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场景三:数据大一统:拒绝“快餐式AI”,从碎片化到平台化的进阶之路 塑壳断路器当前,各式“生成式AI”满天飞。很多看似容易上手的“快餐式”方案,短期内确实能解决个别小痛点;但一旦企业想要扩展数据来源、拓展新业务,就会立马陷入系统碎片化、维护成本极高的泥沼: 开关断路器数据孤岛:多厂商、多系统割裂,各部门导出数据不一致,缺乏统一可信数据源; 数据晦涩难懂:各系统数据编码、自定义术语杂乱,运维与业务人员看不懂原始代码,数据使用门槛高; AI 落地受阻:工业时序数据体量庞大、缺规整标注,企业落地质检分类、产能预测等 AI 项目,八成精力耗费在数据整理上。 以 AVEVA PI System 大数据管理平台为代表的工业级数据平台天然具备强大的“融合力”。它能把来自不同系统、不同格式的数据根据用户的需求进行时序数据清洗,减少了大量时序数据点位对接、时间对齐等工作,接入同一架构,并与分析模型深度联动;同时支持“边缘到云端”的混合部署,既保密又抗造。 参考链接:
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