设为首页 收藏本站 English

当前位置: 田间机械网 >> 最新文章

人工智能AI能否重塑I柴油水泵T运营管理

发布时间:2019-07-31 01:59:28

人工智能AI能否重塑I柴油水泵T运营管理?

IT组织正在采取基于人工智能(AI)的工具来优化基础设施并预测系统故障,从而使其员工从事具有更高价值的任务。

人工智能正在渐渐渗透进我们的世界,IT运营也未能幸免。虽然尚处于初期的部署阶段,但企业正在利用人工智能和机器学习来改进其技术支持和管理基础架构。例如,自然语言处理已被证明是1种有价值的IT工具,它为很多机构提供机器人聊天服务。同时,该技术也在提供内部IT卡簧运营服务,以改良技术支持和用户界面。

Part?1、会聊天的AI机器人

瑞士信贷团体

瑞士信贷团体(CreditSuisse Group AG)去年12月推出了1款聊天机器人,帮助企业处理密码重置和计算机重新启动等平常要求。“之前,我们仅提供语音服务,弊端是在处理用户查询方面的效力比较低,员工需要在电话队列中等待客服人员。”瑞视频插座士信贷团体认知和数字服务负责人Jennifer Hewit说。“我们希望将1个机器聊天功能引入到这个平台,为用户提供更快捷的响应和操作。”

2016年底,瑞士信贷团体开始斟酌此事。2017年初选择了数字劳动公司IPSoft的Amelia 聊天机器人系统,并于同年6月份开始安装,年底开始运行。Amelia是1个能够随时从智能前台对话切换到智能后台履行的整体流程人工智能平台。“当我们引入她时,她还像个婴儿,由于我们依然需要花大量时间来训练她的大脑。”Hewit指着聊天机器人说。

例如,当聊天机器人遇到某些没法处理的要求时,会切换到人工服务,聊天机器人则会继续跟随通话进行自动学习。在学习结果被输送回聊天机器人系统之前,银行会进行审查,以避免往后出现毛病和偏差。

Amelia系统正在为全球40个国家76,000名用户提供服务,预计在今年年底,将有25%的查询转入机器人服务平台,这1目标也将使3分之1的技术支持人员从语音服务中解放出来。瑞士信贷团体在信息技术领域使用人工智能技术,通过将较低级别的工作交给更合适这些任务的机器,而让更多IT人员去推动更深层次的业务价值。

Part2、人工智能安全助理

得克萨斯州A&M大学

得克萨斯州A&M大学是另外一个将AI利用于IT部门的组织。该学校部署了美国网络安全公司Endgame的虚拟智能助理Artemis,帮助新员工保证大学安全,避免网络攻击。(Artemis利用机器自然语言处理技术,实时扫描Endgame端点搜集的所有数据,并检测网络活动中的歹意攻击。)

“我们监控了11所大学和7个国家机构的数控刀柄网络,”德专业染料克萨斯州A&M大学系统安全分析师Barbara Gallaway说。Gallaway的团队包括9名全职员工和8名兼职学生,他们都没有处理安全事件的经验。

“在对新员工们进行培训时,他们可使用简单的英语向AI系统发问,实现了工作和培训同时进行。”Gallaway说。“我们在今年1月份进行了新1轮招聘,新员工花了两个小时才弄清楚他们在做甚么。但是接下来他们的学习速度开始加快,而且向全职工作人员的发问也在减少。他们不再需要反复地在GOOGLE上搜索,或观看学习视频。”

Gallaway表示,虚拟智能助理对招聘也产生了积极影响。两年前,当他们需要雇佣3名安全分析师时,却找不到足够的工作申请人。今年,有88个申请人竞聘7个职位。坊间传说我们在做的事情非常有趣,人们不只是简单的盯着屏幕,而是通过它取得了现实世界的经验。Gallaway也希望通过对虚拟智能精密轴承助理的了解,让更多的人投身网络安全事业。

Part3、AI优化基础设施管理

墨菲石油

墨菲石油总部位于阿肯色州,是1家在美国、加拿大和马来西亚展开业务的石油公司,在全球具有1,200名员工。过去1年间,该公司将特殊兵器其基础设施从传统的内部部署和托管迁移到云计算和SAAS中,而最主要的节流方式则是将智能管理增加到云基础架构中。

墨菲石油数字化转型IT总监Mike Orr表示:“如果你只是将工作负载提升到云端,你不会节省任何资金,相反可能会让酸性染料你付出更多。”由于云计算确切提供了很大的灵活性,但却需要付出很大的人力来调剂工作负载。因此,墨菲公司采取了Turbonomic提供的AI动力系统,以便为优化基础设施提出建议。当AI动力系统提供的建议被采用,人们会发现软件提供了更好的决策,而且这个决策是数据驱动的,而不是直觉和情感。接收器

在此之前,Orr具有4分之1的全职员工,现在这些员工的数量只有10分之1。墨菲石油将员工的工作从基本运维转为业务支持。例如,某些员工正在学习自动化流程,以便公司进1步提升成熟度曲线。“我们总是有很多积存的项目要做,因此员工没必要裁员问题。”Orr补充道。

