Legjobb válasz
Itt a Predii példáját veszem fel.
Predii , a Palo Alto-ból származó prediktív karbantartó AI cég, egy olyan vállalat, amely segít megvalósítani ezt a jövőképet.
A cégek megoldása szenzorhálózatot használ bináris adatfolyamok biztosítása, amelyek naplózzák a méréseket, például helyzetet, sebességet, hőmérsékletet és így tovább. Karbantartási és javítási szempontból kulcsfontosságú az ilyen jellegű attribútumok közötti eltérések naplózása és azonosítása ahhoz, hogy megjósolhassuk, hogy egy összetevő hamarosan meghibásodik-e.
Komplex matematikai modelleket használnak a „rendszeres” azonosítására ”Üzemi körülmények között a rendszer ezt követően folyamatosan ellenőrzi az alkatrészeket, visszacsatolja az adatokat a Predii-hez, és felszínre hozza azokat a jeleket, amelyek nem esnek a„ szokásos ”működési küszöbérték alá. A létrehozás potenciálisan integrálható a gyártók ellátási lánc-menedzsment eljárásával, hogy elősegítse az ellátási lánc-menedzsment hatékonyságának növelését. a felhőhöz csatlakoztatott eszközökön keresztül, amelyek mind segítenek a gyártóknak az alkatrészek gyártásának jobb megtervezésében, és így biztosítják az optimális készletszintet. Ilyen lehetőségekkel láthatjuk, hogy a mesterséges intelligenciával működő prediktív karbantartás hogyan képes dollármilliárdokat megtakarítani a gyártók számára.
Végül a friss jelentés a 4. ipari forradalomról, amelyet jelenleg a DZone technológiai erőforrás tapasztal, a prediktív karbantartás piaca a 2017-es 2,2 milliárd dollárról 2020-ra 10,9 milliárd dollárra nő. Ez az éves 39\% -os növekedés növekedés!
Az ilyen előrejelzésekkel és a prediktív karbantartási megoldások fokozottabb elfogadásával a gyártók tovább javíthatják a költségmegtakarításokat eszköz- és alkatrészkezelési folyamataik optimalizálásával.
A teljes tartalom elolvasása leírást, nézze meg ezt a cikket – Hogyan lehet az AI alkalmazásával milliárd dollárt megtakarítani a gyártók számára.
Válasz
Észrevettem hogy a válaszok többsége valójában a