可信数据在制造业AI创新中的作用
在现代制造业的动态格局中,人工智能已成为一股变革力量。它正在重塑行业,提供前所未有的效率和创新。随着工业革命的发展,人工智能技术正在引发产品设计、生产和优化方式的转变。
数据是这一变化的核心。借助传感器数据、历史维护日志和其他上下文数据,制造商能够正常的使用人工智能预测设备行为和潜在故障、建议适当的维护措施、优化维护计划并减少停机时间。此外,人工智能还能够正常的使用历史数据、趋势和天气、市场状况等外部因素来预测产品需求,从而为制造商创造巨大价值。
尽管人工智能有望推动智能工厂的发展,优化生产流程,实现预测性维护和模式分析、个性化以及许多其他用例,但如果没有强大的数据管理策略,那么通往有效人工智能的道路将是一场艰苦的战斗。
数据作为可信人工智能的基础,可以引领业务流程转型。然而,许多制造业高管表示,他们在将包括人工智能在内的创新技术用于新用例时面临挑战。根据研究之后发现,大多数企业正在实施AI和分析以用于业务功能,但任有一半的企业没有计划为其业务采用数字技术。
缺乏通用工业数据一直是制造商采用人工智能的主要障碍。虽然先进的技术是数字化转型的重要组成部分,但制造商必须首先了解数据的作用和价值,才能在AI创新中脱颖而出。传感器的低成本使制造商能够收集、利用和管理大量数据。然而,如果人工智能没有办法获得完整的高质量数据,它将产生可疑的分析和次优结果。组织经常在错误的假设上构建解决方案,导致人工智能存在偏见、不受信任且很可能不成功。因此,许多组织未能认识到人工智能的价值,因为他们将工具应用于本质上有缺陷的数据。
某汽车企业将重点转向数字市场,将其大数据技术应用于新能源汽车(NEV)和远程信息处理。新能源汽车的迅速增加导致车辆监控数据呈指数级增长,对其数据处理能力提出了挑战。为了应对这些挑战,该企业将其大数据平台升级为混合数据平台。此次升级显著改善了数据存储和计算,将HBase存储减少了73TB,集群文件总数减少了8000万,并将批处理作业性能提高了6.6倍。这些改进确保了详细的车辆数据分析并符合国家法规。
另一个利用数据为企业谋利的例子是一家轮胎企业,该企业旨在加强车队轮胎监控,以提高性能和安全性。为实现这一目标,该企业从本地系统迁移到混合数据平台,受益于改进的数据管理、机器学习和分析,具有高性能、可扩展性和安全性。
为了应对数据挑战并推动制造业数据驱动型人工智能的发展,企业一定制定基于强大数据平台的数据战略。制造运营和IT部门之间的协作可以培养以数据为中心的文化,实现以可靠性和安全性为重点的端到端数据生命周期管理,第一先考虑数据而不是复杂的人工智能系统。
许多制造企业仍在使用传统基础设施和各种数据源,这一些数据源位于本地或公有云等平台上。然而,通过部署基于现代数据架构构建的整体数据平台,制造商可以将数据集中到公共数据湖中,从而消除数据孤岛,提供AI蒸蒸日上所需的单一事实来源。这确保AI在自己的网络和控制范围内使用自己的数据来进行训练或集成,以此来降低数据泄露的风险,并确保AI输出具有情境性和准确性。
显然,AI有能力彻底改变制造业,但与任何新技术一样,制造商过于专注于人工智能,而不采取必要措施确保其成功,这是有风险的。任何人工智能实施都必须建立在可信数据的基础上,并以现代数据架构的坚实基础为支撑。没有这一点,组织将没办法实现人工智能的真正价值。
在这个哪怕是最微小的改进也能明显提高产量的行业中,那些利用人工智能潜力的人将获得巨大优势,能够驾驭一直在变化的制造业格局。
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