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《專業》《 誠信》《創新》《合作》《共贏》的經營理念
《不斷開發新產品》《為客戶提供優質服務》
《以最大限度追求客戶滿意》《并不斷開拓新領域業務》
Allen-Bradley（美國AB)系列產品
Schneider(施耐德電氣)系列產品
General electric(通用電氣)系列產品
Westinghouse（美國西屋）系列產品
SIEMENS(西門子系列產品)
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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】   
【中央空調及樓宇監控】       【供水及水處理業】        【鐵路運輸-裝卸行業】
【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�；额l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。