Les technologies autonomes bouleversent l’industrie manufacturière
Pour déterminer quelles technologies avancées répondent le mieux aux besoins et objectifs de leur entreprise, les dirigeants ont besoin de réponses qu’ils pourront adapter en tant que stratégies.
En acquérant une meilleure compréhension de chaque technologie autonome et de la façon dont elle donne du pouvoir à vos collaborateurs, vous obtiendrez plus de valeur qu’en sachant simplement quels outils adopter. Ces connaissances peuvent également vous donner un aperçu des besoins en matière d’infrastructure et vous indiquer si vos choix de transformation numérique prennent en charge ou non les options autonomes.
Ce livre blanc :
- définit ce que sont les technologies autonomes
- explique comment elles s’intègrent dans l’industrie manufacturière
- fournit des exemples illustrant comment les technologies autonomes responsabilisent les collaborateurs et font progresser votre organisation
Veuillez remplir le formulaire pour télécharger ce livre blanc sur les technologies autonomes de l’industrie manufacturière.
Les grandes différences entre l’IA, le Machine Learning et la Data Science
Comme la plupart des innovations numériques, les nouvelles technologies entraînent une certaine confusion. Si l’IA, le ML et la DS sont toutes étroitement interconnectées, chacune a ses propres objectifs et fonctionnalités, en particulier dans l’industrie.
Découvrez les grandes différences entre l’IA, le Machine Learning et la Data Science dans l’industrie et comment elles se combinent avec un cas d’utilisation réel.
Le guide du Machine Learning dans l’industrie manufacturière
L’usine connectée permet aux industriels de collecter, d’analyser et d’innover grâce à leurs données. L’introduction du Machine Learning dans cette équation peut accélérer les capacités de détection, d’optimisation et d’innovation de vos collaborateurs.
Découvrez le Machine Learning et son intégration au sein de vos équipes dans ce guide complet.
Faut-il être Data Scientist pour utiliser le Machine Learning ?
Grâce au nombre croissant d’appareils connectés et à sa simplicité d’utilisation, de plus en plus de collaborateurs sont en mesure d’exploiter ces données pour prendre des décisions éclairées.
Pourtant, cette augmentation du nombre de décisions fondées sur l’analyse soulève la question suivante : faut-il être Data Scientist pour exploiter la puissance de l’analytique augmentée et du Machine Learning ?
