物联网和人工智能的结合有哪些用例？
物联网技术的快速发展与人工智能的快速崛起改变了现代产业的经济运行方式，这种井喷式发展重塑了企业的商业运行模式。本文列举了物联网与人工智能结合的五个用例，从而说明企业的解决方案正朝着革命性的业务转型方向发展。
物联网如今正在迅速改变现代企业和经济领域。这种革命性的技术允许收集大量数据流，从而产生丰富的信息。然而，管理和解释物联网是一项艰巨的活动。
而人工智能和物联网将结合起来，重塑了商业世界的基本结构。它们共同展示了智能连接的巨大潜力，帮助企业简化业务运营，改善客户体验，并释放其全部能力。
最大限度地发挥物联网的功能需要对先进的软件解决方案进行投资。研究人员可以制造出模仿复杂行为并独立于人类操作的机器。
人工智能和物联网的例子不胜枚举，以下深入到最引人注目的用例中。
(1)预见性维护
设备的预见性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）是一种先进的维护策略，它利用现代科技手段对设备、机械以及生产线进行长期监测、分析和预测，旨在在设备出现故障前采取必要的维护和保养措施。通过实时监控生产设备状态参数、有效运行时间等数据，并与健康运行状态进行比较，预见性维护能够实时预测设备是否即将处于失效模式，并据此及时制定预防性维护活动。
预见性维护的内容包括对设备的整体性能、运行数据、故障报警系统的监测和分析，以及设备维修历史的长期跟踪记录。对这些数据的分析对比有助于及时发现设备的异常状况，并通过定期的检查和维修将其修复，从而避免设备故障引发生产中断的风险。预见性维护的重点在于提前预测设备的维护需求，并通过合理的维护计划来实施。
预见性维护相比于传统的维护方式具有显著优势：
- 减少停机时间：通过预测设备故障，可以提前进行维护和修理，避免设备突然停机，从而减少生产线的停机时间，提高生产效率。
- 降低维护成本：预见性维护能够帮助企业更好地规划维护计划，避免不必要的维护和修理，降低维护成本。
- 提高设备可靠性：及时进行维护和修理可以避免设备出现严重故障，从而提高设备的可靠性和稳定性。
在实际应用中，预见性维护已经在多个行业得到广泛应用。例如，在能源行业中，通过实时监测发电机组的振动、温度和油压等传感器数据，结合机器学习算法，可以预测设备故障并提前采取维修措施。在制造业中，预测性维护技术也被用于监测和维护生产线上的机械设备，提高生产效率和安全性。
总的来说，设备的预见性维护是一种高效、精准的维护策略，能够最大限度地保持设备的良好运行状态，降低维护成本，确保生产工艺的稳定运行。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，预见性维护将在未来发挥更加重要的作用。
物联网意味着使用传感器从连接的设备收集实际数据。然后，人工智能以异常精确的方式处理这些信息。
物联网和人工智能可以协同工作，将维护方法从被动转变为主动。这意味着潜在的问题可以在它们成为更大的问题之前被识别出来，这可以防止代价高昂的故障并减少计划外停机时间。通过预测维护需求，企业可以优化运营效率并节省资金。这种方法不仅可以最大限度地减少中断，还可以显著节省成本。
随着数据流变得越来越大，人工智能在检测人类可能忽略的细微模式方面变得越来越熟练。这种迭代过程确保了持续改进，提高了预测性维护模型的准确性和可靠性。
主动维护提供了许多优势，例如提高效率、延长设备寿命和提高客户满意度。通过利用物联网提供的实时观察和智能算法，企业可以保证其资源的最佳运行。
(2)高科技制造业
高科技制造业实施人工智能和物联网方面正在经历一个快速的增长。据调研机构的预测，到2027年，全球物联网市场规模将达到2.4万亿美元。
物联网和智能软件的互动正在开启一个全新的时代。重要的制造过程可以从自动化监控中获得回报，从而提高生产效率，减少错误，并进行预期的质量管理。
从物联网中收集的丰富信息是人工智能进行彻底检查、揭示模式和违规行为的基石。制造商获得有关其流程的宝贵观点，并做出明智的选择，以提高效率并最大限度地减少闲置时间。
通过对数据的持续监控和分析，人工智能算法可以检测质量偏差的初始迹象，使业务所有者能够实施维护产品卓越并减少缺陷发生的措施。
物联网和智能算法帮助专家实现对关键流程和工作流程的自动监控。通过人工智能算法进行实时控制，可以连续观察多个参数，包括温度、压力和性能指标。如果出现任何偏差或异常，自动警报产生，方便及时干预，以先发制人的潜在问题或设备故障。
设备管理在高科技制造业中扮演着至关重要的角色。随着技术的快速发展，高科技制造业对设备的性能、精度和稳定性要求越来越高，因此，设备管理的重要性也日益凸显。
设备管理涉及对生产设备的全面监控、维护和优化，确保设备在生产过程中能够稳定、高效地运行。在高科技制造业中，设备往往具有高度的自动化和智能化特性，这要求设备管理系统具备实时数据采集、分析以及远程监控的能力。通过应用先进的物联网、传感器和云计算技术，设备管理系统可以实时获取设备的运行状态、生产效率等信息，并进行智能化的分析和处理。
