AI文章和分析重工业

通用电气(GE)成立于1889年，创始人是摩根大通(J.P. Morgan)和德雷塞尔(Anthony J. Drexel)。最初，通用电气是一家工业和消费品公司，但在130多年后的今天，通用电气已转变为一家跨国数字工业公司，根据《财富》500强的数据，2020年，通用电气的销售额在美国排名第33位。

假设很简单:

设备故障或停机是极其昂贵的(想象一列火车在距离最近的仓库几百英里的孤立轨道上发生故障)
重型设备（发动机，风力涡轮机，制造机）产生各种数据流（热，振动，时间序列等）
机器学习可用于检测该数据中的“故障模式”，帮助企业更有效地维护设备健康

本周，我们可以说是神经网络领域中最着名的人物之一：Jurgen Schmidhuber。他现在正在重工业，自驾车和其他空间上工作了很多不同的应用。

埃森哲预测工业的东西互联网可能会在2030年到全球经济促进10万亿美元。该报告还建议传感器，材料跟踪机制，3D印刷，自动化产品设计，机器人和可穿戴设备可以帮助制造商降低成本并提高生产力。预测资产维护可能会将设备和机械维护成本降低至多30％，并且损坏较少达到70％。

麦肯锡报道，大多数石油和天然气运营商并未最大化其资产的生产潜力。据2017年报告称，典型的海上平台，占其最大产量潜力的约77％。行业范围，短缺每天大约1000万桶，或2000亿美元的年收入。

随着人工智能的入口及其认识的温度，振动等传感器的其他因素，重型工业的商业领袖可能对预测和预防性维护应用的可能性感兴趣。

资产和财富管理公司正在探索潜在的人工智能解决方案，以改善他们的投资决策，并利用他们的历史数据宝库。事实上，根据我们对银行业的人工智能机会景观研究，大约13.5%的银行人工智能供应商提供财富和资产管理解决方案。

Garment and textile manufacturing have historically been labor-intensive industries, as seen in how many of world’s largest fashion, clothing and apparel brands seem to have a significant portion of their products manufactured in Asian countries such as China, India, Bangladesh, Vietnam, etc.