Dijital dönüşüm eş için çok mu zor? AI ve IoT sert vuruşlar yapıyor
Muhabir Wu Xingling
Üretildi CSDN (ID: CSDNnews)
IDC tahminlerine göre 2021'de dünya çapında dijital dönüşüme 5,5 trilyon ABD doları yatırım yapılacak. İşletmelerin dijital dönüşümü, birçok Çinli işletmenin temel stratejisi haline geliyor. IDC ve Inspur tarafından ortaklaşa yayınlanan "Veri ve Depolama Geliştirme Araştırma Raporu 2019" a göre, Çin'in dijital dönüşüm BT harcamaları, 2019'da ilk kez dijital olmayan BT harcamalarını aşarak% 51'i karşıladı. %.
Bununla birlikte, uygulama sırasında, bazı geleneksel endüstriler, düşük dijital bilgi birikimi ve ilgili endüstrilerdeki az birikim nedeniyle işletmeler ve geliştiriciler için bazı zorluklar getirmiştir. Şirketlerin işgücü üretkenliğini artırmasına, yeni işbirliği yolları bulmasına ve iş kapsamını genişletmesine yardımcı olmak için dijital yöntemler nasıl kullanılır?
Bu bağlamda, CSDN (ID: CSDNnews), dijital dönüşümle ilgili pratik vakaları ve düşünceleri tartışmak için üretim, medya, tarım ve lojistik alanlarında sekiz endüstri lideri ve teknik uzmanla röportaj yaptı:
AI + IoT, yeni bir akıllı tarım yaratıyor
Günümüzde dijital tarım ve kırsal alanların inşasına büyük önem veriyoruz Geleneksel tarımı nasıl güçlendirebiliriz? "İnternet +" modern tarımı şiddetle teşvik etmek ve dijital tarımın gelişimini hızlandırmak mı? 8 yıldır tarımsal bilişim üzerine odaklanan Guangxi Huiyun Information Technology Co., Ltd. (bundan böyle "Huiyun Information" olarak anılacaktır) aşağıdaki yanıtları verdi -
Keşfin başlangıcında Huiyun Information sayısız zorluk ve zorluklarla karşılaştı:
Birincisi, tarım geleneksel bir endüstridir ve tarımın dijital dönüşümü son 5 ila 10 yılda fazla birikmemiştir. Özellikle yurt içi ekonomiye, yurt dışındaki büyük çiftliklerden farklı olarak küçük çiftçiler hakimdir. Bu nedenle, ister kullanıcıların ihtiyaçları, ister ürün modeli, ister iş modeli olsun, Huiyun Information, adım adım keşfediyor ve deliğe adım atıyor.
İkincisi, tarımsal bilişimin nispeten zayıf temelidir ve sıradan çiftçiler, akıllı telefon ve bilişim sistemlerini kullanma konusunda yetersiz deneyime sahiptir. Yazılım ve sistem yapmak için geleneksel endüstriyel bilişim ve hizmet sektörü bilişimini kullanırsanız, yapılabilecek şeyler çiftçilerin kullanımına uygun olmayabilir. Çiftçilerin kullanmaya istekli ve uygun olduğu şeyler nasıl yapılır? Huiyun Information'ın derinlemesine düşünmesi gerekiyor.
Üçüncüsü, tarımsal üretimin karmaşıklığıdır. Mahsullerin iyi büyüyüp büyümeyeceği, pek çok etkileyen faktöre sahiptir Geçmişte, birçok tarımsal karar alma ve uygulama, verilere veya yapıya değil, insan deneyimine ve muhakemesine bağlıydı. Teknoloji, insanların düşünme şeklini nasıl simüle ediyor? Çeşitli karmaşık koşullara sahip değişkenlerle başa çıkmak mı? Makinelerin insanlar gibi düşünmesine izin veriyoruz ve sonra insanlara gerçekten yardımcı olan veya insanların yerini alan dijital ürünler üretebiliyoruz.
