为了从任何工业过程中获得最大价值,组织必须拥有收集物联网数据、使用AI分析数据并实时进行分析的技术。


人工智能的日益成熟意味着任何规模的组织都可以更轻松地使用人工智能来解决关键的复杂问题。


在过去一年中,人工智能在应对特别具有挑战性的环境方面发挥了关键作用。零售商依靠人工智能来帮助他们优化订单发货,将他们的商店重新想象为配送中心,并确保人们即使在面对面购物停止时也能买到产品。在公用事业部门,人工智能越来越多地被用于通过管理植被风险或提前开始准备不利天气事件等问题来保持电网运行。人工智能也有助于从头开始更好地建设。例如,人工智能分析和跟踪飞机、通风机和航天飞机等不能失败场景中使用的复杂工程设备的需求。

利用人工智能、物联网传感器和混合云扩展工业4.0

当人工智能与其他使能技术相结合时,我们开始看到所谓工业4.0的一些后果。当与物联网结合时,AI可以分析传感器数据并预测工厂设备、HVAC系统和装配线等工业资产的故障。它可以优化资产工单的进度,分析故障风险,并让管理人员根据不同的标准确定维修优先级。目视检查用于检测制造缺陷,并通过分析实时视频源帮助确保工人的安全。


摄像机、信标和传感器可以每周7天、每天24小时监控设施。借助于能够将信号与噪声分离的人工智能,组织可以确保不会遗漏任何有价值的见解,并开始自动化其制造和生产过程中日益复杂的部分。如果公司投资于所需的底层数字基础设施,则工业4.0的这些构建模块已经成熟,并为企业做好了准备。


用混合云解锁工业4.0


人工智能和物联网是实现大规模工业自动化的两个关键组成部分,这正是我们在谈论工业4.0时通常的意思。然而,大规模实现上述任何应用程序都会带来新的挑战,这需要第三个构建块:混合云。


想想单个工厂地板上的数据输入量,从跟踪热量和占用情况的物联网传感器到收集视觉数据和监控工作场所安全的摄像头。在一个拥有多个不同设施(甚至可能是不同种类的设施)的大型组织中进行推断,需要处理的数据量呈指数增长。需要对所有数据进行排序的人工智能模型变得更加复杂。也许最重要的是,时间成了一个问题。如果一个模型能告诉你一个月后,员工们都挤在某个通道里,那就没什么用处了。为了利用预测性洞察,需要能够立即对这些洞察采取行动,这意味着能够在收集这些洞察的边缘进行计算。


这三个组成部分--收集和存储大量不断变化的数据的能力,在数据上运行模型或其他软件的能力,以及在任何地方都能做到--需要一个从边缘延伸到数据中心和云的基础设施。


为了提高效率,组织需要一个跨所有基础架构的无缝管理平面。混合云通过一个通用的基于容器的平台实现了这一点,该平台可以跨所有基础设施位置运行。它提供了基于工作负载自动缩放的能力,以及在任何云、公共、私有或边缘平台上运行平台的灵活性。


在工业4.0环境中,混合云可以连接这些点。它使员工需要的数据、人工智能、工具和软件随时随地可用。人们的工作越容易,他们就可以投入更多的时间、注意力和能力来解决更有趣、更复杂、更昂贵的问题。

免责声明

我来说几句

不吐不快,我来说两句
最新评论

还没有人评论哦,抢沙发吧~