2023 年見證了技術格局的不斷重新定義。 人工智能和物聯網聯手重塑商業世界的基本結構。 它們共同展示了智能連接的巨大潛力，可幫助企業簡化運營、改善客戶體驗并釋放其全部能力。

協作和諧

物聯網正在迅速改變現代企業和整個經濟部門。 這項革命性的技術可以收集巨大的數據流，從而產生大量的信息。 然而，管理和解釋它是一項艱巨的活動。

最大限度地發揮物聯網的力量需要投資先進的軟件解決方案。 工程師可以建造模仿復雜行為并獨立于人類操作的機器。

人工智能和物聯網的例子很多。 讓我們深入了解最引人注目的用例。

預測性維護

物聯網意味著使用傳感器從連接的設備收集實際數據。 然后人工智能以極高的準確性處理這些信息。

物聯網和人工智能可以協同工作，將維護方法從被動轉變為主動。 這意味著可以在潛在問題變得更大之前識別它們，從而防止代價高昂的故障并減少計劃外停機。 通過預測維護需求，組織可以優化運營效率并節省資金。 這種方法不僅可以最大限度地減少中斷，還可以顯著節省成本。

首先，物聯網設備能夠實時收集并傳輸設備的各種運行數據，包括溫度、壓力、振動、濕度等關鍵參數。這些數據通過網絡被發送到中央服務器或云端進行存儲和處理。

然后，人工智能算法對這些數據進行分析，識別出設備運行的模式和趨勢。通過機器學習技術，人工智能可以逐漸“學習”到設備的正常運行狀態以及可能出現故障的模式。這樣，當設備性能出現偏差或異常時，人工智能能夠迅速識別并發出預警。

預測性維護系統可以根據這些預警信息，預測設備可能發生故障的時間，并提前安排維護任務。這避免了傳統的事后維護和預防性維護中可能出現的盲目性和浪費，降低了維護成本，減少了停機時間，提高了運營效率。

此外，物聯網和人工智能的協同還可以實現更精細化的設備管理。通過對設備性能的持續監控和分析，可以建立設備的健康檔案，實現設備的全生命周期管理。同時，系統還可以根據設備的實際運行狀況，自動調整維護策略，實現個性化的維護服務。

總的來說，物聯網和人工智能的協同為預測性維護提供了強大的技術支持，使得設備維護更加智能化、高效化和精細化。

高科技制造業

整個行業在人工智能和物聯網的實施方面正在經歷大幅增長。 據 Business Insider 報道，到 2027 年，物聯網市場的年估值將達到 2.4 萬億美元。

物聯網與智能軟件的交互正在迎來一個全新的時代。 重要的制造過程可以從自動化監控中獲得回報，從而提高生產效率、減少錯誤并實現預期的質量管理。

從物聯網收集的大量信息是人工智能進行徹底檢查、揭示模式和違規行為的基石。 制造商獲得對其流程的寶貴看法，并做出明智的選擇，以提高效率并最大限度地減少閑置時間。

通過對數據的持續監控和分析，算法可以檢測質量偏差的初步跡象，使企業主能夠實施維護產品卓越性并減少缺陷發生的措施。

物聯網和智能算法幫助專家實現關鍵流程和工作流程的自動監控。 通過智能算法進行實時控制，可以連續觀察多個參數，包括溫度、壓力和性能指標。 如果出現任何偏差或異常，則會生成自動警報，以便及時干預，以預防潛在問題或設備故障。

加強物流網絡管理

人工智能和物聯網也為物流行業帶來了重大成果。 面對監管修改、勞動力支出不斷增加、流量增加和不可預測的燃油價格，這些技術可幫助企業輕松有效地執行運營。

智能框架的實施使物流專業人員能夠加強對資源的監控、對車隊的遠程管理以及加強對法規的遵守。 它有助于對重要資產的識別和監控，實現智慧城市的高效物流，減少對質量的擔憂，優化庫存水平，并簡化各種程序。

通過實施用于跟蹤資源的彈性系統，可以實現工作流程自動化，并集成人工智能元素，從而提供預期維護、即時通知和全面監督。 通過利用先進的傳感器，企業可以在無需人工參與的情況下監控資產數據，從而無需使用二維碼或條形碼等傳統識別方法。