设备管理在高科技制造业中的应用带来了许多显著的优势。首先，它大幅提高了设备的运行效率和生产稳定性，降低了设备故障率和停机时间。其次，通过精准的数据分析和预测，设备管理系统可以帮助企业提前发现潜在问题，制定针对性的维护计划，从而延长设备的使用寿命。此外，设备管理系统还可以与企业的其他信息系统进行集成，实现生产过程的全面优化和协同管理。
在高科技制造业中，设备管理还涉及到对设备的安全性和可靠性的保障。由于高科技产品往往涉及到复杂的生产工艺和精细的加工过程，设备的安全性和可靠性直接关系到产品的质量和企业的声誉。因此，设备管理系统需要具备高度的可靠性和稳定性，能够确保设备的安全运行并预防潜在的风险。
随着智能制造、工业互联网等技术的不断发展，设备管理在高科技制造业中的应用将越来越广泛。未来，设备管理系统将更加智能化、自动化和集成化，能够为企业提供更加全面、高效和精准的设备管理解决方案。
综上所述，设备管理在高科技制造业中具有举足轻重的地位。通过应用先进的技术和管理手段，企业可以实现对设备的全面监控和优化，提高生产效率、降低成本并保障产品质量，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
(3)加强物流网络管理
人工智能和物联网也为物流业带来了重大成果。面对法规的修改、劳动力支出的增加、交通流量的增加和不可预测的燃料价格，这些技术可以帮助企业更轻松、更有效地执行业务。
人工智能框架的实施使物流专业人员能够加强对资源的监控，远程管理车队，并加强对法规的遵守。它促进了对重要资产的识别和监控，实现了智慧城市的高效物流，减少了对质量的担忧，优化了库存水平，简化了各种程序。
通过实施弹性系统来跟踪资源，工作流程可以实现自动化，人工智能元素可以集成，提供预期维护、即时通知和全面监督。通过利用先进的传感器，企业可以在没有人参与的情况下监控资产数据，从而消除了二维码或条形码等传统识别方法的必要性。
通过从传感器传输实时数据，当局可以利用先进的分析来预测资产的状态。通过减少不活动的时间和优化机器的功能，组织可以大大提高运作效率。
物联网为车队的实时监控和管理提供了便利。有效而精确的车辆跟踪系统已被证明能够减少与最后一英里交付相关的费用，Frost&Sullivan公司表示，燃油消耗可能减少高达25%。
安装的传感器可以识别仓库容量，并向员工发送有关具体需求的详细通知。
通过将GPS功能整合到智能手机和智能资源中，路线优化成为运输物流的一个基本方面。司机可以很容易地辨别出最有效的路线，从而减少燃料消耗并保证准时交付产品。
(4)智能能源管理
人工智能和物联网彻底改变了各个部门的能源管理和节约。
在建筑管理中，智能恒温器、照明系统和电器等设备收集能源消耗数据，随后由人工智能进行分析。此过程识别效率低下的地方，并提供改进建议。
人工智能和物联网的结合有能力在更大范围内优化能源使用，包括城市或地区。通过汇总来自智能仪表和气象站的数据，人工智能算法可以仔细检查能源消耗模式，找出节约能源的机会。
因此，公用事业和能源供应商可以更准确地预测需求，以更有效的方式分配资源，并减少成本昂贵的基础设施投资的必要性。
可再生能源也受益于创新。智能算法优化风力涡轮机、太阳能发电设施和其他可再生能源的性能，以实现最大发电量。通过实时监控，可以快速识别和解决性能问题。
通过预测波动，人工智能进一步促进可再生能源发电，帮助电网运营商有效平衡供需。这减少了对化石燃料的依赖，减少了对环境的影响。
储能系统为创新解决方案提供了另一种应用。智能算法优化电池的充放电，从而延长电池的使用寿命，最大限度地降低储能成本。
(5)自动驾驶汽车
配备尖端技术的自动驾驶汽车正在彻底改变人们通勤和旅行的方式。这场革命的核心是人工智能。
它们配备了一系列传感器来收集有价值的数据。因此，这种汽车以无与伦比的精度导航和响应动态交通状况。它们能发现潜在危险，对意外事件做出迅速反应，降低事故风险，确保乘客和行人的交通更安全。
此外，这一显著的进步有能力加强交通管制。传统的系统经常面临诸如拥堵、次优路线和道路基础设施利用不足等挑战。然而，自动驾驶汽车可以积累大量有关交通模式、道路状况和车辆运动的数据。通过动态自适应路线、优化交通流和信号同步，可以缓解拥堵，缩短行驶时间，提高交通的整体效率。
随着自动驾驶汽车的普及，传统的汽车拥有模式受到挑战，催生了创新的出行服务。消费者可以通过移动应用程序无缝访问共享的自动驾驶车队。这种向共享交通的转变不仅缓解了交通拥堵，而且提供了经济环保的出行选择。
结论
人工智能在物联网内的和谐融合，为革命性的业务转型奠定了基础。随着行业采用这些技术，人们正在见证开创性解决方案的出现，这些解决方案简化了操作，提高了效率，并提高了决策程序。为了充分发挥其潜力，当代企业与顶级物联网软件开发公司合作。经验丰富的IT提供商提供专业知识和定制的软件，这对于驾驭这个快速发展的复杂领域至关重要。
责任编辑：华轩来源： e-works
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