Nejlepší odpověď
Zde si vezmu příklad Predii.
Predii , společnost zabývající se prediktivní údržbou AI se sídlem v Palo Alto, je jednou ze společností, která pomáhá tuto vizi uskutečnit.
Řešení firem využívá síť senzorů poskytovat toky binárních dat, která zaznamenávají měření, jako je poloha, rychlost, teplota atd. Z hlediska údržby a oprav je schopnost protokolovat a identifikovat nesrovnalosti v těchto druzích atributů klíčem k schopnosti předvídat, zda některá součást selže.
K identifikaci „běžných“ se používají složité matematické modely. „Provozní podmínky, systém pak nepřetržitě kontroluje komponenty, přenáší data zpět na Predii a vynořuje signály, které nespadají do„ běžného “provozního prahu.
Tím, že jde o krok dále, technologie, kterou Predii jsou vytváření by mohlo být potenciálně integrováno do postupu řízení dodavatelského řetězce výrobců, což by pomohlo zvýšit efektivitu v procesu řízení dodavatelského řetězce.
Predii mohl předvídat, že v měřítku budou součásti brzy selhat, výrobce může dostat oznámení prostřednictvím zařízení připojených k cloudu, což všechno pomáhá výrobcům lépe plánovat výrobu komponent, a tím zajistit optimální úroveň zásob. S takovými možnostmi je vidět, jak prediktivní údržba poháněná umělou inteligencí může výrobcům globálně ušetřit miliardy dolarů.
Nakonec podle nedávná zpráva o 4. průmyslové revoluci, kterou v současné době zažívá technologický zdroj DZone, trh prediktivní údržby má růst z 2,2 miliardy USD v roce 2017 na 10,9 miliardy USD do roku 2020. To je meziroční nárůst o 39\% růst!
Díky předpovědím, jako jsou tyto, a zvýšenému přijetí řešení prediktivní údržby budou výrobci schopni dále zvyšovat úspory nákladů optimalizací svých procesů správy aktiv a komponent.
Chcete-li si přečíst celý text description, check this article – Jak aplikace AI ušetří výrobcům miliardy dolarů.
Odpověď
Všiml jsem si že většina odpovědí se vlastně točila kolem výpisu technik monitorování stavu, které se používají jako součást