可信數(shù)據(jù)在制造業(yè)人工智能創(chuàng)新中的作用

　　在現(xiàn)代制造業(yè)的動(dòng)態(tài)格局中再獲，人工智能已成為一股變革力量。它正在重塑行業(yè)最深厚的底氣，提供前所未有的效率和創(chuàng)新敢於挑戰。隨著工業(yè)革命的發(fā)展，人工智能技術(shù)正在引發(fā)產(chǎn)品設(shè)計(jì)應用擴展、生產(chǎn)和優(yōu)化方式的轉(zhuǎn)變過程中。

　　數(shù)據(jù)是這一變化的核心。借助傳感器數(shù)據(jù)建立和完善、歷史維護(hù)日志和其他上下文數(shù)據(jù)特征更加明顯，制造商可以使用人工智能預(yù)測(cè)設(shè)備行為和潛在故障、建議適當(dāng)?shù)木S護(hù)措施紮實做、優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃并減少停機(jī)時(shí)間足了準備。此外，人工智能還可以使用歷史數(shù)據(jù)支撐作用、趨勢(shì)和天氣穩步前行、市場(chǎng)狀況等外部因素來預(yù)測(cè)產(chǎn)品需求，從而為制造商創(chuàng)造巨大價(jià)值著力提升。

　　盡管人工智能有望推動(dòng)智能工廠的發(fā)展指導，優(yōu)化生產(chǎn)流程，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)和模式分析動手能力、個(gè)性化以及許多其他用例服務品質，但如果沒有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理策略，那么通往有效人工智能的道路將是一場(chǎng)艱苦的戰(zhàn)斗充分。

　　了解數(shù)據(jù)的價(jià)值

　　數(shù)據(jù)作為可信人工智能的基礎(chǔ)結果，可以引領(lǐng)業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型。然而重要意義，許多制造業(yè)高管表示規則製定，他們?cè)趯ㄈ斯ぶ悄茉趦?nèi)的創(chuàng)新技術(shù)用于新用例時(shí)面臨挑戰(zhàn)。根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)引領，大多數(shù)企業(yè)正在實(shí)施人工智能和分析以用于業(yè)務(wù)功能表現明顯更佳，但任有一半的企業(yè)沒有計(jì)劃為其業(yè)務(wù)采用數(shù)字技術(shù)。

　　缺乏通用工業(yè)數(shù)據(jù)一直是制造商采用人工智能的主要障礙優化服務策略。雖然先進(jìn)技術(shù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組成部分技術先進，但制造商必須首先了解數(shù)據(jù)的作用和價(jià)值，才能在人工智能創(chuàng)新中脫穎而出技術節能。傳感器的低成本使制造商能夠收集提高、利用和管理大量數(shù)據(jù)發展基礎。然而，如果人工智能無法獲得完整的高質(zhì)量數(shù)據(jù)有很大提升空間，它將產(chǎn)生可疑的分析和次優(yōu)結(jié)果要求。組織經(jīng)常在錯(cuò)誤的假設(shè)上構(gòu)建解決方案，導(dǎo)致人工智能存在偏見認為、不受信任且很可能不成功運行好。因此，許多組織未能認(rèn)識(shí)到人工智能的價(jià)值拓展應用，因?yàn)樗麄儗⒐ぞ邞?yīng)用于本質(zhì)上有缺陷的數(shù)據(jù)非常重要。

　　某汽車企業(yè)將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向數(shù)字市場(chǎng)，將其大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于新能源汽車(NEV)和遠(yuǎn)程信息處理自動化方案。新能源汽車的快速增長導(dǎo)致車輛監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長行動力，對(duì)其數(shù)據(jù)處理能力提出了挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)空間廣闊，該企業(yè)將其大數(shù)據(jù)平臺(tái)升級(jí)為混合數(shù)據(jù)平臺(tái)落到實處。此次升級(jí)顯著改善了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，將HBase存儲(chǔ)減少了73TB，集群文件總數(shù)減少了8000萬高品質，并將批處理作業(yè)性能提高了6.6倍。這些改進(jìn)確保了詳細(xì)的車輛數(shù)據(jù)分析并符合國家法規(guī)互動講。

　　另一個(gè)利用數(shù)據(jù)為企業(yè)謀利的例子是一家輪胎企業(yè)統籌，該企業(yè)旨在加強(qiáng)車隊(duì)輪胎監(jiān)控，以提高性能和安全性支撐能力。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)產品和服務，該企業(yè)從本地系統(tǒng)遷移到混合數(shù)據(jù)平臺(tái)，受益于改進(jìn)的數(shù)據(jù)管理協同控製、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析不斷創新，具有高性能、可擴(kuò)展性和安全性體驗區。

　　奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

　　為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)并推動(dòng)制造業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型人工智能的發(fā)展去突破，企業(yè)必須制定基于強(qiáng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。制造運(yùn)營和IT部門之間的協(xié)作可以培養(yǎng)以數(shù)據(jù)為中心的文化提供了遵循，實(shí)現(xiàn)以可靠性和安全性為重點(diǎn)的端到端數(shù)據(jù)生命周期管理，優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)而不是復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)。

　　許多制造企業(yè)仍在使用傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施和各種數(shù)據(jù)源利用好，這些數(shù)據(jù)源位于本地或公有云等平臺(tái)上參與水平。然而，通過部署基于現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)構(gòu)建的整體數(shù)據(jù)平臺(tái)有望，制造商可以將數(shù)據(jù)集中到公共數(shù)據(jù)湖中智能設備，從而消除數(shù)據(jù)孤島解決問題，提供AI蓬勃發(fā)展所需的單一事實(shí)來源。這確保AI在自己的網(wǎng)絡(luò)和控制范圍內(nèi)使用自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練或集成不要畏懼，從而降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)導向作用，并確保AI輸出具有情境性和準(zhǔn)確性。

　　發(fā)揮人工智能的潛力

　　顯然作用，人工智能有能力徹底改變制造業(yè)，但與任何新技術(shù)一樣近年來，制造商過于專注于人工智能銘記囑托，而不采取必要措施確保其成功，這是有風(fēng)險(xiǎn)的交流等。任何人工智能實(shí)施都必須建立在可信數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上製造業，并以現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)為支撐。沒有這一點(diǎn)自動化裝置，組織將無法實(shí)現(xiàn)人工智能的真正價(jià)值狀態。

　　在這個(gè)哪怕是最微小的改進(jìn)也能顯著提高產(chǎn)量的行業(yè)中，那些利用人工智能潛力的人將獲得巨大優(yōu)勢(shì)關規定，能夠駕馭不斷變化的制造業(yè)格局更多的合作機會。

　　來源：千家網(wǎng)