Dördüncüsü, tarımsal üretim ortamı nispeten uzaktır. Donanım ekipmanı ve diğer altyapıyı dağıtırken, ekipman dağıtımının basitliği, bakım kolaylığı, operasyonun istikrarı ve günün 24 saati açık havada aşırı hava koşullarına direnme becerisine kapsamlı bir şekilde dikkat edilmelidir.
Huiyun Information, yukarıdaki zorluklara yanıt olarak aşağıdaki hususları çözmeye başladı:
Birincisi, akıllı tarım endüstriyel İnternetin bir parçası olduğu için, endüstriyel İnternette iyi bir iş yapmak, endüstriyi belirli bir derinlikte anlamayı gerektirir. Huiyun Information, akıllı tarım alanında son 10 yıllık yoğun tarımda, kullanıcı ihtiyaçlarının anlaşılması derinleştikçe ürün stratejisini ayarladı: En eski saf tarımsal bilgi yönetimi yazılımından, yürütmeyi otomatikleştirmek için Nesnelerin İnterneti teknolojisinin kullanımına, dijital karar vermeyi uygulamak için yapay zeka kullanımına kadar.
İkincisi, geçmişte karar verme modelleri insanlara dayanıyordu. Artık karar vermek için insanlar yerine makineler kullanan ürünler yapmak için yapay zeka teknolojisi kullanılıyor. Bu ürünler insan düşüncesini simüle edebilir ve kullanıcıların karar vermesine yardımcı olmak için geleneksel uzmanların yerini alabilir. sistemi.
Üçüncüsü, donanım ve altyapı açısından, ister ağ teknolojisi, ister enerji kaynağı teknolojisi olsun, Nesnelerin İnterneti için yeni teknolojilerin gelişmesiyle, düşük güç tüketimli donanım cihazları ve tamamen kablosuz bağlantılar yapılabilmektedir. Dağıtım işlemi sırasında kurulum ve bakım için uygun olan ve tarımsal üretime uygun ağ kabloları ve telleri gerekmez.
Çözüm fikri ile iniş için teknoloji ve platform nasıl seçilir?
Birincisi, Nesnelerin İnterneti teknolojisi açısından, Huiyun Information başlangıçta tüm kodu kendi başına yazdı.İstikrar ve güvenlik için özellikle ayrıntılı hususlar olmayabilir ve ekipmanın uyumluluğu da belirli kısıtlamalara tabidir.
Daha sonra Huiyun Information, Microsoft tabanlı IoT Hub'ı benimsedikten sonra, cihazın uyumluluğunu ve cihaz çalışmasının kararlılığını büyük ölçüde geliştirdi: daha önce yalnızca 100.000 sensörü destekleyebilirdi ve IoT Hub'dan sonra milyonlarca sensörü destekleyebilir. Aynı zamanda, çevrimiçi kararlı çalışma, yeni üçüncü taraf sensör türlerini genişletme zamanını büyük ölçüde hızlandırır.
Ek olarak, tarımsal üretim sahaları genellikle ağ istikrarsızlığı ile karşılaştığından, ekipman kontrol modeli ağın olmadığı bir ortamda normal olarak nasıl çalışabilir? Bu büyük bir teknik zorluktur. Huiyun Information Azure IoT Edge kullanıyor.Sonuç olarak, ağ geçidi cihazı ayrıca AI modelinin çevrimdışı çalışma sorununu çözmek için uç hesaplama yeteneklerine sahip.
İkincisi, yapay zeka açısından, Microsoft Azure Machine Learning hizmeti, süper parametre ayarlama, algoritma seçimi ve model kararında Huiyun Bilgilerinin verimliliğini artırmak için kullanılır. Yalnızca süper parametre ayarı, verimliliği yaklaşık% 50 artırdı.
Ek olarak, algoritmayı otomatik olarak optimize etmek ve modeli oluşturmak için en uygun algoritmayı seçmek için AutoML kullanımı, Huiyun Information'ın daha önce bir hafta tamamlaması gereken işi iki veya üç güne kısaltabilir.
