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组织内部各自为政的运作模式与过多的人工干预，往往会成为制约运营效率的瓶颈。引入自动化是解决这一问题的唯一途径。自动化技术能够处理重复性任务，从而消除人为错误，并将人工干预降至最低。而“认知自动化”则在这一基础上融入了人工智能（AI）与机器学习（ML）技术，赋予了自动化解决方案思考与决策的能力。 因此，这种由 AI/ML 驱动的解决方案不仅能遵循既定准则运作，还能应对各种特殊情况，并从人类的操作中不断学习。 一旦再次遇到类似问题，认知自动化解决方案便能轻松应对。 彰显认知自动化重要性的应用场景 认知自动化是一项新兴的解决方案，已在各行各业得到广泛应用。 想要了解认知自动化解决方案如何融入您的企业吗？以下列举了一些应用场景，有助于您更深入地了解这一技术。 仓储管理 对于在多个地理位置设有仓库的企业而言，管理这些仓库是一项极具挑战性的任务。 仓库管理工作涉及诸多方面，例如实时追踪各仓库的库存状况、确保所有机械设备始终处于良好维护状态，以及及时解决各类突发问题等。 而“认知自动化”技术恰好能在此类场景中发挥关键作用。一旦部署该解决方案，企业便能实时监控所有机械设备的运行状况及库存情况。 一旦检测到任何故障隐患或潜在的错误风险，系统便会立即发出警报。 对于像空中客车（Airbus）这样的飞机制造企业来说，这些运营环节至关重要，必须进行实时处理。 空中客车已将 Splunk 的认知自动化解决方案集成到其系统中。借助 Splunk 的仪表板，该方案能够帮助企业追踪设备运行状况并监控远程仓库。 员工入职与离职管理 对于任何组织来说，重要的痛点之一是让员工快速入职并让他们启动并运行。 组织花费大量时间让员工准备好开始使用所需的基础设施。 ServiceNow 的认知自动化解决方案帮助 Asurion 简化了这一过程。 一旦员工被聘用并需要入职，认知自动化解决方案就会立即生效。 借助 ServiceNow，新员工的入职流程甚至在第一天上班之前就开始了。它向员工发送有关 Asurion 的有用信息。 它完成让员工安顿下来的所有繁重任务。其中包括创建组织帐户、设置电子邮件地址、提供系统中必要的访问权限等。 此外，假设一名员工要离开组织。在这种情况下，认知自动化可以删除所提供的访问权限。 它还可以将员工的电子邮件访问权限删除为仅管理员访问权限。此外，它还可以整理和归档由员工生成数据以供将来使用。 处理批处理操作 批处理操作是银行与金融行业不可或缺的一部分，而确保这些操作能够按时完成则是该行业面临的重大挑战之一。 一旦未能按时完成，往往会带来严重的后果。认知自动化解决方案能够协助企业监控这些批处理操作，从而确保其按时处理。 Splunk 为 Freecharge 提供了一套解决方案：当出现问题时，该方案会自动进行排查并解决故障，或者第一时间将问题上报给人工操作员，以避免进一步的延误。 此外，这套认知自动化解决方案还能预测延误的时长及其可能引发的后续影响，使企业能够提前规划并采取必要措施，从而规避风险。 高效的物流运营 对于物流运营部门而言，最糟糕的情况莫过于遭遇配送延误，这往往会招致终端用户和客户的强烈不满。 包裹分拣系统和自动化仓库是物流运营中的关键环节，也是最大的挑战所在；它们支撑着每日海量的发货处理需求。 Digitate 旗下的 ignio AIOps 认知自动化解决方案有效应对并缓解了 Postnord 面临的挑战，确保其系统始终保持正常运行，从而保障业务顺畅开展。 一旦任一环节出现故障，该认知自动化解决方案便会自动进行排查并解决问题；若无法自动解决，系统会立即通知人工介入，以确保问题得到及时处理。 制造业 IT […]
让我们讨论一下深度学习的无限可能性，以及语言识别、自动驾驶汽车、深度学习机器人等流行深度学习应用背后的顶级深度学习算法。深度学习在科学计算领域已获得广泛普及，其算法有助于解决复杂问题的各个行业。每种深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。当向 Siri 或 Alexa 提出问题时，人们通常想知道机器如何提供超人类的准确性。深度学习是可能的——数据科学中令人惊讶的令人生畏的领域。 什么是深度学习？ 深度学习利用人工神经网络对大量数据进行复杂的计算。因此，它是一种基于人脑结构和功能的机器学习。因此，深度学习算法通过从示例中学习来训练机器。此外，医疗保健、电子商务、娱乐和广告等行业通常使用深度学习。因此，它是人工智能的一个子集，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无监督学习。深度学习与数字时代齐头并进。因此，这引发了世界各个地区各种形式的数据提取的革命。这些数据被称为大数据，来自社交媒体、互联网搜索引擎、电子商务平台和在线影院等耸人听闻的来源。 深度学习算法如何工作？ 虽然深度学习算法强调自学习表征，但它们依赖于反映大脑如何计算信息的人工神经网络。因此，在训练过程中，算法使用输入分布中的未知元素来获取特征、对对象进行分组并发现功能数据模式。