工业人工智能框架
现代技术使人工智能(AI)应用于机器和操作流程数据，以获得更好的见解。
工业物联网(IIoT)将工业资产和机器与企业信息系统、业务流程以及操作或使用它们的人集成在一起。
通过与工业资产和机器的这些连接，现代技术能够将人工智能(AI)应用于机器和操作流程数据，以深入了解操作，智能优化它们，以提高生产力，提高质量，减少能源和材料消耗，增加灵活性，最终创造新的业务价值。
所有这一切都必须做到，同时保持对安全、可靠性、弹性、安全性和数据隐私的承诺，作为系统的可信赖性，并解决伦理考虑和社会关切。
支持人工智能的物联网应用
人工智能正在实现工业领域的下一代物联网应用和服务，如智能制造、机器人、预测性维护、机器学习和自动驾驶汽车的传染病诊断。
人工智能的应用在企业中无处不在，帮助组织在更好的洞察力、更快的决策和更有效的运营方面获得重大收益。工业人工智能是数字化转型的主要推动者，正在使下一代工业物联网系统成为现实。
在一份名为“工业物联网人工智能框架(IIAIF)”的新出版物中，IIC开发了首个此类框架，旨在成为技术和商业决策者如何部署支持人工智能的工业物联网系统的蓝图。该出版物着眼于在工业物联网系统中人工智能实现的整个生命周期中必须解决的注意事项，从业务价值创造到架构到设计到实现和运营。
体系结构的观点
工业物联网系统是复杂的系统中的系统。为了更好地理解和提供指导，使用了各种不同的视角。对于每一个项目，都确定了一组利益相关者及其关注的问题，并从中突出了问题以及拟议的指导方针。IIAIF使用了与IIC工业互联网参考架构(IIRA)相同的观点，也被工业物联网分析框架(IIAF)使用:
- 业务,
- 使用情况,
- 功能,
- 实现
为了更好地理解和提供指导，使用了各种不同的视角。提供:工业物联网联盟
下面总结了框架中每个透视图下讨论的内容:
- 业务的角度来看:该视角通过以下方式实现价值最大化:
- 直接ROI改进，例如改进的洞察力、更快的决策和提高的效率。
- 间接通过改善社会方面，从而更好地利用劳动力和资本。例如疾病诊断和治疗配方、灾难预测、教育和职业指导。
- 通过将有问题的数据环境转换为有价值的见解，从数据密集型环境中产生价值。
- 使用的角度来看:确保对人工智能系统的信心对于成功使用和采用至关重要。例如，讨论提供了解决可信度，伦理考虑，和社会问题。此外，本文还讨论了如何将人工智能作为一种有益的力量。
- 功能和实现视角专注于架构、集成和部署技术。讨论的例子包括:
- 架构系统以确保监督实现预期的组织目标和kpi，监控有效性，识别操作问题，并应用风险缓解技术。
- 人工智能特定的考虑因素和权衡，例如将人工智能子系统的输入和输出映射到工业物联网系统，在所有阶段解决人工智能数据生态系统，如质量、生命周期、治理以及平衡架构、实现和资源权衡。
该框架还提供了关于由人工智能实现的工业物联网系统的发展方向和新兴行业生态系统正在演变的处理方法。例如，讨论了一些新兴技术，讨论了它们如何放大人工智能的好处。
-这最初出现在工业物联网联盟(IIC)网站．IIC是CFE媒体和技术内容合作伙伴。
原始内容可以在工业物联网联盟(IIC)．
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