人工智能平台如何改变各行各业?
突破性的速度，空前的发展和不受阻碍的可行性只是与ai在各个工业领域的广泛应用相关的一些描述。当今，人工智能（ai）的发展处于关键时期，目前的ai市场增长潜力巨大。该市场目前估计约为3万亿美元，预计在未来五年内将增长到8万亿美元。
一般而言，人工智能平台的成功已被人工智能在工业领域的成功所复制。当前，专家认为ai处于新生阶段。随着时间的流逝，增长将进一步实现，我们将在工业中获得更多说明性的例证。
但是，这与今天的用例或示例并没有什么区别。人工智能已经开始在工业领域中使用，并获得了真正的回报。ai的当前使用表明了我们未来的期望。根据当前的例子，我们面前有一个路线图。
ai平台如何彻底改变各行各业
ai平台已被应用到几乎每个行业/工业领域。包括pinterest在内的基于用户的服务使用深度学习来识别图像并创建独特的用户体验。研究与开发行业使用深度学习方法来检测internet上的各种安全风险。贝宝（paypal）等金融公司将受到模式驱动的深度学习的帮助，以发现并发现欺诈行为。在制造，医学，教育和医疗保健领域增加ai的便利性，您将获得全面的技术，这暗示着未来的巨大增长。
通过将其与其他技术（包括物联网（iot），云计算，增强现实（ar）和大数据）相结合，可以辅助ai在各个行业的应用。所有这些技术正在共同努力，为ai创建正确的操作基础架构。
基于ai在整个行业中的用途，它在各个领域创造了卓越的价值。它不仅可以准确地预测和调节需求，而且还可以帮助公司从机器中获得最大收益，同时消除不必要的维护或停机时间。
这些好处最终将加在一起，以提供首选的客户体验。例如，在零售行业中，人工智能可以帮助卖家查明客户想要的东西，有时甚至在客户自己不知道之前就可以找到。想像一下ai必须为全球各行各业提供的一切时，可能性确实是无穷无尽的。
人工智能为工业领域开辟了新视野，并扩大了众多流程和例程。
首先，可以将ai平台应用于各种制造过程。从自适应制造到预测性维护，自动质量控制和无人驾驶汽车，人工智能是所有这些过程的大脑。ai还可以通过减少效率低下和减少停机时间的方式来优化生产流程。行业还可以在流程中调整和优化参数。
人工智能使组织设计新产品的生产相对容易。人工智能降低了在市场上推出新产品/技术的风险。最后，人工智能可以通过使用新的更好的异常检测方法来帮助组织更轻松地识别和突出问题的根源。
人工智能如何运作
显然，上面提到的ai的所有好处说起来容易做起来难。ai技术的模型需要大量的见识，只有通过适当的分析和数据收集才能实现。人工智能可以在多种应用中有效工作，以增强工业流程。
边缘分析
edge analytics通过添加实时自动化来微调预测性维护过程。通过在边缘几秒钟内记录并解释分析数据，将几乎实时地生成结果。跨边缘连接的处理器执行靠近信息源的第一阶段工作，从而降低了跨多个连接点传输数据的成本。使用边缘计算进行异常检测可以在不影响性能的情况下实时突出显示操作问题。
机器视觉
ai可以使用视觉方法来比较产品并确定产品是否通过检验。精确质量分析中的机器视觉将比人眼敏感许多倍的摄像机输入与用于改善图像推理能力的ai技术结合在一起。
机器视觉工具可以神奇地发现那些本来不会引起注意的地方的微观故障。电路板故障通常是由于视频数据和机器视觉工具的使用而引起的。机器学习算法经过严格的培训和监督，以产生可操作的见解，以便检测和修复所有此类故障。对机器学习算法进行了适当的培训和监督，以生成可行的见解。
预测性维护
预测性维护有助于实现行业内部的异常检测。通过使用100％实时生成的数据，预测性维护模型有助于发现80％以上的异常情况。
据预测，企业中所有意外停机中有40％以上是由于资产故障而发生的。此外，在故障之前仍未被发现的问题固定资产将导致成本增加50％。认知异常检测可以解决这些问题。基于ai的异常方法使用自底向上方法检测可能的故障，然后进行纠正。一旦发现异常并完成了预测性维护，组织就可以避免风险，膨胀的成本以及维修故障组件的停机时间。
更高效的设计和管理
数字孪生的概念进一步扩大了ai在设计生成和异常检测中的使用。与数字双胞胎共存的资产很容易监控。当喷气发动机受到影响并开始退化或老化时，其数字双胞胎将显示这些退化迹象，以便工程师轻松监控。这样可以节省将来的成本和维护费用。
实例
工业界有许多ai实例，包括：
数字孪生在众多行业中的使用带来了更好的资产监控。许多航空公司使用这些数字双胞胎来测量环境对其机械的影响。数字孪生通过有效的图像量化结果。
跨多个组织进行了边缘分析。培训有助于正确利用实时数据以获得实时结果。迅达电梯正在使用边缘计算来生成电梯的实时性能数据，其中包括诸如门开和关的速度之类的度量。
制造业中的许多组织已经基于对资源的需求实施了认知异常检测，这些资源将限制由于资产或机器故障而导致的停机时间。
加入ai潮流的条件
