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AI:理解工业物联网 人工智能技术有望使设备数据具有洞察力

2019-11-27来源:中国融媒产业网


工业4.0以一种好的方式,迫使公司的手做出改变。工业物联网(IIoT)和人工智能(AI)等新兴技术的令人兴奋的承诺正在沿着转型之旅更快地推动企业发展。对于严重依赖运营技术(OT)的行业来说尤其如此,例如制造业,运输业,能源和医疗保健。

AI:理解工业物联网  人工智能技术有望使设备数据具有洞察力

人工智能是一个对IIOT至关重要的互联组件。

定义AI

今天到处都有很多数据。智能设备,传感器和机器为所有行业的企业提供了大量有价值的信息。然而,许多公司缺乏工具和资源以及必要的技能来理解这一切。

此外,严重依赖OT的部门可能面临传统和互操作性挑战。他们可能正在使用软件或系统从物理系统收集相关的设备数据,但将这些信息与公司IT系统集成并创建一个连贯的视图可能是一项艰巨的任务。

输入人工智能。人工智能是一个广泛的术语,包括自然语言处理,深度学习,语音识别和机器学习技术。但基本概念很简单:AI算法可用于训练机器和计算机来分析信息。

将IIoT数据(包括实时数据和历史数据)流入AI模型的好处是巨大的,影响到所有行业。AI可以帮助组织更好地理解设备故障的原因,同时提供潜在的补救措施; 协助医生进行实时诊断; 帮助矿业公司找到矿物提取物;并为城市提供即时交通和道路状况分析。

所有这些示例都转化为切实的业务影响:成本节约,更快的服务,更高的客户满意度,以及更高的效率和现有资源的使用。

让AI在网络层面工作

但是有一个障碍。企业在寻求AI技术的优势时,不得低估基础设施关键要素的价值:拥有高性能网络。

考虑IIoT设备不断捕获的所有数据。它需要大量的计算能力和容量来处理数量和必要的处理速度,以做出明智的决策。这意味着网络必须设计为提供连通性,弹性和可靠性的维度。例如,在操作过程中使用智能算法帮助医生一切都很好,但AI辅助手术也需要可靠且可扩展的连接。

为了解决这个问题,组织需要构建能够提供AI功能的关键业务工业网络。他们必须密切关注:

跨设备,网络和应用程序层的无缝,安全连接

性能,延迟,带宽和可管理性

任务关键型连接要求

边缘和多云连接

智能配置,实现可扩展性,可用性和性能

拥有完善的连接网络可确保企业为工业4.0做好准备,并可充分利用IIoT和AI技术。

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