來(lái)源：中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)

導(dǎo)語(yǔ)：一般而言，人工智能平臺(tái)的成功已被人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的成功所復(fù)制。當(dāng)前，專(zhuān)家認(rèn)為AI處于新生階段。隨著時(shí)間的流逝，增長(zhǎng)將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)，我們將在工業(yè)中獲得更多說(shuō)明性的例證。

突破性的速度，空前的發(fā)展和不受阻礙的可行性只是與AI在各個(gè)工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用相關(guān)的一些描述。當(dāng)今，人工智能（AI）的發(fā)展處于關(guān)鍵時(shí)期，目前的AI市場(chǎng)增長(zhǎng)潛力巨大。該市場(chǎng)目前估計(jì)約為3萬(wàn)億美元，預(yù)計(jì)在未來(lái)五年內(nèi)將增長(zhǎng)到8萬(wàn)億美元。

一般而言，人工智能平臺(tái)的成功已被人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的成功所復(fù)制。當(dāng)前，專(zhuān)家認(rèn)為AI處于新生階段。隨著時(shí)間的流逝，增長(zhǎng)將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)，我們將在工業(yè)中獲得更多說(shuō)明性的例證。

但是，這與今天的用例或示例并沒(méi)有什么區(qū)別。人工智能已經(jīng)開(kāi)始在工業(yè)領(lǐng)域中使用，并獲得了真正的回報(bào)。AI的當(dāng)前使用表明了我們未來(lái)的期望。根據(jù)當(dāng)前的例子，我們面前有一個(gè)路線圖。

AI平臺(tái)如何徹底改變自動(dòng)化行業(yè)

AI平臺(tái)已被應(yīng)用到幾乎每個(gè)行業(yè)/工業(yè)領(lǐng)域。包括Pinterest在內(nèi)的基于用戶的服務(wù)使用深度學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別圖像并創(chuàng)建獨(dú)特的用戶體驗(yàn)。研究與開(kāi)發(fā)行業(yè)使用深度學(xué)習(xí)方法來(lái)檢測(cè)Internet上的各種安全風(fēng)險(xiǎn)。貝寶（PayPal）等金融公司將受到模式驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)的幫助，以發(fā)現(xiàn)并發(fā)現(xiàn)欺詐行為。在制造，醫(yī)學(xué)，教育和醫(yī)療保健領(lǐng)域增加AI的便利性，您將獲得全面的技術(shù)，這暗示著未來(lái)的巨大增長(zhǎng)。

通過(guò)將其與其他技術(shù)（包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT），云計(jì)算，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和大數(shù)據(jù)）相結(jié)合，可以輔助AI在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用。所有這些技術(shù)正在共同努力，為AI創(chuàng)建正確的操作基礎(chǔ)架構(gòu)。

基于AI在整個(gè)行業(yè)中的用途，它在各個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)造了卓越的價(jià)值。它不僅可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和調(diào)節(jié)需求，而且還可以幫助公司從機(jī)器中獲得最大收益，同時(shí)消除不必要的維護(hù)或停機(jī)時(shí)間。

這些好處最終將加在一起，以提供首選的客戶體驗(yàn)。例如，在零售行業(yè)中，人工智能可以幫助賣(mài)家查明客戶想要的東西，有時(shí)甚至在客戶自己不知道之前就可以找到。想像一下AI必須為全球各行各業(yè)提供的一切時(shí)，可能性確實(shí)是無(wú)窮無(wú)盡的。

人工智能為工業(yè)領(lǐng)域開(kāi)辟了新視野，并擴(kuò)大了眾多流程和例程。

首先，可以將AI平臺(tái)應(yīng)用于各種制造過(guò)程。從自適應(yīng)制造到預(yù)測(cè)性維護(hù)，自動(dòng)質(zhì)量控制和無(wú)人駕駛汽車(chē)，人工智能是所有這些過(guò)程的大腦。AI還可以通過(guò)減少效率低下和減少停機(jī)時(shí)間的方式來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)流程。行業(yè)還可以在流程中調(diào)整和優(yōu)化參數(shù)。

人工智能使組織設(shè)計(jì)新產(chǎn)品的生產(chǎn)相對(duì)容易。人工智能降低了在市場(chǎng)上推出新產(chǎn)品/技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。最后，人工智能可以通過(guò)使用新的更好的異常檢測(cè)方法來(lái)幫助組織更輕松地識(shí)別和突出問(wèn)題的根源。

人工智能如何運(yùn)作

顯然，上面提到的AI的所有好處說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。AI技術(shù)的模型需要大量的見(jiàn)識(shí)，只有通過(guò)適當(dāng)?shù)姆治龊蛿?shù)據(jù)收集才能實(shí)現(xiàn)。人工智能可以在多種應(yīng)用中有效工作，以增強(qiáng)工業(yè)流程。

