數字化正在許多公司中取得進展。工業4.0的概念已經在 些公司的應用中得到了具體實施。下 步將是機器學習，它支持自動化生產。必要的人工智能已經可用，正如 些應用今年在漢諾威工業博覽會上展示的那樣。在未來，人類的任務是創造性。
業內4.0的概念實現完美的，數據收集有關大數據分析和各種功能，在機械有 定的智慧和設備的進 步發展是必要的，以自動化的生產工藝不斷改進。因為歷史數據通常允許進 步的自動化潛力。智能生產成為工業4.0的關鍵。
AI及其在行業中的應用
Netapp高 產品營銷經理Christian Lorentz表示：“盡可能長時間，價值鏈的完全數字化已經成為制造業的重要議程。 個自組織和自學的生產大廳是工業4.0的宣稱目標 - 并且可以實現新的技術創新。“
柏林創新與技術研究所（iit）代表聯邦經濟事務和能源部（BMWi）進行的 項研究表明，人工智能（AI）在制造業中具有巨大的未來附加值潛力。此后，在未來五年內在德國工業中使用AI，額外價值約為318億歐元。因此，KI將負責預期總增長的三分之 。根據該研究，KI應用預測分析，機器人和智能輔助系統，自動化和傳感器技術是 有前途的。
逐漸升 AI
預測性維護是許多工業公司進入智能生產的過程，但自動化和效率現在正成為人們關注的焦點。數據管理專 Netapp的調查顯示了這 點120位來自健康，汽車制造，金融和制造業的德國IT專 。它表明，AI目前主要用于制造業，用于重復制造過程（機器人過程自動化，RPA）的自動化以及供應鏈和倉庫管理。66.7％和60％的行業受訪者報告了這 情況。許多公司才剛剛開始實施人工智能戰略：46.7％的制造業決策者是在調查時積 使用人工智能的第 年。其他部門，如金融部門，（仍然） 步。
些保留仍然存在
然而，公司仍然擔心所有生產過程的整體數字化的高成本 - 正是因為這還涉及過時的IT基礎設施的現代化。這種實施的持續時間也會導致猶豫不決的行為。與所有數據驅動的流程 樣，數據保護問題仍然存在，在GDPR生效之后，這 問題變得更加重要。
根據Netapp的說法，從中長期來看，建立自己的人工智能團隊 對值得推薦，特別是為了促進內部知識交流和促進新員工的整合。
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