深度学习模型使用多种算法。由于没有一个网络是相当完整的，因此某些算法非常适合执行特定任务。因此，最好充分了解所有主要算法以选择正确的算法。 什么是神经网络？ 神经网络是由人工神经元（也称为节点）组成的网状人脑。因此，这些节点彼此相邻地堆积成三层： 因此，数据以输入的形式为每个节点提供信息。因此，节点将具有随机权重的输入加倍，计算它们，并添加偏差。最后，非线性函数（也称为激活函数）决定要激发哪个神经元。 顶级深度学习算法 深度学习算法几乎可以处理所有类型的数据，需要大量的计算能力和信息来解决复杂的问题。现在，让我们深入研究深度学习模型列表。 卷积神经网络 (CNN) CNN，也称为 ConvNet，由多个层组成，主要用于图像处理和目标检测。另外，它也可以称为图像处理的深度学习算法。Yann LeCun 于 1988 年制作了第一个 CNN，并命名为 LeNet。因此，它用于识别邮政编码和数字等字符。因此，CNN 广泛用于识别卫星图像、处理医学图像、预测时间序列和检测异常。 CNN 是如何工作的？ CNN 有多个层来处理和提取数据特征： 长短期记忆网络 (LSTM) LSTM 是一组专门用于学习和记忆长期依赖性的循环神经网络 (RNN)。长时间回忆过去的信息是默认行为。LSTM 随着时间的推移保存信息。 因此，它们有助于时间序列预测，因为它们会记住以前的输入。因此，LSTM 具有链状结构，其中四个相互作用的层进行独特的通信。除了时间序列预测之外，LSTM 通常还用于语音识别、音乐创作和药物开发。 LSTM 是如何工作的？ 循环神经网络 (RNN) RNN 具有形成有向循环的关联，允许 LSTM 作为当前阶段的输入。 RNN 通常用于图像字幕、时间序列分析、自然语言处理、手写识别和机器翻译。 RNN 是如何工作的？ 生成对抗网络（GAN） GAN 是生成式深度学习算法，可生成与训练数据相关的新数据实例。因此，GAN 有两个组件：生成器，生成虚假数据；鉴别器，从虚假信息中学习。 GAN […]
物联网（IoT）状态监测是如何运作的？ 物联网状态监测是工业维护策略中的关键一环。它侧重于监测设备的输入、输出及运行影响，从而实时掌握设备的性能变化或磨损状况。 该监测系统利用网络和传感器采集的大数据，重点针对关键机械设备的监测点进行数据分析、解读与报告生成。 监测的基本测试参数： 贵公司将具备分析和解读各类机械设备当前运行状况的能力。 此外，基于物联网（IoT）的监控系统还能为各项参数设定阈值并实现自动化管理。 系统会自动提前安排维护保养，从而避免系统故障或停机等不利状况的发生。 它为全面远程监控提供精确评估，并优化机械资产的总拥有成本（TCO）与投资回报率（ROI）。 工业物联网（IIoT）与状态监测是实现预测性维护的关键要素。 它们助力企业利用精准预测来管理运营，及早发现潜在故障，并在问题引发严重后果之前采取主动应对措施。 通过互联传感器、RFID技术和控制器，该监控系统能实时掌控重型机械的运行状态。 它使您的团队即便身处异地，也能随时监测各类设备的健康状况。 物联网如何助力状态监测？ 物联网（IoT）有助于将各类信息汇集至服务器进行深入分析，从而支持构建便捷、高效且安全的管理平台。 在监控领域应用物联网技术，能够实现各类设备的互联互通。 该技术致力于对设备的能耗与运行效率进行管理和监控。 对异步电机、鼓风机、压缩机、输送机及泵等高价值重型机械进行实时监测至关重要。 物联网与状态监测技术的结合，免去了对机械设备进行人工检测的必要。 借助这一技术，企业无需逐一检查和监视每台设备。 这种方式在节省时间、提升可扩展性及增强互联互通能力方面优势显著，并能提供全面的在线监测与保护服务。 此外，基于监测的方案还能： 状态监测在工业物联网（IIoT）中的作用 工业物联网（IIoT）依托网络安全、大数据、认知计算、云计算和机器学习等技术实现赋能。 工业物联网侧重于机器与机器（M2M）之间的互联与通信。 状态监测为工业物联网系统提供了可扩展且经济高效的健康监测解决方案。 互联设备具备了多种状态监测手段，例如电流特征分析、自动升级、通知提醒以及灵活的部署模式。 工业物联网致力于挖掘企业系统与机械设备中尚未开发的潜力。 借助状态监测，工业物联网能够提升生产力、可扩展性及投资回报率（ROI），同时实现成本节约与实时决策。 结论 无论处于哪个时代，定期且持续地监测设备排放状况都是必不可少的，无论是为了应对日常磨损还是为了适应即时更新的需求。 物联网（IoT）与状态监测技术的结合将推动您不断进步，在确保高透明度和高安全性的同时，提供更优质的服务。 由物联网驱动的状态监测本质上是一种针对机器的健康管理与监测系统。 通过信息物理系统（CPS）、传感器及各类设备，您可以获取海量数据，从而为运行预测性维护所需的机器学习算法提供充足的数据支持。 借助这一技术，企业能够获得实时洞察、解决方案及高度透明的信息，进而预测机器故障，从而彻底消除各类潜在的运营停机或停工风险。
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