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网站空间_app的服务器_怎么买

来源:胜利云 发布时间:2021-06-10 10:55 标签:服务器怎么网站空间
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Vineet Hingrani和Robert Meusel

工业4.0背景下物联网的兴起为资产管理领域引入了许多新的可能性和用例。资产管理,在旧世界的背景下,是关于反应式维护和传统的运营费用为基础的计划经典销售设备。在新的世界里,来自机器的传感器数据与分析能力和机器学习相结合,安娜尔返利机器人,资产管理可以转变为主动维护和基于关键的维护规划,爱回扣返现网,实现按次付费和设备即服务销售策略。

尽管大部分资产制造商和机器运营商通过转向物联网机器,从技术上进入工业4.0时代,但其全部潜力在流程层面上,基本上还没有开发。一个原因是缺乏从最新可用数据中获得有用见解的技术能力,并允许最终用户直接利用这些见解的潜力。第二个原因是缺乏为客户特定资产和资产系统定制和启用机器学习的人力资源。

第一个挑战可以通过使用可用的机器学习库(如HANA上的SAP PAL和自定义扩展)启用底层软件或通过包含机器学习来解决通过API,如SAP机器学习基金会的服务。相比之下,第二个挑战更难解决。在CRISP-DM过程之后,通常需要应用程序和过程的知识,以及数据科学方面的经验,这些知识通常至少分布在两个人身上。此外,一个用于预测某类泵故障的机器学习模型在某种程度上也只能适用于其他类型的泵。此外,在出现新的故障类型时,需要对模型进行重新训练。这些事实使得将注入式机器学习扩展到业务流程不仅在资产管理领域,而且成本高昂且耗时。

由于数据科学家是明显的瓶颈,因此问题的解决方案相当明显:通过使工程师、机器操作员、,以及车队经理直接利用机器学习的潜力。这意味着,加速资产管理智能化的主要挑战是使领域专家能够快速利用机器学习能力中的数据和分析,并在日常业务流程中将其产品化,而不必成为数据集成、数据准备和,机器学习或软件编程。最终用户加速发挥其数据潜力需要多个组件和因素的协同作用。

统一的数据表示/语义

使领域专家能够处理数据的关键是创建一个通用的数据理解和数据模型,该模型在所有利益相关者之间共享。这种数据模型不仅描述主数据或财务数据,而且还包括关于操作事件的数据(例如,工作指令、通知、警报)和来自机器传感器的语义描述数据(例如温度或振动)。显示原始数据与资产的语义描述相结合,使领域专家能够理解显示的数据并从中获得第一个见解。

自动机器学习

除了数据的视觉检查外,物联网解决方案,这可能很有挑战性,特别是依赖于大量的时间序列数据,针对资产管理相关问题定制的自动化分析功能对于加速最终用户利用数据潜力是必要的。除了具有挑战性的数据目视检查外,考虑到潜在的大量时间序列数据,为资产管理相关问题的应用专门定制的自动化分析功能对于加速最终用户利用数据中的洞察力是必要的。目前,由于大量廉价的按需计算资源,并行评估多个机器学习算法和配置不再需要大量投资,减少了数据科学家或机器学习专家的必要性。此外,当前的研究集中在优化这类搜索问题(多种可能的算法、多种超参数配置、多种生成的数据特征)上,加速了这些自动化测试。

通过理解和可控性来信任

当最终用户能够使用其他方法时然而,词汇的潜在歧义性是一个重要的,往往不被重视的因素。在资产管理领域,通用的机器学习术语需要翻译成领域专家能够自然理解的语言。这种转换对于使用计算结果是至关重要的,特别是在机器学习领域,那里的结果通常是概率的,工程师更习惯于确定性的结果。此外,在融入机器学习的流程中,结果的可控性和对未来结果的直接影响是与最终用户建立信任的关键因素。

SAP预测性维护和服务(PdMS)是SAP智能资产管理产品组合的一部分,重点放在加快资产管理的运营方面管理层。该解决方案侧重于提高服务盈利能力、降低维护成本和增加资产可用性。

实现上述好处的一个核心特征是基于物理条件识别资产健康状况,但也通过识别隐藏模式的机器学习能力实现在传感器数据中。这是在机器学习引擎(MLE)中实现的,该引擎作为SAP Predictive Maintenance and Service的一部分提供,可在云端和本地版本中使用。它使工程师和领域专家能够根据选定的资产和特定于客户的机器学习模型计算健康指标。MLE模型反映了物理条件,复杂的算法有助于识别传感器数据中隐藏的模式和依赖关系。用户可以执行预先交付的算法来检测异常,预测单个资产即将发生的故障,或查看整个车队。

Asset Central–SAPs Central本体来描述和存储资产相关数据

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