Ek olarak, ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi) aracılığıyla Huiyun Information, model standartlarını farklı hesaplama çerçeveleri altında birleştirmeyi kolaylaştırır ve böylece modellerin çapraz platform uygulamasını daha iyi destekler.
Dijital dönüşümün hızlanmasıyla Huiyun Information, akıllı tarım konusunda daha derin bir anlayışa sahip:
Geçmişte, akıllı tarım, esas olarak IoT teknolojisine dayalı otomatik sulama, drone püskürtme vb. Gibi yerde çalışan insanların yerini alacak makineleri kullanarak uygulama seviyesine daha fazla odaklandı.
Ancak eksiksiz akıllı tarım zinciri perspektifinden bakıldığında, uygulama düzeyine ek olarak çok önemli karar alma düzeyleri de vardır:
İnsanların ilaçları sulamak ve püskürtmek için yere gitmeleri gerekmese de, ne zaman ve ne kadar su? Ne tür zararlılar ve hastalıklar kontrol edilmeli, ne tür ilaç kullanılmalı ve ne zaman kullanılmalı ... Şu anda karar vermenin deneyimli kişilerce yapılması gerekiyor.
Uygulama düzeyinde belirli bir otomasyon derecesi elde edilmiş olsa da, karar verme seviyesi her zaman insan merkezli ise, tüm tarımsal üretim kişiden kişiye değişecektir - herkesin kararı farklıdır ve gerçekten standartlaştırılmış tarımsal üretim elde etmeyi zorlaştırır. Tarımsal teknoloji hizmetlerini genişletmek zordur.
Akıllı tarımın bir sonraki gelişimi, Veri bilimi entegre edilmeli ve insan deneyimine dayalı geleneksel insan merkezli karar alma modeli veri merkezli bir modele dönüştürülmelidir. Bilimsel veri analizi, veri işleme ve veri ile karar verme yoluyla, daha objektif ve kopyalanması daha kolay veriye dayalı kararlar verebiliriz.
Bu şekilde, veri biliminin entegrasyonu AI teknolojisini tanıtmalıdır. Yani sıradaki Akıllı tarımın gelişimi, karar verme ve yürütmenin eşzamanlı ilerlemesidir.Sadece Nesnelerin İnterneti teknolojisi değil, aynı zamanda AI teknolojisinin AIoT haline gelmesi için entegrasyonu , Bu, akıllı tarımın gelecekteki gelişimi için önemli bir yöndür ve aynı zamanda Huiyun Information'ın şu anda odaklandığı şeydir Sadece yürütme seviyesinde otomasyon problemini çözmek için değil, aynı zamanda karar verme seviyesinde dijitalleşme problemini çözmek için.
AI testi, kalite izlenebilirliği, reform üretim kalite kontrolü!
Shanghai Hongpu Information Technology Co., Ltd. (bundan böyle "Hongpu Information" olarak anılacaktır) yapay zeka + üretim çözümleri sağlayan bir şirkettir. Başlangıcından günümüze, imalat endüstrisinin dijital dönüşümüne tanık olmuştur:
İşin başlangıcında, Hongpu Information, işletmelere yardımcı olmak için veri analizi ve yapay zeka teknolojisini kullanmayı umuyordu, ancak dijital dönüşüm henüz bir trend haline gelmediğinden, Hongpu Information, keşiflerinde birçok zorlukla karşılaştı: Birincisi, işletmelerin dijitalleşme derecesi genellikle sınırlı. Birçoğu "büyük miktarda veriye sahip olmak" olarak bilinmesine rağmen, aslında çoğu benimsenemez; ikincisi, bazı şirketler yapay zeka veya veri analizi hakkında yetersiz bilgiye sahiptir ve iletişim maliyetleri yüksektir; üçüncüsü, veri analizi çözümlerinin kendileri daha büyüktür. Belirsizlik, müşteri koşulları ve müşteri senaryolarının tümü tatmin edici olmayan çözüm etkilerine yol açabilir, bu nedenle o zaman veri ürünlerini uygulamak zordu.
