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人工智慧如何改善石油和天然氣產業的維護和安全
截至 2019 年，石油和天然氣佔全球主要能源的一半以上 1,2023 年創造約 4.3 兆美元的收入2。雖然全面轉向更清潔和更可再生的能源需要一些時間和精力，但石油和天然氣能源可以從人工智能中受益，特別是在兩個關鍵領域：維護和安全。 一項調查已經發現，超過 92% 的石油和天然氣公司積極投資人工智慧或計劃很快投資3.除了維護和安全之外，人工智慧還提供了簡化該領域各個方面的潛力，包括需求預測、勘探、法規遵循和供應鏈管理。 在本部落格中，我們將描述人工智慧如何改善石油和天然氣公司的流程並節省這些領域的成本。 石油和天然氣營運的預測性維護 人工智慧驅動的預測性維護正在徹底改變公司進行資產維護的方式，以確保更高的可靠性、更低的風險並節省成本。...
Sean Kettering
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測量故障：如何使用邊緣人工智能 評估工業軸承的健康狀況
Edge AI 正在學習以更實用、可擴充的方式，透過工業軸承的振動分析，偵測機器故障的警示訊號。 工業機器的軸承不會一下子就發生故障。它會透過微小的震動和細微的變化來顯示跡象，這些跡象會在幾天或幾周內累積，然後才會出現明顯的問題。世世代代以來，捕捉這些早期警示意味著派遣一名熟練的技術人員手持分析儀，用手讀取資料，並作出判斷。 儘管這種方法仍然有效，但效率低、成本高、頻率低，而且無法在整個工廠範圍內擴展。...
智慧型洩漏偵測系統的未來： 為何邊緣 AI 正朝感測器方向發展
洩漏檢測產業正在不斷演進。 多年來，監測系統主要著重於資料的蒐集與傳輸。感測器會偵測濕度、測量環境條件，並在超過預設閾值時發出警報。 該模式有助於提升能見度，但僅靠能見度已不再足夠。 客戶越來越期望監控系統能更早發現問題、減少誤報、延長電池壽命，並提供可付諸行動的洞見，而非僅是原始數據。要滿足這些期望，邊緣裝置必須具備更高層次的智慧。 因此，用於智慧洩漏檢測系統的下一代邊緣人工智慧，正從「感測與通報」轉向「感測、理解與預測」。 為何更多資料並非解決之道 現代監控系統的部署會產生海量的資訊。...