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          简析“认知与感知”

          今天,我要区分感知和认知,只是用来描述智能化、大数据应用的过程如何深入,需要用不同的字眼,来表达含义上的差别,并不在乎学术界是否这样定义。
          在我看来,感知,就是得到哪些直接可测量的信号。比如,压力、温度、流量、图像。而认知,则是里面所包含的更深层次的、难以直接测量的信息。
          比如,某个热电偶的温度正常为200~300度。某一天,却测量值固定在400度左右。对于这样的信息,我们可以得到多种解读:一是传感器出故障了;

          是设备出现异常了。

          其实,无论“传感器故障”还是“设备异常”,都是重要的信息,但不是直接的测量结果,而是一种更更加深层次的认识。在我看来,这就是一种“认知”。
          按照这种思路,认知的过程还可以不断地深入。

          比如,“设备出现异常”可能意味着“产品质量不能保证”。而质量不能保证,又意味着“需要找人维修”、进而意味着“调整生产安排”

          如果有一个复杂的智能系统,这种从“感知”到“认知”的过程,可能会自动地启动若干部门的协同工作。
          在我看来,温度异常=》设备异常、设备异常=》质量不能保证;质量不能保证=》需要有人维修、需要有人维修=》生产需要重新组织,都是我们说的知识。依靠这些知识的沉淀和数字化,认知程度可以不断地深入,智能化程度也就不断提升了。
          我们必须明白,智能化的知识不能狭义地理解为工程或者科学知识,而是所有能促进企业灵活、及时反应的知识。这些知识甚至包括从战略到战术、从管理到技术、从OT到IT的关联知识。我们推进智能化的重要工作之一,就是要把这些知识数字化,并通过信息集成将一个地方发生的问题迅速传递到相关部门。这就是快速响应的机理。
          一直强调,管理优化是我国推进智能化的重要切入点。

          从这个切入点切入以后,就要不断地在机器内延长“从感知到认知”的线索。为什么呢?因为管理者关心的不是压力、温度、流量这些数值,他们关心的是:生产正常吗、操作规范吗?价值有损失吗?质量有降低吗?这就是加强认知的过程。
          从信息的感知开始,机器帮助人类认知的能力不断提升,我们就从自动化走到了智能化。

          来源:广西物联网 广西智能监控整理,仅用于交流学习如有异议请联系。

          万觅科技 (编辑:gxwmkj)
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