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从制造、零售、医疗案例看:边缘计算+人工智能怎么帮你“搞钱”

发布时间:2021-09-01 22:08:02 所属栏目:物联网 阅读:

从制造、零售、医疗案例看:边缘计算+人工智能怎么帮你“搞钱”

生产Stratocaster和Telecaster吉他的美国加州科罗纳知名企业Fender的设施经理Bill Holmes至今仍然清楚地记得,自己带着一台简陋的手持式振动分析仪在工厂里走来走去,然后把仪器插进电脑以获取设备状况参数的场景。

当Leo Fender 75年前创建Fender乐器公司时,所有的木工活都是手工完成的,今天该公司的吉他的琴颈和琴身都是用电脑控制的木工设备制作的,然后再交给制作最终产品的工匠。Holmes说,他一直在尝试着用最新的技术进步来解决问题(例如用机器人来帮助为吉他上漆),没有什么问题比设备故障更令人烦恼了。

他说:“预防性维护是不够的,虽然机器在预定的时间内得到重视,但是90%的故障都是导致进程关闭的瞬间故障,这对业务的影响很大。如果我们能在故障发生之前发现故障,那么生产就不会停工,维护团队也不用四处救火。”

由于在17.7万平方英尺的工厂里安装有1500件设备,因此Fender希望在机器上安装传感器,并使用AI分析预测故障。Fender也正在这么做,为此公司部署了亚马逊基于云的Monitron服务,所有数据处理都在亚马逊的云端上进行。

对于像Fender这样的小型公司来说,亚马逊的全管理服务很有吸引力,因为亚马逊提供了通过近场通信(NFC)连接到亚马逊Wi-Fi网关的无线传感器。亚马逊的网关被预置将相关数据发送到亚马逊云进行分析。亚马逊已经开发了机器学习算法,其可以处理数据并直接向Holmes进行报警。

Holmes 说:“他们基本上已经把价格降到了较低水平,这样小微企业就可以把传感器安装在他们的设备上,并且不用经过培训就可以进行轻松监控。其中的意义重大。因为所有制造商都有关键设备,一旦出现故障就会导致停产。”

到目前为止,Holmes 已经部署了9台关键任务设备,并计划在墨西哥恩塞纳达的第二家制造厂部署该系统。云服务还提供了额外的好处,Holmes能够对这两个站点一天中聚合的数据展开额外分析。不过,Holmes还希望能够通过一个仪表板就可以实现对这两个站点的追踪。

边缘计算如何实现人工智能

市场研究机构IDC的边缘策略研究主管Dave McCarthy表示,“在制造业、运输业、物流业、医疗保健业、零售业、石油和天然气等几乎所有拥有实物资产的行业中,由机器生成的数据都适用于边缘计算。从由机器生成的数据中发现洞察力以及对数据自动响应是人工智能的强项。”

STL Partners的高级顾问Tilly Gilbert表示,一般的经验法则是,在边缘进行人工智能处理适用于实时且对延迟敏感的应用程序,如果要先将这些大型数据集上传到云端再进行处理,那么这些应用程序将无法高效运行。除了延迟问题之外,边缘计算还可以降低回程成本,同时帮助公司遵守隐私法规和安全策略。因为如果将敏感数据发送到异地可能会违反相关的法规和安全策略。

从制造、零售、医疗案例看:边缘计算+人工智能怎么帮你“搞钱”

McCarthy说,在增加正常运行时间和提高性能的双重业务需求的推动下,由人工智能驱动的边缘数据处理已经不再是个别案例,并且正在成为主流。

许多因素的共同作用正让边缘/人工智能变得更易于部署,例如预置了物联网传感器的物理资产激增,提供边缘技术的供应商数量增加。这些供应商中包括系统集成商、第三方初创公司、超大型云服务提供商,以及将边缘定位为数据中心延伸的传统基础设施提供商。

对于企业来说,他们的工作负载也可以在最合适的位置运行,无论是在本地数据中心、云端还是边缘,亦或是组合方案。正如Fender示例所示,用户可以通过多种方法将不同的技术和方法混合使用,以充分利用边缘计算和云计算。

McCarthy指出,正如现在大多数企业都在混合云或多云环境中运行一样,基于人工智能的边缘应用程序也不是孤立运行的。即使人工智能在边缘处理工作,机器学习算法同样可以在云端开发,模型也可以在云端训练。而且,实时数据可以汇总并聚合到云端,以便对历史数据集进行分析,从而指导长期规划。

零售边缘的人工智能

Gilbert说,边缘/人工智能组合最吸引人的方面是它们支持新的应用程序。由于许多企业不具备在内部开发人工智能分析功能的技能,甚至可能不知道某些可能的用例,在这种情况下,第三方初创公司可在开发和部署现成的系统方面发挥主导作用。例如,沃尔玛和克罗格等大型零售商都在其门店的自助结账通道上大规模部署了基于人工智能的边缘系统,以减少由于顾客无意中或有意不支付购物车中所有物品而造成的损失。