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【玻璃生產及加工行業】 【化工及鹽化工廠】 【冶金-煉鐵高爐系統】
【水利水電廠監控系統】 【汽車制造行行業】 【鋼鐵工程-鍋爐行業】
【水泥制品及生產制造】 【電力及水利行業】 【電力-電氣化水系統】
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【電站及小水電控制業】 【造紙及印刷行業】 【電力-除灰除渣系統】
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工廠流程的環節不只一兩個，但無論如何總要先透過數據分析，了解之后才能優化。目前業界普遍的做法是將最復雜最有價值的幾個問題丟出來，先成立項目組，以項目方式處理。
但這樣的作法會讓企業內部產生責任推托，如果不是項目組的人員，那數字轉型就跟之無關。事實上一間工廠要能真正進化，邁向工業4.0，將會有幾百個甚至上千個問題需要解決，也就是所謂的“長尾”問題，而這些問題的總價值很可能還超越最貴的那幾題，那怎么辦？
企業需要一套核心數據分析全流程架構來解決長尾問題。過去在軟件開發的領域，企業盛行一套DevOps的開發維運架構，為的是能系統化和規模化去應付頻繁的部署需求。
面對數字化過程中對數據分析效率要求的提升，國際上現在也效法DevOps架構發起了AnalyticOps的概念，用一套系統化的平臺建構一個可規模化的數據分析流程，以提升企業內部各環節數字化的效率。
舉例來說，如訊能集思所推出的產品理論架構，即跟AnalyticOps相似，推出的智能決策平臺JarviX以OT(營運技術)端的需求切入，透過AI增強分析的技術來降低工具的使用門檻，讓OT端能夠自主完成數據分析全流程，減低企業為了數據分析付出的龐大跨部門溝通成本，對比以往需要IT和DT人員搭配組成的項目團隊去做分析，現在OT的人員就能直接做數據分析，大規模的提升分析流程各環節的效率。
