數據採集：構建人工智能的基石。
在策略轉折點，你必須決定要擁抱還是拒絕新科技。這個決定乍看之下似乎很簡單，但實際上卻可能複雜得多。改變並非總是一蹴可幾；它們可能需要數年時間才能逐步展開，大部分進展都隱藏在幕後，直到突破性的進展將其推向聚光燈下，讓世人皆知。
1986年，卡內基美隆大學電腦科學學院啟動了Navlab項目，該項目展現了人工智慧的潛力。他們開發了一套系統，使一輛雪佛蘭廂型車能夠自主行駛。這正值電腦視覺和機器學習演算法發展的早期階段，而這些演算法如今已被廣泛應用於許多領域。
在研發過程中，這項技術被認為是突破性的，但尚未準備好融入日常生活。然而，在當今世界，我們已經習慣聽到，甚至偶爾看到自動駕駛汽車，許多公司正在開發並將其銷售給企業客戶，目標是在不久的將來將這項技術推向大眾市場。
與大多數人工智慧應用一樣，自動駕駛需要能夠即時處理大量資料集的演算法和處理器。例如，OpenAI 在 ChatGPT、微軟在 Copilot 或其他使用 Meta LLM Llama 3 的應用中使用的大型語言模型 (LLM) 都需要龐大的資料集來識別構成人類書寫句子的模式。因此，機器學習的核心在於，資料以及快速處理資料的能力對於運行這些系統至關重要。
假設您的工廠需要每小時生產 1000 件產品。在滿載運轉的情況下，如果其中一台機器發生故障，您將無法達到每小時 1000 件的生產目標。在這種情況下，首要任務之一是加快受影響機器的維護週期。為了防止生產線停工，您可能已經制定了維護計劃，如果遵循最佳實踐，則會採用基於狀態的維護方法。這種方法利用感測器測量機器上的各種變量，例如溫度和振動。當超過特定限值時，系統會發出警報，讓您知道需要在設備故障之前更換特定零件。
對於預防性維護，您需要一個資料收集系統來收集關鍵任務變數並將其儲存在電腦上。收集完成後，您可以將這些資料點與預設閾值進行比較，以確定何時需要維護。到目前為止，一切似乎都很簡單。然而，隨著更換零件的集成，機器可能會隨著使用年限的增長而出現不同的運行狀況，這可能會導致誤報和無法預料的運行問題。此時，您意識到自己擁有大量數據，包括最終產品的品質控制數據。正是在這個時候，您可以實施機器學習演算法來有效地分析和交叉引用所有這些數據，從而使您的系統能夠自主地做出更好的維護決策。
最棒的是，機器學習模型具有可擴展性，因為它們會在每次迭代中獲得更多數據，隨著時間的推移，整體機器學習演算法也會不斷改進。但這還不是全部。現在，你擁有了一個不斷演進的演算法，你可以將其部署到能夠自主決策並隨著時間推移而改進的系統中。
在考慮不同的架構方案時，一種方法是使用資料記錄器，例如： CONPROSYS Contec 家族收集數據，然後發送這些數據。 資料傳輸到伺服器 這種方法的優點在於可以將繁重的資料處理任務卸載到集中式伺服器上。然而，其顯著缺點是發送資料時可能會產生大量的網路流量。隨著業務規模的擴大，頻寬限制可能會導致問題並增加營運成本。 此外，由於伺服器與系統之間的網路延遲，即時回應關鍵任務的能力也受到影響。
另一方面，我們也可以部署一個 基於PC的數據採集系統 來自 Contec 的這款系統可讓您在本機上運行複雜的演算法，例如基於機器學習的推理，同時直接在同一系統上取得資料。這種功能將處理能力擴展到了邊緣，並允許您根據需要進行擴展，而無需圍繞伺服器建立基礎架構。這款基於 PC 的資料擷取系統的一個亮點在於，您可以整合遠端資料記錄器（例如 Conprosys 產品），從而建立混合平台架構。
任何人工智慧或機器學習演算法都需要數據才能發揮作用。因此，了解資料收集的重要性至關重要，而找到像康泰克這樣合適的合作夥伴，在這個變革中取得成功更是重中之重。了解各種選擇並應用最佳資料擷取實踐，是充分發揮人工智慧潛力的基石。