邊緣分析

Edge Analytics通過(guò)添加實(shí)時(shí)自動(dòng)化來(lái)微調(diào)預(yù)測(cè)性維護(hù)過(guò)程。通過(guò)在邊緣幾秒鐘內(nèi)記錄并解釋分析數(shù)據(jù)，將幾乎實(shí)時(shí)地生成結(jié)果?？邕吘夁B接的處理器執(zhí)行靠近信息源的第一階段工作，從而降低了跨多個(gè)連接點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的成本。使用邊緣計(jì)算進(jìn)行異常檢測(cè)可以在不影響性能的情況下實(shí)時(shí)突出顯示操作問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)

AI可以使用視覺(jué)方法來(lái)比較產(chǎn)品并確定產(chǎn)品是否通過(guò)檢驗(yàn)。精確質(zhì)量分析中的機(jī)器視覺(jué)將比人眼敏感許多倍的攝像機(jī)輸入與用于改善圖像推理能力的AI技術(shù)結(jié)合在一起。

機(jī)器視覺(jué)工具可以神奇地發(fā)現(xiàn)那些本來(lái)不會(huì)引起注意的地方的微觀故障。電路板故障通常是由于視頻數(shù)據(jù)和機(jī)器視覺(jué)工具的使用而引起的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的培訓(xùn)和監(jiān)督，以產(chǎn)生可操作的見(jiàn)解，以便檢測(cè)和修復(fù)所有此類(lèi)故障。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)和監(jiān)督，以生成可行的見(jiàn)解。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

預(yù)測(cè)性維護(hù)有助于實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部的異常檢測(cè)。通過(guò)使用100％實(shí)時(shí)生成的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)性維護(hù)模型有助于發(fā)現(xiàn)80％以上的異常情況。

據(jù)預(yù)測(cè)，企業(yè)中所有意外停機(jī)中有40％以上是由于資產(chǎn)故障而發(fā)生的。此外，在故障之前仍未被發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題固定資產(chǎn)將導(dǎo)致成本增加50％。認(rèn)知異常檢測(cè)可以解決這些問(wèn)題。基于AI的異常方法使用自底向上方法檢測(cè)可能的故障，然后進(jìn)行糾正。一旦發(fā)現(xiàn)異常并完成了預(yù)測(cè)性維護(hù)，組織就可以避免風(fēng)險(xiǎn)，膨脹的成本以及維修故障組件的停機(jī)時(shí)間。

更高效的設(shè)計(jì)和管理

數(shù)字孿生的概念進(jìn)一步擴(kuò)大了AI在設(shè)計(jì)生成和異常檢測(cè)中的使用。與數(shù)字雙胞胎共存的資產(chǎn)很容易監(jiān)控。當(dāng)噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)受到影響并開(kāi)始退化或老化時(shí)，其數(shù)字雙胞胎將顯示這些退化跡象，以便工程師輕松監(jiān)控。這樣可以節(jié)省將來(lái)的成本和維護(hù)費(fèi)用。

實(shí)例

工業(yè)界有許多AI實(shí)例，包括：

數(shù)字孿生在眾多行業(yè)中的使用帶來(lái)了更好的資產(chǎn)監(jiān)控。許多航空公司使用這些數(shù)字雙胞胎來(lái)測(cè)量環(huán)境對(duì)其機(jī)械的影響。數(shù)字孿生通過(guò)有效的圖像量化結(jié)果。

跨多個(gè)組織進(jìn)行了邊緣分析。培訓(xùn)有助于正確利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以獲得實(shí)時(shí)結(jié)果。迅達(dá)電梯正在使用邊緣計(jì)算來(lái)生成電梯的實(shí)時(shí)性能數(shù)據(jù)，其中包括諸如門(mén)開(kāi)和關(guān)的速度之類(lèi)的度量。 

制造業(yè)中的許多組織已經(jīng)基于對(duì)資源的需求實(shí)施了認(rèn)知異常檢測(cè)，這些資源將限制由于資產(chǎn)或機(jī)器故障而導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間。

加入AI潮流的條件 

加入AI潮流需要滿足某些要求：

首先建立一個(gè)基于多種新技術(shù)的工業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)，包括云計(jì)算，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。與合適的服務(wù)提供商，設(shè)備和通信進(jìn)行協(xié)作，以獲得理想的結(jié)果。產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)和AR之間的協(xié)作結(jié)合在一起，創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型。

此外，為模型建立合作伙伴關(guān)系并創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)也非常重要。沒(méi)有任何一家企業(yè)可以獨(dú)立滿足您的端到端解決方案。這些解決方案涵蓋云，終端連接，應(yīng)用程序服務(wù)和數(shù)據(jù)分析。您需要與多個(gè)服務(wù)提供商建立合作伙伴關(guān)系才能達(dá)到這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。目的應(yīng)該是從“產(chǎn)品至上”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺?wù)至上”。工業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)使企業(yè)能夠從銷(xiāo)售產(chǎn)品轉(zhuǎn)向提供服務(wù)。

總而言之，AI平臺(tái)正在改變工業(yè)領(lǐng)域的各行各業(yè)，并將在全球工業(yè)即將到來(lái)的時(shí)代發(fā)揮重要作用。