加入ai潮流需要满足某些要求：
首先建立一个基于多种新技术的工业创新平台，包括云计算，人工智能和物联网。与合适的服务提供商，设备和通信进行协作，以获得理想的结果。产品，数据分析，机器学习和ar之间的协作结合在一起，创建了一个简单的数据模型。
此外，为模型建立合作伙伴关系并创建生态系统也非常重要。没有任何一家企业可以独立满足您的端到端解决方案。这些解决方案涵盖云，终端连接，应用程序服务和数据分析。您需要与多个服务提供商建立合作伙伴关系才能达到这个生态系统。目的应该是从“产品至上”转变为“服务至上”。工业创新平台使企业能够从销售产品转向提供服务。
总而言之，ai平台正在改变工业领域的各行各业，并将在全球工业即将到来的时代发挥重要作用。
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一般而言，人工智能平台的成功已被人工智能在工业领域的成功所复制。当前，专家认为ai处于新生阶段。随着时间的流逝，增长将进一步实现，我们将在工业中获得更多说明性的例证。
但是，这与今天的用例或示例并没有什么区别。人工智能已经开始在工业领域中使用，并获得了真正的回报。ai的当前使用表明了我们未来的期望。根据当前的例子，我们面前有一个路线图。
ai平台如何彻底改变各行各业
ai平台已被应用到几乎每个行业/工业领域。包括pinterest在内的基于用户的服务使用深度学习来识别图像并创建独特的用户体验。研究与开发行业使用深度学习方法来检测internet上的各种安全风险。贝宝（paypal）等金融公司将受到模式驱动的深度学习的帮助，以发现并发现欺诈行为。在制造，医学，教育和医疗保健领域增加ai的便利性，您将获得全面的技术，这暗示着未来的巨大增长。
通过将其与其他技术（包括物联网（iot），云计算，增强现实（ar）和大数据）相结合，可以辅助ai在各个行业的应用。所有这些技术正在共同努力，为ai创建正确的操作基础架构。
基于ai在整个行业中的用途，它在各个领域创造了卓越的价值。它不仅可以准确地预测和调节需求，而且还可以帮助公司从机器中获得最大收益，同时消除不必要的维护或停机时间。
这些好处最终将加在一起，以提供首选的客户体验。例如，在零售行业中，人工智能可以帮助卖家查明客户想要的东西，有时甚至在客户自己不知道之前就可以找到。想像一下ai必须为全球各行各业提供的一切时，可能性确实是无穷无尽的。
人工智能为工业领域开辟了新视野，并扩大了众多流程和例程。
首先，可以将ai平台应用于各种制造过程。从自适应制造到预测性维护，自动质量控制和无人驾驶汽车，人工智能是所有这些过程的大脑。ai还可以通过减少效率低下和减少停机时间的方式来优化生产流程。行业还可以在流程中调整和优化参数。
人工智能使组织设计新产品的生产相对容易。人工智能降低了在市场上推出新产品/技术的风险。最后，人工智能可以通过使用新的更好的异常检测方法来帮助组织更轻松地识别和突出问题的根源。
人工智能如何运作
显然，上面提到的ai的所有好处说起来容易做起来难。ai技术的模型需要大量的见识，只有通过适当的分析和数据收集才能实现。人工智能可以在多种应用中有效工作，以增强工业流程。
边缘分析
edge analytics通过添加实时自动化来微调预测性维护过程。通过在边缘几秒钟内记录并解释分析数据，将几乎实时地生成结果。跨边缘连接的处理器执行靠近信息源的第一阶段工作，从而降低了跨多个连接点传输数据的成本。使用边缘计算进行异常检测可以在不影响性能的情况下实时突出显示操作问题。
机器视觉
ai可以使用视觉方法来比较产品并确定产品是否通过检验。精确质量分析中的机器视觉将比人眼敏感许多倍的摄像机输入与用于改善图像推理能力的ai技术结合在一起。
机器视觉工具可以神奇地发现那些本来不会引起注意的地方的微观故障。电路板故障通常是由于视频数据和机器视觉工具的使用而引起的。机器学习算法经过严格的培训和监督，以产生可操作的见解，以便检测和修复所有此类故障。对机器学习算法进行了适当的培训和监督，以生成可行的见解。
预测性维护
预测性维护有助于实现行业内部的异常检测。通过使用100％实时生成的数据，预测性维护模型有助于发现80％以上的异常情况。
据预测，企业中所有意外停机中有40％以上是由于资产故障而发生的。此外，在故障之前仍未被发现的问题固定资产将导致成本增加50％。认知异常检测可以解决这些问题。基于ai的异常方法使用自底向上方法检测可能的故障，然后进行纠正。一旦发现异常并完成了预测性维护，组织就可以避免风险，膨胀的成本以及维修故障组件的停机时间。
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实例
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