物联网 (IoT)、边缘计算和人工智能集成的挑战：尽管物联网、边缘计算和人工智能都已达到较高的技术成熟度，但它们在制造业中的综合应用仍处于早期阶段。将这些技术集成到一个统一的系统中仍然是一个复杂的挑战，受到兼容性问题、高基础设施成本和网络安全问题等因素的阻碍，正如最近举行的领先物联网会议Embedded World所强调的那样。
虽然早期采用者开始看到这种集成的好处，但更广泛的实施将需要进一步提高互操作性和成本效益解决方案。一旦解决了这些集成挑战，物联网、边缘和人工智能的综合优势就可以解锁新的实时数据处理和分析水平，为高度自主和弹性的制造环境奠定基础。
与上述技术集成趋势的到来类似，大型制造企业如今已面临管理复杂和混合基础设施的挑战。在这里，编排工具（例如Dataiku 的统一监控功能）变得越来越有价值。
持续的人工智能进步
延续近年来的趋势，到 2025 年，利用包括生成式人工智能在内的人工智能将成 葡萄牙电话号码数据 为制造企业保持竞争力的更大必要条件。从适应经济压力到弥合劳动力缺口和整合先进技术，人工智能将在塑造制造业的未来方面发挥核心作用。
Dataiku 为制造公司提供工具，使 AI 民主化并赋能各级员工，使他们能够推动效率、质量和响应能力的显著改善。对于准备迎接未来的制造商，Dataiku 提供了基础，使 AI 成为充满活力且充满挑战的行业格局中的核心资产。
借助 Dataiku 解决方案保持 AI 领先地位
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