人們傾向于將互聯(lián)網(wǎng)視為物理世界之外的東西：數(shù)字事物都是短暫的。當(dāng)然，我們現(xiàn)在都已嵌入到互聯(lián)網(wǎng)中，但是它的粘線是肉眼看不見的。您無法發(fā)現(xiàn)將一臺連接的設(shè)備鏈接到另一臺設(shè)備的線路，您甚至看不到它的開始或結(jié)束。

2020年，配備有傳感器并鏈接到無線網(wǎng)絡(luò)的物理對象數(shù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長。電燈泡、冰箱、咖啡壺、汽車、甚至飛機(jī)，它們都開始紛紛連接到“云”上，它們都是所謂的物聯(lián)網(wǎng)的一部分。

然而，使計(jì)算機(jī)與設(shè)備連接起來的技術(shù)并不是革命性的。實(shí)際上，早在1990年，一個(gè)名叫約翰·羅姆基（John Romkey）的軟件企業(yè)家發(fā)明了第一臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：他可以用計(jì)算機(jī)控制的烤面包機(jī)。但是，在那時(shí)，這個(gè)想法更多的是一種古怪的娛樂，而不是消費(fèi)產(chǎn)品革命。

但是，今天很明顯，“羅姆基的方法”發(fā)展?jié)摿薮?。?015年到2020年，“智能”設(shè)備的數(shù)量從38億增長到近100億。而且，到2025年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量預(yù)計(jì)將激增至210億。

當(dāng)然，物聯(lián)網(wǎng)的真正力量不是連通性，而是數(shù)據(jù)。如果每個(gè)設(shè)備都能收集信息，那么大量的數(shù)據(jù)信息可用于機(jī)器學(xué)習(xí)。設(shè)備本身可以變得更加有用，更好，甚至更聰明。

現(xiàn)在，羅爾斯·羅伊斯公司正在努力制造迄今為止最智能的航空發(fā)動(dòng)機(jī)。

在過去的幾年中，我們已經(jīng)在產(chǎn)品中安裝了越來越多的用于收集數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器。這些設(shè)備生成的數(shù)據(jù)被匯總，然后在“云”中進(jìn)行分析。這些信息已經(jīng)可以幫助基于同一型號的許多發(fā)動(dòng)機(jī)的性能數(shù)據(jù)，來對某一特定的發(fā)動(dòng)機(jī)的維護(hù)和服務(wù)需求作出預(yù)測。

如今，許多智能航空發(fā)動(dòng)機(jī)的內(nèi)部運(yùn)行已不再單獨(dú)監(jiān)控。工程師現(xiàn)在可以查看這些發(fā)動(dòng)機(jī)的單個(gè)參數(shù)隨時(shí)間的變化情況，或者可以一次查看所有這些參數(shù)。

日益連接的航空發(fā)動(dòng)機(jī)

羅爾斯·羅伊斯公司在全球范圍內(nèi)已安裝了13,000多臺民用航空發(fā)動(dòng)機(jī)。

物聯(lián)網(wǎng)可以幫助我們密切關(guān)注所有內(nèi)容，并通過準(zhǔn)確地及時(shí)維護(hù)這些發(fā)動(dòng)機(jī)來保持它們健康，但我們還只是初學(xué)者。

羅爾斯·羅伊斯公司物聯(lián)網(wǎng)功能負(fù)責(zé)人薩欽·古普塔（Sachin Gupta）表示：“對我而言，其中很大一部分是與事物連接。物聯(lián)網(wǎng)將成為整個(gè)航空旅程的核心，因?yàn)槟鷮⑦B接一切，飛機(jī)的每個(gè)部分：從門到燈，以及其他所有東西，都將連接起來?！?/p>

如果您考慮一下，我們每個(gè)人現(xiàn)在至少攜帶兩到三個(gè)，有時(shí)甚至四個(gè)連接的設(shè)備。以前不是這種情況。所以，是的，它正在增長。物聯(lián)網(wǎng)正在蓬勃發(fā)展。第一步將是開發(fā)連接性。這將是每個(gè)公司都在前進(jìn)的旅程?！?/p>

例如，古普塔的實(shí)驗(yàn)室正在開發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)現(xiàn)在可以幫助突出飛機(jī)在任何時(shí)間點(diǎn)，都計(jì)算最佳飛行路徑，從而保持在飛行速度和燃油效率方面最優(yōu)。

當(dāng)然，當(dāng)連接飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的每個(gè)組件，并且所有組件都包含內(nèi)置的數(shù)據(jù)生成傳感器時(shí)，結(jié)果將是大量的數(shù)字信息。這些知識可以幫助我們構(gòu)建更好的機(jī)器，但實(shí)際上篩選每個(gè)最后的字節(jié)超出了人類的能力。

智能發(fā)現(xiàn)

