لایه هوشمند دنیای فیزیکی را دگرگون می کند

از دستگاه‌های متصل گرفته تا راه‌حل‌های هوشمند – چگونه کسب‌وکارها می‌توانند داده‌های دنیای واقعی را به اقدام در زمان واقعی تبدیل کنند.

هوش مصنوعی فراتر از ابر حرکت می کند

هوش مصنوعی به بخش مهمی از نحوه عملکرد مشاغل تبدیل شده است. سازمان ها از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل اطلاعات، خودکارسازی فرآیندها، بهبود تجربه مشتری و کمک به تصمیم گیری بهتر استفاده می کنند.

اما تکامل بعدی هوش مصنوعی فراتر از برنامه های کاربردی نرم افزار سنتی در حال وقوع است.

هوش مصنوعی به دنیای فیزیکی نزدیک تر می شود.

کارخانه‌ها، انبارها، وسایل نقلیه، فروشگاه‌ها، بیمارستان‌ها، ادارات و سایر محیط‌ها حجم عظیمی از داده‌ها را از طریق دوربین‌ها، حسگرها، ماشین‌ها و دستگاه‌های متصل تولید می‌کنند.

چالش دیگر فقط جمع آوری این داده ها نیست.

احتمال بیشتر بله است درک آنچه در زمان واقعی اتفاق می افتد و در لحظه مناسب اقدام کنید.

اینجا کجاست Edge AI و IoT خودت را جمع کن

از دستگاه های متصل گرفته تا راه حل های هوشمند

اینترنت اشیا در حال حاضر نحوه تعامل کسب و کارها با دنیای فیزیکی را تغییر داده است.

سنسورها می توانند دما، لرزش، فشار، حرکت، مکان، مصرف انرژی و بسیاری شرایط دیگر را کنترل کنند.

دوربین ها می توانند به طور مداوم اطلاعات بصری را ضبط کنند.

ماشین ها می توانند داده های عملیاتی را در هر ثانیه تولید کنند.

اما جمع آوری اطلاعات به تنهایی هوش ایجاد نمی کند.

یک ماشین تولید را در نظر بگیرید.

یک حسگر اینترنت اشیا می تواند به ما بگوید:

“سطح ارتعاش افزایش یافته است.”

این اطلاعات مفیدی است.

اما یک سیستم هوشمند می تواند فراتر رود:

“الگوی ارتعاش غیر معمول است و ممکن است نشان دهنده مشکل تجهیزات باشد.”

و یک سیستم یکپارچه می تواند گام بعدی را بردارد:

“یک هشدار ایجاد کنید، به پشتیبانی اطلاع دهید و بازرسی را توصیه کنید.”

این تکامل از جمع آوری داده ها به اقدام هوشمند

زمانی که هوش باید در زمان واقعی اتفاق بیفتد

معماری های سنتی هوش مصنوعی اغلب اطلاعات را برای پردازش به یک زیرساخت ابر متمرکز می فرستند.

این رویکرد برای بسیاری از برنامه ها بسیار خوب عمل می کند.

با این حال، برخی از تصمیمات تجاری باید نزدیکتر به محل تولید داده ها گرفته شوند.

تصور کنید یک دوربین در حال بررسی محصولات در یک خط تولید است.

به جای:

دوربین → شبکه → ابر → هوش مصنوعی → پاسخ

راه حل Edge AI می تواند اطلاعات را نزدیک به محیط تولید پردازش کند:

دوربین → Edge AI → Detection → Solution → Action

یک محصول معیوب را می توان بلافاصله شناسایی کرد.

یک نقض امنیتی ممکن است یک هشدار ایجاد کند.

یک وضعیت غیرعادی ماشین را می توان قبل از اینکه به یک مشکل عملیاتی بزرگتر تبدیل شود، شناسایی کرد.

بنابراین، ارزش هوش مصنوعی Edge فقط عملکرد فنی نیست.

این در مورد است نزدیک کردن اطلاعات به نقطه ای که یک تصمیم تجاری اهمیت دارد.

Edge and Cloud: Better Together

Edge AI نباید به عنوان جایگزینی برای محاسبات ابری در نظر گرفته شود.

احتمال بیشتر است لبه + ابر.

