在技术日新月异的今天，人工智能（AI）与物联网（IoT）的结合开始为为各个行业带来深远的影响。其中，交通运输业正处于这场技术革命的前沿。随着AI与IoT的深度整合，智能维护已逐渐成为行业标准，为交通系统带来更高的效率、可靠性和安全性。
人工智能在维护领域
随着人工智能的迅猛发展，它已成为现代工业不可或缺的一部分。AI能够迅速、高效地处理大量数据，这种处理能力是传统方法无法比拟的。结合物联网传感器和尖端的通讯技术，AI在交通设备的预防性维护中扮演了核心角色。
未来几年，人工智能在运输车队组织中的应用预计将大幅增长。研究公司 MarketsandMarkets的数据显示，从 2017 年到 2030 年，人工智能在交通运输业的应用预计将以近 18% 增长率增长。这意味着该行业对人工智能的使用将从 2017 年的 12 亿美元增加到 2030 年的 103 亿美元。
物联网传感器在预防性维护中的作用
物联网传感器在预测性维护中起到了至关重要的作用。这些传感器实时收集数据，并对其进行深入分析，以预见并解决可能出现的问题。它们不仅监测设备的运行状态，还与预设的标准进行对比，确保设备始终处于最佳状态。
例如：
- 温度传感器：关键于监测设备的运行温度，预防过热问题。
- 湿度传感器：用于确保环境湿度处于安全范围，预防泄漏或腐蚀问题。
- 振动传感器：能够及时发现设备的异常震动，预防可能的故障。
- 车辆远程信息传感器： 监控各种参数，如位置、速度、油耗和发动机健康状况。
- GPS（全球定位系统）传感器：允许任何拥有 GPS 接收机的用户确定其在地球上任何地方的精确位置（纬度、经度和高度。
传统运输系统面临的独特挑战
运行了几十年的运输系统面临着独特的挑战。虽然多年来它们可能积累了系统专业知识并培养了有能力的专家，但它们不能完全依赖过去的成就。随着新资产与传统系统的整合，系统失效的风险也在增加。这意味着，随着新技术或组件的添加，它们有可能无法与旧系统完全兼容，从而导致潜在问题。
数据立方以数据价值为导向的人工智能解决方案
Datacube是价值驱动型人工智能的领先供应商，提供独特的协作方法，将我们的人工智能平台、深厚的专业知识和多样化的实施相结合，帮助企业优化和发展。凭借我们的专业知识，交通运输行业可以利用大数据的力量来创建有价值的物联网传感器。
优势包括
- 更智能的故障识别：通过战略性定位的传感器获取丰富的资产状况数据，可以更高效地识别和排除故障。
- 更智能的资产决策：通过分析资产状况和行为的趋势，可以更有预见性地制定维护计划。这种数据驱动的方法可以指导设计处理和采购规格。
结论
在人工智能和物联网的协同作用下，交通运输业未来的维护工作将是智能化的。预计到 2026 年，预测性维护市场的估值将达到 159 亿美元，对智能传感器、人工智能解决方案和智能连接的投资将急剧增加。这些技术结合在一起，有望使未来的运输系统更加高效、经济和可靠。
对于那些希望走在技术前沿的企业和个人，现在正是采纳这些先进技术的最佳时机。
