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      市場(chǎng)分析|推動(dòng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的四項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)

      2024-10-23 09:39:50來(lái)源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析閱讀量:21783

      導(dǎo)讀:人工智能無(wú)疑將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分析提升到了一個(gè)新的水平。這種改進(jìn)主要是因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢栽诖罅繑?shù)據(jù)中檢測(cè)模式,讓人們能夠比沒(méi)有技術(shù)幫助的情況下更快地得出結(jié)論。
        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分析可以讓高管了解哪些方面會(huì)導(dǎo)致瓶頸、質(zhì)量控制問(wèn)題或事故。相反,他們可以確定哪些改進(jìn)最有可能提高生產(chǎn)力或減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間。然而,要在工業(yè)環(huán)境中充分利用物聯(lián)網(wǎng),人們需要了解并部署在繁忙環(huán)境中解鎖數(shù)據(jù)分析工具功能的基本技術(shù)。
       
        云計(jì)算
       
        當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者開(kāi)始關(guān)注工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分析時(shí),他們必須確定如何存儲(chǔ)和訪問(wèn)他們已經(jīng)擁有或即將收集的所有數(shù)據(jù)。幸運(yùn)的是,云計(jì)算非常適合滿足這些需求以及各方開(kāi)始認(rèn)真分析數(shù)據(jù)后可能出現(xiàn)的其他需求。
       
        典型的制造工廠可能擁有數(shù)百或數(shù)千個(gè)聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn),每個(gè)資產(chǎn)都包含決策者可以用來(lái)更好地了解任何特定時(shí)間發(fā)生的情況的數(shù)據(jù)。以一家大型消費(fèi)品包裝公司為例,該公司的高管希望提高與其多個(gè)全球品牌相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)利用率。這項(xiàng)部署涉及將多達(dá) 280 萬(wàn)臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到一個(gè)集中式云平臺(tái)。
       
        除了為像這樣的大型項(xiàng)目提供出色的可擴(kuò)展性外,云計(jì)算還支持分布式勞動(dòng)力和站點(diǎn),允許人們連接多個(gè)位置的數(shù)據(jù)收集設(shè)備。例如,該公司的 IIoT 工作涉及 97 個(gè)國(guó)家的聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。此外,該公司高管選擇的云工具之一可以處理數(shù)十億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,并且不需要人們參與基礎(chǔ)設(shè)施管理。
       
        將云計(jì)算納入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析計(jì)劃的另一個(gè)好處是,授權(quán)方可以從任何有互聯(lián)網(wǎng)接入的地方登錄,并從平板電腦、智能手機(jī)或計(jì)算機(jī)中提取最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。這種隨處訪問(wèn)功能支持位于許多地方的專家之間的協(xié)作,從而可以改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)或流程。在一個(gè)案例中,人們依靠數(shù)據(jù)分析來(lái)制造出比同類產(chǎn)品強(qiáng)約 30% 的混凝土,這表明一種協(xié)作、有目的的方法可以帶來(lái)回報(bào)。
       
        設(shè)備傳感器
       
        盡管工業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者在實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)之前必須考慮其設(shè)施的個(gè)性化需求,但許多人會(huì)參考他人已經(jīng)取得的成就來(lái)獲得靈感,這是可以理解的。許多人隨后意識(shí)到,將聯(lián)網(wǎng)傳感器連接到關(guān)鍵設(shè)備上具有良好的商業(yè)意義。這樣做可以讓他們收到可能降低質(zhì)量控制或?qū)е驴深A(yù)防的資產(chǎn)停機(jī)的問(wèn)題警報(bào)。
       
        在一個(gè)例子中,一家傳送帶公司的高管部署了 IIoT 傳感器和一個(gè)補(bǔ)充平臺(tái),允許客戶進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控。這一決定是領(lǐng)導(dǎo)者意識(shí)到傳送帶最容易磨損,錯(cuò)位或皮帶損壞可能會(huì)對(duì)在關(guān)鍵操作中依賴這種物料移動(dòng)設(shè)備的客戶造成嚴(yán)重破壞后做出的。
       
