Page 30 - 防禦還是破口？辨識AI的安全威脅

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Sensata IQ讓工廠經理和維護工程師能從任何地方(包括PC、智慧型手機或平板電腦上)監控其所有資產。
(圖片來源:Sensata Technologies)
建立資產基線的學習期可能 需要一到兩週。然後，就可以利 用人工智慧/機器學習(用於監控 某些類型的故障)將該資訊儲存 在Sensata IQ中並進行趨勢分 析，Sensata就會根據基準將其故 障表徵準確度定為95%。
Siafakas表示:「只要回答幾 個簡單的問題，就可以在平台上對 其進行視覺化。此外，人工智慧/ 機器學習還可以從客戶那裡獲得 所需的領域專業知識，並將其打包 到系統中運行的模型中。」
力而出現的技能差距。Siafakas 表示，「案例之一是已在工廠工 作了30年的維護人員從發生問題 的資產旁經過時會說:『這感覺 不太對勁』。但新進入職場的員工 卻沒有同樣程度的經驗或知識深 度，那麼就可以感知這些資產，利 用人工智慧來預測這些故障。」
Siafakas表示，一些異常檢 測是在邊緣上透過感測器來完成 的，但當需要時，還會將資料發 送到雲端進行更複雜的分析，這 就需要額外的運算能力。這取決 於故障表徵需要使用哪種資料。
他補充說:「人工智慧讓系統 能具備該領域的專業知識，以便 維護經理或工廠管理人員能夠以 簡單的方式解釋這些訊號，從而 提醒系統中將會出現異常或特定 故障。」其關鍵在於避免停機，在 實際發生故障造成工廠停機之前 中斷故障。
人工智慧非常適合能進行自 動化的冗餘任務。Martin表示， 「正是因為它在軟體導向的自動 化和人類導向的行動洞察力之間 取得了理想均衡，才使人們能夠 做自己想做的事情，同時也讓他 們能夠獲得正確的資訊，以便當 他們得在所需之處以高效、最佳 化的方式做事時，已經能夠到位且 準備就緒了。這可能不僅包括實體 產品的製造，也涵蓋了整個設計 或售後服務與支援。」
他表示，部署Sensata的感 測器首先能夠帶來易用性，這種 感測器無需工具即可配置或安 裝。例如，它的一個無線振動感測 器上帶有一個磁鐵支架，因而能 將它放置在馬達或泵上，並使用 Sensata IQ行動app進行配置。
這些類型的解決方案還有助 於解決製造工廠中一些有經驗的 勞動力短缺問題。
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工業4.0正在尋求解決的主要 趨勢之一，是隨著嬰兒潮一代的 退休和製造商努力取代熟練勞動