3BSE010700R1 人工智能技术用于提出预测模型

运营分析用于监控和管理时间跨度较短的运营，重点是跟踪实时运营流程。与时间序列数据不同，这种数据通常是聚合数据。汇总有助于减少分析的数据量，并主要关注趋势。这些数据在上下文中提供了有助于提高机器效率的见解。这些通常可供生产经理检查趋势和比较结果。例如，在包装机的情况下，诸如染料之类的投入物的日常消耗趋势将使销售经理洞察诸如日常消耗和消耗的季节性之类的消耗趋势。结合机器所在位置或业务伙伴的业务数据，销售经理现在可以优化不同业务伙伴的染料供应。
 
工业4.0正在使供应链实践能够响应和适应外部形势。基于从资产收集的遥测数据，制造商可以收集大量信息，并将其与假设模拟的结果相结合。人工智能技术用于提出预测模型，并将智能带回给机器，并为制造商提供人工智能物联网(AIoT)的发展方向。这些预测模型基于传感器数据，如工具速度、振动、环境数据(如湿度、温度)和业务数据(如生产的材料、使用的工具、机器类型、机器操作)。这些模型的结果用于预测分析，帮助制造商调整预防性维护，而不是故障运行维护。

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