人工智能和机器学习在 IIoT 中的意义
已发表: 2018-05-19重新定义商业的未来：机器学习和人工智能如何增强 IIoT
“嘿 Siri，什么是 IIoT？” 每次您询问 Siri 时，您都会得到准确的答案。 想知道您的虚拟助手如何像人类一样提出建议、思考和交谈吗？ 因为它是通过机器学习来教授的。 金融、零售和医疗保健只是受益于机器学习的众多行业中的一小部分。 既然 Siri 已经为您提供了关于什么是工业物联网 (IIoT)的大量信息，那么让我们更深入地研究一下机器学习和人工智能如何增强 IIoT。
重新定义商业的未来
物联网对消费者个人设备的作用是，工业物联网通过帮助机器和设备进行通信和中继重要信息来实现工业规模。 当机器能够通过传感器相互通信时，它可以提高效率、节省成本并简化整个工作流程。
例如，空中客车公司推出了“未来工厂”，这是一项重组制造流程的数字计划。 通过将传感器与工具集成并为员工提供智能眼镜等可穿戴技术，空中客车公司提高了生产力，同时显着减少了错误。
让我们看看另一个流行的例子是 IBM Watson。 人工智能工具被用于肿瘤学研究。 它分析患者数据、他们的医疗记录和各种其他因素，以帮助肿瘤学家做出明智的决策。
埃森哲的一项调查表明，到 2030 年，工业物联网 (IIoT) 很容易为全球经济增加 14.2 万亿美元。
尽管 IIoT 正在稳步对行业产生持久的影响，但在人工智能和机器学习的帮助下，仍有一个巨大的领域可以解锁，以提高成本节约、提高安全性、增强性能和增加资源。
利用数据增强业务
IIoT 转化为大量数据的创建。 数据的生成是好的。 但是公司如何利用这些数据来发挥自己的优势呢？ 并非每个使用 IIoT 的行业都在其 IIoT 平台中利用机器学习和 AI。
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印度初创公司走捷径寻求资金
对于许多业务领域来说，大数据并不是一个新概念。 但是从一大堆数据中挑选出有用的数据并不是一件容易的事。 例如，一架波音 787 每次飞行都会产生超过 0.5 TB 的数据。
配备有大约 5000 个传感器的普惠发动机的庞巴迪“C”系列喷气式客机产生 5000 GB 的数据。 而且我们仍然专注于一个行业的单架飞机。 想象一下全球数千架飞机每次飞行产生的数据量。
零售业甚至医疗保健产生的大量数据又如何呢？ 电子商务网站使用机器学习来了解消费者的购买模式并提供建议。 从连接在 IIoT 网络中的每台机器收集的数据量中过滤有价值的信息超出了个人的能力。
这就是机器学习和人工智能等智能技术介入的地方。这些引擎生成的数据使用人工智能来预测所需的功率，并通过降低油耗来帮助提高性能。 在 IIoT 中使用机器学习和 AI 可以使用先前收集的数据集预测机器的行为。
这可以防止可能使组织付出高昂代价的事故、事故和其他损害。 一个很好的例子是印度铁路公司部署了人工智能，通过远程监控和实时检测信号系统的故障来确保列车的安全。
机器学习和人工智能可以应用于任何领域的工业物联网网络。 如果您从事医疗保健，那么投入人工智能研究人员和医疗保健初创公司的巨额资金表明机器学习和人工智能可以如何帮助为患者提供更好的医疗保健。
可以仔细分析可穿戴设备或生物传感器产生的可量化数据，并相应地改变治疗方法。 对数据的细致分析也意味着更准确的诊断。
前方的路
机器学习比预测分析领先一步。 它不仅会为提议的情况提供答案，还会评估情况的结果，并向计算机传达可以使结果成为可能的各种排列和组合因素。
在 IIoT 中结合机器学习和人工智能可以在早期轻松识别机器的潜在故障。 这将为公司节省因意外停机、设备故障以及维修成本、生产损失和人员损坏而不得不承担的巨额成本。
借助工业物联网中的机器学习和人工智能，大型能源和公用事业组织可以预测消费者需求并及时调整其供应。 IIoT 中的机器学习和 AI 可帮助公司确保降低管理成本，因为所有分析和预测都是完全自动化的。 它不需要劳动力来持续监控系统、评估数据生成和预测可能的结果。
机器学习 AI 和 IIoT 的子集不能再被视为单独的实体。 他们必须齐头并进，组织才能获得许多好处并获得竞争优势。