محاسبات مرزی می توانند موارد زیر را انجام دهند:

• استنتاج هوش مصنوعی بلادرنگ
• تصمیم گیری محلی
• پاسخ های فوری
• فیلتر کردن داده ها
• عملیات حساس به زمان

پلتفرم های ابری می توانند ارائه دهند:

• تحلیل متمرکز
• داده های تاریخی
• مدیریت مدل
• گزارش دهی
• ادغام شرکتی
• مدیریت دستگاه

این یک معماری ترکیبی ایجاد می کند که در آن هوش در سطوح مختلف وجود دارد.

سنسورها و دوربین‌های تقویت‌کننده ← Edge AI ← اقدام بلادرنگ ← Cloud Analytics ← هوش تجاری

هدف ساده است:

هوش را در جایی قرار دهید که بیشترین ارزش را ایجاد می کند.

جایی که Edge AI + IoT می تواند ارزش تجاری ایجاد کند

کاربردهای بالقوه صنایع مختلف را در بر می گیرد.

تولید

بازرسی کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به طور خودکار نقص ها را شناسایی کند. Edge AI همچنین می تواند از ایمنی کارگران، نظارت بر ماشین و تعمیر و نگهداری پیش بینی پشتیبانی کند.

لجستیک

اینترنت اشیا می‌تواند دید دارایی و وسیله نقلیه را فراهم کند، در حالی که هوش مصنوعی Edge می‌تواند اطلاعاتی را به انبارها، دوربین‌ها و محیط‌های عملیاتی اضافه کند.

مراقبت های بهداشتی

دستگاه های متصل و نظارت هوشمند می توانند از مدیریت تجهیزات، نظارت بر محیط زیست و هشدارهای لحظه ای پشتیبانی کنند.

تجارت خرده فروشی

هوش مصنوعی Edge می تواند از تجزیه و تحلیل مشتری، نظارت بر صف، هوش قفسه و بهینه سازی فروشگاه پشتیبانی کند.

ساختمان های هوشمند

حسگرهای متصل همراه با هوش مصنوعی می‌توانند به سازمان‌ها در درک میزان اشغال، مصرف انرژی، استفاده از تجهیزات و شرایط محیطی کمک کنند.

فناوری مهم است، اما مشکل کسب و کار باید همیشه در اولویت باشد.

چالش واقعی

ساخت یک مدل هوش مصنوعی تنها بخشی از سفر است.

راه حل های Enterprise Edge AI نیاز دارند:

هوش مصنوعی + اینترنت اشیا + محاسبات لبه + مهندسی نرم افزار + امنیت + یکپارچه سازی

سازمان ها همچنین باید مدیریت دستگاه، نظارت، به روز رسانی مدل، مقیاس پذیری، استقرار و پشتیبانی طولانی مدت را در نظر بگیرند.

چالش واقعی ساختن نسخه نمایشی فناوری نیست.

این نسخه ی نمایشی را تبدیل می کند یک راه حل امن، مقیاس پذیر و تجاری قابل دوام.

از نوآوری تا تاثیر تجاری

هر ابتکار Edge AI + IoT باید با یک مشکل تجاری شروع شود.

سفر باید به شکل زیر باشد:

مسئله تجاری → استفاده → اثبات مفهوم → اعتبار سنجی کسب و کار → تولید → مقیاس

سوالات مهم عبارتند از:

• چه مشکلی را حل می کنیم؟
• این مشکل امروز چقدر ارزش دارد؟
• آیا هوش لحظه ای می تواند نتیجه را بهبود بخشد؟
• چگونه تأثیر را اندازه گیری خواهیم کرد؟
• آیا راه حل می تواند در مکان ها یا مشتریان مقیاس شود؟

وقتی فناوری به این سؤالات متصل می شود، هوش مصنوعی Edge و IoT فراتر از آزمایش ها می روند و واقعی می شوند فرصت تحول کسب و کار

دیدگاه ما

ما معتقدیم که نسل بعدی برنامه های هوشمند به طور فزاینده ای به هم متصل خواهند شد دنیای دیجیتال با دنیای فیزیکی

تمرکز ما بر شناسایی چالش‌های واقعی کسب‌وکار است که در آن Edge AI + IoT می‌تواند ارزش قابل اندازه‌گیری ایجاد کند و راه‌حل‌هایی را توسعه دهد که بتواند در صنایع مقیاس‌پذیر باشد.

آینده فقط قرار دادن هوش مصنوعی در همه جا نیست.

این در مورد قرار دادن هوش در جایی است که بیشترین ارزش را ایجاد می کند.

اطلاعات نزدیک به منبع کجا می تواند مزیت معناداری برای کسب و کار شما ایجاد کند؟