来自 数据 2022-06-06 16:40 的文章

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物联网和AI等相关技术依赖于准确的数据。但每个传感器都可以信任吗?我们正在走出一个清理低质量数据成本高昂的时代——ERP实施和迁移时代。使用人工智能(IoT)的机器和其他机器交换数据(IoT)和信息的速度令人难以置信那么,在这个新时代,我们如何管理物联网数据的质量呢?简单的回答是:我们不是。我们可能会梦游到这样一种情况:我们要求人工智能根据有缺陷、质量差的数据学习东西,这可能很快导致结果出现指数级缺陷。例如,在基本层面上,物联网传感器根据供应商的不同以根本不同的方式设计:不同国家的供应商将对传感器进行编程,高防cdn的目标客户,以摄氏度或华氏度为单位读取温度。当您将这些不同来源的数据放入单个云时,它无法合并。这可能很简单,可以解决。但如果单个传感器的读数开始漂移怎么办?在物理机械领域,有专门的规则来逐个单元校准设备。但想象一下,你有数千或数百万个传感器——没有任何人为校准或维护人员能够跟上。如果将任何给定安装中10-15%的物联网传感器故障率考虑在内,任务看起来更艰巨。随着事物变得越来越紧密,机器依靠精确的数据来执行正确的操作,校准传感器是实现物联网承诺的先决条件。

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传感器校准不准确会对何处产生重大影响?无论何时根据来自传感器的数据做出决策,都需要进行校准。不准确的传感器也可能影响整个行业的质量和生产率:制造业。因此,对于传感器校准系统来说,了解典型的操作条件和行为是非常有价值的,因为99%的生产环境应该非常相似。其他一些例子:在炼油厂或化工厂,如果最终产品的配方取决于传感器读数参数,如压力和温度,错误的读数会导致产品质量下降在一个智能城市中,有故障的灯光检测传感器可能意味着街灯开得太早或太晚在建造摩天大楼时,ddos防御价格,检测混凝土湿度的未校准传感器可能会导致问题错误校准的机场摄像机可能无法发现有传染病迹象的人零售商店中连接的冰箱读取的温度不正确,DDOS防御能力,可能意味着饮料没有充分冷却,导致销售损失总之,越来越依赖传感器来管理业务的组织需要一种方法来实现对其实现的信任。在计划维护之前,如何做cc防御策略,在数据级别将其设置为正确这正是安永在创新系统以提供校准即服务(CALIBRaaS)时想要解决的问题。安永开始对炼油厂的数据进行实验,以识别坏的传感器,发现10%-15%的数据是基于错误的读数。"神经网络"中的一些传感器也被确定为"不同类型的传感器",但也包括了"应用于所有类型的压力传感器"。这组传感器"系列"为处理传感器数据提供了更多的可能性从那时起,安永一直在发展一种专有的方法来开发定制的人工智能模型,怎么做到防御cc,允许操作员发现传感器或传感器集群有问题。然后,操作员可以进行调整,以便在进行定期维护之前在数据级别对传感器进行校正。这是一个重要的重点:CALIBRaaS不会取代手动校准,而是根据自学习模型,在传感器读数不正确或开始以微小增量漂移时向操作员发出警报(并提出预测值),这可能表明故障开始。