人工智能和機器學習在 IIoT 中的意義
已發表: 2018-05-19重新定義商業的未來：機器學習和人工智能如何增強 IIoT
“嘿 Siri，什麼是 IIoT？” 每次您詢問 Siri 時，您都會得到準確的答案。 想知道您的虛擬助手如何像人類一樣提出建議、思考和交談嗎？ 因為它是通過機器學習來教授的。 金融、零售和醫療保健只是受益於機器學習的眾多行業中的一小部分。 既然 Siri 已經為您提供了關於什麼是工業物聯網 (IIoT)的大量信息，那麼讓我們更深入地研究一下機器學習和人工智能如何增強 IIoT。
重新定義商業的未來
物聯網對消費者個人設備的作用是，工業物聯網通過幫助機器和設備進行通信和中繼重要信息來實現工業規模。 當機器能夠通過傳感器相互通信時，它可以提高效率、節省成本並簡化整個工作流程。
例如，空中客車公司推出了“未來工廠”，這是一項重組製造流程的數字計劃。 通過將傳感器與工具集成並為員工提供智能眼鏡等可穿戴技術，空中客車公司提高了生產力，同時顯著減少了錯誤。
讓我們看看另一個流行的例子是 IBM Watson。 人工智能工具被用於腫瘤學研究。 它分析患者數據、他們的醫療記錄和各種其他因素，以幫助腫瘤學家做出明智的決策。
埃森哲的一項調查表明，到 2030 年，工業物聯網 (IIoT) 很容易為全球經濟增加 14.2 萬億美元。
儘管 IIoT 正在穩步對行業產生持久的影響，但在人工智能和機器學習的幫助下，仍有一個巨大的領域可以解鎖，以提高成本節約、提高安全性、增強性能和增加資源。
利用數據增強業務
IIoT 轉化為大量數據的創建。 數據的生成是好的。 但是公司如何利用這些數據來發揮自己的優勢呢？ 並非每個使用 IIoT 的行業都在其 IIoT 平台中利用機器學習和 AI。
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對於許多業務領域來說，大數據並不是一個新概念。 但是從一大堆數據中挑選出有用的數據並不是一件容易的事。 例如，一架波音 787 每次飛行都會產生超過 0.5 TB 的數據。
配備有大約 5000 個傳感器的普惠發動機的龐巴迪“C”系列噴氣式客機產生 5000 GB 的數據。 而且我們仍然專注於一個行業的單架飛機。 想像一下全球數千架飛機每次飛行產生的數據量。
零售業甚至醫療保健產生的大量數據又如何呢？ 電子商務網站使用機器學習來了解消費者的購買模式並提供建議。 從連接在 IIoT 網絡中的每台機器收集的數據量中過濾有價值的信息超出了個人的能力。
這就是機器學習和人工智能等智能技術介入的地方。這些引擎生成的數據使用人工智能來預測所需的功率，並通過降低油耗來幫助提高性能。 在 IIoT 中使用機器學習和 AI 可以使用先前收集的數據集預測機器的行為。
這可以防止可能使組織付出高昂代價的事故、事故和其他損害。 一個很好的例子是印度鐵路公司部署了人工智能，通過遠程監控和實時檢測信號系統的故障來確保列車的安全。
機器學習和人工智能可以應用於任何領域的工業物聯網網絡。 如果您從事醫療保健，那麼投入人工智能研究人員和醫療保健初創公司的巨額資金表明機器學習和人工智能可以如何幫助為患者提供更好的醫療保健。
可以仔細分析可穿戴設備或生物傳感器產生的可量化數據，並相應地改變治療方法。 對數據的細緻分析也意味著更準確的診斷。
前方的路
機器學習比預測分析領先一步。 它不僅會為提議的情況提供答案，還會評估情況的結果，並向計算機傳達可以使結果成為可能的各種排列和組合因素。
在 IIoT 中結合機器學習和人工智能可以在早期輕鬆識別機器的潛在故障。 這將為公司節省因意外停機、設備故障以及維修成本、生產損失和人員損壞而不得不承擔的巨額成本。
借助工業物聯網中的機器學習和人工智能，大型能源和公用事業組織可以預測消費者需求並及時調整其供應。 IIoT 中的機器學習和 AI 可幫助公司確保降低管理成本，因為所有分析和預測都是完全自動化的。 它不需要勞動力來持續監控系統、評估數據生成和預測可能的結果。
機器學習 AI 和 IIoT 的子集不能再被視為單獨的實體。 他們必須齊頭並進，組織才能獲得許多好處並獲得競爭優勢。