MOTOROLA 0188679 0190530 传感器

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工业部门包括生产用于建筑和制造业的资本货物的公司。工业产品部门的企业制造和销售用于生产其他产品而不是直接销售给消费者的机器、设备和供应品。例如，一些常见的工业部门包括汽车工业、化学工业、钢铁生产、食品和饮料以及能源工业(电力、天然气、石油)。

由于复杂性，工业领域比消费行业需要更长的时间来实现数字化。这种情况现在正在改变，因为企业利用了许多大趋势:

工业物联网的采用(IIoT)意味着今天比以往任何时候都有更多的信息可用，这为前所未有的洞察力提供了潜力。据估计，到2020年，将有500亿资产通过互联网连接起来，但今天只有不到3%的数据得到了有意义的使用(来源:IDC)。

数据可视化需要以清晰易懂的方式清楚地解释复杂的数据集，以便做出更好的决策。理解工厂运作的最简单的方法是把它想象成一个数字双胞胎:一个实物资产的交互式、工作的数字表示。

人工智能能够解释大量数据并从中学习，利用这些知识实现特定目标。这有助于对资产进行高效的预测性维护，降低成本，最大限度地减少停机时间并提高安全性。

在工业领域，通过物联网(IoT)连接的设备和传感器的越来越多的采用支持了AI应用。人类工人携带的生产机器、车辆或设备会产生大量数据。人工智能使这些数据能够以前所未有的精确度用于高附加值的任务，如预测性维护或性能优化。因此，物联网和人工智能的结合有望启动下一波性能改进，特别是在工业领域。

人工智能技术的早期采用者已经在内部、云中、边缘以及通过许多类型的混合架构进行了部署。AI本身不是一个东西，而是由几种技术类型组成，包括神经网络、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、无监督机器学习、有监督机器学习、强化学习、迁移学习等。这些不同类型的人工智能在整个工业世界中以不同的方式应用，以创建作为描述性、预测性和规范性分析提供的目标解决方案。