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为什么人工智能仍然无法取代分析师：预测性维护示例
通过轴承振动数据分析示例了解人工智能在分析中的局限性这篇文章《为什么人工智能仍然无法取代分析师：预测性维护示例》首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学GPT-4、Claude 3 和 Gemini 等人工智能模型可以处理和汇总大量非结构化数据，生成预测并得出分析结论。生成式人工智能正在对蛋白质进行建模、优化物流并预测消费者行为。据麦肯锡预测，其每年的经济潜力可达 4.4 万亿美元。
GPT-4 克劳德 3 双子座 可以处理 建模 优化 预测消费者行为 根据尽管取得了令人瞩目的成就，人工智能在某些分析领域仍然受到很大限制。它仍然无法做出长期经济预测，并且很难预测突然的市场变化。工业设备数据分析是人工智能仍存在不足的领域之一。
有限 长期我在工业分析领域工作了 10 多年，见证了这个行业如何通过引入新技术而经历转型和发展。如今，人工智能甚至可以检测出最轻微的故障迹象。但我坚信：AI仍然无法独立工作。在预测性维护中，人类分析师的作用仍然至关重要。
人工智能如何参与预测性维护
预测性维护通过利用 IIoT 传感器的历史和实时数据以及机器学习和人工智能来预测设备故障。
温度、振动、负载和压力——人工智能算法根据所有这些设备性能指标进行训练。他们分析实时数据流并检测过去故障之前的模式。人工智能系统甚至可以捕获人类无法注意到的与正常操作条件最细微的偏差。当缺陷刚刚开始出现时，可能会发生这种情况。
95% 报告然而，人工智能系统仍然缺乏完全的自主权，工程师分析师仍然是预测维护工作流程的关键部分。人工智能目前还无法完全取代人类专业知识，主要有以下三个原因：
仍然缺少 缺乏训练数据 数据质量问题