数字化正在许多公司中取得进展。工业4.0的概念已经在 些公司的应用中得到了具体实施。下 步将是机器学习，它支持自动化生产。必要的人工智能已经可用，正如 些应用今年在汉诺威工业博览会上展示的那样。在未来，人类的任务是创造性。
业内4.0的概念实现完美的，数据收集有关大数据分析和各种功能，在机械有 定的智慧和设备的进 步发展是必要的，以自动化的生产工艺不断改进。因为历史数据通常允许进 步的自动化潜力。智能生产成为工业4.0的关键。
AI及其在行业中的应用
Netapp高 产品营销经理Christian Lorentz表示：“尽可能长时间，价值链的完全数字化已经成为制造业的重要议程。 个自组织和自学的生产大厅是工业4.0的宣称目标 - 并且可以实现新的技术创新。“
柏林创新与技术研究所（iit）代表联邦经济事务和能源部（BMWi）进行的 项研究表明，人工智能（AI）在制造业中具有巨大的未来附加值潜力。此后，在未来五年内在德国工业中使用AI，额外价值约为318亿欧元。因此，KI将负责预期总增长的三分之 。根据该研究，KI应用预测分析，机器人和智能辅助系统，自动化和传感器技术是 有前途的。
逐渐升 AI
预测性维护是许多工业公司进入智能生产的过程，但自动化和效率现在正成为人们关注的焦点。数据管理专 Netapp的调查显示了这 点120位来自健康，汽车制造，金融和制造业的德国IT专 。它表明，AI目前主要用于制造业，用于重复制造过程（机器人过程自动化，RPA）的自动化以及供应链和仓库管理。66.7％和60％的行业受访者报告了这 情况。许多公司才刚刚开始实施人工智能战略：46.7％的制造业决策者是在调查时积 使用人工智能的第 年。其他部门，如金融部门，（仍然） 步。
些保留仍然存在
然而，公司仍然担心所有生产过程的整体数字化的高成本 - 正是因为这还涉及过时的IT基础设施的现代化。这种实施的持续时间也会导致犹豫不决的行为。与所有数据驱动的流程 样，数据保护问题仍然存在，在GDPR生效之后，这 问题变得更加重要。
根据Netapp的说法，从中长期来看，建立自己的人工智能团队 对值得推荐，特别是为了促进内部知识交流和促进新员工的整合。
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