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德勤发布智能物联网陈述:人工智能是解锁IoT潜力的钥匙
发表于:2018-03-02 08:04 分享至:

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德勤陈述标明物联网变得愈加智能。公司正在将人工智能(特别是机器学习)整合到他们的物联网运用程序中,并调查功用的添加,包含前进运营功率并协助防止意外停机。要害:洞悉数据。

ITH是一波出资,一系列新产品和企业布置的兴起,人工智能正在物联网(IoT)中掀起一阵热潮。拟定物联网战略,评价潜在的新物联网项目或企图从现有物联网布置中取得更多价值的公司可能需求探究人工智能的效果。

信号

以人工智能为要点的物联网创业公司的危险出资正在快速添加:2017年前8个月,这个类别的草创公司筹集了7.05亿美元

以人工智能为要点的物联网创业公司并购数量添加:2017年前8个月为21个,2016年为24个,高于2015年的11个

包含亚马逊,通用电气,IBM,微软,甲骨文,PTC和Salesforce在内的IoT渠道供货商正在整合AI功用

跨职业的大型组织现已在运用物联网来凭借或探究人工智能的力气,供给新产品并更高效地运营

Gartner猜测,到2022年,超越80%的企业物联网项目将包含一个AI组件,今日只要10%

AI是解锁物联网潜力的钥匙

人工智能在物联网运用和布置中扮演着越来越重要的人物,这一范畴的公司行为明显发生了改变。运用AI的物联网草创企业的危险出资大幅添加。在曩昔的两年里,公司现已收买了数十家在人工智能和物联网交叉点作业的公司。物联网渠道软件的首要供货商现在供给集成的AI功用,如依据机器学习的剖析。

人工智能在物联网中扮演着首要人物,因为它可以快速从数据中获取洞悉力。机器学习是一项人工智能技能,它可以主动辨认形式并检测智能传感器和设备生成的数据中的异常情况,比如温度,压力,湿度,空气质量,振荡和声响等信息。各公司发现机器学习可以比传统的商业智能工具在剖析物联网数据方面具有明显优势,包含可以比依据阈值的监控体系提早20倍和更高的精确度进行运营猜测。而其他人工智能技能,如语音辨认和计算机视觉可以协助从曩昔需求人工评价的数据中取得见地。

AI和物联网技能的强壮组合协助公司防止意外停机,前进运营功率,启用新产品和效劳,并加强危险办理。

防止贵重的非方案停机时刻

在一些职业中,设备毛病导致的意外停机可能形成严重丢失。例如,依据一项研讨,海上石油和天然气经营者每年均匀丢失3800万美元。另一个音讯估量,关于工业制造业来说,意外停机时刻每年花费500亿美元,设备毛病导致42%的停机。

运用猜测性保护剖析功用提早猜测设备毛病,以便组织有序的保护程序,可以减少非方案停机的破坏性经济性。例如,在制造业中,德勤发现猜测性保护可以将保护方案缩短20-50%,将设备正常运转时刻和可用性添加10-20%,并将全体保护本钱下降5-10%。

因为人工智能技能,特别是机器学习,可以协助辨认形式和异常情况,并依据很多数据进行猜测,因而它们在施行猜测性保护方面特别有用。例如,抢先的韩国炼油商SK Innovation经过运用机器学习猜测衔接的压缩机估计毛病可节约“数十亿韩元”。相同,意大利列车运营商Trenitalia期望防止意外停机,并节约8-10%的年度保护本钱13亿欧元。与此同时,法国电力公司EDF集团现现已过机器学习驱动的设备毛病预警节约了超越100万美元。

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前进运营功率

人工智能驱动的物联网可以做的不仅仅是协助防止意外停机。它还可以协助前进运营功率。这部分得益于机器学习的力气,以发生快速、精确的猜测和深入见地,以及AI技能可以使越来越多的使命主动化完结。

例如,关于Hershey来说,在出产进程中办理其产品的分量至关重要:分量精度每前进1%,就意味着可认为14,000加仑的Twizzlers等一批产品节约超越500,000美元的本钱。该公司运用物联网和机器学习来明显是减少出产进程中的分量改变。第二个数据被捕获和剖析,分量改变可以经过机器学习模型进行猜测,每天可以进行240个工艺调整,而装置ML驱动的IoT解决方案前每天仅有12个。