Hongpu Information Liu Longze, "Bu endüstri henüz çözümlerin kolayca tamamlanabileceği bir duruma gelmedi ve biz çok acı çektik."
Günümüzde, endüstri veri analizi ve dijital dönüşüme gittikçe daha fazla önem verdikçe, tüm endüstriyel zinciri tamamlamak için endüstriyel zincirin çeşitli bağlantılarına daha fazla katılımcı katılıyor.Hongpu Information, en iyi yaptığı şeyi basitçe tamamlayabilir ve böylece Kullanıcılar için sorunları çözün:
İmalat endüstrisinde kalite kontrol son derece önemli bir kısımdır. Geçmişte, kalite kontrolörleri tarafından manuel kalite denetimi yapıldı ve bu da yüksek işçilik maliyetlerine neden oldu.
Bu amaçla Hongpu Information, kalite denetimi için bir fotovoltaik EL denetim uygulaması başlattı, Her yıl, her atölye milyonlarca işçilik maliyetinden tasarruf sağlayabilir. Verimliliği önemli ölçüde artırmak için sıfır hata yönetimi ve kalite izlenebilirliği gibi teknolojileri de kullanır. AI teknolojisinin yardımıyla Hongpu Information, üretimde kalite yönetim sistemini yeniden oluşturdu ve üretim yönetimi sürecini değiştirdi. Sadece bu değil, Hongpu Information, kalite yönetiminden ekipman parametrelerinin akıllıca önerilmesine kadar uzanan, algoritma destekli öneri teknolojisini etkin bir şekilde kullanır. Her yıl işletmeler için maliyetlerde yaklaşık 15 milyon yuan tasarruf sağlıyor.
En önemlisi, bunun sadece bireysel durumlarda kullanılmaması, Hongpu Information'ın çözümünün imalat sektöründeki herhangi bir firmaya kopyalanabilmesi, böylece her kullanıcının bu çözüm sisteminden yararlanabilmesidir. Bu şekilde, işletmeler, yönetim modundaki yeniliği gerçekten gerçekleştirmek ve rekabet gücünde devrim niteliğinde değişiklikler üretmek için dijital dönüşümün getirdiği avantajlardan yararlanabilir.
Şimdi Hongpu Information, Microsoft IP Co-sell'in bir ortağı haline geldi ve fotovoltaik EL algılama uygulamaları da Azure uygulama pazarına girerek müşterileri Azure bulutunda oluşturup onlara hizmet veriyor. Sadece bu değil, Hongpu Information, kendi ürünlerini güçlendirmek ve ürün deneyimini optimize etmek için Azure'un bulut sanal ana bilgisayarı, Trafik Yöneticisi, GPU eğitim hizmeti, AutoML, Blob depolama hizmeti ve diğer teknik yetenekleri de kullanıyor. Örneğin, Hongpu Bilgilerinin tüm eğitim görüntüleri Blob depolamaya dayalı olarak depolanır ve iletilir, böylece bulut tabanlı çevik geliştirme gerçekleştirilir.Ayrıca, veri etiketleme ve veri iletimi gibi ağır görevler büyük ölçüde basitleştirilir. Bu, kullanıcının yinelemeli algoritma modeli verimliliğini bir dereceye kadar artırabilir, bu da doğrudan üretim verimliliği ile ilgilidir!
Son olarak, Microsoft'un (Çin) baş teknik danışmanı Guan Zhen, 5G'nin sıcak konusu hakkında konuşurken, 5G'nin yüksek bant genişliği, düşük gecikme süresi, ultra güvenilirliği ve yoğunluğunun endüstriyel ara bağlantıya çok fayda sağlayabileceğine inanıyor. Günümüzde 4G senaryosunda, sabit seri rotaya ve veri toplama, yükleme, hesaplama ve muhakeme yapısına alışkınız.Bu iki boyutlu bir alanla karşılaştırılabilir; gelecekte, yüksek yoğunluklu, noktadan noktaya bir zincirde olacağız Yolların çok güvenilir ve hareketli olduğu 5G ağı altında, geleneksel tasarım artık orijinal seri yolu takip edemez, bunun yerine nöronların ve nöronların bağlandığı üç boyutlu bir alanla değiştirilebilir. Bölünme, yeniden bağlanma ve yeni bir boyutsal veri kümesi oluşturma süreci, hayal edilebilir alan son derece büyük hale gelir.
