來自AI與物聯網帶動的第四次工業革命正在 - 股票

By Megan
at 2019-07-16T17:05
at 2019-07-16T17:05
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來自AI與物聯網帶動的第四次工業革命正在發生
1.原文連結:https://bit.ly/2GciqK0
2.原文內容:
大數據、分析法和機器學習開始變得像匿名商業詞彙一樣,可是它們不僅僅只是過度使用
抽象概念而已,其代表著人們日常生活中科技處理方式的巨大變化。其中一些變化已經套
用在現在的生活當中,並讓人們與機器和資訊的交互變得更自然,更強大。
搭配著強大分析與演算法的科技正在改變消費品、智慧、廉價、感測器負載裝置的面貌,
在過去十年也改變了工業製造的形式。
第四次工業革命在過去十年中一直在不斷在擴張,主要是因為資訊之間存在巨大的文化和
結構差異,幾十年來一直是工業自動化核心的變革和營運科技。
工業4.0和人工智慧結合的潛在回饋非常巨大。企業公司正在看到更精確、更高品質的製
造,且降低了營運成本;由於供應鏈中的預測性維護和智慧,減少了停機時間;由於設備
適應性更強,工廠車間受傷更少。在工廠之外,其他產業可以從擁有感測器的神經系統,
處理浩瀚的數據分析以及從緊急問題的即時反應中受益。例如:航空、能源、物流和許多
領域,都可依賴工業4.0帶來可靠且可預測的事件發生,進而提升效率。
但是,新方法也帶來了重大挑戰,其中最重要的是網路神經系統的安全性和彈性。因為工
人和居住在工業現場附近的人的安全,是相當重要的課題,其不能像行動應用程式透過更
新或作業系統補丁方式即可完成,這關係到人的安全。
其實,工業4.0一詞是由Acatech(德國政府工程科學學院)在2011年使用嵌入式系統技術
的國家路線圖中創造的。作為描述工業透過這種感測器與人類投入進入一種數位化的變革
。
在工業4.0的未來,智慧工廠將採用可增量性製造模式,以及其他電腦驅動的製造系統,
讓其根據需要自適應地製造零組件。
這一願景推動了歐盟11.5億歐元(約13億美元)成立了歐洲未來研究協會。美國也資助“
未來工廠”的概念,例如:美國國防部DARPA(The Defense Advanced Research
Projects Agency)利用可增量性車輛製造項目(Adaptive Vehicle Make project)等研究
項目,展開整合先進資訊製造專案的開發,並繼續研究工業4.0等技術。
現今工業4.0中已經發展到萌芽階段,其中一個因素是利用感測器數據來推動工廠營運,
特別是對於預測性維護的任務。無論是IBM或者是GE都發展出一套方式。
可是如何縮小數據和知識之間的差距,成為工業4.0往前走的關鍵。此外,隨著工業數位
化,其也將帶來網路攻擊的目標,這讓營運安全、數據安全且商業機密不被竊取都成為下
一個重點工作。
3.心得/評論:
人工智慧和物聯網的發展,正帶動工業朝向新的方向發展。而大數據分析、機器學習,都
成為其中不可或缺的成敗關鍵。但如何縮小理論跟產業間的差距,絕對是重要的議題。
--
1.原文連結:https://bit.ly/2GciqK0
2.原文內容:
大數據、分析法和機器學習開始變得像匿名商業詞彙一樣,可是它們不僅僅只是過度使用
抽象概念而已,其代表著人們日常生活中科技處理方式的巨大變化。其中一些變化已經套
用在現在的生活當中,並讓人們與機器和資訊的交互變得更自然,更強大。
搭配著強大分析與演算法的科技正在改變消費品、智慧、廉價、感測器負載裝置的面貌,
在過去十年也改變了工業製造的形式。
第四次工業革命在過去十年中一直在不斷在擴張,主要是因為資訊之間存在巨大的文化和
結構差異,幾十年來一直是工業自動化核心的變革和營運科技。
工業4.0和人工智慧結合的潛在回饋非常巨大。企業公司正在看到更精確、更高品質的製
造,且降低了營運成本;由於供應鏈中的預測性維護和智慧,減少了停機時間;由於設備
適應性更強,工廠車間受傷更少。在工廠之外,其他產業可以從擁有感測器的神經系統,
處理浩瀚的數據分析以及從緊急問題的即時反應中受益。例如:航空、能源、物流和許多
領域,都可依賴工業4.0帶來可靠且可預測的事件發生,進而提升效率。
但是,新方法也帶來了重大挑戰,其中最重要的是網路神經系統的安全性和彈性。因為工
人和居住在工業現場附近的人的安全,是相當重要的課題,其不能像行動應用程式透過更
新或作業系統補丁方式即可完成,這關係到人的安全。
其實,工業4.0一詞是由Acatech(德國政府工程科學學院)在2011年使用嵌入式系統技術
的國家路線圖中創造的。作為描述工業透過這種感測器與人類投入進入一種數位化的變革
。
在工業4.0的未來,智慧工廠將採用可增量性製造模式,以及其他電腦驅動的製造系統,
讓其根據需要自適應地製造零組件。
這一願景推動了歐盟11.5億歐元(約13億美元)成立了歐洲未來研究協會。美國也資助“
未來工廠”的概念,例如:美國國防部DARPA(The Defense Advanced Research
Projects Agency)利用可增量性車輛製造項目(Adaptive Vehicle Make project)等研究
項目,展開整合先進資訊製造專案的開發,並繼續研究工業4.0等技術。
現今工業4.0中已經發展到萌芽階段,其中一個因素是利用感測器數據來推動工廠營運,
特別是對於預測性維護的任務。無論是IBM或者是GE都發展出一套方式。
可是如何縮小數據和知識之間的差距,成為工業4.0往前走的關鍵。此外,隨著工業數位
化,其也將帶來網路攻擊的目標,這讓營運安全、數據安全且商業機密不被竊取都成為下
一個重點工作。
3.心得/評論:
人工智慧和物聯網的發展,正帶動工業朝向新的方向發展。而大數據分析、機器學習,都
成為其中不可或缺的成敗關鍵。但如何縮小理論跟產業間的差距,絕對是重要的議題。
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