依据人工智能的猜测也有助于谷歌减少40%的数据中心冷却本钱。该解决方案经过对设备内传感器数据进行训练,猜测下一小时的温度和压力,以辅导约束功耗的操作。

机器学习发生了深入的见地,压服一家船队运营商采取反直觉举动,为他们节约了大笔资金。从船载传感器搜集的数据被用来辨认清洗船体的本钱和燃油功率之间的相关性。剖析标明,经过每年清洗船体两次而不是每两年清洁船体(然后将清洁费用翻两番),因为燃油功率更高,终究可节约40万美元。

完成新的和改善的产品和效劳

物联网技能与人工智能相结合,可认为改善并终究完成全新的产品和效劳奠定根底。例如,关于通用电气的无人机和依据机器人的工业检测效劳,公司期望AI可以完成检测设备的导航主动化,并从他们捕获的数据中辨认缺点。这可能会导致更安全,更精确,并且为客户供给廉价高达25%的查看。在医疗保健方面,费城托马斯杰佛逊大学医院企图经过自然语言处理改善患者体会,使患者可以操控房间环境并经过语音指令恳求各种信息。

与此同时,劳斯莱斯方案赶快推出具有物联网功用的飞机发动机保护效劳新产品。该公司方案运用机器学习来协助其发现形式并断定将出售给航空公司的运营见地。轿车制造商Navistar正在研讨实时衔接车辆数据的机器学习剖析,以完成车辆健康确诊和猜测性保护效劳的新收入流。依据Navistar技能合作伙伴Cloudera的说法,这些效劳协助近30万辆轿车减少了高达40%的停机时刻。

加强危险办理

将物联网与AI结合在一起的许多运用程序,正在协助企业更好地了解和猜测各种危险,以及主动履行快速呼应,使他们可以更好地办理作业人员安全,财政丢失和网络要挟。

例如,富士通现已在运用机器学习技能来剖析衔接可穿戴设备的数据,以评价其工厂工人可能会在一段时刻内堆集的潜在热应力。印度和北美的银行现已开端对ATM机中联网监控摄像头的可疑活动进行实时辨认。轿车保险公司前进正运用机器学习对联网轿车的数据进行剖析,然后精确地为其依据美国的保费定价,然后更好地办理承保危险。拉斯维加斯现已转向了一种机器学习解决方案,以保证其智能城市方案的安全,旨在实时检测和应对要挟。

对企业的影响

关于不同职业的企业,人工智能有望提高物联网布置所发明的价值,然后完成更好的产品和运营,然后在事务绩效中发挥竞赛优势。

考虑新的依据物联网项目的高管们应该意识到,猜测功用的机器学习现在现已与大多数横向和工业物联网渠道集成在一起,如微软 Azure 物联网,IBM 沃森物联网T,亚马逊AWS物联网,通用电气Predix和PTC ThingWorx。

越来越多的交钥匙,绑缚或笔直物联网解决方案运用机器学习等AI技能。例如,关于衔接轿车的运用事例,宝马的CarData渠道可以拜访车主共享的数据以及IBM 沃森物联网的AI功用。在消费品和零售业中,一些补货主动化和优化解决方案运用机器学习来猜测需求并优化库存水平。轿车保险职业的长途信息处了解决方案供给商正在整合机器学习,以创立更精确的危险模型并猜测索赔行为。

运用人工智能技能可能会从物联网布置中取得更多价值,而这些布置并非是在规划时考虑到运用人工智能而规划的。例如,一家匈牙利石油和天然气公司将机器学习运用于柴油出产进程中现已搜集到的传感器数据。该剖析使公司可以更精确地猜测燃料的硫含量,并协助辨认进程改善,现在每年为该公司节约超越600,000美元。首要的横向和工业物联网渠道 —— 企业可能现已在运用 —— 正在供给新的依据人工智能的功用,可能有助于提高现有布置的价值。

物联网的未来就是AI

很快就很难找到一个不能运用AI的物联网完成。世界数据公司IDC猜测,到2019年,AI将支撑“一切有用的”物联网作业,假如没有人工智能,布置的数据将具有“有限的价值”。越来越多的物联网供货商供给至少根本的AI支撑。各职业的前锋公司现已在其物联网布置中取得了AI的优点。假如你的公司有施行依据物联网的解决方案的方案,那么这些方案也应该包含人工智能。