2019,人工智能將重新定義工業(yè)企業(yè)?

時間:2019-01-03

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:“自動化可以改進(jìn)流程的運(yùn)作。通過對勞動力和先行指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)可以提高生產(chǎn)力。通過分析可以深入了解事情運(yùn)作的方式。但是在人工智能領(lǐng)域卻不是這樣的,除非你了解類似機(jī)器學(xué)習(xí)和語義學(xué)方面的知識。

“自動化可以改進(jìn)流程的運(yùn)作。通過對勞動力和先行指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)可以提高生產(chǎn)力。通過分析可以深入了解事情運(yùn)作的方式。但是在人工智能領(lǐng)域卻不是這樣的,除非你了解類似機(jī)器學(xué)習(xí)和語義學(xué)方面的知識。

”在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,機(jī)器和設(shè)備的預(yù)見性維護(hù)是第一種被證明可以進(jìn)行廣泛商業(yè)運(yùn)用的應(yīng)用?!翱梢赃\(yùn)用傳統(tǒng)回歸和預(yù)測性分析完成這項(xiàng)任務(wù)。但是,當(dāng)你擁有了人工智能后,你可以超越結(jié)構(gòu)化的確定性從而實(shí)現(xiàn)模糊化的隨機(jī)性?!盜nfosys公司的副主席JeffKavanaugh說道,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)基于輸入的信號,例如聲音信號,通過像人類一樣運(yùn)作的電腦學(xué)習(xí)分辨設(shè)備健康和異常時候的聲音,就可以了解異常情況。

最近Infosys公司針對智能自動化運(yùn)用進(jìn)行了一次全球性調(diào)查。這次調(diào)查的核心觀點(diǎn)表明人工智能技術(shù)正在成為一種主流,并且表現(xiàn)出積極的一面。同時,發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)人工智能的使用率大不相同,需要更多分析來確定根本原因。

經(jīng)常被問到的一個問題是企業(yè)是否有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),以及數(shù)據(jù)是否以合適的形式進(jìn)行運(yùn)用。人們擁有超出他們想象的數(shù)據(jù),但是這些數(shù)據(jù)量低于他們的預(yù)期,而且很多數(shù)據(jù)并沒有在機(jī)器學(xué)習(xí)上得到運(yùn)用,有些情況下根本不需要大量數(shù)據(jù)。企業(yè)可以更好地利用已經(jīng)積累的數(shù)據(jù)。工業(yè)企業(yè)可以從簡單數(shù)據(jù)中獲得重要的寶藏。同時,這些簡單的數(shù)據(jù)可以被更進(jìn)一步地分析和運(yùn)用。

與80年代引入PLC、DCS、SCADA、CAD和ERP的時候相比,當(dāng)今的技術(shù)革新帶來的變化有所不同。Kavanaugh認(rèn)為,20世紀(jì)80年代新技術(shù)的引進(jìn)帶來了重大意義的變化,但是那只是行和列之間的自動化,更適用于車間和現(xiàn)場?,F(xiàn)在更強(qiáng)調(diào)結(jié)合經(jīng)驗(yàn),從多屬性的角度來看待實(shí)際發(fā)生的事情。

“我們正在討論事情是內(nèi)在可認(rèn)知的,

換句話說,這些事情是模糊的。

早些時候轉(zhuǎn)型是從完整的模擬到計(jì)算機(jī)操作,

現(xiàn)在的趨勢是更加普遍、連接更加緊密、更智能化

——最終也將更加深刻?!?/p>

人工智能是充滿希望的。一些技術(shù)專家認(rèn)為,得益于邊緣控制的發(fā)展,ERP或?qū)⒊蔀槲磥硭袛?shù)據(jù)最具潛力的聚合點(diǎn),繞開傳統(tǒng)的自動化控制系統(tǒng)。這種影響可能將是深遠(yuǎn)的。

例如,作為一種內(nèi)存數(shù)據(jù)ERP系統(tǒng),SAP的HANA最新引入了地理信息系統(tǒng)的能力,但不僅僅是作為應(yīng)用程序功能。集成將這種能力擴(kuò)展到獨(dú)立產(chǎn)品中。一個數(shù)據(jù)庫運(yùn)行著這個業(yè)務(wù)應(yīng)用程序和地理信息系統(tǒng)。在一個案例中,一家公司已經(jīng)將來自于SAPERP中心組件帶有地理數(shù)據(jù)的交易數(shù)據(jù)和來自渦輪機(jī)的其他數(shù)據(jù)整合在一起。

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