人工智能的力量对物联网的影响

物联网越来越智能化。企业正在将人工智能——,特别是机器学习——整合到物联网应用中,并看到能力的增长,包括提高运营效率和帮助避免计划外停机。

随着投资浪潮、新产品的出现和企业的不断部署,人工智能正在物联网领域掀起一股热潮。公司在制定物联网战略、评估潜在的物联网项目或寻求从现有物联网部署中获得更多价值时,可能需要探索人工智能的作用。

开启物联网潜力的人工智能钥匙

人工智能在物联网的应用和部署中发挥着越来越重要的作用,这种转变在该领域的企业行为中非常明显。使用人工智能的物联网初创企业的风险资本大幅上升。在过去的两年里,公司收购了数十家从事人工智能和物联网交叉领域工作的公司。物联网平台软件的主要供应商现在正在提供集成的人工智能功能,例如基于机器学习的分析。

人工智能在物联网中起着重要的作用,因为它具有从数据中快速提取洞察的能力。机器学习是一种人工智能技术,它能够自动识别模式和检测数据异常,以及智能传感器和设备产生的信息,如温度、压力、湿度、空气质量、振动和声音。企业发现,机器学习在分析物联网数据方面比传统的商业智能工具具有显著优势,包括能够提前20倍预测操作,并且比基于阈值的监控系统具有更高的准确性。其他人工智能技术,如语音识别和计算机视觉,可以帮助从过去需要人工审查的数据中提取见解。

人工智能和物联网技术的强大结合,正在帮助企业避免计划外停机,提高运营效率,推出新产品和服务,加强风险管理。

避免昂贵的计划外停机

在许多部门,设备故障导致的计划外停机会造成严重损失。

预测维修——利用分析方法提前预测设备故障,使有序维修方案——能够减少非计划停机造成的经济损失。在制造业中,预测性维护可以将计划维护所需的时间减少20-50%,将设备的正常运行时间和可用性增加10-20%,并将整体维护成本降低5-10%。

由于人工智能技术——尤其是机器学习——可以帮助识别模式和异常现象,并基于大量数据做出预测,因此被证明在实现预测性维护方面特别有用。

提高运营效率

人工智能驱动的物联网可以做的不仅仅是帮助避免计划外停机。它还有助于提高运营效率。部分原因是机器学习可以产生快速准确的预测和深刻的见解,人工智能技术可以自动完成越来越多的任务。比如对好时来说,生产过程中控制产品的重量是非常重要的。重量准确度每提高1%,33,360磅,一批14,000加仑的产品(如Twizzlers)在节省的成本就能超过500,000美元。该公司利用物联网和机器学习技术,显著减少生产过程中的重量变化。对数据进行第二次采集分析,通过机器学习模型可以预测权重变化,这样每天可以进行240次流程调整,而在ml驱动的物联网解决方案安装之前,每天只需要进行12次流程调整。

基于人工智能的预测也帮助谷歌将其数据中心冷却成本降低了40%。根据工厂传感器提供的数据,训练求解器预测下一小时的温度和压力,从而指导限制功耗的动作。

机器学习产生了深刻的见解,并说服了一家航运船队运营商采取了与直觉相反的行动,这为他们节省了大量资金。从船上传感器收集的数据用于确定用于清洁船体的资金量和燃油效率之间的相关性。分析表明,通过每年清洁船体两次而不是一年两次,清洁预算增加了四倍。由于燃油效率的提高,他们最终将获得40万美元的节省。

支持新的和改进的产品和服务

物联网技术和人工智能的结合可以形成改进的基础,最终形成全新的产品和服务。例如,在通用电气基于无人机和机器人的工业检测服务中,该公司希望人工智能能够自动导航检测设备,并根据检测设备捕获的数据识别缺陷。这可能为节省的客户带来更安全、更准确和高达25%的检测成本

与此同时,劳斯莱斯计划在不久的将来推出一款新产品,以物联网的飞机发动机维护服务为特色。该公司计划使用机器学习来帮助它发现模式,并确定要出售给航空公司的运营见解。汽车制造商Navistar希望通过机器学习来分析实时联网的车辆数据,并在车辆健康诊断和预测性维护服务方面创造新的收入来源。据Navistar技术合作伙伴Cloudera称,这些服务已帮助近30万辆汽车将停机时间减少了40%。

加强风险管理

物联网与人工智能相结合的许多应用正在帮助组织更好地理解和预测各种风险,实现快速响应的自动化,从而更好地管理员工的安全、财务损失和网络威胁。

例如,富士通试图使用机器学习来分析来自联网可穿戴设备的数据,以估计工厂工人长期积累的潜在威胁性热应力。印度和北美的银行已经开始评估人工智能通过自动取款机上的网络监控摄像头实时识别可疑活动的能力。汽车保险公司Progressive正在对联网汽车的数据进行机器学习分析,以便根据使用情况准确定价保险费,从而更好地管理承保风险。拉斯维加斯市已经转向机器学习解决方案,以确保其智能城市计划的安全性,目标是实时自动检测和应对威胁。对企业的启示

对于跨行业企业来说,人工智能很可能通过物联网的部署来提升所创造的价值,从而实现更好的产品和运营,从而在经营业绩上获得竞争优势。

考虑新的基于物联网的项目的经理应该意识到,机器学习的预测能力现在已经与大多数主要级别(换句话说,通用)和工业物联网平台集成在一起,如MicrosoftAzureIoT、IBM  Watson、AmazonAWSIoT、GEPredix和PTCThingWorx。

越来越多的统包、捆绑或垂直物联网解决方案利用机器学习等人工智能技术。比如联网汽车用例,宝马CarData平台可以访问车主共享的数据和IBMWatsonIoT的AI功能。在消费品和零售行业,许多补货自动化和优化解决方案使用机器学习来预测需求和优化库存水平。汽车保险行业的远程信息处理解决方案提供商正在集成机器学习,以创建更准确的风险模型并预测索赔行为。

也许我们可以利用人工智能技术从物联网的部署中获得更多的价值,但是物联网部署的设计并没有考虑人工智能的使用。例如,匈牙利的一家石油和天然气公司将机器学习应用于传感器数据,这些数据是在柴油生产过程中收集的。分析使公司能够更准确地预测燃料的硫含量,并有助于确定工艺改进,每年可为公司节省60多万美元。企业可能已经在使用的主要级别和行业物联网平台正在提供基于人工智能的新功能,这可能有助于提高现有部署的价值。

物联网的未来是人工智能

在物联网的情况下,机器学习可以帮助公司获取他们拥有的数十亿个数据点,并将其归结为有意义的内容。大前提和零售应用一样。回顾和分析你收集的数据,找出你可以从中学习到的模式或相似之处,从而做出更好的决策。物联网也会产生大数据,但人工智能只是一种让这些大数据对一个行业有用、有意义的技术。物联网与人工智能技术的相互共存。有大量的领域和商业利基可以获得两种技术共存的优势。是时候让机器指出真正的机会所在了。

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