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5G的到來 讓云計算、AI、物聯網更好的融合

2019-08-09 17:12


工作場所的融合

制造業多年來一直在以不同的方式分別研究這些趨勢,他們都開始在數據的使用上相互吻合。以下是每種技術在企業中的運作方式:

1.云計算

在過去10年中,軟件現在作為一種服務提供(即基于云的服務,在此基本上是租賃而非購買)。

2.物聯網

物聯網使制造商能夠將傳感器置于其流程的“邊緣”,這樣他們就可以從運營中的更多區域獲得更多數據,從而不僅可以更快地響應停機時間,還可以預測這些事件何時可以發生。

3.大數據

物聯網自然會產生“大數據”以便處理它,利用大數據的分析功能,用戶不僅可以收集,而且可視化和設置關鍵性能指標(KPI)等內容,以監控和響應驟降或超出限制的流程。

4.人工智能

對于一些供應商而言,AI和機器學習(ML)齊頭并進,將大量數據提供給AI引擎,然后將上下文(意義)應用于數據,以便了解可以導致良好和不良事件(停機時間,超出規范流程)。

如果沒有云計算的規模經濟或大數據平臺的管理工具,物聯網數據就無法實際存儲或管理。一旦它被存儲和管理,我們仍然需要在其中找到商業價值。由于AI在大規模分析和識別意外模式方面更勝一籌,因此它非常適合這個特定價值鏈的最后一公里。

隨著預測性決策成為常態,公司嘗試實施基于AI / ML的決策,行業正在發生進一步的變化:

1.管理數據集

要使用AI / ML構建良好的預測推理系統,需要大量數據來訓練,測試和驗證解決方案。可以大規??焖僭O計的良好數據基礎設施是必要的。

2.云計算基礎設施

處理大量數據的AI / ML系統需要可以根據計算需求進行擴展的計算基礎設施。這是可以水平和按需擴展的云計算基礎架構變得重要的地方。云基礎設施的固有可擴展性和冗余性與集裝箱化技術(相結合,使其得以實現。

3.物聯網數據管理

另一個有趣的新興領域是物聯網,它比以前更快地生成更多數據,并且需要快速決策。假設您有大量設備通過數百個連接的傳感器生成數據,企業正在做出維護決策。您需要存儲,傳輸,處理(使用AI / ML)并最終決定機器是否需要維護。這個過程需要所有不同的技術云,AI / ML和大數據一起工作以提供最終結果

物聯商城認為,隨著無線移動速度隨著5G的出現而增加,生成、收集、處理、預測、行動的需求將增加,并且所有不同的元素將開始相互融合。


(文章來源:http://www.shui-zhou.com/a/921.html
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