當今領先的製造公司需要利用數據驅動的見解來做出更好、更快的業務決策。關鍵是要解鎖全球所有工廠資料的隱藏價值。首先，這是透過將全球營運資料即時聚合到具有無限可擴展性的集中式資料管理平台中來實現的，從而解鎖和協調傳統系統和孤島系統中滯留的資訊。其次是能夠對所攝取的大量資料進行清理和關聯，同時將敏感製造資料從生產廠區安全傳輸到企業雲。所有營運數據的這種統一視圖奠定了基礎，經過行業驗證的分析/人工智慧軟體可以派生出自我優化生產、預測故障和最小化消耗的模型。

在製造業中，此類人工智慧軟體的一項突破性應用是規範性維護。 隨著人工智慧的進步，可以在線上部署自主人工智慧代理，以識別設備的大量即時感測器資料中的微小模式變化，以檢測人類或感測器單獨無法檢測到的裝置性能衰減的早期症狀。這些人工智慧代理可以預測設備何時以及如何發生故障，提供完整的 FMEA (Failure Mode & Effect Analysis，失效模式與效應分析)並規定早期糾正措施，以避免導致停機的損壞。早期檢測可能只需要簡單的維護，並且在大多數情況下，通知會提前幾週發出，從而允許設備在生產需求較低時的方便時間下線維護。這會顯著降低維修成本並提高產量。