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设备云让人工智能更有用武之地

日期: 2018-06-26
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人工智能的应用需要大量的数据,而仅依靠机器学习和人工智能本身的技术,要想充分挖掘数据的价值是非常难的。人工智能与设备云是相辅相成的。没有了数据,也就没有了人工智能; 而设备云的价值,则在于提供海量数据。在消费品领域,设备云常常被定义为智能音箱或者智能冰箱等实际产品。但着眼于工业,设备云的工业化应用显然要比消费级更具规模也更为复杂。


通过将联网传感器技术整合至工业流程中,设备云能够收集生产线和供应链中实时产生的数据,再结合人工智能进行数据分析和决策,这将在工业领域带来巨大影响。


,通过人工智能与智能传感器的结合,系统不仅能够预测机器与设备何时何地需要接受高精度维护,同时还可以根据实际生产需求快速响应,并调整产量。而随着设备停机时间的缩短,整个生产线的流程优化效果也将产生巨大的实际价值。与此同时,整个供应链中的联网设备所产生的实时数据,也将为机器学习与预测分析提供大量具有参考价值的信息。


“当企业能够实现对整个全生命生产周期的预测,就会发现其中存在着大量的获益空间。其中的关键在于确定哪些领域拥有实际层面的投资意义,以及哪些领域能够强化自身的差异化优势。”Wunderlin指出。


在过去的几年中,云离终端很远,但是随着产业的发展,而且尤其是5G提供的低时延的特性,云在不断的下移。这时候就需要对网络架构重新进一步的分析和演进,也就是切片化。


网络的切片化如今能够实现的是网络的纵切片化,每一个切片可以支持一个特定的应用场景,或者一个特定的专业市场。随着时间的推移,会发现网络开始需要横向的切片。横向的切片实际上就是要把网络的运算和大数据,以及它的智能,把它从终端共享,这个时候终端可以达到如今的终端达不到的水平。


设备云的应用已经扩大到整个工业领域,成为一项关键技术。借助高效的自动化和云计算技术,领先的设备云企业正在实施自动化生产的订单式操作。参会者将了解立足设备云的各个行业在工业自动化上的趋势,包括企业将设备云运用到不同工业部门所采取的最佳实践,以及不同设备之间实现通信的国际标准、安全政策,韩国相关的法律法规和中小企业的应对举措。

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