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    1. 海南物聯科技有限公司

      物聯網和人工智能未來將朝著范式轉變的方向發展
      2020-04-06 23:06:55
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      當今,大多數成長中的工業公司都將最大的賭注押在根據工業4.0轉型解決各種技術計劃上。

      物聯網世界正在展現以驚人速度爆發的新型力量。

      一方面,智能傳感器爆炸性增長,再加上大數據海嘯。另一方面,隨著技術的突破性發展,有許多復雜的大數據平臺可用于大規模收集,處理和存儲數據。這進一步提出了更深層次的“全人類”問題,其中我們存儲數據規模的能力而處理和分析數據的能力卻沒有。



      工業4.0時代需要特定的運營方法和技術,以使我們能夠創造新的價值。通過從數萬億個連接的機器中挖掘數據并加快獲取該見解的途徑,可以得出此價值。

      但是,當今世界面臨著巨大的數據泛濫問題,需要在無組織和孤立的數據挖掘中尋找有價值的見解。但是,由于有了物聯網和人工智能,未來將朝著范式轉變的方向發展,使行業可以體驗到更高的資產可用性,更好的可持續性和更高的生產效率的好處。

      加強物聯網游戲以打破常規行業規范

      利用來自物聯網設備的數據有助于引導并加快通往端到端工業數字化轉型的道路。工業4.0的理想遠非工業數字和數據成熟度。大多數組織都努力在正確的時間獲取正確的數據,以生成有價值的見解,以促進更快,更準確的業務決策。

      這就是為什么現狀不適用于工業4.0,以及公司如何重新考慮其數據戰略以實現快速無縫生產的原因:

      缺乏企業級物聯網和數據策略

      隨著工業4.0的變化,公司正大力投資眾多數據科學和機器學習計劃,以成為工業4.0的冠軍。他們正在尋找可能不存在的東西。

      根據微軟最近的分析, 超過30%的行業領導 者陷入了這種漫無目的的重復無用的物聯網計劃的惡性循環。當公司未能看到整個企業范圍的整體工業數字流程需要數據戰略,數據成熟度和戰略業務KPI時,就會出現這種差距。

      當今的企業蓬勃發展,并不是依靠粗略的戰術數據,而是揭示更深入的洞察力,而該數據顯示出是盈利還是虧損。例如,利潤率變化了多少百分比,影響因素是什么,以及它到底對利潤產生了多大的影響。

      事實是,要使這種從飛行員到實際生產的飛躍是一項巨大的努力!但是,由于他們的PoC并未看到重大的積極底線影響,因此仍未轉化為生產。

      公司應具有務實的模型,旨在推動企業范圍的物聯網計劃從早期成功中獲得有效的證明。

      強大的 數據策略 不僅從選擇最佳的工具和技術開始,以將松散的一端綁在一起并將數據源縫合在一起。它應該從關鍵的業務優先級,關鍵的KPI入手,圍繞這些關鍵的KPI做出決策-應該采取什么樣的數據,進行測量和分析。

      在這段60秒的視頻中,比爾·施馬佐(Bill Schmarzo)在 大數據和AI行業專家以及我最喜歡的大數據院長中, 精彩 地強調了大數據與技術無關,而與數據的經濟價值無關。

      作為一家要確保高效工廠運營的工業公司,您需要考慮跟蹤關鍵的運營KPI。畢竟, 描述一條生產線,工廠和組織績效的故事是關鍵績效指標的總和。

      什么?

      運營KPI或指標是一種度量單位,可以根據數量,時間頻率和成本類別來量化和優化您的運營流程。

      為什么?

      準確跟蹤這些KPI可以提供急需的業務和運營洞察力,以滿足您的運營目標。

      WHO?

      從工廠經理到工廠負責人甚至工廠CFO的任何人都以各種形式應用這些KPI,以在整個業務生命周期中創造價值。

      當企業在不明確了解KPI和數據的情況下采用Industry 4.0試點時,他們必然會遇到以下四種情況。

      影響: 業務目標不明確,這意味著它們無法證明潛在的好處是什么預算 超支缺乏明確的業務成果,這意味著預算將超支并且難以量化數據質量: 在試點期間,有75%的公司意識到缺乏解決任何/特定業務問題所需的正確數據投資報酬率(ROI):很難提出擴展進一步創新的業務案例,而無需制定涵蓋多個參數的明確定義的策略-需要購買更多的工具或技術內部數據技能與與咨詢或外包公司合作的成本領導力戰略和對工業4.0承諾的共識更好地結合在一起:結合IT和OT的力量

      公司需要消除業務盲點以實現數字化。當公司將IT和OT專家聚集在一個房間里時,他們不僅可以挑戰挑戰,而且可以將戰略領域(例如自動化和數據戰略)的潛在解決方案帶到最前沿。這種方法促進了簡化的數字文化,可以嘗試使用物聯網和人工智能來構建,學習和使用增強的操作方式。

      數據科學家和IT團隊可以利用OT業務在機器,設備類型方面的專業知識,借助大量統計技術來幫助制定關鍵決策并以指數級方式增加收入利潤 。

      例如:

      數據趨勢如何?機器隨著時間的推移表現如何?生產延遲的主要影響因素是什么?哪些數據或群集導致了低產量,它們之間的相關性是什么?的結果 OT和IT驅動戰略 是雙贏的。公司以更低的成本實現了更高的產出,實現了與業務相關的與業務相關的工業自動化,并大肆宣傳了從試點到生產環境的轉變。

      極限速度測試—在工業4.0時代實現敏捷

      人工智能和物聯網 通過實現卓越運營同時降低成本來為工廠經理重新定義游戲。人工智能驅動的高級分析方法正在改變公司做許多事情的方式-從跟蹤運營缺陷到維護正常運行時間到簡化運營。

      人工智能是通過利用大量物聯網數據流的真正力量為您的業務創造這種差異的門戶。實際上,關鍵不僅僅在于敏捷性,還在于將這種速度轉化為有價值的決策,從而縮短了上市時間。

      公司必須使用來自IoT和AI的數據,將敏捷性的真正價值轉化為決策,成本節省和可擴展的創新,并具有更高的結果精度和更快的上市時間。

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