在技術日新月異的今天，人工智能（AI）與物聯網（IoT）的結合開始為為各個行業帶來深遠的影響。其中，交通運輸業正處於這場技術革命的前沿。隨著AI與IoT的深度整合，智能維護已逐漸成為行業標準，為交通系統帶來更高的效率、可靠性和安全性。
人工智能在維護領域
隨著人工智能的迅猛發展，它已成為現代工業不可或缺的一部分。AI能夠迅速、高效地處理大量數據，這種處理能力是傳統方法無法比擬的。結合物聯網感測器和尖端的通訊技術，AI在交通設備的預防性維護中扮演了核心角色。
未來幾年，人工智能在運輸車隊組織中的應用預計將大幅增長。研究公司 MarketsandMarkets的數據顯示，從 2017 年到 2030 年，人工智能在交通運輸業的應用預計將以近 18% 增長率增長。這意味著該行業對人工智能的使用將從 2017 年的 12 億美元增加到 2030 年的 103 億美元。
物聯網感測器在預防性維護中的作用
物聯網感測器在預測性維護中起到了至關重要的作用。這些感測器即時收集數據，並對其進行深入分析，以預見並解決可能出現的問題。它們不僅監測設備的運行狀態，還與預設的標準進行對比，確保設備始終處於最佳狀態。
例如：
- 溫度感測器：關鍵於監測設備的運行溫度，預防過熱問題。
- 濕度感測器：用於確保環境濕度處於安全範圍，預防洩漏或腐蝕問題。
- 振動感測器：能夠及時發現設備的異常震動，預防可能的故障。
- 車輛遠端資訊感測器： 監控各種參數，如位置、速度、油耗和發動機健康狀況。
- GPS（全球定位系統）感測器：允許任何擁有 GPS 接收機的用戶確定其在地球上任何地方的精確位置（緯度、經度和高度。
傳統運輸系統面臨的獨特挑戰
運行了幾十年的運輸系統面臨著獨特的挑戰。雖然多年來它們可能積累了系統專業知識並培養了有能力的專家，但它們不能完全依賴過去的成就。隨著新資產與傳統系統的整合，系統失效的風險也在增加。這意味著，隨著新技術或元件的添加，它們有可能無法與舊系統完全相容，從而導致潛在問題。
數據立方以數據價值為導向的人工智能解決方案
Datacube是價值驅動型人工智能的領先供應商，提供獨特的協作方法，將我們的人工智能平臺、深厚的專業知識和多樣化的實施相結合，幫助企業優化和發展。憑藉我們的專業知識，交通運輸行業可以利用大數據的力量來創建有價值的物聯網感測器。
優勢包括
- 更智能的故障識別：通過戰略性定位的感測器獲取豐富的資產狀況數據，可以更高效地識別和排除故障。
- 更智能的資產決策：通過分析資產狀況和行為的趨勢，可以更有預見性地制定維護計畫。這種數據驅動的方法可以指導設計處理和採購規格。
結論
在人工智能和物聯網的協同作用下，交通運輸業未來的維護工作將是智能化的。預計到 2026 年，預測性維護市場的估值將達到 159 億美元，對智能感測器、人工智能解決方案和智能連接的投資將急劇增加。這些技術結合在一起，有望使未來的運輸系統更加高效、經濟和可靠。
對於那些希望走在技術前沿的企業和個人，現在正是採納這些先進技術的最佳時機。
