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新的工业边缘：AI驱动的制造
人工智能（AI）已经从成为未来派的概念发展到了基本的组成部分，以推动制造业的运营卓越。从根本上讲，它整合到该行业方面是增强人类决策，韧性和道德责任。通过综合行业专家的见解，本文探讨了AI在制造中作用的关键方面，突出预测性维护，供应链[…]
来源:AI Time Journal人工智能（AI）已经从成为未来派的概念发展到了基本的组成部分，以推动制造业的运营卓越。从根本上讲，它整合到该行业方面是增强人类决策，韧性和道德责任。通过综合行业专家的见解，本文探讨了AI在制造中作用的关键方面，突出预测性维护，供应链预测以及自治与人类监督之间的仔细平衡。
通过预测维护积极主动的资产管理
AI驱动的预测维护正在改变制造商管理资产，主动检测故障并避免昂贵故障的方式。 Rajesh Sura和Srinivas Chippagiri强调了高质量的传感器数据和云集成如何在主动的故障检测中起着至关重要的作用。 Raghu Para进一步说明，AI可以从时间降解模式中学习，从而及时进行干预，并显着最大程度地减少停机时间。
Rajesh Sura srinivas chippagiri raghu para但是，有效地部署这些系统，尤其是在较旧的基础架构中，提出了显着的挑战。 Nivedan S.强调需要清理数据，基础架构升级以及成功实施的实质性跨职能协作。 Sudheer A.倡导者智能改造由强大的数据治理支持，将较旧的设备转变为无需全面替换的智能资产。
系统有效 Nivedan S. Sudheer A.实施的实际方面涉及确保运营信任。 Tommy T.强调特定于域的信号处理，并提供可解释的AI输出以获得运营商的信任。 DMYTRO VERNER通过提出定义明确的数据治理剧本来支持这一点，这些剧本清楚地将AI洞察力转化为可靠，可行的工作流程。
Tommy T. dmytro verner