Endüstriyel işletmeler, gelişmiş endüstriyel İnternet çözümleri ile güncel ürün üretme becerilerini geliştirmenin yanı sıra, sanayi kuruluşlarının dijitalleşmesinin itici gücü ve geleceği olan süreçte "veri" gibi yeni bir endüstriyel ürün de ürettiler.
Tekrarlanan yüksek yoğunluklu emeğe veda edin? Lojistik robot burada!
Beijing Jizhijia Technology Co., Ltd.'nin (bundan böyle "Jichijia" olarak anılacaktır) asıl amacından bahseden Shen Mu, üç noktadan bahsetmiştir: Birincisi, lojistik, tekrarlayan, yüksek emek yoğunluğu ve düşük katma değerli bir endüstridir ve aynı zamanda önemlidir. Çin'in altyapısının acil olarak akıllı dönüşüme ihtiyacı var.
İkincisi, işgücü kıtlığı lojistik sektörüne büyük zorluklar getirecektir. Deloitte Yetenek Raporuna göre: Son on yılda Çin'deki işçilik maliyetleri beş kat arttı. Nüfusun yaşlanması ve demografik kâr payının ortadan kalkmasıyla birlikte, işgücü maliyetleri artmaya devam edecek ve artan işgücü maliyetleri, emek yoğun tedarik zincirleri üzerinde muazzam bir baskı getirecektir. Aynı zamanda, genç nesil depoda tekrarlayan ve zahmetli işler yapma konusunda giderek isteksizdir. Yaşlanan nüfus, yüksek iş gücü maliyetleri ve işe alımdaki zorluk, lojistik endüstrisini ciddi işgücü kıtlığı zorluklarıyla karşı karşıya bırakacak ve lojistik endüstrisinin acilen akıllı ve otomatik bir dönüşüme ihtiyacı var.
Üçüncüsü, öngörülemeyen piyasa talep değişiklikleri ve iş dalgalanmaları, şirketleri tedarik zincirlerinde daha esnek olmaya zorlayacaktır. Giderek daha fazla kişiselleştirilmiş talepler ve daha kısa ürün yaşam döngüleri ile şirketlerin son tüketicilerin ihtiyaçlarına daha hızlı ve daha çevik bir şekilde yanıt vermesi gerekiyor.
Bu nedenle Zhijia, giriş noktası olarak akıllı lojistiği alıyor, büyük veri, bulut bilgi işlem ve yapay zeka teknolojisini kullanıyor ve lojistik operasyon verimliliğini artırmak için "Robot İnternet +" yı kullanıyor.
Keşif sürecinde, Gigabyte geleneksel lojistiğin birçok zorlukla karşılaştığını gördü: geleneksel manuel tedarik zincirinin çevikliği düşüktü ve artan ve düşen talepler karşısında esnek bir şekilde yanıt veremiyordu. İşgücüne güvenmek, işgücünü işe almadaki zorluklar ve yüksek maliyetler nedeniyle işgücü sıkıntısına yol açacaktır ve toplu işlere hızlı bir şekilde başlamak zordur.Ayrıca işçilik hatalarına, düşük doğruluk oranlarına ve büyük miktarlarda malların işlenmesi zordur. Yarı otomatik katı tedarik zinciri, büyük sermaye yatırımı, yüksek genişleme maliyetleri ve yüksek riskler gerektirir. Katı otomasyon, karmaşık senaryolara yavaş adapte olur ve hızla değişen ürün stratejilerine adapte olmak zordur. En önemli nokta, katı bir tedarik zincirinin inşa süresinin uzun ve yükseltme yinelemesinin yavaş olmasıdır.
