人工智能和连接的植物

无人机，人工智能和风能生产

使用人工智能广泛的一个成熟区域是图像识别。目前用于汽车的车道检测，面部识别和在Facebook上标记，并通过无人机图像监测农作物的健康，图像识别也用于识别风力涡轮机上的叶片损坏。

无人机有望为防风和安全带来重大影响。根据Navigant Research，“到2024年，风力涡轮机销售和检查服务的全球累计全球收入预计将接近60亿美元。”这是一个巨大的机会，人工智能的使用处于最前沿。

只有39％的高管表示他们的组织了解重要数字趋势的风险和机会。
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让我们来探索通过数字成像和无人机检查刀片检查的示例。安装在无人机上的高速高分辨率相机捕获了数千张涡轮机。捕获的图像输入到卷积神经网络，一种深度学习的方法，可以训练和自动识别失败的失败。给定足够的图像，不仅可以识别，而且系统开始对故障类型进行分类，并在需要时进行维护。

无人机利用地理申请飞往同一位置，并一遍又一遍地执行相同的检查程序。操作员永远不需要离开卡车或爬上塔，并且通过算法分析了人类不一致的一致结果。该软件根据无人机的图像发出警报，而熟练的操作员现在将其专业知识应用于诊断降解的细微差别。

使用无人机以多种方式降低操作和维护成本。无人机提高工人的安全性，因为他们可以在潜在的危险区域飞行，降低车辆燃料成本并产生很少的环境影响。

可穿戴设备：预测数据的新来源

到目前为止，人体是植物中最关键的资产，但仍然有近30万人每年死于职业事故的人。

可穿戴设备的使用是将人类安全与人工智能合并，以提供对人类的预测性或预防性维护。例如，在一个最近的试点研究通过IBM和North Star Bluescope钢铁，植物管理人员可以通过监测诸如体温，心率和活动水平等数据源来观察用户的热应力和劳累。

同样，采矿公司里约·廷托（Rio Tinto）驾驶SmartCap，看起来类似于棒球帽并在佩戴者上进行定期脑电图测试的设备。例如，它可以衡量工人疲劳，例如，当卡车司机长时间换档时，就会达到睡眠疲劳水平。

在这两个示例中，技术都会产生数据，直到现在，信息并不来自机械机器上的传感器数据，而是来自最终机器：人体。随着数据，可以从简单阈值分析到复杂的机器学习方法进行分析的能力。算法开始学习正常或基线行为，并确定异常的身体工作条件。这些可穿戴系统然后可以警告管理关键问题或即将发生的危险。

“每年仍有近30万人死于职业事故。”

尽管安全至关重要，但可穿戴设备也提高了员工效率。诸如智能硬帽和智能眼镜之类的技术提供了实时信息功能，可以通过免提界面来增强工人的知识。例如，火花认知已显示未来的工人看起来像这样：

• 操作员扫描连接的植物，并通过视觉提示指向失败的资产（我们的演示中的泵）。
• 一旦确定，操作员会利用弹出式，免提的界面来可视化实时操作条件和历史趋势。
• 然后，操作员可以显示先前在泵上执行的维护记录和工作订单，并在虚拟接口上查看有关资产的详细示意图。
• 最后，如果操作员仍然无法清楚地确定问题，他们可以“打电话给朋友”，并直接向泵制造商的支持门户提供直接的线路，专家帮助实时解决该问题。

图2：智能眼镜的生产力潜力用于各种连接的工厂计划。资源：Vuzix Corporation。

现在可以在几分钟之内完成修复和诊断的时间。但是这项技术是有代价的。收集人类生物识别技术时，确保收集有关人员的信息的隐私和安全非常重要。负责利用的指南需要在公司层面上是透明的。此外，可穿戴设备会产生大量的新数据。企业IT系统（包括无线基础设施）在连接的工厂中肯定需要进行现代化和适当的范围，以有效使用。

商业辩护和策略

像像新技术一样诱人智能眼镜，SmartCaps和智能泵可以是，ROI是正确的方法。让我们看一些例子。如图2所示，通过为工人提供一个无提其无提其信息的环境，可以实时提供信息，从而实现了真正的节省。

智能泵示例是移动服务人员的用例。The savings captured by transforming a worker’s job out in the field to an assisted, remote operator are demonstrated in Figure 3. With remotely assisted, real-time predictive maintenance, service personnel can be at least two to three times more productive than their traditional counterparts.

图3：连接工厂中移动服务人员的节省。资源：波士顿咨询小组。

结论

从无人机到可穿戴设备以及两者之间的每一个应用，连接的工厂将在不久的将来成为新规范。技术将在运营商找到新颖的方法来通过萎缩的劳动力来提高底线的新颖方法。硬件和传感器技术的进步将推动无法预料的收益。但是，使用人工智能来降低成本，最大化效率，最重要的是，确保工人的安全。

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