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          肯睿中國Cloudera:為制造業(yè)打造可信AI

          作者:肯睿中國Cloudera大中華區(qū)技術總監(jiān) 劉隸放 時間:2024-03-16 來源:EEPW 收藏

          隨著現(xiàn)代制造業(yè)的日新月異,人工智能(AI)已成為一項能夠帶來變革的差異化因素,為追求效率和創(chuàng)新等競爭優(yōu)勢的企業(yè)重塑了產業(yè)格局。伴隨著第四次和第五次工業(yè)革命的到來,AI技術正在推動產品設計、生產和優(yōu)化方面的范式轉變。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202403/456398.htm

          由于制造商能夠存儲海量歷史數(shù)據(jù),AI可以應用于任何行業(yè)的一般業(yè)務領域,比如提供營銷、供應鏈優(yōu)化和新產品開發(fā)等方面的建議。借助這些數(shù)據(jù)以及一些有關業(yè)務和流程的背景信息,制造商就可以將AI作為發(fā)展和提升運營水平的關鍵基石。

          在制造業(yè)中,AI可賦能許多功能領域。以下是一些AI關鍵用例:

          1.預測性維護:通過來自設備的時間序列數(shù)據(jù)(傳感器數(shù)據(jù))、歷史維護日志和其他背景數(shù)據(jù),您可以預測設備的行為方式以及設備或部件出現(xiàn)故障的時間。在AI的幫助下,甚至可以規(guī)定需要采取的適當行動以及特定時間。

          2.質量:AI技術能夠提升視覺檢測、產量優(yōu)化、故障檢測、分類等用例。雖然在不同的產業(yè)領域,其成果會有所不同,但是潛在的益處是巨大的。例如,在半導體產業(yè)中,即使提高了一小部分的良品率,也能節(jié)省數(shù)百萬美元。

          3.需求預測:AI可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、趨勢以及天氣、節(jié)假日、季節(jié)性和市場條件等外部因素預測產品需求。

          盡管AI有望推動先進智能工廠的發(fā)展、優(yōu)化生產流程,并且實現(xiàn)預測性維護和模式分析、個性化、情感分析、知識管理以及檢測異常等諸多用例,但如果沒有穩(wěn)健的數(shù)據(jù)管理策略,就很難有效地利用AI。

          通用工業(yè)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

          數(shù)據(jù)作為的基礎,可以引領業(yè)務流程轉型,幫助制造商創(chuàng)新和定義新的業(yè)務模式,并開辟新的收入來源。然而,許多制造業(yè)高管表示,他們在采用新技術(包括將AI用于新用例)時遇到了難題。Gartner調查發(fā)現(xiàn),80%的制造業(yè)首席執(zhí)行官正在增加數(shù)字化技術方面的投資,包括人工智能(AI)、物聯(lián)網(IoT)、數(shù)據(jù)和分析等。據(jù)2023年Gartner發(fā)布的《2023年CIO和技術高管議程中國篇》報告顯示,只有11%的中國企業(yè)表示其數(shù)字化轉型帶來的銷售收入超越了預期。這個數(shù)據(jù)非常的低。

          缺乏通用工業(yè)數(shù)據(jù)一直是阻礙主流制造商采用AI的主要障礙之一。先進技術只是數(shù)字化轉型的一個方面。制造商想要領先一步,就必須了解數(shù)據(jù)的作用和價值。傳感器憑借極低的成本,正在成為新設備的標配,而舊的制造設備也在使用傳感器完成改造。如今,制造商在采集、利用和管理海量數(shù)據(jù)的能力方面已達到了前所未有的水平。

          在這個工業(yè)物聯(lián)網時代,制造商可以通過快速引進工具來利用龐大的數(shù)據(jù)集產生可執(zhí)行的結果。但如果對這些數(shù)據(jù)缺乏最高級別的信任,那么AI/ML解決方案就會產生可疑的分析和次優(yōu)的結果。企業(yè)在構建解決方案時,往往會想當然地認為數(shù)據(jù)包含了所有目標場景,而算法會“搞定”一切。如果沒有可信的數(shù)據(jù)和強大的數(shù)據(jù)平臺作為堅實的根基,那么AI/ML方法將產生偏見且變得不可信,失敗的風險會隨之上升。簡而言之,許多企業(yè)未能實現(xiàn)AI的價值,是因為他們所依賴的AI工具和數(shù)據(jù)科學從一開始就使用了有問題的數(shù)據(jù)。

          始于可信數(shù)據(jù)

          制造業(yè)該如何解決這一數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),并充分利用數(shù)據(jù)驅動的AI呢?答案是制定基于強大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

          制造業(yè)的運營部門和IT部門必須密切合作,共同發(fā)展以數(shù)據(jù)為中心的文化,由IT部門負責端到端的數(shù)據(jù)生命周期管理,側重于可靠性和安全性。

          數(shù)據(jù)相關的最佳實踐包括:

          ●   小步快跑,設立可行的目標,從生產車間需要解決的試點問題入手。

          ●   確定能夠幫助制造業(yè)運營部門增加價值的用例,據(jù)此來決定要采集的數(shù)據(jù)。

          ●   通過融合IT/OT構建數(shù)據(jù)采集和接入能力,采集車間和設備數(shù)據(jù)一并接入到位于云端的中央平臺上。

          ●   添加適當?shù)谋尘皵?shù)據(jù)(IT/業(yè)務數(shù)據(jù)),這對AI分析制造數(shù)據(jù)至關重要。

          ●   消除數(shù)據(jù)孤島。必須將多個來源的數(shù)據(jù)集中存儲在一個通用的數(shù)據(jù)湖中,以便統(tǒng)一整個價值鏈的數(shù)據(jù)來源。

          ●   將AI工具和數(shù)據(jù)科學用于您信任的數(shù)據(jù)上,并向相關人員或系統(tǒng)提供洞察,作出最佳且最明智的決策。

          混合數(shù)據(jù)平臺的價值

          AI可以幫助制造商改進運營方式,并實現(xiàn)更高水平的卓越運營。但關鍵在于要把數(shù)據(jù)放在首位,而非復雜的AI系統(tǒng)。制造企業(yè)目前仍在本地、私有云、公有云等平臺上使用舊的基礎設施和數(shù)據(jù)來源。為了解決這些難題,企業(yè)必須使用可以采集和接入任何系統(tǒng)的數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)傳輸?shù)饺魏蜗到y(tǒng)或平臺的混合數(shù)據(jù)平臺。

          可在混合數(shù)據(jù)平臺上提供端到端的數(shù)據(jù)生命周期管理,包括構建制造業(yè)可信數(shù)據(jù)戰(zhàn)略所需的所有構件。我們提供的主要功能包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)發(fā)布,以及整個數(shù)據(jù)生命周期的通用安全和治理功能。可實現(xiàn)包括私有云、公有云、本地和任何平臺在內的任何位置之間的數(shù)據(jù)傳輸,使制造業(yè)能夠在“可信”數(shù)據(jù)的基礎上使用下一代AI工具和應用。數(shù)據(jù)平臺(CDP)是目前唯一面向現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構的混合數(shù)據(jù)平臺,能夠使用任何位置的數(shù)據(jù),有效賦能制造業(yè)AI。敬請訪問Cloudera官網制造業(yè)頁面,了解更多關于該平臺的信息。



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