สร้างมูลค่าจากข้อมูล IoT ที่หลากหลายและความคิดริเริ่ม - ที่ Edge, บนคลาวด์ หรือที่ใดก็ได้ในระหว่างทั้งสองตำแหน่ง - ในขณะที่คุณก้าวไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ของสิ่งต่าง ๆ (AIoT)

ไม่ การสตรีมข้อมูล AI ไม่สามารถนำไปใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม แต่ให้มูลค่าอย่างมากในภาคส่วนต่างๆ ที่ต้องจัดการกับข้อมูลแบบเรียลไทม์ เหตุการณ์ หรือสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก ความมีประโยชน์จะขึ้นอยู่กับว่าอุตสาหกรรมนั้นมีกระแสข้อมูลอย่างต่อเนื่องหรือไม่ จำเป็นต้องมีการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ และกระบวนการปฏิบัติงานที่ได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกแบบทันท่วงทีหรือไม่

• ธนาคารและการเงิน: การตรวจจับการทุจริต การวิเคราะห์เรียลไทม์ การติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• การผลิต: การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การควบคุมกระบวนการ การรับรองคุณภาพ
• การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: การกำหนดราคาแบบไดนามิก การติดตามพฤติกรรมของลูกค้า การอัปเดตสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์
• โทรคมนาคม: การเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย การตรวจจับเหตุขัดข้อง การกำหนดเส้นทางการบริการลูกค้า
• การขนส่งและโลจิสติกส์: การติดตามยานพาหนะ การหาเส้นทางที่เหมาะสม การคาดการณ์จราจร
• Health Care: การดูแลผู้ป่วย การตรวจหาสิ่งผิดปกติในเครื่องมือทางการแพทย์ การตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน
• พลังงานและสาธารณูปโภค: การจัดการโครงข่ายอัจฉริยะ การคาดการณ์โหลด การตรวจจับข้อผิดพลาด
• ภาคส่วนสาธารณะและการป้องกันประเทศ: การเฝ้าระวังชายแดน การตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์ การส่งบริการฉุกเฉิน

การประมวลผลภาพช่วยให้เครื่องสามารถตีความและดำเนินการตามข้อมูลภาพได้ กรณีใช้งานยอดนิยม 10 อันดับแรกครอบคลุมหลากหลายอุตสาหกรรม ซึ่งประกอบด้วย

1. การควบคุมคุณภาพ: การตรวจจับข้อบกพร่องอัตโนมัติในการผลิต
2. ความปลอดภัย: การจดจำใบหน้าและการตรวจจับการบุกรุก
3. Health Care: การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อการวินิจฉัย
4. การขายปลีก: การตรวจสอบสินค้าคงคลังและวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า
5. ยานยนต์ไร้คนขับ: การตรวจจับวัตถุและเลน
6. การเกษตร: การติดตามพืชผลและปศุสัตว์
7. โลจิสติกส์: การติดตามพัสดุและการตรวจจับความเสียหาย
8. เมืองอัจฉริยะ: การติดตามการจราจรและการจัดการขยะ
9. ความปลอดภัยในสถานที่ทำงาน: การปฏิบัติตาม PPE และการตรวจหาอันตราย
10. การประมวลผลเอกสาร: การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR)

Edge AI เป็นประเภทเฉพาะของการประมวลผลแบบ Edge ที่เน้นการรันโมเดล AI โดยตรงบนเครื่อง Edge Edge computing เป็นแนวคิดที่ครอบคลุมกว่าซึ่งเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลทุกประเภทใกล้แหล่งที่มาเพื่อลดเวลาแฝงและการใช้แบนด์วิดท์

ใช่ SAS Event Stream Processing เป็นแพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูล แต่โดยเจาะจงแล้วเป็นเครื่องมือการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ได้รับการออกแบบมาเพื่อรับ กระบวนการ และวิเคราะห์กระแสข้อมูลความเร็วสูงเพื่อตรวจจับรูปแบบหรือความผิดปกติสำหรับการตัดสินใจที่มีเวลาแฝงต่ำ

การวิเคราะห์ IoT ของ SAS สนับสนุนตัวแทน AI โดยมอบขีดความสามารถพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับระบบอัตโนมัติแบบเน้นเป้าหมาย โดยช่วยให้ตัวแทน AI สามารถทำสิ่งเหล่านี้

• รับรู้ สภาพแวดล้อมผ่านการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์
• คิด โดยใช้การวิเคราะห์และแบบจำลอง
• ดำเนินการ ผ่านการปรับใช้ Edge และการควบคุมกระบวนการ
• ปรับตัว โดยใช้การเรียนรู้ต่อเนื่องและลูปข้อเสนอแนะ

GenAI เป็นหมวดหมู่กว้างของ AI ที่สร้างเนื้อหาใหม่ LLM เป็น GenAI ประเภทหนึ่งที่เน้นด้านข้อความโดยเฉพาะ ในขณะที่ RAG เป็นสถาปัตยกรรมที่เพิ่มประสิทธิภาพให้กับ LLM ด้วยการเพิ่มความรู้ภายนอกแบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ

ใช่ SAS สนับสนุนการสร้างและการใช้ Digital Twin โดยจัดเตรียมข้อมูล การวิเคราะห์ และโครงสร้างพื้นฐาน Machine Learning เพื่อขับเคลื่อนกระบวนการ แม้ว่า SAS จะไม่ได้นำเสนอแพลตฟอร์มการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ แต่ SAS ก็มอบการรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์การสตรีมข้อมูล และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ที่จำเป็นในการจำลองและเพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์ทางกายภาพ

• การผลิต: จำลองการสึกหรอและประสิทธิภาพของอุปกรณ์ภายใต้เงื่อนไขการทำงานที่แตกต่างกัน
• สาธารณูปโภค: จำลองการใช้พลังงานและตารางพฤติกรรมเพื่อปรับสมดุลโหลดที่เหมาะสม
• การขนส่ง: ตรวจสอบเงื่อนไขยานพาหนะและจำลองผลกระทบต่อเส้นทางหรือการบำรุงรักษา
• เมืองอัจฉริยะ: จำลองระบบการจราจรหรือการประปาเพื่อวางแผนสถานการณ์