Bu bağlamda Jizhijia, bununla başa çıkmak için "esnek ve akıllı" bir strateji benimser. Esnek tedarik zinciri yüksek çevikliğe sahiptir ve talep dalgalanmalarına esnek bir şekilde yanıt verebilir. Ayrıntı düzeyi küçüktür ve genişletilmesi kolaydır. Promosyon patlamaları da hızlı bir şekilde gönderilebilir. Karmaşık işlemlere doğru bir şekilde yanıt verebilir ve dijital işlemler, büyük ürün kategorileri ve stratejik yinelemelerle başa çıkabilir. Yapım süresi kısadır ve yükseltme hızı hızlıdır, bu da işletmelerin esnek ve akıllı dağıtım yapması için uygundur.
Örneğin, büyük bir e-ticaret perakendecisi, Ağustos 2016'da Jizhijia'nın "üründen kişiye" robot sistemini resmen başlattı ve 6000 metrekarelik bir depoya 120 robot yerleştirdi. Tüm sistemin devreye alınması ve resmi olarak başlatılması yalnızca 2 ay sürdü. Dağıtım tamamlandıktan sonra, E-ticaret toplama verimliliği, manuel verimliliğin 3 katına ulaşabilir ve robot depo insan gücü, bir öncekine göre% 70 oranında azalır. Etkisi dikkat çekicidir.
Lojistik endüstrisinin dijital dönüşümünü kolaylaştırma arayışında, Jizhijia kendi robot yönetim sistemi RMS'yi kurdu. Bu, mobil robot kümeleri için yol planlama, trafik yönetimi, görev tahsisi, kapasite optimizasyonu, görsel durum izleme, harita bakımı ve paylaşımı, çok modelli işbirliğine dayalı zamanlama ve güvenlik acil durumlarını gerçek zamanlı olarak işleyen çok aracılı bir zamanlama ve görev yönetimi platform sistemidir. Görevi beklemeyi bırak. RMS, bulut ve yerel dağıtım için destek sağlar, açık standart API'ler ve SDK'lar sağlar, lojistik işletmeleri için büyük ölçekli mobil robot uygulamaları sunar ve sağlam bir temel garanti sağlar. Temel avantajları şunlardır:
Büyük ölçekli planlama: Binlerce robot eşzamanlı olarak programlanabilir ve görev yürütme verimli ve doğrudur;
Karma planlama: SLAM ve QR kodu gibi çoklu navigasyon tipi robotları aynı haritada ve çoklu tip koordinasyonu destekleyebilir;
Küme yolu planlaması: çok robotlu sistemin verimli yolunu sağlamak için yolların gerçek zamanlı optimizasyonu, trafik tıkanıklığı yönetimi ve diğer işleme mekanizmaları;
Akıllı depo alanı yönetimi: İhtiyaçlara göre esnek bir şekilde yapılandırılabilir ve alan, kat ve çoklu depolar gibi birden çok boyuttan yönetilebilir.
IDC tahminlerine göre, 2021 yılına kadar mobil robot dağıtımlarının% 45'i, organizasyonel olarak birden fazla iş departmanını etkileyecek olan RaaS (Robot-as-a-Service) aracılığıyla gerçekleştirilecek.
Shen Mu, RaaS'nin IaaS, PaaS ve SaaS'ye benzer olduğunu söyledi. Teknik açıdan RaaS, kaynakları ve yetenekleri sanallaştırır, dinamik ayırma ve yapılandırmayı gerçekleştirir ve kaynak kullanım verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için esnek bir şekilde ayarlanabilir. Özünde, RaaS, robot yönetim yazılımının SaaS'sini ve robot donanımını, talep üzerine dinamik olarak tahsis edilen bir kaynak olarak ele alır.
Artık Microsoft Azure bulutunun IaaS ve PaaS hizmetlerine, Azure'un açık mikro hizmet çerçevesine, Kubernetes hizmetlerine ve IoT Hub teknolojisine güvenen Gigabyte, tüm yazılım ve donanımın dinamik tahsisi ve yapılandırması için teknik destek sistemini gerçekleştirdi.