我們需要通過人工智能釋放物聯(lián)網(wǎng)的力量。

AI工具可分析物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)。通常，羅爾斯·羅伊斯公司將其用于診斷，例如確保發(fā)動(dòng)機(jī)通過交付前測試，或了解運(yùn)行中的發(fā)動(dòng)機(jī)為何在飛行中遇到問題時(shí)。數(shù)據(jù)科學(xué)家的集體知識已嵌入到了該工具中。AI承擔(dān)了沉重的負(fù)擔(dān)，使最終用戶看不到所有復(fù)雜性。工程師可以通過用戶友好的界面輕松查看他們收集的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和人工智能

羅爾斯·羅伊斯公司計(jì)算工程主管特倫斯·洪（Terence Hung）博士表示：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一段旅程。我們非常了解它可以為我們做什么。我們還已經(jīng)成功地在各種應(yīng)用中受益。由于我們需要嚴(yán)格測試涉及產(chǎn)品安全性和可靠性的技術(shù)，因此某些AI應(yīng)用程序的實(shí)現(xiàn)可能需要更長的時(shí)間，在高度管制的行業(yè)中尤其如此。”

為了說明羅爾斯·羅伊斯現(xiàn)在通過物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)規(guī)模，請考慮我們僅在一個(gè)工廠就在2019年制造了約6,000個(gè)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇葉片，這種大規(guī)模生產(chǎn)產(chǎn)生了大約3 PB的數(shù)據(jù)。

PB有多大？1PB=1024TB，首先使用手機(jī)拍攝4,000張照片。現(xiàn)在，在您的余生中每天都要做。最終，所有這些快照的文件大小將接近1PB。

現(xiàn)在乘以三。這就是羅爾斯·羅伊斯公司在一年的時(shí)間內(nèi)僅制造風(fēng)扇葉片就能產(chǎn)生的信息量。但是，從設(shè)計(jì)到測試，再到創(chuàng)建和維護(hù)，都需要在產(chǎn)品生命周期的每個(gè)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)。

幸運(yùn)的是，所有這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)都不會(huì)浪費(fèi)。洪博士表示：“所有功能都將為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值?！?洪博士領(lǐng)導(dǎo)著一個(gè)專門研究數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)?！皩κ占降臄?shù)據(jù)的分析可以轉(zhuǎn)化為可行的見解，以幫助提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量?！?/p>

2013年，羅爾斯·羅伊斯公司與南洋理工大學(xué)（NTU）合作推出了羅羅@NTU公司實(shí)驗(yàn)室。該組織將羅爾斯·羅伊斯公司的行業(yè)專業(yè)知識和商業(yè)能力與南大的研究技能和學(xué)術(shù)才能結(jié)合在一起。

洪認(rèn)為，實(shí)驗(yàn)室的重點(diǎn)是三個(gè)主要領(lǐng)域：電氣和控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜系統(tǒng)，制造和維修技術(shù)。

但是，洪認(rèn)為，在他的所有項(xiàng)目中，名為Smart Discovery（SD）的數(shù)據(jù)分析工具最有前途。不僅僅是因?yàn)樗梢云谱g物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量。

他說：“我相信智能發(fā)現(xiàn)有潛力發(fā)揮最大的影響。它旨在使我們的許多工程師能夠定期利用數(shù)據(jù)科學(xué)功能。公司內(nèi)部可能有更多可以利用SD的應(yīng)用程序。我相信SD可以通過向公司灌輸豐富的數(shù)字DNA來徹底改變我們實(shí)現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)換的方式，每個(gè)人都可以在其中進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析和創(chuàng)新。”

正如洪博士指出的那樣，盡管“智能發(fā)現(xiàn)”的影響潛力巨大，但這只是羅爾斯·羅伊斯公司開創(chuàng)的智能發(fā)動(dòng)機(jī)愿景的一部分。羅爾斯·羅伊斯公司致力于利用新技術(shù)推動(dòng)航空業(yè)的發(fā)展。

數(shù)字技術(shù)正在迅速改變航空業(yè)。在物聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，無法收集有關(guān)每架制造的每架噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的大量有用數(shù)據(jù)。在使用人工智能之前，人為解釋這一巨大規(guī)模的信息是不可能的。但是，羅爾斯·羅伊斯公司現(xiàn)在可以前所未有地跟蹤，監(jiān)控和學(xué)習(xí)制造的發(fā)動(dòng)機(jī)，這些學(xué)習(xí)將導(dǎo)致新技術(shù)和新工作方式。

從本質(zhì)上講，這些由物聯(lián)網(wǎng)裝備并由AI解釋的發(fā)動(dòng)機(jī)現(xiàn)在已經(jīng)足夠聰明，可以幫助我們設(shè)計(jì)更智能的發(fā)動(dòng)機(jī)。

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