在這個資訊爆炸的時代下，大數據分析解決了以往不能處理的問題，而 AlphaGO 人機對決的勝利更讓產官學界開始廣泛關注人工智慧（Artificial Intelligence, AI），因此產業人工智慧化以及人工智慧產業化已成為目前的產業趨勢。例如：傳統產業透過人工智慧將工廠智慧化，透過設備即時預警、預防性維護保養模型建構以及產能最大化模型建構等，提供生產效率提升及生產成本降低的決策最佳化協助。
臺泥資訊專家團隊透過 R、Python 等大數據工具結合 TensorFlow、Keras 等深度學習的工具，使得專案執行上不僅是對於大數據的處理與分析，進而擴展至機器學習、深度學習、甚至強化學習上；上述的處理與分析方法已運用於多個大型專案，並建立異常預警系統，如已獲頒專利的軸瓦預警系統、窯溫預警系統…等；運算設備上除了一般所熟悉的 CPU 運算外，在大量運算上還能透過不同數量的 GPU 加速使得成果能更快展現，提供整體解決方案為企業解決痛點所在。
利用物聯網（Internet of Things, IoT）技術即時監控工廠廠區生產設備參數，臺訊大數據團隊透過感測器所收集的數據，以資料萃取、轉換及載入（ETL）技術、資料視覺化技術（data visualization）、特徵工程（feature engineering）、資料分析（data analysis）、併以機器學習方法（machine learning）建模（data modeling）等過程，建構工廠智慧化解決方案，目前已實際運用於即時監控水泥生產產線，並取得中華民國及美國專利（其他國家的專利正在申請流程中）。
軸瓦故障預警系統透過軸承的溫度監控及分析系統，可提早發出異常警告，以協助現場人員及早檢查旋窯運轉情形，減少因受力不均的翻窯情形。
窯溫預警系統利用窯溫同質特性建構監控與分析系統，即時偵測整體窯殼溫度並提出異常預警，
以提高現場人員對於窯溫異常的警覺性，減少窯殼出紅事件。
