人工智能时代,如何掀起工业制造的浪花?
更新日期:2020-01-04|阅读次数:3788

  工业领域的人工智能:为何会有所不同?

  在规划未来和预测需求时,必须考虑大量因素和无限的变数。例如,每年节假日、气温变化等使食品杂货支出增加了近百分之十。记录各种要素对市场销售、库存量水准和需要量等的影响是一项重大任务。即时追踪他们的影响,另外运用全部信息做好内容预知,在以前基本上是不太可能的。




  精确的预测分析依然是其中最具挑战性和最繁杂的难题之一。整个企业的一部分在财务、制造、采购和销售之间有多重依赖性所有这些都取决于需求预测。正确的方法意味着确切知道消费者或顾客想要什么、什么时候要和要多少。如果预测有误,您的企业将面临生产过剩、销售不足、不得不转移过剩库存和管理过剩浪费的风险。

  精确预测分析的关键是靠谱的数据信息,包含历史记录和来源于很多內部和外界的即时数据信息。企业需要从社交媒体、消费者人口统计、消费者行为等等渠道获取信息。即使是再聪明的人也缺乏足够的脑力和经理来收集、分析和处理这些数据。





  现阶段切实可行的方式是运用人工智能技术。在智能化预测分析和原材料要求整体规划模块的驱动器下,这种解决方法容许客户从数据信息中获取真实的使用价值。

  人工智能技术征服世界的极大发展潜力,除去解决和从数据信息中获得判断力以外,人工智能技术能够达到每周7天,每天24小时不间断的工作中,并且能够 根据不断更新学习,未来为能够更精确的做出管理决策提供信息支撑和依据。

  智能数据管理和精确预测可以减少制造业的浪费,带来更多的好处,人工智能技术能够给社会带来的价值已经得到社会各界的广泛认可。

  一个企业或公司是人工智能和机器学习的最大支持者,真正使用的企业同时也最渴望将这些集成到制造运行中。前提是:如果没有捕捉到足够的数据量和多样性来支持这些技术,就不会成功。



  嵌入式系统平台为工业物联网发展的基石

  未来解决方案将朝四大方向进化:嵌入式创新与设计服务、AI边缘智能与无线连接、客制化设计和制造服务、云服务/网络安全与影像AI。

  集成边缘计算和物联网云平台,提供从边缘感知及设备到云的数据采集、分析、可视化软件服务,协助系统集成商和制造商快速开发各垂直产业的应用,形成新形态的物联网云端商务模式。

  作为更广泛的数字化转型战略的一部分,我们也许不能百分之百准确地预测未来,但是我们可以学会使用和信任这些工具来帮助我们人类非常接近未来。

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