在以前介绍物联网发展趋势的文章中,曾经介绍过为什么物联网强调智能化,而互联网不强调智能化?
互联网的信息通过终端设备传递给人,人获得信息后,可以判断信息带来的影响,最终做出处理;而物联网的信息传递到某一个终端之后,如何处理呢?如果不能有一个智能处理机制来判断影响并做出决策,要么这个信息被忽略,要么这个信息又转给人来处理,反而增加了人的工作量。
所以物联网真正创造价值,是需要有智能做辅助才能为用户提供良好的体验。
机器智能的发展阶段
物联网的机器智能,主要是通过数据来创造的,而数据产生的智能最终应用分为四个阶段:
第一个阶段:描述发生了什么。Descriptive what happend?
第二个阶段:诊断为什么发生。Diagnostic why did it happen?
第三个阶段:预测将会发生什么。Predictive what will happen?
第四个阶段:描述我们需要做什么。Descriptive what should I do?
从图中可以看出,从数据(Data)到执行(Action)中间需要经过分析 Analytics,人工输入(Human Input), 决策(Decision)几个过程。
在发展的最高阶段,将会是借助数据,由分析功能了解发生了什么,为什么发生,未来将会发生什么,从而决定下一步的应对。如果这些过程全部都不需要人工干预,从物联网获得的数据直接驱动执行,将会给用户带来良好的用户体验,将人从这些离散的事件中解放出来。
通常一些物联网带来的执行需要一系列的操作
假设一个设备的预测性维护的场景来描述由智能驱动的操作:
1、当某个设备的运行数据提示用户,这个设备存在潜在的故障时,经过分析,判断这个设备将要做维护保养。
2、这时需要检查这个设备的运行计划,选择一个最佳的时机来维护保养,避免设备停机对生产产生影响,并制定维护计划。
3、需要为具有这个设备维护保养能力的员工做维护保养,需要检查具维修人员的派工调度,并发布派工单。
4、需要了解维护设备需要的备品备件的库存,以及供给情况,发布领料单,物流运单。
这一系列的操作,可能涉及不同系统,不同数据的自动调用,因而需要一个自动工具来处理。
而处理这个操作的最佳工具是 RPA。
只有 RPA 普及,物联网的由数据驱动的自动流程才能起步。