在现代工业界，人工智能取得成功的关键因素主要有以下几点。首先是数据，这是人工智能的基础。工业生产过程中会产生大量的数据，如设备运行参数、生产流程数据等。这些数据的数量和质量直接影响人工智能模型的训练效果。丰富且高质量的数据能够让模型学习到更多的特征和模式，从而提高预测和决策的准确性。例如，通过对大量设备故障数据的分析，人工智能可以提前预测设备故障，减少停机时间。

        算法与模型也是至关重要的因素。随着技术的不断发展，出现了许多先进的人工智能算法和模型，如深度学习、强化学习等。不同的算法和模型适用于不同的工业场景。比如，在质量检测中，深度学习的卷积神经网络能够快速准确地识别产品缺陷；而在生产调度方面，强化学习可以根据实时生产情况动态调整生产计划，提高生产效率。

        计算能力的提升为人工智能在工业界的应用提供了有力支持。强大的计算资源能够加速模型的训练和推理过程。例如，使用图形处理器（GPU）和专用集成电路（ASIC）等硬件，可以显著缩短模型训练时间，使人工智能系统能够更快地响应工业生产中的各种需求。

        人才是推动人工智能在工业界应用的核心力量。既懂人工智能技术又熟悉工业业务流程的复合型人才，能够将人工智能技术与工业实际需求相结合，开发出切实可行的解决方案。他们可以根据工业场景的特点，选择合适的算法和模型，并进行优化和调整。

        最后，企业的战略支持和组织文化也不容忽视。企业需要制定明确的人工智能发展战略，将其融入到整体业务规划中。同时，营造鼓励创新和技术应用的组织文化，能够激发员工积极参与人工智能项目，促进人工智能在工业界的推广和应用。总之，数据、算法与模型、计算能力、人才以及企业战略和文化等因素共同作用，推动了人工智能在现代工业界取得成功。