通過傳輸傳感器的實時數據，當局可以利用高級分析來預測資產狀態。 通過減少不活動時間和優化機器的功能，組織可以顯著提高運營效率。

物聯網促進了車隊的實時監控和管理。 Frost & Sullivan 表示，有效且精確的車輛跟蹤系統已證明能夠減少與最后一英里交付相關的費用，最多可減少 25% 的燃油消耗。

安裝的傳感器可以識別倉庫容量并向員工發送有關具體要求的詳細通知。

通過將 GPS 功能融入智能手機和智能資源中，路線優化成為過境物流的一個基本方面。 駕駛員可以輕松辨別最有效的路徑，從而減少燃油消耗并保證產品的準時交付。

個性化客戶體驗

物聯網和人工智能協同工作，從智能設備、可穿戴設備和聯網設備等不同來源收集大量數據。 它包括實時的客戶偏好、行為、購買歷史記錄和位置詳細信息。 企業可以通過將這些設備集成到客戶旅程中來獲得有價值的見解，幫助他們了解個人偏好和要求。

當智能算法介入時，真正的魔法就會發生。 對積累的客戶數據進行大規模分析，以發現人類可能忽視的模式、相關性和趨勢。 通過這樣做，企業可以全面了解每個客戶的偏好、習慣和愿望。 他們可以向客戶提供高度個性化的推薦、優惠和體驗。

算法支持動態定價策略，允許企業提供量身定制的折扣和促銷。 事實證明，它們在生成自定義內容(例如個性化電子郵件、新聞通訊和有針對性的廣告活動)方面也具有無價的價值。

智能能源管理

人工智能和物聯網徹底改變了各個領域的能源管理和節約。

在建筑管理中，智能恒溫器、照明系統和電器等設備收集能源消耗數據，隨后由人工智能進行分析。 此流程可識別效率低下的問題并提供改進建議。

人工智能和物聯網的結合有能力在更廣泛的范圍內優化能源使用，包括城市或地區。 通過匯總來自智能儀表和氣象站的數據，算法可以仔細檢查能源消耗模式，找出節能機會。 因此，公用事業和能源提供商可以更準確地預測需求，以更有效的方式分配資源，并減少昂貴的基礎設施投資的必要性。

可再生能源也受益于創新。 智能算法優化風力渦輪機、太陽能電池板和其他可再生能源的性能，以實現最大發電量。 通過實時監控可以及時識別和解決性能問題。

通過預測波動，人工智能進一步促進可再生能源發電，幫助電網運營商有效平衡供需。 這減少了對化石燃料的依賴并減輕了對環境的影響。

儲能系統為創新解決方案提供了另一種應用。 智能算法優化電池的充電和放電，從而延長電池的使用壽命并最大限度地降低總體存儲成本。

智慧零售

這是人工智能和物聯網的關鍵示例之一。 傳感器和算法帶來了智能零售的理念。 到 2025 年，物聯網賦能的零售業估值預計將達到 940 億美元。

零售商可以在整個商店中部署傳感器，以收集有關客戶活動、與產品交互和購買模式的數據。 這些傳感器捕獲有關人流量、停留時間和熱門產品領域的信息，幫助專家深入了解客戶行為。

通過對庫存水平進行實時監控，零售商可以優化其供應鏈運營，保證熱門產品的可用性，同時最大限度地減少剩余庫存。

通過將人工智能融入物聯網，企業家可以收集與個人客戶相關的信息，包括以前的購買記錄、偏好和瀏覽模式。 因此，他們可以根據每個客戶的具體要求和興趣提供個性化的產品建議、促銷和折扣。

專家們仔細審查有關需求、競爭對手的定價策略和當前市場狀況的最新數據。 他們靈活地調整定價以優化收入和利潤率。

智能技術改善商店條件并提高運營效率。 例如，溫度和濕度傳感器可以監控商店環境，保證易腐爛物品或精致商品的最佳條件。 人工智能可以分析這些信息，提示通知或自動修改以維持理想的存儲條件。

結論

人工智能與物聯網的和諧融合為革命性的業務轉型奠定了基礎。 隨著各行業紛紛采用這些技術，我們正在見證各種開創性解決方案的出現，這些解決方案可簡化運營、提高效率并提升決策程序。 為了充分發揮其潛力，當代企業與頂級物聯網軟件開發公司合作。 經驗豐富的 IT 提供商可提供應對這一快速發展的復雜領域所必需的專業知識和定制軟件。

責任編輯：華軒    來源： 千家網

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