總結
AIoT, AI和工業物聯網技術力量的融合,產生了一個新的數字解決方案類別——人工智能的東西(AIoT)。AIoT建立工業企業尋找更好的方法來連接他們
發展勞動力數據驅動的決策工具和數字增加工作和業務流程和更好地利用工業數據已經收集。ARC谘詢集團已經觀察到它的收斂性和重疊和OT組,主要由行業近年來的數字轉換創建組織混亂和通用技術的一個重要“灰度空間”之間的每一個區域,一個區域被AI。金博宝app安卓版下载
然而,利用人工智能需要數據科學能力,增加了額外的複雜性,環境變得更加複雜。工程角色技能在分析大量數據,建立和創造生產級機器學習環境並不容易實現。解鎖的價值通過人工智能工業數據需要一個混合的方法。這是我們工業AI的範式,數據科學與人工智能相結合,軟件和專業知識為資本密集型產業提供可衡量的業務成果。
有一段時間,這個製造的數字神經係統主要是基於遺留係統和架構。但是今天,這個行業是借鑒方法和架構為企業係統重點開發的速度和規模。這些新一代的工業智能解決方案使這個行業更容易嵌入和AI部署到工業係統和允許用戶解決工業問題沒有再培訓或添加數據科學工業組織的能力。
對AI-IoT融合關鍵因素包括:
- 它的重疊和OT組主要由數字轉換和顯著的“灰度空間”的常見技術之間的區域。金博宝app安卓版下载
- 興趣的民主化AI的應用在工業領域通過融合數據科學與IT係統和專業領域。
- 阿斯彭技術宣布阿斯彭AIoT生產級集成數據管理中心提供,邊緣,和雲基礎設施構建、部署和主機工業AI應用程序和解鎖工業數據資產的業務價值企業速度和規模。
它/ OT組織留下大量的灰色空間
信息技術或“一般”提供了應用程序和基礎設施,使業務功能運行各自的業務流程。操作技術或“加班”,反過來,通過實時係統執行物理增值。
從曆史上看,它涵蓋的範圍和所有權的光譜係統,支持集中的企業功能像金融、人力資源、供應鏈、訂單管理、銷售等。這些函數和他們的流程往往跨產業共性。然而,不涉及係統的光譜處理的物理轉換產品和服務。這些特定於任務和任務關鍵係統往往是高度定製的個別行業。他們通常屬於域的集中式(全球)工程服務集團或分散式(工廠級)工程集團。
電弧已經觀察到它的收斂性和重疊和OT組,主要由數字轉換行業近年來,創造了周圍組織混亂的所有權和責任。金博宝app安卓版下载這一曆史觀點有點受到技術變化和收斂,集權與分權,重要的流行“灰度空間”共同技術之間的區域。
收斂的AI和工業物聯網
工業企業正在尋找更好的方法來連接他們的勞動力決定工具和數字化增強或增加工作和業務流程。工業技術的核心策略,領導人正在尋求工業數據已經收集並幫助更好地利用不同組織內的人做出更好的決策,提高企業績效。我們看到這個動態生產的所有方麵,從工程設計到操作和維護供應鏈和人力資源。
然而,利用人工智能科學需要數據功能,添加額外的複雜性已經複雜的環境。一個人工智能係統為工業過程沒有足夠的植物或流程的知識或不適當的控製和係統可以創建一個有潛在危險的情況,通過引入嚴重錯誤和影響決策。
工業製造沒有通常在數據科學建立組織能力。工程角色技能在分析大量數據,設置生產級機器學習和創造環境並不容易實現。
AIoT是人工智能的融合和物聯網,將情報從邊緣到雲在工業環境中,將數據轉換成有用的信息對於一個改進的決策過程,處理完成的最需要的位置。工業物聯網的基礎是能夠收集大量的數據在高頻率和使這些綜合數據集移動和可訪問整個組織戰略決策。AIoT是人工智能和機器學習的民主化在工業領域融合數據科學與它提供軟件規模和專業領域。
人工智能係統的大腦,而工業物聯網(物聯網)函數的數字神經係統。有一段時間,這個數字神經係統主要是基於遺留係統和架構,如控製係統,網絡,和處理曆史學家的基礎設施。但是今天,這個行業再次借款,方法和架構為企業係統開發包括雲。這些係統使這個行業更容易AI嵌入操作技術利用一個可伸縮的數據基礎設施從培訓到隨筆和電力工業AI模型允許用戶解決工業問題沒有顯著增加數據科學工業組織的能力。
AspenTech工業人工智能基礎設施:阿斯彭AIoT中心
科學幫助嵌入數據,阿斯彭技術宣布阿斯彭AIoT中心——一個定製、雲計算和built-for-industry工業人工智能基礎設施解決方案。AIoT中心提供了集成數據管理、邊緣和雲基礎設施和工業生產人工智能環境構建、部署和主機工業AI應用在企業的速度和規模。
的阿斯彭AIoT中心由幾種行之有效的創新技術。其核心是阿斯彭InfoPlus.21於一體的原生雲連接,功能提供組裝和部署AI-driven物聯網應用程序的能力,和先進的企業工作流程,分析和治理,是專為工業企業。阿斯彭AIoT中心的主要功能包括:
數據集成和遷移
通過阿斯彭AIoT中心,組織將能夠訪問和利用完全集成數據,從傳感器到邊緣和雲,整個企業。
雲計算基礎設施
擴展AI需要提供工具、基礎設施和工作流之間的更廣泛的合作開發,數據科學、和基礎設施能力如CloudOps, DevOps, MLOps等等。
企業範圍的可視化
阿斯彭AIoT中心允許企業用戶提供實時數據和分析做所有這一切——改善協作,項目效率和操作利用加速見解和增強可視化的力量。
工業AI應用生態係統
為工程特性提供了一個嵌入式工作台、培訓和快速productizing機器學習(ML)模型,以及支持版本控製和協作。它賦予數據科學家,在客戶和合作夥伴,合作領域專家在數據豐富的人工智能應用。
結論
ARC谘詢集團研究發現興趣AI在製造業強勁;然而,最近的157年數字轉換研究過程金博宝app安卓版下载製造商發現障礙組織問責,改變領導,和能力。這種脫節的野心和能力是工業企業設法民主化的原因通過工業AI人工智能的應用,正如工業物聯網民主化訪問數據。
AI和工業物聯網技術力量的融合產生了新的數字解決方案類別——人工智能中心的事情(AIoT)——打開未開發的商業價值在工業數據。這一類描述了人工智能技術與工業的結合物聯網使下一代工業人工智能基礎設施,允許組織使無縫人機工作流程,協調工業數據管理,迅速將原始數據轉換成切實的業務成果。
今天,行業處於一個臨界點——他們必須利用這些技術的顛覆性力量將他們的業務操作和重新定義他們的可持續的競爭優勢或者過時的風險。作為人工智能和工業物聯網收斂到AIoT,信息技術(IT)和操作技術(OT)函數也收斂,解鎖更多的機遇和挑戰。
司機對人工智能和工業物聯網融合強調使用數據已經聚集的地方。ARC谘詢集團推薦工業用戶考慮以下業務驅動因素來證明一個AIoT策略。
*所有產品中提到這個弧視圖是阿斯彭的專有商標技術。
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關鍵詞:人工智能(AI)、工業物聯網/不收斂,阿斯彭技術,ARC谘詢集團。