突破性的速度，空前的發(fā)展和不受阻礙的可行性只是與AI在各個工業(yè)自動化領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用相關(guān)的一些描述。當今，人工智能（AI）的發(fā)展處于關(guān)鍵時期，目前的AI市場增長潛力巨大。該市場目前估計約為3萬億美元，預(yù)計在未來五年內(nèi)將增長到8萬億美元。

一般而言，人工智能平臺的成功已被人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的成功所復(fù)制。當前，專家認為AI處于新生階段。隨著時間的流逝，增長將進一步實現(xiàn)，我們將在工業(yè)中獲得更多說明性的例證。

但是，這與今天的用例或示例并沒有什么區(qū)別。人工智能已經(jīng)開始在工業(yè)領(lǐng)域中使用，并獲得了真正的回報。AI的當前使用表明了我們未來的期望。根據(jù)當前的例子，我們面前有一個路線圖。

AI平臺如何徹底改變自動化行業(yè)

AI平臺已被應(yīng)用到幾乎每個行業(yè)/工業(yè)領(lǐng)域。包括Pinterest在內(nèi)的基于用戶的服務(wù)使用深度學習來識別圖像并創(chuàng)建獨特的用戶體驗。研究與開發(fā)行業(yè)使用深度學習方法來檢測Internet上的各種安全風險。貝寶（PayPal）等金融公司將受到模式驅(qū)動的深度學習的幫助，以發(fā)現(xiàn)并發(fā)現(xiàn)欺詐行為。在制造，醫(yī)學，教育和醫(yī)療保健領(lǐng)域增加AI的便利性，您將獲得全面的技術(shù)，這暗示著未來的巨大增長。

通過將其與其他技術(shù)（包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT），云計算，增強現(xiàn)實（AR）和大數(shù)據(jù)）相結(jié)合，可以輔助AI在各個行業(yè)的應(yīng)用。所有這些技術(shù)正在共同努力，為AI創(chuàng)建正確的操作基礎(chǔ)架構(gòu)。

基于AI在整個行業(yè)中的用途，它在各個領(lǐng)域創(chuàng)造了卓越的價值。它不僅可以準確地預(yù)測和調(diào)節(jié)需求，而且還可以幫助公司從機器中獲得最大收益，同時消除不必要的維護或停機時間。

這些好處最終將加在一起，以提供首選的客戶體驗。例如，在零售行業(yè)中，人工智能可以幫助賣家查明客戶想要的東西，有時甚至在客戶自己不知道之前就可以找到。想像一下AI必須為全球各行各業(yè)提供的一切時，可能性確實是無窮無盡的。

人工智能為工業(yè)領(lǐng)域開辟了新視野，并擴大了眾多流程和例程。

首先，可以將AI平臺應(yīng)用于各種制造過程。從自適應(yīng)制造到預(yù)測性維護，自動質(zhì)量控制和無人駕駛汽車，人工智能是所有這些過程的大腦。AI還可以通過減少效率低下和減少停機時間的方式來優(yōu)化生產(chǎn)流程。行業(yè)還可以在流程中調(diào)整和優(yōu)化參數(shù)。

人工智能使組織設(shè)計新產(chǎn)品的生產(chǎn)相對容易。人工智能降低了在市場上推出新產(chǎn)品/技術(shù)的風險。最后，人工智能可以通過使用新的更好的異常檢測方法來幫助組織更輕松地識別和突出問題的根源。

人工智能如何運作

顯然，上面提到的AI的所有好處說起來容易做起來難。AI技術(shù)的模型需要大量的見識，只有通過適當?shù)姆治龊蛿?shù)據(jù)收集才能實現(xiàn)。人工智能可以在多種應(yīng)用中有效工作，以增強工業(yè)流程。

邊緣分析

Edge Analytics通過添加實時自動化來微調(diào)預(yù)測性維護過程。通過在邊緣幾秒鐘內(nèi)記錄并解釋分析數(shù)據(jù)，將幾乎實時地生成結(jié)果。跨邊緣連接的處理器執(zhí)行靠近信息源的第一階段工作，從而降低了跨多個連接點傳輸數(shù)據(jù)的成本。使用邊緣計算進行異常檢測可以在不影響性能的情況下實時突出顯示操作問題。

機器視覺

AI可以使用視覺方法來比較產(chǎn)品并確定產(chǎn)品是否通過檢驗。精確質(zhì)量分析中的機器視覺將比人眼敏感許多倍的攝像機輸入與用于改善圖像推理能力的AI技術(shù)結(jié)合在一起。

機器視覺工具可以神奇地發(fā)現(xiàn)那些本來不會引起注意的地方的微觀故障。電路板故障通常是由于視頻數(shù)據(jù)和機器視覺工具的使用而引起的。機器學習算法經(jīng)過嚴格的培訓和監(jiān)督，以產(chǎn)生可操作的見解，以便檢測和修復(fù)所有此類故障。對機器學習算法進行了適當?shù)呐嘤柡捅O(jiān)督，以生成可行的見解。

預(yù)測性維護

預(yù)測性維護有助于實現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部的異常檢測。通過使用100％實時生成的數(shù)據(jù)，預(yù)測性維護模型有助于發(fā)現(xiàn)80％以上的異常情況。

據(jù)預(yù)測，企業(yè)中所有意外停機中有40％以上是由于資產(chǎn)故障而發(fā)生的。此外，在故障之前仍未被發(fā)現(xiàn)的問題固定資產(chǎn)將導致成本增加50％。認知異常檢測可以解決這些問題?；?/span>AI的異常方法使用自底向上方法檢測可能的故障，然后進行糾正。一旦發(fā)現(xiàn)異常并完成了預(yù)測性維護，組織就可以避免風險，膨脹的成本以及維修故障組件的停機時間。

更高效的設(shè)計和管理

數(shù)字孿生的概念進一步擴大了AI在設(shè)計生成和異常檢測中的使用。與數(shù)字雙胞胎共存的資產(chǎn)很容易監(jiān)控。當噴氣發(fā)動機受到影響并開始退化或老化時，其數(shù)字雙胞胎將顯示這些退化跡象，以便工程師輕松監(jiān)控。這樣可以節(jié)省將來的成本和維護費用。

實例

工業(yè)界有許多AI實例，包括：

數(shù)字孿生在眾多行業(yè)中的使用帶來了更好的資產(chǎn)監(jiān)控。許多航空公司使用這些數(shù)字雙胞胎來測量環(huán)境對其機械的影響。數(shù)字孿生通過有效的圖像量化結(jié)果。

跨多個組織進行了邊緣分析。培訓有助于正確利用實時數(shù)據(jù)以獲得實時結(jié)果。迅達電梯正在使用邊緣計算來生成電梯的實時性能數(shù)據(jù)，其中包括諸如門開和關(guān)的速度之類的度量。 

制造業(yè)中的許多組織已經(jīng)基于對資源的需求實施了認知異常檢測，這些資源將限制由于資產(chǎn)或機器故障而導致的停機時間。

加入AI潮流的條件 

加入AI潮流需要滿足某些要求：

首先建立一個基于多種新技術(shù)的工業(yè)創(chuàng)新平臺，包括云計算，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。與合適的服務(wù)提供商，設(shè)備和通信進行協(xié)作，以獲得理想的結(jié)果。產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析，機器學習和AR之間的協(xié)作結(jié)合在一起，創(chuàng)建了一個簡單的數(shù)據(jù)模型。

此外，為模型建立合作伙伴關(guān)系并創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)也非常重要。沒有任何一家企業(yè)可以獨立滿足您的端到端解決方案。這些解決方案涵蓋云，終端連接，應(yīng)用程序服務(wù)和數(shù)據(jù)分析。您需要與多個服務(wù)提供商建立合作伙伴關(guān)系才能達到這個生態(tài)系統(tǒng)。目的應(yīng)該是從“產(chǎn)品至上”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺?wù)至上”。工業(yè)創(chuàng)新平臺使企業(yè)能夠從銷售產(chǎn)品轉(zhuǎn)向提供服務(wù)。

總而言之，AI平臺正在改變工業(yè)領(lǐng)域的各行各業(yè)，并將在全球工業(yè)即將到來的時代發(fā)揮重要作用。