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解密數(shù)據(jù),智聯(lián)“魏”來——魏德米勒帶您認識機器學習和人工智能
在工業(yè)發(fā)展的長河中,人類已積累了大量設備數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)。但是人腦的計算能力終究有限,好在隨著算法、算力和數(shù)據(jù)的突破,人類迎來了人工智能的第三次爆發(fā)。人工智能彌補了人類在計算方面的不足,人工智能(AI)和數(shù)據(jù)分析方法為解決問題和產(chǎn)品開發(fā)開辟了一條新途徑,同時也構(gòu)成了以服務為導向的商業(yè)模式基礎。
關(guān)鍵詞:

在工業(yè)發(fā)展的長河中,人類已積累了大量設備數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)。但是人腦的計算能力終究有限,好在隨著算法、算力和數(shù)據(jù)的突破,人類迎來了人工智能的第三次爆發(fā)。人工智能彌補了人類在計算方面的不足,人工智能(AI)和數(shù)據(jù)分析方法為解決問題和產(chǎn)品開發(fā)開辟了一條新途徑,同時也構(gòu)成了以服務為導向的商業(yè)模式基礎。

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工業(yè)生產(chǎn)設施的數(shù)字化是當今機械和工廠運營商面臨的主要挑戰(zhàn)。為了分析機器數(shù)據(jù)和流程數(shù)據(jù),工業(yè)數(shù)據(jù)分析使用了能夠檢測異常情況甚至能夠預測未來機器行為的復雜模型。通過使用人工智能(AI)方法和機器學習(ML),用源自原始數(shù)據(jù)的特征來揭示以前未知的測量值之間的關(guān)系。也就是說工業(yè)數(shù)據(jù)分析將龐大而復雜的數(shù)據(jù)集中分析轉(zhuǎn)換成新的模式與知識,經(jīng)過合理的決策就可以為企業(yè)創(chuàng)造新的價值——提供數(shù)據(jù)驅(qū)動型服務,增加服務效率以及提高生產(chǎn)能力。

智能設備、大數(shù)據(jù)、預測性維護等詞匯正在激勵著許多自動化制造商。基于預測性維護來保證設備正常運行時間,未來會為新系統(tǒng)帶來附加價值。同時,越來越多的公司意識到,基于數(shù)據(jù)的服務擴展將會為他們帶來真正的業(yè)務優(yōu)勢,并且這種前瞻性的商業(yè)模式將會有利于長期保持客戶忠誠度。

未來的智能工廠會變成什么模樣?能否不再有任何意外故障的發(fā)生?能否可以從容地完成交付工作?能否最大化延長設備的使用壽命?通過智能方法您能更好地解開數(shù)據(jù)背后隱藏的秘密,在工業(yè)4.0浪潮中贏得未來先機!掃描下方二維碼即刻觀看魏家大咖解密機器學習和人工智能。

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