国产一级一区二区_segui88久久综合9999_97久久夜色精品国产_欧美色网一区二区

掃一掃
關注微信公眾號

肯睿中國Cloudera:為制造業打造可信AI
2024-03-15   網絡安全和運維

  肯睿中國Cloudera大中華區技術總監劉隸放

  隨著現代制造業的日新月異,人工智能(AI)已成為一項能夠帶來變革的差異化因素,為追求效率和創新等競爭優勢的企業重塑了產業格局。伴隨著第四次和第五次工業革命的到來,AI技術正在推動產品設計、生產和優化方面的范式轉變。

  由于制造商能夠存儲海量歷史數據,AI可以應用于任何行業的一般業務領域,比如提供營銷、供應鏈優化和新產品開發等方面的建議。借助這些數據以及一些有關業務和流程的背景信息,制造商就可以將AI作為發展和提升運營水平的關鍵基石。

  在制造業中,AI可賦能許多功能領域。以下是一些AI關鍵用例:

  1.預測性維護:通過來自設備的時間序列數據(傳感器數據)、歷史維護日志和其他背景數據,您可以預測設備的行為方式以及設備或部件出現故障的時間。在AI的幫助下,甚至可以規定需要采取的適當行動以及特定時間。

  2.質量:AI技術能夠提升視覺檢測、產量優化、故障檢測、分類等用例。雖然在不同的產業領域,其成果會有所不同,但是潛在的益處是巨大的。例如,在半導體產業中,即使提高了一小部分的良品率,也能節省數百萬美元。

  3.需求預測:AI可根據歷史數據、趨勢以及天氣、節假日、季節性和市場條件等外部因素預測產品需求。

  盡管AI有望推動先進智能工廠的發展、優化生產流程,并且實現預測性維護和模式分析、個性化、情感分析、知識管理以及檢測異常等諸多用例,但如果沒有穩健的數據管理策略,就很難有效地利用AI。

  通用工業數據的挑戰

  數據作為可信AI的基礎,可以引領業務流程轉型,幫助制造商創新和定義新的業務模式,并開辟新的收入來源。然而,許多制造業高管表示,他們在采用新技術(包括將AI用于新用例)時遇到了難題。Gartner調查發現,80%的制造業首席執行官正在增加數字化技術方面的投資,包括人工智能(AI)、物聯網(IoT)、數據和分析等。據2023年Gartner發布的《2023年CIO和技術高管議程中國篇》報告顯示,只有11%的中國企業表示其數字化轉型帶來的銷售收入超越了預期。這個數據非常的低。

  缺乏通用工業數據一直是阻礙主流制造商采用AI的主要障礙之一。先進技術只是數字化轉型的一個方面。制造商想要領先一步,就必須了解數據的作用和價值。傳感器憑借極低的成本,正在成為新設備的標配,而舊的制造設備也在使用傳感器完成改造。如今,制造商在采集、利用和管理海量數據的能力方面已達到了前所未有的水平。

  在這個工業物聯網時代,制造商可以通過快速引進工具來利用龐大的數據集產生可執行的結果。但如果對這些數據缺乏最高級別的信任,那么AI/ML解決方案就會產生可疑的分析和次優的結果。企業在構建解決方案時,往往會想當然地認為數據包含了所有目標場景,而算法會“搞定”一切。如果沒有可信的數據和強大的數據平臺作為堅實的根基,那么AI/ML方法將產生偏見且變得不可信,失敗的風險會隨之上升。簡而言之,許多企業未能實現AI的價值,是因為他們所依賴的AI工具和數據科學從一開始就使用了有問題的數據。

  可信AI始于可信數據

  制造業該如何解決這一數據挑戰,并充分利用數據驅動的AI呢?答案是制定基于強大數據平臺的數據戰略。

  制造業的運營部門和IT部門必須密切合作,共同發展以數據為中心的文化,由IT部門負責端到端的數據生命周期管理,側重于可靠性和安全性。

  數據相關的最佳實踐包括:

