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低成本传感器，云计算和更强大的计算能力的广泛部署的融合，聚集了许多可以监视，收集，交换，分析和提供见识的连接设备，这是前所未有的。工业4.0（或工业物联网）正在改变着产业。在制造业中尤其如此，许多组织正在对“智能制造”和机器学习工具进行投资以进行重大改进。无论目标是降低人工成本，减少产品缺陷，缩短计划外停机时间，改善过渡时间还是加快生产速度，机器学习的核心技术都非常适合制造商每天面临的复杂问题。随着越来越多的制造商发现，性能的范式正在转变，经过多年从供应链和运营中压缩成本之后，他们现在意识到，更多的成本削减只会影响客户。实现真正的效率提升的方法是使他们的工厂更加敏捷和响应迅速。

为了超越hype，领导者需要并研究如何成功实施可带来真正价值的工具。走向工业4.0的过程很复杂。数据是其基础，但它通常跨越多个关系和非关系系统。尽管存储和托管服务方面的创新改善了捕获过程，但是访问和理解数据仍然构成了巨大的挑战。结果，对可以帮助释放数据价值的高级分析和机器学习工具的需求正在增长。在最近的一次网络研讨会中，参与者被问及他们准备如何处理数据管理和算法处理，有24％的受访者表示他们没有特定的工具或基础架构，而34％的受访者表示他们需要适应当前的结构。

这就是Minitab的Salford Predictive Modeler（SPM）等解决方案发挥重要作用的地方。这些高度准确，超快速的引擎为用户提供了自动建模解决方案，可帮助他们快速，准确地在大型且往往是复杂的数据中找到可行的预测和模式，从而使制造商能够全盘做出更好的决策。这些复杂的问题曾经花了几个月的时间解决，现在可以在几分钟之内解决。

随着制造领域变得更加复杂和动态，寻找数据中高度复杂和非线性模式的数据驱动方法变得越来越重要。互联的设备和系统正在从根本上改变制造的性质，为高度集中的控制和监视提供了新的机会，而自我配置的自动化预示着生产力的逐步变化。组织找到新工具以将原始数据转换为可用于预测，检测，分类，回归和预测的模型变得越来越重要，以便运营变得更加高效，组织可以找到真正的竞争优势。

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