“自動(dòng)化可以改進(jìn)流程的運(yùn)作。通過(guò)對(duì)勞動(dòng)力和先行指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)可以提高生產(chǎn)力。通過(guò)分析可以深入了解事情運(yùn)作的方式。但是在人工智能領(lǐng)域卻不是這樣的，除非你了解類(lèi)似機(jī)器學(xué)習(xí)和語(yǔ)義學(xué)方面的知識(shí)。

”在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，機(jī)器和設(shè)備的預(yù)見(jiàn)性維護(hù)是第一種被證明可以進(jìn)行廣泛商業(yè)運(yùn)用的應(yīng)用。“可以運(yùn)用傳統(tǒng)回歸和預(yù)測(cè)性分析完成這項(xiàng)任務(wù)。但是，當(dāng)你擁有了人工智能后，你可以超越結(jié)構(gòu)化的確定性從而實(shí)現(xiàn)模糊化的隨機(jī)性?！盜nfosys公司的副主席JeffKavanaugh說(shuō)道，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)基于輸入的信號(hào)，例如聲音信號(hào)，通過(guò)像人類(lèi)一樣運(yùn)作的電腦學(xué)習(xí)分辨設(shè)備健康和異常時(shí)候的聲音，就可以了解異常情況。

最近Infosys公司針對(duì)智能自動(dòng)化運(yùn)用進(jìn)行了一次全球性調(diào)查。這次調(diào)查的核心觀點(diǎn)表明人工智能技術(shù)正在成為一種主流，并且表現(xiàn)出積極的一面。同時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)人工智能的使用率大不相同，需要更多分析來(lái)確定根本原因。

經(jīng)常被問(wèn)到的一個(gè)問(wèn)題是企業(yè)是否有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以及數(shù)據(jù)是否以合適的形式進(jìn)行運(yùn)用。人們擁有超出他們想象的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)量低于他們的預(yù)期，而且很多數(shù)據(jù)并沒(méi)有在機(jī)器學(xué)習(xí)上得到運(yùn)用，有些情況下根本不需要大量數(shù)據(jù)。企業(yè)可以更好地利用已經(jīng)積累的數(shù)據(jù)。工業(yè)企業(yè)可以從簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)中獲得重要的寶藏。同時(shí)，這些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可以被更進(jìn)一步地分析和運(yùn)用。

與80年代引入PLC、DCS、SCADA、CAD和ERP的時(shí)候相比，當(dāng)今的技術(shù)革新帶來(lái)的變化有所不同。Kavanaugh認(rèn)為，20世紀(jì)80年代新技術(shù)的引進(jìn)帶來(lái)了重大意義的變化，但是那只是行和列之間的自動(dòng)化，更適用于車(chē)間和現(xiàn)場(chǎng)。現(xiàn)在更強(qiáng)調(diào)結(jié)合經(jīng)驗(yàn)，從多屬性的角度來(lái)看待實(shí)際發(fā)生的事情。

“我們正在討論事情是內(nèi)在可認(rèn)知的，

換句話(huà)說(shuō)，這些事情是模糊的。

早些時(shí)候轉(zhuǎn)型是從完整的模擬到計(jì)算機(jī)操作，

現(xiàn)在的趨勢(shì)是更加普遍、連接更加緊密、更智能化

——最終也將更加深刻。”

人工智能是充滿(mǎn)希望的。一些技術(shù)專(zhuān)家認(rèn)為，得益于邊緣控制的發(fā)展，ERP或?qū)⒊蔀槲磥?lái)所有數(shù)據(jù)最具潛力的聚合點(diǎn)，繞開(kāi)傳統(tǒng)的自動(dòng)化控制系統(tǒng)。這種影響可能將是深遠(yuǎn)的。

例如，作為一種內(nèi)存數(shù)據(jù)ERP系統(tǒng)，SAP的HANA最新引入了地理信息系統(tǒng)的能力，但不僅僅是作為應(yīng)用程序功能。集成將這種能力擴(kuò)展到獨(dú)立產(chǎn)品中。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行著這個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用程序和地理信息系統(tǒng)。在一個(gè)案例中，一家公司已經(jīng)將來(lái)自于SAPERP中心組件帶有地理數(shù)據(jù)的交易數(shù)據(jù)和來(lái)自渦輪機(jī)的其他數(shù)據(jù)整合在一起。

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