Tedarik zinciri yükseltme ve dönüşümünde RaaS, esnek bir iş işbirliği modeli aracılığıyla tedarik zincirinin yükseltilmesini ve dönüştürülmesini hızlı bir şekilde gerçekleştirebilir:
1. RaaS, ilk yatırımı azaltır ve işletme maliyetlerini azaltır: Lojistik şirketlerinin ihtiyaçlarına göre esnek yatırım ve genişleme ve bakım yönetimi ekiplerini yapılandırmaya gerek yoktur.
2. Yüksek verimlilik, yüksek doğruluk, hızlı yanıt, işgücü sıkıntısını hafifletme: Örneğin, tam yükte çalışma durumunda, Jizhijia tek tezgahının toplama verimliliği, geleneksel depo toplamanın 4 ila 5 katıdır.
3. Yüksek derecede esneklik: Robotik akıllı depolama hizmetleri her ölçekte etkinleştirilebilir, modüler hale getirilebilir ve esnek bir şekilde genişletilebilir; çözümleri müşteri iş özelliklerine göre esnek bir şekilde yapılandırabilir, talep üzerine devreye alabilir ve rafları, robotları ve çalışma tezgahlarını istediğiniz zaman genişletebilir veya azaltabilir.
4. Hızlı sistem yinelemesi: İşletmeler, araştırmacıları işe almadan en son teknolojiyi uygulayabilir ve mevcut teknik yetenekleriyle sınırlı kalmadan robot tedarikçileri tarafından sağlanan sistem yineleme güncellemelerinin ve hizmet yükseltmelerinin ve katma değerin keyfini çıkarabilir.
Yapılandırılmamış veri patlaması? AI + BI sert vuruşlar yapıyor!
Wisconsin (Beijing) Network Technology Co., Ltd. (bundan böyle "Wiscon" olarak anılacaktır) 1998 yılında kurulmuştur. Hong Kong Çin Üniversitesinin bilgi işleme teknolojisine dayanan Wisconsin, 20 yıldan fazla bir süredir tüm medya bilgi veri tabanlarını ve halkla ilişkileri sağlamak için en son teknolojiyi kullanmıştır. Kullanıcıların her an pazar bilgilerini kavramasına, etkili stratejiler oluşturmasına ve kurumsal dijital dönüşümün hızını artırmasına yardımcı olmak için medya ve pazar zekası çözümleri, sosyal medya çözümleri, iş büyük veri hizmetleri vb.
CSDN "2019-2020 Çinli Geliştiriciler Anket Raporu" nda, işletmelerin% 64'ü henüz istihbarat elde edememiştir (% 14'ü bilgilendirilmemiştir). Bu bağlamda Huike, Şu anda, işletmelerin karşı karşıya kaldığı dijitalleşme ve büyük veri uygulamalarının daha fazla zorluk ve zorlukları, karmaşık yapılandırılmamış büyük verilerle karşı karşıyadır.
Örneğin, dünyaca ünlü büyük ölçekli bir B2C şirketinin ürün stratejisine, pazarlama karar vermesine, müşteri operasyonuna vb. Daha iyi yardımcı olmak için, birçok tüketicinin geri bildirimlerini, portrelerini, marka etkinliği performansını, rakip ürün çok boyutlu bilgilerini ve sıcak konuları daha net bir şekilde anlaması gerekir. , Moda trendleri ve diğer yapılandırılmamış veri bilgileri.
Ancak bu ihtiyaçları gerçekten karşılamak kolay değil, ortam seçimi önerileri, veri toplama, entegrasyon, çok boyutlu yapay zeka uygulamaları ve yeni iş analizi platformlarının oluşturulması gibi birçok zorlukla karşı karşıya. Wisdom, şirketlerin bir tüm medya veri gölünden uygulama görselleştirmesine kadar uçtan uca tam bağlantılı bir büyük veri entegrasyonu oluşturmasına yardımcı olmak için veri entegrasyonu ve işleme, çok boyutlu NLP AI teknolojisi ve BI platformu yapımında birikmiş yılların deneyimini ve diğer kapsamlı yetenekleri kullanır. Şirketlere yardımcı olmak ve daha iyi sonuçlar almak için programlar.
