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本系列重点介绍AI应用于不同行业的关键用例#xff0c;涵盖制造业和汽车行业、金融服务、零售、电信和媒体、保险以及医疗保健行业。
随着人工智能#xff08;AI#xff09;在制造业和汽车行业的集成#xff0c;传统…
欢迎阅读“MongoDB和AI 赋能行业应用”系列的第一篇。
本系列重点介绍AI应用于不同行业的关键用例涵盖制造业和汽车行业、金融服务、零售、电信和媒体、保险以及医疗保健行业。
随着人工智能AI在制造业和汽车行业的集成传统的价值链正在经历一场革命性的转变。工业物联网IoT的引入使得企业能够从资产中收集和分析大量数据这不仅提升了库存管理的智能化水平还使得预测性维护成为可能极大地提高了运营效率和可靠性。
库存管理
高效的供应链不仅可以确保准时向客户交付而且还可以控制运营成本。为了实现这个目标管理并优化库存水平、规划需求波动以及削减成本都是至关重要的。然而高效的库存管理也给制造商带来了复杂的数据挑战主要是在准确预测需求和优化库存水平方面。这些正是AI可以提供帮助的地方。 图1使用MongoDB 进行的生成式人工智能Gen AI需求预测
AI算法可以分析复杂的数据集从而预测客户对产品或组件未来的需求。需求预测的准确性越高则越有利于维持最佳的库存水平。
●预测需求量客户需求是在快速变化的而基于AI的时间序列预测可以帮助制造商快速适应通过分析历史销售数据和市场趋势确定最合适的库存水平甚至避免人工错误。
●制定需求管理模式Gen AI可以帮助生成库存的综合数据和时令性调整的需求模式。
●场景模拟Gen AI可以帮助创建模拟供应链中断的场景。
MongoDB 可以让这些过程更轻松地实现。在仓库中可以使用移动设备扫描库存并将这些数据持久化到MongoDB中并使用Device Sync同步到MongoDB此方案已有MongoDB客户在使用如Grainger。一旦数据进入MongoDB它就可以作为所有库存相关数据的中央存储库同时为AI应用程序提供数据来源从而消除数据孤岛提高整体库存水平和动态的可见性。通过使用MongoDB 的Vector Search和Gen AI制造商可以轻松地根据时令属性对产品进行分类对具有相似时令需求模式的产品进行聚类并为基础模型提供上下文从而提高库存的综合数据生成的准确性。
预测性维护
如今最基本的维护方法是被动的——让资产保持运行直到实际发生故障为止。资产仅根据需要维护因此很难进行预估。然而预防性维护则根据保守的时间表更换系统或组件从而防止常见故障的发生但由于要在产品报废前频繁更换组件因此预防性维护的实施成本很高。 图2使用MongoDB进行基于音频的异常检测
AI可以让预测性维护更加高效利用物联网传感器从机器上收集数据并通过对数据进行训练来检测异常情况从而有效地进行预测性维护。
●异常预警ML/AI 算法如回归模型或决策树在预处理数据上进行训练部署在现场环境进行推理并持续分析传感器数据。检测到异常情况时会生成警报通知维护人员这样就可以主动规划和执行维护操作最大限度地减少停机时间优化设备可靠性和性能。为了提高准确性可以部署检索增强生成RAG架构来生成或管理数据预处理器从而补充专业的数据科学知识同时也可以让领域专家为大型语言模型提供正确的指令。
●维修指导一旦AI模型生成了维修警报Gen AI就可以进一步提出维修策略建议并将备件库存数据、维修预算和个人可用性考虑在内。最后还可以将维修手册可以处理成向量输入给智能问答机器人从而指导技术人员进行实际维修。
MongoDB能够有效支撑以上场景。
一方面MongoDB固有的灵活的文档模型支持开发者随时进行数据管理。由于机器健康预测模型不仅需要传感器数据还需要维护历史和库存数据因此文档模型非常适合对这些不同的数据源进行建模从而支撑预测模型的训练。
另一方面在物理产品的维护和支持过程中必须提供产品信息和备件文档等信息并方便支持人员访问而MongoDB 提供的全文检索功能就可以帮助工作人员从集群中轻松检索信息。制造商可以使用MongoDB 探索简化机器诊断的方法比如从机器中录制音频文件并转化为向量通过向量检索获得类似的案例。还可以使用RAG实现一个智能问答机器人技术人员通过与机器人对话获得最符合当下情况的维修指导了解如何一步一步进行维修操作。
自动驾驶
随着车联网的兴起汽车制造商不得不将其业务模式转变为软件优先型。汽车制造商开始利用联网汽车产生的数据创建更好的辅助驾驶系统然而要制造出比人类驾驶更安全的全自动驾驶汽车是非常难的。一些专家估计实现 5 级自动驾驶的技术已开发了约 80%但剩下的 20% 是非常难攻克的需要大量时间来完善。 图3MongoDB在自动驾驶中的应用
汽车应用中基于AI的图像和目标识别存在不确定性但制造商仍然要利用雷达、激光雷达、摄像头和车辆遥测数据来不断进行模型训练。现代汽车就像一个数据中心不断收集和处理来自车载传感器和摄像头的信息从而产生大量的数据。强大的存储和分析能力对于管理这些数据至关重要而实时分析对于作出即时决策以确保安全导航至关重要。MongoDB可以在这些挑战面前发挥重要作用。
●MongoDB能够处理大量非结构化数据是同时容纳传感器读数、远程信息处理、地图和模型结果等各种数据类型的绝佳方式。
●MongoDB支持在运行时随时添加新字段让开发人员能够轻松地为原始遥测数据添加上下文信息。
●MongoDB的Search提供了一个高性能搜索引擎允许数据科学家迭代其感知AI模型。
其他用例
AI在实现工业4.0的承诺中发挥着关键作用。MongoDB 还可支持许多其他AI用例其中包括
●物流优化AI可以帮助优化路线从而减少延误并提高日常配送的效率。
●质量控制和缺陷检测在产品生产过程中计算机或机器视觉可用于识别产品中的异常确保产品精度达标。
●生产优化通过分析生产线上安装的传感器的时间序列数据可以识别并减少浪费从而提高产量和效率。
●智能售后支持制造商可以利用AI驱动的对话机器人和预测分析为客户提供主动维护、故障排除和个性化帮助等服务。
●个性化产品推荐AI可用于分析用户行为和偏好通过移动或Web应用提供个性化产品推荐从而提高客户满意度并促进销售。
AI与制造业和汽车业的融合已经彻底改变了传统流程为效率和创新带来了大量的机会。借助工业物联网和先进的分析技术企业现在可以利用大量数据来加强库存管理和预测性维护。AI驱动的需求预测可确保最佳库存水平而预测性维护技术可最大限度地减少停机时间并优化设备性能。
此外随着汽车制造商对实现自动驾驶的投入AI驱动的图像识别和实时数据分析能力变得至关重要。MongoDB 是一个有效的解决方案通过提供灵活的文档建模和强大的存储功能应对工业 4.0 的复杂问题。
除制造业和汽车行业外MongoDB 具备的AI潜力还可扩展到物流优化、质量控制、生产效率、智能售后支持和个性化客户体验等领域从而塑造工业 4.0 及更远的未来。
以上是本篇的全部内容在本系列的下一篇文章中我们将讨论MongoDBAI在电信和媒体行业的应用。敬请持续关注MongoDB数据平台官方公众号。
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