让沉默抱怀疑态度：克服障碍的生产环境采用人工智能和机器学习

&emsp；&emsp；[IT新闻]作者：AVEVA剑维软件高级投资组合营销经理Matt牛顿

在过去的五年里，关于人工智能（AI）和机器学习（ML）和讨论的深度关注程度，是前所未有的。人工智能已成为一个流行词汇，并含有多种的希望和承诺。但在实践中，经常觉得很困难，在困难的现实利用以履行其明亮的视野。

这导致许多人在人工智能的疑虑行业。例如，有几个大的公司采用这些新技术，大张旗鼓，他们打算开展的业务运营和输出的全面改革。然而，这些雄心勃勃的计划很可能不会带来显著效果让人满意。

在人工智能和机器学习的许多案件潜在的应用，以确定最合适的，最先进的技术自己公司特定的应用程序将是一个艰巨的任务，因为这些技术需要能够避免重蹈覆辙，并促进真正的，可量化的投资回报。毕竟，行业领导者，正在运行的原型和未经证实的在极其复杂和高度敏感的工业操作环境软件是一个风险很大的事。

然而，到人工智能领域，我们需要有一些胆量和勇气 - 小规模试点的实施，如果你只使用部分数据，结果可能非常有限，或令人失望，这不利于进一步投资或更大胆的想法。一些先行者往往延长时间，在有限范围内的试点项目，他们最终失去信心 - 但这种做法是错误的。人工智能一直发展得比较成熟，所以现在我们应该把下一步投资开发真正创新的领先技术成熟功能。这些公司有必要的指标，业务规模和产品组合，从而使企业能够利用这些先进的，量身定制的，可扩展的人工智能和机器学习软件工具，以促进产业数字化转型。

创新，有针对性

人工智能和机器学习计划成功的关键是要找到合适的合作伙伴，并使用经过验证的解决方案。更好的方法是从经验中学习其他地区在使用人工智能已经成功。例如，一些B2C企业已经采用人工智能跟踪客户的利益和需求开始。这个过程还处于起步阶段，但它证明了人工智能/机器学习技术用于工业环境的吸引力。例如，通过控制和制造设备资产的预测分析，然后运用这些知识，以促进生产环境中，您将能够带来显著的创新工艺设计。

人工智能和机器学习可以由机器操作员来实现，以提供详细的分析，实时业务洞察，新的工具来发现新的见解，这是无法实现的，缺乏一个统一的数据条件。

今天，人工智能和机器学习正在成为制造业的日益流行，一些高级运营分析通常采用人工智能技术。许多公司都采用这些技术，并将其应用到运营开支的分析，以明白的地方可以节省成本。所有的公司都希望节省开支尽可能和人工智能，使这一切成为可能。这些公司往往会继续积极在数字技术方面投入更多。人工智能或机器学习技术的成功部署可显著降低运营开支，并进一步推动整个企业的数字化改造。

量化的影响

在制造业中，人工智能可以改进流程和批量自动化。例如，您可以分析与行业一起使用的数据，以发现如何优化流程，实现更高的输出和更好的生产质量。在食品和饮料行业，人工智能是用来监测炉生产线的温度，标志着异常（包括湿度，烟囱高度和颜色），从而形成一个不断优化的过程，以确保每次都获得了令人垂涎的“金批量时代“。

另一个新特性是在预测性维护中使用的监控设备，以改善资产可靠性和操作安全性。人工智能和机器学习在一起，你可以创建可预见性和方式运营指标，然后将其应用到设备。然后人工智能资产表现异常可以通过规定的程序可以发现，自动发送警报和建议的补救措施。这不仅避免了潜在的设备故障，而且还允许技能全球不同团队之间的交流和知识，可谓潜力巨大。预测性维护，并在方式可以帮助他们减轻压力的运行和维护成本，提高安全性，减少计划外停机时间。

技术关系

人工智能，机器学习和预测性维护技术使我们能够建立在生产线上一个新的连接，它可以为未来业务的新见解和建议。

现在，它是利用这一创新技术，提高整个生产周期的透明度企业千载难逢的机会 - 开发新的方法来提高生产效率，加快产品输出的速度和削减运营成本和资本支出。这是一个机遇。

（广告信息）