Tüm medya pazarlaması büyük veri tam bağlantı çözümü
Şu anda, Wisconsinin yapay zeka büyük veri ürünleri esas olarak MarTech ve FinTech'in iki ana alanına yöneliktir. Büyük omnimedya büyük verileri, yapay zeka teknolojisi, profesyonel veri bilimi modelleri, yüksek oranda kullanılabilir SaaS ve DaaS ürünlerine dayalı olarak, işletmelere birden fazla senaryo sağlar. Akıllı dijital çözümler. Bunun arkasında Microsoft Azure güçlü teknik destek sağlar: kapsamlı teknik kapsama, basit ve kullanımı kolay bulut platformu yönetimi ve Wisconsin'in SaaS platformu, DaaS teslimatı, kanal işbirliği, yerelleştirilmiş dağıtım vb. Gerçekleştirmesine yardımcı olmak için zaman açısından verimli veri işleme. Çeşitlendirilmiş ticari işbirliği programlarının teşvik edilmesi.
Şu anda, Wisconun Çin tüm medya veritabanı 570.000'den fazla veri kaynağını kapsıyor, 85 milyar parça stok verisi ve her gün 9,6 milyondan fazla veri parçası ekleniyor. Wisers AI Lab (Wisers AI Lab) 2014 yılında kuruldu ve dünya çapında birçok ödül kazandı.
Buna ek olarak, çeşitli şirketlerin farklı ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için Wisconsin, verilerin birleşik ve gerçek zamanlı bir şekilde platforma entegre edilmesini ve farklı ön uç ürünlere uygulanmasını sağlayan kendi "Wisconsin" i yarattı. Milisaniye işlem gecikmesi ve sorgu verileri ile verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir. Ayrıca, çok boyutlu verileri ve çıktı sonuçlarını analiz edebilir ve verileri hızlı bir şekilde görüntülemek için yüksek performanslı akıllı bir Soru-Cevap motoru kullanabilir. Güvenlik açısından, kurumsal düzeyde güvenlik sertifikasına, kaynak verilerden hiyerarşik güvenlik sertifikasına, veri işlemeye, veri depolamaya ve platforma sahiptir.
Dijital dönüşümün en son uygulamalarını ve uygulamalarını görmek ister misiniz? 17-18 Nisan Microsoft, "Dijital Dönüşüm Hızlandırma" temasıyla Microsoft Çevrimiçi Teknoloji Forumu'na ev sahipliği yaptı. Yukarıdaki sekiz lider, dijital dönüşümü birlikte tartışmak için "Dijital Dönüşüm En İyi Uygulamaları" forumunda bir araya geldi - konferans 8 büyük teknoloji forumu kurdu , Yapay zeka, büyük veri, AIoT, açık kaynaklı araçlar, düşük kod yok, bulut yerel, DevOps, güvenlik uyumluluğunu kapsar Ve diğer son teknoloji teknik sorunlar ve yenilikçi uygulamalar. İlk olarak heyecan verici konulara bakın:
4.17 programı
4.18 programı
Burada da bu konferansın düzenlendiği ortaya çıkıyor. Microsoft CEO'su Satya Nadella ekibi bizzat yönetiyor ! Yakınsama 60+ Dünyanın en iyi teknik uzmanlarından ve endüstri liderlerinden biri, dijital dönüşümün kuru gıda deneyimini tüm yönleriyle yorumlamak için bir öğretim görevlisi ekibi oluşturdu:
Konferansın ayrıntılarını önceden bilmek istiyorsanız, asistanınız WeChat'i ekleyebilir ve yanıtlayabilirsiniz " Microsoft Konferansı ", ücretsiz grup iletişimi:
