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如何克服AI和机器学习的采用障碍

2021-09-14 07:26:17 互联网 来源:
导读 AVEVA的高级产品组合营销经理Matt Newton谈到了如何克服在制造业中采用AI和机器学习的障碍。在过去的五年左右的时间里,围绕人工智能(AI

AVEVA的高级产品组合营销经理Matt Newton谈到了如何克服在制造业中采用AI和机器学习的障碍。

在过去的五年左右的时间里,围绕人工智能(AI)和机器学习(ML)技术进行了大量的宣传。

这么多AI已经成为一个流行语,充满了想法和希望,但在实践中很难实现。

目前,这意味着我们在AI和ML领域的挑战是健康的怀疑主义。

如何克服AI和机器学习的采用障碍

例如,我们看到几家大公司采用了这些功能,并经常宣布他们打算使用这项技术来创新他们的运营和产出,但他们未能实现这些功能。

反过来,这些技术的不断开发和采用也被取消了。AI和ML的潜在应用如此之多,寻找能够证明真实且可量化的投资回报的技术采用机会可能会令人望而生畏。

很多行业其实已经到了采用AI和ML技术的关键。

通常,这是由未经验证的初创公司提供的,这些公司提供某种类型的开源技术,在其周围放置华丽的外观,然后依赖客户作为他们的开发伙伴。

然而,这是主要的问题——客户不是在寻找原型和未经验证的软件来运行他们的工业运营。

许多公司并没有提供革命性的数字体验,而是通过提供计划不周的试点项目,继续加深最初对AI和ML的怀疑,这往往导致公司陷入停滞不前的试用状态,不断出现功能蠕变,并定期推出新的Beta软件版本。

这种无休止试点项目的做法让客户不愿意与创新公司合作,而这些创新公司确实通过成熟的AI和ML技术推动了各自领域的数字化转型。

定向创新。

克服这些挑战的一种方法是向客户展示证据。这意味着展示人工智能和人工智能技术是如何真实的,并与我们想象的完全一样。

自然,有些公司比其他公司更好地采用了AI和ML,但由于这些技术中的许多都是如此之新,许多公司仍在努力确定何时何地使用它们。

例如,许多人热衷于使用人工智能来跟踪客户的兴趣和需求。

事实上,当AI以预测性资产分析的形式应用于工业过程控制和制造设备时,我们可以发现更大的价值。

AI和ML可以提供关于机械操作的详细实时见解,从而揭示人类可能找不到的新见解。能够对业务底线产生巨大影响的见解。

AI和ML在制造业中越来越受欢迎,先进的运营分析通常由AI驱动。许多人正在采用这些技术,并将它们应用到他们的运营经验中,以了解他们可以在哪里节省成本。

所有组织都想通过AI尽可能地省钱。

这些同样的组织通常热衷于投资进一步的数字技术。AI或ML技术的成功实施,可以大大降低运营成本,进一步推动整个企业的数字化转型。

工业影响

可以理解的是,我们可以看到AI和ML的价值已经在制造行业的流程和批量自动化中得到了最好的证明。

例如,使用人工智能找出如何优化流程以实现更高的产量和提高生产质量。在食品饮料领域,利用人工智能对生产线上的烤箱温度进行监控,通过不断的优化过程对异常(包括湿度、烟囱高度、颜色)进行标记,从而达到梦寐以求的黄金批次。

另一方面,预测性维护用于监控设备的行为,提高操作安全性和资产可靠性。

人工智能和人工智能的结合被合并,以创建预测性和规范性的维护。使用人工智能找出资产的异常行为,并指定建议的解决方案来补救潜在的设备故障。

预测性和规范性维护有助于降低运营和维护成本压力,提高安全性并减少计划外停机时间。

技术关系

人工智能、机器学习和预测性维护技术都可以在生产线上建立新的联系,为未来的运营提供新的见解和建议。

组织是时候认识到采用和创新为生产周期中不同元素之间的关系提供了新的清晰度,这为新方法以更快的速度和更低的成本生产更好的产品铺平了道路。

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标签:人工智能机器学习AI。


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