        一項(xiàng)應(yīng)用涉及應(yīng)用設(shè)備傳感器來(lái)監(jiān)控采礦業(yè)使用的傳送帶的皮帶葉片。硬件收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與歷史性能信息進(jìn)行比較,從而使系統(tǒng)能夠標(biāo)記異常情況。然后,用戶可以依靠這些數(shù)據(jù)做出更合適的決策,以保持生產(chǎn)平穩(wěn)運(yùn)行。
       
        持續(xù)的數(shù)據(jù)流還可以幫助管理人員確定將機(jī)器離線進(jìn)行基本維護(hù)的最佳時(shí)間,從而支持規(guī)劃。否則,機(jī)器可能會(huì)意外發(fā)生故障,導(dǎo)致時(shí)間損失和成本增加。
       
        此外,監(jiān)控特定特性使人們能夠創(chuàng)建基線,以確定整體設(shè)備健康和典型性能。一種常見(jiàn)的選擇是進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試作為預(yù)測(cè)性維護(hù)策略的一部分。連接的傳感器可以分析特定振動(dòng)的強(qiáng)度或頻率,以識(shí)別潛在的異常。然而,環(huán)境因素會(huì)影響物體的振動(dòng)程度。幸運(yùn)的是,傳感器可以揭示影響因素,例如設(shè)施的濕度和溫度,從而更容易評(píng)估異常振動(dòng)模式的程度。
       
        人工智能
       
        人工智能無(wú)疑將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分析提升到了一個(gè)新的水平。這種改進(jìn)主要是因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢栽诖罅繑?shù)據(jù)中檢測(cè)模式,讓人們能夠比沒(méi)有技術(shù)幫助的情況下更快地得出結(jié)論。
       
        客戶訂單表、設(shè)備統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、社交媒體評(píng)論和計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像都可能為制造工廠如何加強(qiáng)質(zhì)量控制措施、提高總體產(chǎn)量和優(yōu)化流程提供線索。
       
        但是,試圖手動(dòng)理解所有這些數(shù)據(jù)可能會(huì)耗費(fèi)太多時(shí)間和人力,不值得。人工智能算法使數(shù)據(jù)處理更加高效,這對(duì)于擁有龐大且不斷增長(zhǎng)的信息存儲(chǔ)庫(kù)的組織來(lái)說(shuō)是理想的選擇。
       
        許多人工智能應(yīng)用是對(duì)其他技術(shù)的補(bǔ)充。例如,人們?cè)絹?lái)越普遍地使用人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)備傳感器。這種硬件還可以使用邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,在將數(shù)據(jù)移動(dòng)到云端進(jìn)行處理時(shí)大大縮短傳輸距離。一些兼容的邊緣設(shè)備甚至具有設(shè)備上處理功能,從而加強(qiáng)了敏感數(shù)據(jù)的安全性。
       
        聊天機(jī)器人
       
        有些人還研究了生成式人工智能如何補(bǔ)充這些用例。這是一種超越傳統(tǒng)案例的人工智能,它允許人們?cè)谑褂米匀徽Z(yǔ)言的同時(shí)與工具進(jìn)行交互,就像與朋友或同事交談一樣。許多最受歡迎的商業(yè)生成式人工智能工具都是聊天機(jī)器人。
       
        在一個(gè)例子中,一個(gè)人應(yīng)用了客戶糾正措施請(qǐng)求中的信息,該請(qǐng)求是關(guān)于發(fā)現(xiàn)焊條沒(méi)有必要的材料批號(hào)。他們要求聊天機(jī)器人提供五個(gè)問(wèn)題,組織可以使用這些問(wèn)題來(lái)確定此問(wèn)題的根本原因。
       
        該工具的響應(yīng)特征是問(wèn)題的格式遵循著名的“五個(gè)為什么”技術(shù),這有助于有效地解決問(wèn)題。它包括問(wèn)幾個(gè)逐漸接近問(wèn)題核心的問(wèn)題。例如,聊天機(jī)器人的第一個(gè)建議問(wèn)題是為什么焊條缺少所需的數(shù)量。然而,它的第五個(gè)也是最后一個(gè)問(wèn)題是,為什么該公司沒(méi)有遵循一個(gè)確保相關(guān)方添加數(shù)字標(biāo)識(shí)符的流程。
       