  ●小步快跑,設立可行的目標,從生產車間需要解決的試點問題入手。

  ●確定能夠幫助制造業運營部門增加價值的用例,據此來決定要采集的數據。

  ●通過融合IT/OT構建數據采集和接入能力,采集車間和設備數據一并接入到位于云端的中央平臺上。

  ●添加適當的背景數據(IT/業務數據),這對AI分析制造數據至關重要。

  ●消除數據孤島。必須將多個來源的數據集中存儲在一個通用的數據湖中,以便統一整個價值鏈的數據來源。

  ●將AI工具和數據科學用于您信任的數據上,并向相關人員或系統提供洞察,作出最佳且最明智的決策。

  混合數據平臺的價值

  AI可以幫助制造商改進運營方式,并實現更高水平的卓越運營。但關鍵在于要把數據放在首位,而非復雜的AI系統。制造企業目前仍在本地、私有云、公有云等平臺上使用舊的基礎設施和數據來源。為了解決這些難題,企業必須使用可以采集和接入任何系統的數據,然后將數據傳輸到任何系統或平臺的混合數據平臺。

  Cloudera可在混合數據平臺上提供端到端的數據生命周期管理,包括構建制造業可信數據戰略所需的所有構件。我們提供的主要功能包括數據接入、數據準備、數據存儲和數據發布,以及整個數據生命周期的通用安全和治理功能。Cloudera可實現包括私有云、公有云、本地和任何平臺在內的任何位置之間的數據傳輸,使制造業能夠在“可信”數據的基礎上使用下一代AI工具和應用。Cloudera數據平臺(CDP)是目前唯一面向現代數據架構的混合數據平臺,能夠使用任何位置的數據,有效賦能制造業AI。敬請訪問Cloudera官網制造業頁面,了解更多關于該平臺的信息。

