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产业角度分析
LoT也将会改变生产商、服务商和客户三者之间的互动关系。如今,厂商向客户销售产品的时候,一定会嘱咐客户遇到问题的时候及时向商家反馈信息。
因此,商家特别依赖于大规模呼叫中心和客户服务部门来帮助自己解决后续客服业务。
LoT则可以直接改变这系列繁琐的缓解——产品和服务直接挂钩,在采取相关维护行动之前,就已经对这些“问题产品”做了全面的评估,这样就能降低人力、物力和时间上的成本。
改变一切的数字智慧
在物联网中,被改造的每个物联设备都可以成为收集并产生数据的节点,而这一数字将是百亿甚至是万亿的级别。企业也将通过物联网收集到比以往任何时候都多的数据。
我们生活的社会中每天都在产生大量的数据:信用卡交易时间、金额;电表;医疗健康记录;地铁检票位置时间里程等。这些数据虽然产生了,但我们并不知道怎么合适的去应用它,只是让它成为冗长数据库中的一小部分。
在通常的数据分析中,我们只能通过人力根据现有的数据建立预测模型或者分类模型后,再提出问题的假说和结果,耗费大量的金钱、时间成本来分析、验证相关的数据。在反复的验证假说后才能得到一个对策方案。当公司日益庞大、数据量激增时,这样的解决方案无法妥当的应对时刻的变化。
而现在,基于日立制作所研究开发中心技师长矢野和男先生研发的人工智能分析技术的服务来告诉你,这些数据可以爆发出多大的力量。
日立提供的服务,借鉴物联网的思路,通过不同的维度,时间、属性、平均值等将数字变成舞台上的主角,让数据变成可视化的“物品”。这种运转判断型的人工智能,能在把握业务现状的基础上,提供为得到良好效果所必要的判断信息。
根据得到的业务数据输入后,系统自动翻译,生成复合组合,根据重要的指标提出相应的假说。这样的分析系统提高了数据的利用率,也可以找到人为无法想象的关联性。整个服务的使用流程也简洁明了。
在其提供的交通管制解决方案中,通过对出租车、公交车产生的行驶与轨迹数据加以检索与分析,让交通管制中心获得更真实、及时的交通信息,并以此为基础做出交通调节方案。这节经过实时收集、分析的路况信息,在不远的未来还可以面向智能手机、面向每个普通人提供交通信息服务,让更多人避免糟糕的出行体验。
在物流仓储领域,日立也利用物联网与大数据技术开始了自己的尝试,在过去物流领域高度依赖预判与工作人员的操作来努力提升工作效率,努力提升货物的摆放、调取与流通效率,但收效甚微。
但在日立物联网与大数据支持下的新型物流仓库,则通过物联设备实时收集商品ID、商品货架ID与配送地ID以及工作开始时间与工作结束时间的运营数据,并对海量数据进行分析,根据日立独有的人工智能模型构架并不断优化工作效率模板,将货物车的调配假如业务系统,对货物车的进出顺序进行优化匹配。
延伸阅读:物联网产业链全景图(快快收藏!)
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