快、更可靠地應對異常情況。

人工智能和分析的基礎 任何嘗試過人工智能或GJ分析項目的人都知道，完善的數據 管理是前提條件。制造數據管理的任何方面出現問題，都會影 響分析結果和人工智能的工作質量。分析結果可用于深入了解 所列的任何改進L域。

眾多應用 這是人工智能的時代。正如人類智能可以解決許多問 題一樣，人工智能也可以。我們問：”貴企業預計在 工廠中使用人工智能（AI）、機器學習（ML）、預 測性分析或規范性分析等GJ分析技術，能帶來哪些 優勢？（列出所有流程、L域或學科）。如詞云所示， 大家提及的內容很多。

附件：人工智能時代的制造業進展與期望-人工智能和GJ分析可以助力做出更好的決策