熱詞搜索:肯睿中國 AI

上一篇:Gartner預測到2027年,70%采用生成式AI的企業將把可持續發展和數字主權作為選擇公有云生成式AI服務的首要標準
下一篇:最后一頁

分享到: 收藏
国产一级一区二区_segui88久久综合9999_97久久夜色精品国产_欧美色网一区二区
国产精品传媒在线| 欧美电影在哪看比较好| 青青草97国产精品免费观看 | 精品国产乱码久久久久久老虎 | 中文字幕欧美国产| 久久综合精品国产一区二区三区| 精品日韩在线观看| 精品国产91洋老外米糕| 精品少妇一区二区三区在线播放| 久久综合九色综合欧美亚洲| 亚洲精品一区二区三区精华液 | 亚洲成人黄色影院| 亚洲va欧美va人人爽| 欧美a级理论片| 狠狠色狠狠色综合系列| 福利电影一区二区三区| 91女人视频在线观看| 欧美最新大片在线看| 7777精品伊人久久久大香线蕉的| 91精品国产色综合久久| 久久综合久久综合亚洲| 中文字幕精品综合| 亚洲自拍偷拍综合| 日本麻豆一区二区三区视频| 国产成人一区二区精品非洲| 成人avav影音| 欧美老年两性高潮| 精品国产欧美一区二区| 国产精品婷婷午夜在线观看| 亚洲一区二区三区国产| 另类成人小视频在线| 成人精品gif动图一区| 色欧美乱欧美15图片| 精品99久久久久久| 亚洲国产成人自拍| 日韩中文字幕亚洲一区二区va在线 | 91极品美女在线| 日韩精品一区国产麻豆| 亚洲图片激情小说| 日韩精品福利网| www.成人网.com| 日韩欧美国产小视频| 亚洲综合区在线| 国产精品一二三四区| 欧美日韩一区三区| 中文字幕不卡的av| 日韩福利视频导航| a级高清视频欧美日韩| 精品久久久久99| 亚洲影院在线观看| 成人国产精品免费网站| 日韩欧美国产一区在线观看| 亚洲线精品一区二区三区八戒| 国产中文字幕一区| 欧美精品自拍偷拍动漫精品| 日韩毛片精品高清免费| 国产成人在线电影| 日韩欧美国产电影| 午夜精品久久久久久久久| av一区二区三区在线| 久久久久久久久久久电影| 青青草国产成人99久久| 欧美视频中文字幕| 亚洲欧美日韩国产手机在线 | 成人99免费视频| 欧美大胆一级视频| 日韩av一区二区三区四区| 欧美日韩一级片网站| 亚洲欧洲国产日韩| 成人午夜电影网站| 久久女同性恋中文字幕| 麻豆传媒一区二区三区| 欧美丰满嫩嫩电影| 亚洲大尺度视频在线观看| 在线视频综合导航| 亚洲国产中文字幕| 欧美日韩免费在线视频| 亚洲国产综合色| 欧美日韩成人综合| 亚洲成人动漫在线免费观看| 色婷婷av一区二区三区之一色屋| 一区二区三区精品久久久| 色天天综合色天天久久| 麻豆精品一区二区av白丝在线| 色哟哟亚洲精品| 一区二区免费视频| 一本在线高清不卡dvd| 亚洲综合色丁香婷婷六月图片| 欧洲亚洲精品在线| 日本不卡一二三区黄网| 欧美一级日韩不卡播放免费| 日韩国产欧美在线播放| 欧美草草影院在线视频| 国产激情一区二区三区四区| 中文字幕一区三区| 欧美性生活大片视频| 另类成人小视频在线| 国产婷婷色一区二区三区四区| 不卡一区在线观看| 亚洲亚洲人成综合网络| 69堂成人精品免费视频| 国产中文字幕一区| 亚洲欧美激情小说另类| 91 com成人网| 国产一区二区不卡| 亚洲日本在线视频观看| 3d动漫精品啪啪一区二区竹菊| 韩国三级在线一区| 伊人色综合久久天天| 日韩一区二区在线看片| 国产大陆亚洲精品国产| 亚洲日本丝袜连裤袜办公室| 69久久99精品久久久久婷婷| 成人一区二区三区在线观看| 亚洲一区二区精品3399| 精品国产乱码久久久久久牛牛 | 日韩一区二区电影网| 成人免费视频视频在线观看免费| 一区二区三区四区乱视频| 日韩精品一区在线观看| 日本精品一区二区三区四区的功能| 蜜桃视频一区二区三区在线观看| 国产精品欧美精品| 日韩一本二本av| 91久久一区二区| 国产99久久精品| 另类小说色综合网站| 一区二区三区在线播| 欧美国产禁国产网站cc| 日韩欧美中文字幕精品| 色婷婷综合久久久| 成人小视频在线观看| 日韩av一区二区三区| 国产精品视频观看| 久久精品一区四区| 日韩区在线观看| 欧美日韩在线三区| 日本久久电影网| 色香蕉久久蜜桃| 成人黄色电影在线| 国产黄色91视频| 国产一区二区三区香蕉| 免播放器亚洲一区| 国产成人av资源| 国产一区欧美日韩| 日本sm残虐另类| 天天射综合影视| 亚洲第一电影网| 亚洲777理论| 亚洲午夜久久久久久久久电影网 | 日本不卡视频一二三区| 亚洲男同性视频| 专区另类欧美日韩| 国产精品久久久一区麻豆最新章节| 久久午夜羞羞影院免费观看| 日韩欧美电影在线| 精品不卡在线视频| 精品成人一区二区三区| 久久九九久精品国产免费直播| 日韩精品综合一本久道在线视频| 欧美一区午夜精品| 欧美一区二区三区视频免费 | 国产电影精品久久禁18| 狠狠色狠狠色合久久伊人| 国产很黄免费观看久久| av中文字幕不卡| 91久久精品国产91性色tv| 欧美日韩视频一区二区| 欧美一区二区视频网站| 2020国产精品| 成人欧美一区二区三区1314| 一区二区理论电影在线观看| 日韩中文字幕不卡| 激情综合网激情| 成人性生交大片免费看在线播放| 国产成人综合视频| 日韩欧美一区二区久久婷婷| 日韩精品综合一本久道在线视频| 国产欧美一区二区在线| 亚洲天堂免费在线观看视频| 亚洲精品免费一二三区| 日本成人在线电影网| 国产一区91精品张津瑜| 成人免费毛片aaaaa**| 欧美性xxxxxx少妇| 日韩三级.com| 亚洲欧美日本在线| 蜜臀av一区二区在线免费观看| 国产91精品一区二区麻豆网站 | 老司机精品视频导航| 成人亚洲一区二区一| 制服丝袜av成人在线看| 国产日产精品一区| 日韩中文字幕亚洲一区二区va在线| 国产福利精品导航| 欧美精品日韩一本| 国产精品久久久久7777按摩| 日本不卡免费在线视频| 色www精品视频在线观看| 欧美va在线播放|