制造商拥抱 AI 增强物联网，优化供应链、生产与创新
物联网延伸 AI 给制造商三大收益：供应链优化、智能制造、产品或服务创新
现在从物联网众多边缘流入海量数据，自然开始思考应用人工智能 (AI) 向业务交付有价值洞察。对制造商，这可能改变游戏规则，大幅削减成本、加速进入服务业务。然而许多才刚开始这旅程。
近期 AI World 大会波士顿小组讨论探讨了物联网与 AI 即将到来的融合，由 RTInsights 执行编辑 Les Yeamans 主持。
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IDC 研究总监 Reid Paquin 称，目前物联网延伸 AI 给制造商三大主要收益——供应链优化、智能制造、产品或服务创新。他补充，目前“智能制造是大多数公司起步和聚焦投资之处。过程制造尤甚，特别是资产管理。”离散制造方面，他说，“大机遇在产品和服务——许多制造商试图更快推出产品，但也试图改变产品服务组合，向服务化转型。”
小组一致认为，向数据和 AI 驱动企业转型对许多制造商需时。“任何数据科学或 AI 项目第一步是收集和组织数据，”IBM 数据与 AI 专家实验室交付负责人 Zachariah Eslami 说。挑战是汇聚来自企业不同部分的数据。他观察：“问题在于输入来自数据和数据集合，仓库常分布在不同 IT 组、不同团队使用，无单一存储库或知识目录，可提取分发数据、操纵数据、提取洞察。”
另一 IoT-AI 项目挑战是普遍技能缺乏，Eslami 继续。“这既指适应计算机科学、理解学习使用 Python 或 R 笔记本，真正搞清清洗数据、准备数据、开始分析以构建机器模型。”
关于开始 AI 旅程，“站哪取决于坐哪，”ABI Research 首席分析师 Ryan Martin 说。“若拥有体面规模制造厂——几十万平方英尺——从状态监测或资产追踪开始。资产追踪远最相关，因帮成本、帮公司保持有序。”预测性维护是另一起点，因“若每月只四个灭火器需更换，派人逐个检查所有不同灭火器讲不通。”
Paquin 同意资产管理是 IoT 增强 AI 好起点，连同视觉质量系统。此外，“所有大型 ERP 提供商试图将 AI 编织进应用，特别是财务侧和规划侧。”
小组还讨论制造业数字孪生应用，无论为零件、机器、整个工厂、工厂内产品实施数字孪生。“制造是数字孪生巨大空间，”Eslami 说。“NASA 首创，GE 用于喷气发动机、西门子用于替代能源、雪佛龙用于油田分销。数字孪生妙处是底层皆有模型，接收数据可测试各种情境。有 AI，可实时输入测试多变量、调整性能、看随时间反应。巨大成本节约。”
即将到来的 5G 网络——将更好促进实时机器对机器网络——也被探讨。“5G 将像 4G 比 3G 快、5G 比 4G 更快到来，”Martin 预测。“5G 有趣在于随之而来的能力——确定性网络。即‘告诉机器人停止比振动传感器持续更重要’。那将随 5G 规范在 2021-2025 时间框架到来。”
Martin 补充：“要过段时间才真正看到东西，但我们看到的 5G 早期试验极具说服力，技术做到其所说，只是包装正确标准推向市场问题。”
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