Part4、人工智能从关联性中学习

俄亥俄北坎顿学校

俄亥俄北坎顿学校则面临着不同的基础设施管理挑战,即如何在全部校园内架设无线网络,包括确保用户笔记本电脑和移动装备可以正确连接上网。

该网络覆盖大约4,400名学生,650名员工,7座建筑物和6000至8000台装备,但只有3名网络管理员。去年8月,该学通风器校使用了Mist Systems公司的提供的自我学习网络进行无线网络管理,并且还取得了1个全新的AI供电接口。

“它给人的感觉的确更快。你可以问它:‘第1个接入点出了甚么问题?’它会告知你所有的信息,以便你进1步深入研究。”俄亥俄北坎顿学校系统管理员John Fano说。除自然语言界面以外,后端还有AI进行网络活动分析。“我们1整年都在使用它,乃至在网络上发现了我们历来没发现过的问题。”

例如,去年,John Fano的团队花了9个月的时间进行数据包捕获和跟踪,以向测量工具其供应商证明员工笔记本电脑的无线网卡出现了故障。在Mist的帮助下,团队能够实时地查看问题,和几近所有数据包信息,并能够在大约1个小时内铠装电缆重复查找问题。

Mist通过分析自己组织内部的数据发现网络问题,并将其与来自其他数据同享客户的匿名参考数据相结合。Mist Systems首席技术官Bob Friday表示,由于人工智能被纳入产品中,即便是不具有人工智能专业知识的企业,依然可以从这项技术中受益。

Part5、AI预测性保护

柯尼卡美能达中式墓碑、Interxion

以生产相机闻名于世的日本企业柯尼卡美能达公司,于2017年初开始在内部使用由AI驱动的IT基础设施管理工具ScienceLogic,以支持其办公室和IT服务业务,并用于预测哪些装备行将崩溃。

该公司副CTODen充电电池nis Curry表示,起初,预测的准确率仅为56%。但随着时间的电池座推移,该系统可预测到未来两周内将出现的问题,准确率达95%,有效减少了停机时间并下降整体本钱。该公司正在将该技术添加到云端软件监控公司ScienceLogic支持的IT管理平台Work镭射加工place Hub中,并将于今年晚些时候推出。

Nlyte软件公司也计划提供1种基于AI的预测性保护工具。Nlyte采取了IBM的Wat黄油机son技术,利用客户的1般信息搜集有关经常使用装备的见解,并将其与个体客户环境的学习相结合。Nlyte公司首席战略官Enzo Greco表示:“电热盘我们已了中频电炉建立的模式,并且将这些模式提供给客户。“但是我们发现,每一个客户的IT环境都略有不同,因汽车球头此我们也为客户提供了1个工具包,用于创建他们自己的用例和AI模式。”

位于荷兰的Interxion公司也看到了使用机器学习来改良公司运营的好处。Interxion公司在全球13个城市运营了50个数据中心,并于几年前开始部署施耐德电气的数据中心基础设施管理(DCIM)技术EcoStruxure。

“我们通常每一年都会建设4个新的数据中心。这使我们有机会回顾并了解那些未使用EcoStruxure的数据中心的状态,和EcoStruxure的初期版本和最新版本有哪些区分。”Interxion公司首席数据中心技术和工程师Lex Coors烟花爆竹介绍说。

Coors表示,初期的版本很难使用。他们提供了大量的信息,但需要很多人来理解这些数据并做出决定,再加以实行。即便是新1些系统,也会提供很多建议,需要用1整天来履行。不过电子词典,EcoStruxure的最新版本包括了更多的智能功能,可以有效地节省本钱。整体支出预算可节省1%到2%。在运营保护预算中,Coors注意到全部收益下降了10%。这是由于公司在正确的时间做了适当的保护,避免了装备故障,并提出了优化能效的建议。

但是,即使空调风叶是最新的版本也要付出1定的工作量。该系统会根据长时间预测提出建议并对其进行优先排序,因此Interxion公司正在与施耐德合作改进系统。

虽然DCIM系统的机器学习能力依然有限,但AI在DCIM中的技术能力会有很大的扩大。数据供应商搜集的数据越多,他们的平台就会越聪明,越有价值。因此,未来客户可以以极低的本钱取得这些工具。

AI解决方案来了,但是…

Forrester Researc耐火电缆h的分析师MicheleGoetz表示,面向IT运营的通用AI平台仍然难以实现。她认为,目前还没有人工智能系统可以取代数据库管理员或系统管理员。这些AI解决方案还需要几年才会成熟,因此我们还需要时间厨卫电器让企业组织更好地了解在其IT环境中实行AI会到达甚么效果。

IDC分析师Shannon Kalv磨边机ar表示,重要的挑战是AI仍需要大量的训练数据,而且只适用于特定类型的问题。另外,系统还需要具有比现在更好的交换能力。从技术的相干性来推测,Kalvar认为IT服务管理和运营能够在两到3年内完成,但是这样的设计思路却还没有出现。依托技术支持和操作人员的经验将全部的流程联系在1起还不够,虽然有些厂商已开始在这方面进行尝试,但还不够。

据Turbonomics针对750名IT运营经理的调查显示,68%的参与者表示他们还未将人工智能用于IT管理,24%的人表示他们正在尝试使用它。84%的人表示他们认为借助人工智能技术可以下降创建自组织系统的复杂度。

“我敢判定,这是很多人都想涉足的领域,但我不肯定他们现在有足够的能力做到。”Kalvar补充道。

以上就是贤集网小编为您介绍的相干内容,如果您有甚么想法,欢迎到下方评论留言。

友情链接