利用人工智能与物联网的交集创造数据价值

对于希望获得竞争优势的工业工厂来说，产生数据并不是什么新鲜事，而从数据中获取价值才是改变游戏规则的关键。

（图片源：Weidmüller）

新的数据驱动型服务正在激励工程师和制造商建立有利可图和高效的商业模式，用复杂的技术打造智能工厂，从而提高产品质量并降低成本。

但制造商该如何完成从数据到价值的转换呢？人工智能 (AI) 与工业物联网 (IIoT) 开始交汇，许多制造商被这种可能性及其潜力所启发。机器学习算法的进步以及数据的收集和细化正在推动效率和生产力的提高。

乍听起来非常复杂的事情实际上可以通过智能工业的具体优势来实现。

人工智能的方法，特别是机器学习就是用来分析机器数据的工具。这使得将数据联系起来并识别未知关联成为可能。

Weidmüller 的概念涉及到通过自动化机器学习软件来轻松使用人工智能，以用于机械和工厂工程。为此，我们对机器学习在工业应用中的使用进行了标准化和简化，以至于没有数据科学专业知识的领域专家也可以生成他们自己的数据驱动型解决方案。

一个软件工具可指导用户完成模型开发的全过程。机器和流程专家可以在没有数据科学家的支持下轻松地创建、修改和执行机器学习模型，以减少停机时间和错误，优化维护活动，并提高产品质量。该软件有助于将复杂的应用知识转化和整理为可靠的机器学习应用。

自动机器学习可以应用于许多领域——从异常情况的检测及其分类到错误预测。但是为了检测异常情况并在此基础上进行预测性维护，需要收集数据并进行关联。对于机械和工厂来说，通常有足够数量的过程相关数据。为了从这些数据中获得附加值，需要使用机器学习方法对其进行分析，并建立适当的模型。

我们相信有一个简单的方法来实现工业物联网。我们支持四个不同层面的解决方案，我们认为这些都属于构件。

1. 数据分析和商业逻辑——通过数据驱动的数字服务实现具体的附加值。
2. 数据通信——通过网络基础设施可靠地传输数据，实现最高安全级别的跨网络通信。
3. 数据预处理——通过物联网边缘技术减少数据流和成本，如控制器、I/O 系统和电量计。
4. 数据采集——通过控制器、机器、传感器、仪表和模拟信号转换器，在绿地和棕地应用中获得可靠、有价值的数据。

通过使用人工智能，从数据获得额外的价值。这可能是一个简单的警告信号，或者可用于支持机器学习的人工智能。为了认识和理解机器的行为，我们使用上述四个构件来组合人工智能和物联网，使我们成为从数据创造价值的推动者。通过我们的未来工厂视频系列，您可以了解到更多关于 Weidmuller 是如何利用人工智能在工业自动化领域进行改变游戏规则的自动机器学习的。