工作場所的融合

制造業多年來一直在以不同的方式分別研究這些趨勢，他們都開始在數據的使用上相互吻合。以下是每種技術在企業中的運作方式：

1.云計算

在過去10年中，軟件現在作為一種服務提供（即基于云的服務，在此基本上是租賃而非購買）。

2.物聯網

物聯網使制造商能夠將傳感器置于其流程的“邊緣”，這樣他們就可以從運營中的更多區域獲得更多數據，從而不僅可以更快地響應停機時間，還可以預測這些事件何時可以發生。

3.大數據

物聯網自然會產生“大數據”以便處理它，利用大數據的分析功能，用戶不僅可以收集，而且可視化和設置關鍵性能指標（KPI）等內容，以監控和響應驟降或超出限制的流程。

4.人工智能

對于一些供應商而言，AI和機器學習（ML）齊頭并進，將大量數據提供給AI引擎，然后將上下文（意義）應用于數據，以便了解可以導致良好和不良事件（停機時間，超出規范流程）。

如果沒有云計算的規模經濟或大數據平臺的管理工具，物聯網數據就無法實際存儲或管理。一旦它被存儲和管理，我們仍然需要在其中找到商業價值。由于AI在大規模分析和識別意外模式方面更勝一籌，因此它非常適合這個特定價值鏈的最后一公里。

隨著預測性決策成為常態，公司嘗試實施基于AI / ML的決策，行業正在發生進一步的變化：

1.管理數據集

要使用AI / ML構建良好的預測推理系統，需要大量數據來訓練，測試和驗證解決方案。可以大規模快速設計的良好數據基礎設施是必要的。

2.云計算基礎設施

處理大量數據的AI / ML系統需要可以根據計算需求進行擴展的計算基礎設施。這是可以水平和按需擴展的云計算基礎架構變得重要的地方。云基礎設施的固有可擴展性和冗余性與集裝箱化技術（相結合，使其得以實現。

3.物聯網數據管理

另一個有趣的新興領域是物聯網，它比以前更快地生成更多數據，并且需要快速決策。假設您有大量設備通過數百個連接的傳感器生成數據，企業正在做出維護決策。您需要存儲，傳輸，處理（使用AI / ML）并最終決定機器是否需要維護。這個過程需要所有不同的技術云，AI / ML和大數據一起工作以提供最終結果

物聯商城認為，隨著無線移動速度隨著5G的出現而增加，生成、收集、處理、預測、行動的需求將增加，并且所有不同的元素將開始相互融合。