AI洞见力之规范性掩护与品控

从制造业到零售业，设备掩护与品控是永恒的话题。
随着科技的发展，人工智能和机器学习为规范性掩护和基于图像技能的品控带来更多思路。

在过去的很长一段韶光里，组织的大多数掩护都是被动的，设备在破坏后才进行修复。
而现在，大多数组织都开始了预防性掩护模式。
而随着组织逐渐迈入预测性掩护和规范性掩护的时期，组织只需在必要时期设备进行掩护。
即便如此，掩护仍旧须要花费组织大量的韶光和人工进行检讨和剖析。

为了更有效地完成掩护事情，组织须要借助当代工具和技能来供应准确的数据，从而理解趋势并预测出将要发生的故障，以便在影响业务前将其办理。

全面的数字化规范性掩护做事可以帮助组织根据需求、自身IT系统和环境，更好作出基于设备的决策，同时还可以自动实行干系操作。
此外，当企业希望自动化进行规范性掩护时，借助图像技能（如视频监控和打算机视觉）可以实现更好的品控和实时机器掩护办理方案。

这一当代资产掩护和品控的核心是利用人工智能，有效地将资产数字化，终极提高设备性能和实现业务代价。

HPE数据科学家和AI办理方案专家正积极与客户互助，方案和支配基于AI的办理方案，以实现规范性掩护和基于图像的品控。
以下是一些不同领域的用例展示：

零售业：HPE正在帮助一家大型国际零售商简扮装备的定期掩护。
这家零售商管理着约 5000 多家商店，每年提交的破坏资产工单约 600,000 份。
通过借助HPE的“Video Remote Guide Software”及HPE Pointnext AI专家的支持，该企业将减少做事订单数量，实现自助做事并加快掩护速率。

制造业：鉴于某工厂每天近5 TB的数据天生量，一家数据存储公司选择履行新的办理方案来优化其制造过程。
该公司与HPE Pointnext专家互助，构建了边缘到云架构，利用AI剖析将其IT和OT技能领悟到同一系统中，终极实现实时剖析和故障事宜检测。

航空航天业：HPE与一家卫星制造商互助，将基于图像的质量掌握引入到对卫星的检讨中。
过去，该企业须要员工手动实行检讨和记录。
现在，通过利用相机实行实时的检讨。
这种全自动的循环模式肃清人为偏差，加快质量检测过程。

在HPE：HPE正在利用视频剖析、机器人和人工智能等技能来提升互助伙伴的制造水准，进而提升自身做事器质量。
HPE和环球制造商通过利用 Relimetrics公司的AI驱动视频剖析技能提升HPE产品质量。
HPE Pointnext的人工智能和物联网专家与Relimetrics公司互助供应定制化、可扩展的办理方案，在生产线上实现了质量检讨和缺点检测的自动化。

从上面的用例中，我们创造HPE已经帮助浩瀚领域的客户借助AI技能规范管理和质量掌握。
在详细事情中，HPE的人工智能和数据专家总结出HPE帮助客户设计及支配AI的3大关键步骤。

需求探索（Explore）——HPE与客户互助，帮助其理解人工智能将带来的成果和所面临寻衅。
HPE以通用的 AI 技能为根本，促进全体团队统一认知，从而选择最佳用例。
其目标是明确地使技能与业务保持同等，从而尽早让AI操持产生业务代价。

履历运用（Experience）——确定用例所需的数据源，并为用例履行创建高等路线图。
接下来进行如何将办理方案支配莅临盆环境中的代价证明 (POV)。

进阶发展（Evolve）——末了，HPE将与客户互助，升级和扩展 AI 办理方案。
基于 HPE 从 AI 边缘到云的优化根本举动步伐，以及即做事产品按用付费的消费模式，让全体AI的设计及支配更加轻松简洁。

与HPE的AI专家互助完成AI支配，不仅轻松快速，而且能最大限度地发挥数据的代价，终极将洞见力力转化为切实的业务代价，包括减少停机韶光和生产毛病，以及通过自动化降落本钱以及提高质量等。