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艾斯本:新常态下应用工业AI驱动价值

2021-05-03

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本文作者:艾斯本市场战略高级总监Adi Pendyala、艾斯本资深高级解决方案咨询顾问 竺建敏博士
   后疫情时代,工业人工智能(AI)将成为资本密集型行业创新运营应用的驱动力和推动者。在剧烈波动的市场力量的助推下,与过去截然不同的新常态已经形成。加上新技术的转变,工业AI的颠覆性影响将是前所未有的。企业需要保持“业务优先”的心态,着眼于关键成果,采用AI技术来解决特定领域的工业挑战。随着劳动力的转移以及由此导致的领域专业知识的流失,这些行业正越来越多地采用人工智能和自动化。
 
   对操作经验知识的自动化需求推高了对高级智能应用的需求。企业缺乏内部数据科学技能仍然是采用AI的关键障碍。工业企业可以通过融合人工智能、数据科学、专用软件以及领域专业知识来应对这一挑战——克服技能短缺,并部署针对行业的人工智能应用。
 
从工业AI中获益
   嵌入式AI应用使用户能够在整个工业资产生命周期内以更高的准确性、质量、可靠性和可持续性来进行特定领域的运营。工业AI最大的好处是它能显著提高生产力和可持续性。配备嵌入式AI的新一代资产优化解决方案可以克服资源障碍,大大降低企业招聘数据科学家的需求,并从中获益。在这样的经济中,效率和价值获取是基石。例如,在供应链相对脆弱的情况下,工业企业不能冒出错和机器故障的风险,影响正常生产,这样代价太大。
 
   带有机器学习(ML)和工业AI的预测性和规范性维护技术可以识别精确的故障模式,提前数周甚至数月预测设备性能下降,让企业可以及时采取行动,减少计划外停机,以及安全和环境风险。各公司正在实施考虑排放和资源使用的具体流程指标,并通过数字技术提高效率。国际能源署(IEA)发现,工业AI和数字化解决方案可以将工业运营的能源效率提高30%。多维优化、预测分析和其他数字化解决方案也有助于实现可持续发展目标。
 
人工智能物联网
   AI和工业物联网(IIoT)领先的技术专家Maciej Kranz认为,当这些技术与智能集成、互连和互通技术用于解决复杂的工业问题,那么它们将会成为变革性的技术。总的来说,它们就像工业数字化转型的身体和大脑:IIoT是身体,按业务需求, 创造和传输来自各种来源的数据,而AI是大脑,将数据转化为智能,以作出更明智的决策,为工业企业实现数字化未来。
 
   这些技术力量的融合,催生了一个新的数字化解决方案类别——人工智能物联网(AIoT),其核心是释放工业数据中隐藏的商业价值。该类别描述了AI技术与IIoT的结合,以实现下一代工业AI基础设施,使企业能够更高效地运营IIoT,实现无缝的人机工作流程,协调工业数据管理,并将原始数据快速转化为有形的商业成果。
 
   埃森哲的数据显示,近69%的高管承认他们知道如何试点一个项目,但却难以在整个企业中推广其工业AI战略。工业企业战略需要从确定业务问题、企业目标和战略目标开始。企业需要着眼于业务成果,进而普及AI应用,使技术具有价值和可操作性,以创造真正的商业价值。
 
向AIoT战略扩展
   市场剧烈波动意味着资本密集型行业必须以前所未有的方式更加敏捷地生存和发展。企业需要充分利用IT和OT的快速融合来获益。数字化高管的崛起正在重塑工业企业的数字化转型战略。在制定整个企业的业务决策时,需要获得行业分析和可操作的见解,这是一个至关重要且日益增长的需求。企业需要关注战略性的工业数据管理,使用人工智能支持的技术来释放这些以前未被优化或未被发现的工业数据集中的隐藏价值。
 
   工业企业正在增加投资,通过部署契合目的的工业AI应用,将数据科学和人工智能与软件和领域专业知识有机相结合,降低采用AI的障碍。这是克服内部技能短缺的关键,还能大幅减少对数据科学家的需求。为了扩大规模,许多企业正在采取新的措施,以降低互操作性的复杂性,避免信息孤岛,并向云就绪的基础架构相协调,将传统系统与下一代解决方案有机地连接起来。
 
以业务为先的AIoT生态系统
   作为工业企业向自优化工厂推进和加速的根本性基础设施,Aspen AIoT也解决了当今工业企业面临的挑战。首先是数据集成和移动性。由于缺乏可扩展的数据基础设施来驱动工业AI模型,目前60 - 73%的企业数据没有得到有效利用。工业企业需要访问和充分利用整个企业的集成数据。一个云就绪的基础设施能够通过正确的工具、基础构架和工作流程在AI中进行扩展,为整个解决方案生命周期中的工业AI提供动力。这是一个关键的成功因素,使工业企业从零星的人工智能概念验证发展到企业范围的工业人工智能战略。
 
   其次,德勤最近关于企业AI现状的文章强调,“为AI实现数据基础设施现代化”是20%受访企业通过AI提高竞争优势的首要原因。AIoT Hub为工业AI应用提供了一个云就绪、稳健和高度可扩展的基础设施,可实现自优化工厂的愿景。第三,工业企业需要将实时数据转化为更快、更智能、更有盈利潜力的业务决策。AIoT Hub支持访问实时数据、分析和企业范围的工作流和治理。
 
   最后,企业需要一个专门构建的、完全集成的AI环境,让数据科学家与领域专家合作,在适合行业的算法和模型的驱动下,加速将原始数据转化为有针对性的AI/ML产品。AIoT Hub提供了一个用于特征工程、训练、快速将ML模型转化为产品以及支持版本升级和协作的嵌入式工作平台。跨越客户和合作伙伴的数据科学家和领域专家,被赋予了能力,能够协作和构建自己的数据丰富的AI应用和模型。
 
   事实上,在稳健的人工智能战略的推动下,2021年工业AI将成为主流。凭借其加速优化投资回报率和推动工业数字化转型的能力,AIoT Hub获得了商业智能集团颁发的“2021年人工智能奖”,这也进一步提振了这种乐观情绪。
责任编辑:王阳
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