        由于公司幾乎肯定有一個(gè)既定的系統(tǒng)在某個(gè)時(shí)候崩潰了,導(dǎo)致了這種結(jié)果,因此聊天機(jī)器人鼓勵(lì)人們檢查出了什么問(wèn)題以及原因。決策者可以收集與這個(gè)人工智能輔助過(guò)程相關(guān)的數(shù)據(jù),以跟蹤趨勢(shì)并確保缺失的數(shù)字是異常值,而不是以前未被發(fā)現(xiàn)的更大問(wèn)題的跡象。
       
        此外,一些供應(yīng)商正在開(kāi)發(fā)生成式人工智能產(chǎn)品,這些產(chǎn)品可以根據(jù)公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)回答問(wèn)題,從而提供分析優(yōu)勢(shì)。例如,用戶可能會(huì)問(wèn):“在過(guò)去六個(gè)月中,我們有多少印刷電路板未通過(guò)質(zhì)量控制檢查?”這是傳統(tǒng)方法之外的人工智能數(shù)據(jù)分析的一個(gè)新興例子。
       
        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分析需要支持技術(shù)
       
        這些例子強(qiáng)調(diào)了為什么人們通過(guò)選擇互補(bǔ)技術(shù)來(lái)滿足他們的需求,從而通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分析工作獲得最佳結(jié)果。上述內(nèi)容將鼓勵(lì)高管考慮各種可能性,并對(duì)物聯(lián)網(wǎng)投資如何與總體組織目標(biāo)聯(lián)系起來(lái)感到興奮。
       
        原標(biāo)題:推動(dòng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的四項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)
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      • 利用數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng):轉(zhuǎn)變制造運(yùn)營(yíng)方式

        數(shù)字孿生是物理資產(chǎn)、系統(tǒng)或流程的虛擬表示,通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不斷更新以反映其現(xiàn)實(shí)世界的對(duì)應(yīng)物。雖然數(shù)字孿生在制造業(yè)中的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn),但成功實(shí)施需要精心規(guī)劃和戰(zhàn)略執(zhí)行。
        數(shù)字孿生工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
        2025-03-10 11:33:34
      • 構(gòu)建未來(lái):工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的安全性與可擴(kuò)展性

        隨著工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,工業(yè)界必須采取強(qiáng)有力的安全框架,同時(shí)保持對(duì)未來(lái)發(fā)展的適應(yīng)性。通過(guò)確定這些基本要素的優(yōu)先次序,工業(yè)界可以充分利用IIoT技術(shù)的潛力,降低風(fēng)險(xiǎn),并最大限度地提高業(yè)務(wù)效率。
        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
        2025-03-05 09:41:01
      • 國(guó)家發(fā)展改革委等部門(mén)關(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)

        到2029年,數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模年均復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)15%,數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)明顯優(yōu)化,數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新能力躋身世界先進(jìn)行列,數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)供給能力大幅提升,催生一批數(shù)智應(yīng)用新產(chǎn)品新服務(wù)新業(yè)態(tài),涌現(xiàn)一批具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)據(jù)企業(yè),數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力顯著增強(qiáng),區(qū)域聚集和協(xié)同發(fā)展格局基本形成。
        數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析
        2025-01-03 09:58:46
      • 物聯(lián)網(wǎng)革命:2024年重塑制造業(yè)的最具突破性的工業(yè)應(yīng)用

        整個(gè)2024年,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)格局經(jīng)歷了顯著的演變,為制造流程帶來(lái)了前所未有的自動(dòng)化、效率和智能水平。
        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)制造業(yè)
        2024-11-20 11:41:34
      • 2025年制造業(yè)的主要工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 趨勢(shì)

        2025年,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將成為制造業(yè)的關(guān)鍵,推動(dòng)人工智能集成、邊緣計(jì)算、可持續(xù)性等領(lǐng)域的進(jìn)步。然而,這些趨勢(shì)也帶來(lái)了挑戰(zhàn),從網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)到對(duì)熟練人才的需求。
        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
        2024-11-20 11:37:50
      • 2025年制造業(yè)的主要工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)趨勢(shì)

        2025年,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將成為制造業(yè)的關(guān)鍵,推動(dòng)人工智能集成、邊緣計(jì)算、可持續(xù)性等的進(jìn)步。然而,這些趨勢(shì)也帶來(lái)了挑戰(zhàn),從網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)到對(duì)熟練人才的需求。
        制造業(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
        2024-11-12 09:15:13
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