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物联商城:5G的到来 让云计算、AI、物联网更好的融合_更快地响应停机时间

更快地响应停机时间

目前数字化工作场所的主要技术讨论如何管理四大趋势的融合:云计算,大数据,人工智能(AI)和物联网(IoT)。虽然这些系统使工作更“智能化”,但它们也越来越难以管理。

工作场所的融合

制造业多年来一直在以不同的方式分别研究这些趋势,他们都开始在数据的使用上相互吻合。以下是每种技术在企业中的运作方式:

1.云计算

在过去10年中,软件现在作为一种服务提供(即基于云的服务,在此基本上是租赁而非购买)。

2.物联网

物联网使制造商能够将传感器置于其流程的“边缘”,这样他们就可以从运营中的更多区域获得更多数据,从而不仅可以更快地响应停机时间,还可以预测这些事件何时可以发生。

3.大数据

物联网自然会产生“大数据”以便处理它,利用大数据的分析功能,用户不仅可以收集,而且可视化和设置关键性能指标(KPI)等内容,以监控和响应骤降或超出限制的流程。

4.人工智能

对于一些供应商而言,AI和机器学习(ML)齐头并进,将大量数据提供给AI引擎,然后将上下文(意义)应用于数据,以便了解可以导致良好和不良事件(停机时间,超出规范流程)。

如果没有云计算的规模经济或大数据平台的管理工具,物联网数据就无法实际存储或管理。一旦它被存储和管理,我们仍然需要在其中找到商业价值。由于AI在大规模分析和识别意外模式方面更胜一筹,因此它非常适合这个特定价值链的最后一公里。

随着预测性决策成为常态,公司尝试实施基于AI / ML的决策,行业正在发生进一步的变化:

1.管理数据集

要使用AI / ML构建良好的预测推理系统,需要大量数据来训练,测试和验证解决方案。可以大规模快速设计的良好数据基础设施是必要的。

2.云计算基础设施

处理大量数据的AI / ML系统需要可以根据计算需求进行扩展的计算基础设施。这是可以水平和按需扩展的云计算基础架构变得重要的地方。云基础设施的固有可扩展性和冗余性与集装箱化技术(相结合,使其得以实现。

3.物联网数据管理

另一个有趣的新兴领域是物联网,它比以前更快地生成更多数据,并且需要快速决策。假设您有大量设备通过数百个连接的传感器生成数据,企业正在做出维护决策。您需要存储,传输,处理(使用AI / ML)并最终决定机器是否需要维护。这个过程需要所有不同的技术云,AI / ML和大数据一起工作以提供最终结果

物联商城认为,随着无线移动速度随着5G的出现而增加,生成、收集、处理、预测、行动的需求将增加,并且所有不同的元素将开始相互融合。

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