Aegis Software активно поддерживает исследование, направленное на изучение того, как искусственный интеллект и аналитика могут принести пользу производственным компаниям. Опрос, разработанный Manufacturing Enterprise Solutions Association International (MESA) и Tech-Clarity, открыт для ответов в течение декабря 2024 года. Он сосредоточен на том, как производители используют традиционные аналитические методы и предсказательный ИИ, включая машинное обучение и генеративный ИИ.
По словам представителя Aegis, в современных производственных условиях генерируется огромное количество данных, и ключ к их эффективному использованию заключается в том, чтобы эти данные были точными, контекстуализированными и применимыми. Без правильной обработки данных даже самые продвинутые аналитические и ИИ-инициативы могут оказаться неэффективными. Это исследование предоставит отраслевую перспективу на то, как компании справляются с основными вызовами и исследуют роль ИИ в повышении эффективности и получении новых инсайтов.
Tech-Clarity также подчеркивает важность участия сотрудников производственных компаний в опросе, чтобы собрать ценные данные и мнения. Участники, заполнившие анкету, получат копию отчета. В течение декабря MESA предлагает специальные условия членства, что делает участие в опросе еще более привлекательным.
Платформа FactoryLogix от Aegis, основанная на единой IIoT-архитектуре, предназначена для преобразования сырых данных в действенные инсайты. Она охватывает весь производственный цикл: от запуска продукта до управления качеством, обеспечивая мощную аналитику и реальное время для многопрофильных производств.
Миссия Aegis заключается в том, чтобы помочь производителям любого размера достичь преимуществ Индустрии 4.0 через интеллектуальную автоматизацию и принятие решений на основе данных, при этом снижая общие затраты на владение. С момента своего основания в 1997 году Aegis помогает более 2200 заводам в различных отраслях, включая военную, аэрокосмическую, медицинскую и автомобильную, достигать высокой эффективности и качества при снижении операционных затрат.