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[導(dǎo)讀] 許多領(lǐng)域都在采用人工智能,制造業(yè)也不例外。借助人工智能帶來(lái)的強(qiáng)大力量,生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)可以利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)流程,并減少關(guān)鍵資產(chǎn)的停機(jī)時(shí)間。 制造商面臨著生產(chǎn)能力不斷增長(zhǎng)的需求,同時(shí)還面臨著直

許多領(lǐng)域都在采用人工智能,制造業(yè)也不例外。借助人工智能帶來(lái)的強(qiáng)大力量,生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)可以利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)流程,并減少關(guān)鍵資產(chǎn)的停機(jī)時(shí)間。

制造商面臨著生產(chǎn)能力不斷增長(zhǎng)的需求,同時(shí)還面臨著直接影響質(zhì)量和產(chǎn)量的生產(chǎn)損失。

制造商越來(lái)越多地轉(zhuǎn)向采用人工智能技術(shù)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案,以快速查找和解決此類生產(chǎn)損失的根本原因。

在生產(chǎn)線上實(shí)施大數(shù)據(jù)分析解決方案時(shí),該解決方案將收集和分析手頭上的數(shù)據(jù)。

當(dāng)然,由于這項(xiàng)任務(wù)需要統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專業(yè)知識(shí),因此,制造商必須聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)完成這項(xiàng)工作。

這說(shuō)起容易做起來(lái)難。

僅美國(guó)就有25萬(wàn)名數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺,而且對(duì)這些專業(yè)人員的需求同比增長(zhǎng)了29%。

此外,數(shù)據(jù)科學(xué)家的薪水也非常高,起薪為13萬(wàn)美元。因此,LinkedIn將數(shù)據(jù)科學(xué)家列為美國(guó)2019年的頭號(hào)工作也就不足為奇了。

吸引和留住數(shù)據(jù)科學(xué)家的困難和成本導(dǎo)致了新角色的出現(xiàn)——公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。組織中的現(xiàn)有員工通常被賦予這樣角色,這些員工接受過(guò)使用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)方面的培訓(xùn)。

制造業(yè)中的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家意味著什么

Gartner 將公民數(shù)據(jù)科學(xué)家定義為創(chuàng)建或生成模型的人,這些模型使用高級(jí)診斷分析或預(yù)測(cè)功能,但其主要工作職能不在統(tǒng)計(jì)和分析領(lǐng)域。

這種角色在制造業(yè)中的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是,它可以利用公司內(nèi)部已經(jīng)存在的工程技能。(來(lái)源物聯(lián)之家網(wǎng))制造團(tuán)隊(duì)由多種類型的工程師組成,如質(zhì)量工程師、流程工程師、維護(hù)工程師和化學(xué)工程師,制造商有能力交叉培訓(xùn)和認(rèn)證特定員工成為他們的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。

生產(chǎn)工程師可以擔(dān)當(dāng)公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色,以在生產(chǎn)流程和資產(chǎn)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和建模方面發(fā)揮他們應(yīng)有的作用。

生產(chǎn)工程師使用這些技能從分析中獲得更多價(jià)值,因?yàn)樗麄兛梢裕?/p>

▲更好地理解數(shù)據(jù)及其完整性

▲快速評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題的影響

▲識(shí)別假陽(yáng)性

簡(jiǎn)而言之,公民數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠比對(duì)生產(chǎn)流程和資產(chǎn)缺乏深入了解的數(shù)據(jù)科學(xué)家更快地獲得有意義、準(zhǔn)確和可操作的見(jiàn)解。

通過(guò)將公民數(shù)據(jù)科學(xué)家納入您的團(tuán)隊(duì),您的工程師現(xiàn)在可以充當(dāng)“超級(jí)用戶”,他們可能不是數(shù)據(jù)科學(xué)方面的專家,但他們能夠使用這些工具為制造業(yè)提供戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)見(jiàn)解。

公民數(shù)據(jù)科學(xué)家基本上可以執(zhí)行簡(jiǎn)單和適度復(fù)雜的分析任務(wù),這些任務(wù)以前需要更多的專業(yè)知識(shí),以及更多的預(yù)算。

公民數(shù)據(jù)科學(xué)家并不能取代數(shù)據(jù)科學(xué)家,但是,通過(guò)增加公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色,并部署一個(gè)工業(yè)人工智能解決方案,組織可以根據(jù)其業(yè)務(wù)需求的變化調(diào)整其分析模型,從而確保其業(yè)務(wù)靈活性,而無(wú)需依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家專業(yè)人員的可用性。

隨著制造業(yè)采用人工智能解決方案的需求不斷增加,我們期望在大多數(shù)生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)中產(chǎn)生更多的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。

來(lái)源:物聯(lián)之家網(wǎng)

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