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人工智能和物聯(lián)網(wǎng)就像是一個(gè)硬幣的正反面

2019-06-05 10:14 物聯(lián)網(wǎng)


  國(guó)際數(shù)據(jù)公司預(yù)測(cè),到2022年,超過(guò)80%的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目將包括人工智能組件,而目前只有10%。

  簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),物聯(lián)網(wǎng)就是將設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng),因此他們能夠根據(jù)收集的數(shù)據(jù)來(lái)響應(yīng)情況。隨著物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)潛力通過(guò)新的創(chuàng)新用例繼續(xù)實(shí)現(xiàn),這一情況受到了極大的熱捧。

  但物聯(lián)網(wǎng)能夠挑起整個(gè)大梁?jiǎn)??畢竟,沒(méi)有數(shù)據(jù)和解釋它的能力,物聯(lián)網(wǎng)只是一堆傳感器收集無(wú)法使用的信息。早在2017年,思科公布了一項(xiàng)調(diào)查結(jié)果,該調(diào)查顯示企業(yè)如何考慮76%的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃失敗,而大多數(shù)人認(rèn)為他們的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃在紙面上看起來(lái)不錯(cuò),結(jié)果證明它們比最初的預(yù)期更復(fù)雜。

  物聯(lián)網(wǎng)承擔(dān)著眾多企業(yè)的盈利期望,有了它,企業(yè)可以獲得更多的見(jiàn)解,支持遠(yuǎn)程操作并提高效率。不過(guò)從另一角度來(lái)看,或許他們只是獲得了更多數(shù)據(jù)。

  這么多年來(lái),人們一直在說(shuō)'我們正在收集如此多的數(shù)據(jù),而且我們不知道如何處理它',如今人工智能將是這個(gè)問(wèn)題的答案。通過(guò)人工智能,可以收集大量信息,并可以找到并自動(dòng)化基本模式和見(jiàn)解,簡(jiǎn)化了利用數(shù)據(jù)的過(guò)程。

  采用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能監(jiān)測(cè)技術(shù)進(jìn)行采礦創(chuàng)新

  像許多行業(yè)一樣,采礦業(yè)正在通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型。

  根據(jù)相關(guān)的說(shuō)法,盡管人工智能的技術(shù)前景非常復(fù)雜,并且在2023年仍然如此,許多IT供應(yīng)商在人工智能方面投入巨資,但希望企業(yè)能夠通過(guò)各種物聯(lián)網(wǎng)信息從人工智能中獲得良好的效果,傳感器數(shù)據(jù)的視頻、靜止圖像、語(yǔ)音和網(wǎng)絡(luò)流量活動(dòng)等等。

  人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在物聯(lián)網(wǎng)方面的作用

  人工智能在提高運(yùn)營(yíng)效率和加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理等方面對(duì)物聯(lián)網(wǎng)非常有用。對(duì)他而言,所有這些都與預(yù)測(cè)分析有關(guān),人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以從設(shè)備產(chǎn)生的溫度,振動(dòng)或氣味等收集數(shù)據(jù),這可能表明從正常到異常的變化。假設(shè)可以捕獲這些數(shù)據(jù)并使用它來(lái)檢測(cè)何時(shí)出現(xiàn)異常并以自動(dòng)方式進(jìn)行,并使用它來(lái)預(yù)測(cè)何時(shí)可能發(fā)生故障,從而允許以有序的方式安排維修或維護(hù)。

  在制造業(yè)方面,物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)可以將維護(hù)計(jì)劃所需的時(shí)間縮短20-50%,將設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間和可用性提高10-20%,并將總體維護(hù)成本降低5-10%。

  通過(guò)人工智能,企業(yè)還可以監(jiān)控更多的數(shù)據(jù),人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合可以產(chǎn)生新的和改進(jìn)的產(chǎn)品和服務(wù)。

  國(guó)內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡供應(yīng)平臺(tái)物聯(lián)卡商城表示,當(dāng)然,融合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)并不簡(jiǎn)單; 它不僅需要大量投資,還需要新的技能和專業(yè)知識(shí)。其中管理收集的數(shù)據(jù)的能力可能是最突出的挑戰(zhàn),與物聯(lián)網(wǎng)的這個(gè)主題相關(guān),構(gòu)建具有智能的AI算法通常是整體解決方案的一部分也很重要。


(文章來(lái)源:http://www.cnbuluoge.cn/a/740.html
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