Deli z drugimi prek

Predlogi AI za opozorila IoT

  • Članek

Predlogi AI za opozorila interneta stvari uporabljajo podatke interneta stvari tako, da pretvorijo opozorila interneta stvari v primere in delovne naloge, kar organizacijam omogoča, da raziščejo in obravnavajo težave, preden se pojavijo. Predlogi umetne inteligence se lahko učijo tudi iz predhodnih ukrepov, izvedenih glede opozoril IoT, in zagotavljajo priporočila glede prioritet in vrst incidentov. Na primer, če vaša organizacija redno prejema opozorila IoT, ki kažejo, da temperatura stroja presega sprejemljiv prag. V takih primerih vaša organizacija ta opozorila pogosto pretvori v delovne naloge. Model AI IoT uporablja te zgodovinske podatke za učenje iz dejanj. Ko prispe novo temperaturno opozorilo, ki presega temperaturni prag, AI to prepozna in predlaga ustrezne ukrepe.

Izvajanje teh predlogov za opozorila IoT za:

  • Pridobite vpogled v prednostno razvrščanje opozoril IoT.
  • Izboljšajte svojo sposobnost proaktivnega reševanja kritičnih težav.
  • Optimizirajte dodeljevanje virov za opozorila IoT, ki zahtevajo nadaljnje ukrepanje, kot so primeri in delovni nalogi.
  • Uporabite AI za učenje iz znanja izkušenega osebja pri učinkovitem odzivanju na težave, ugotovljene s podatki IoT.

Zahteve

  • IoT for Field Service je nastavljen za uporabo ene od naslednjih možnosti:

  • Konfigurirane vrste incidentov ki se nanašajo na primarno težavo, obravnavano v delovnem nalogu, in določajo povezane podrobnosti, kot so vrsta delovnega naloga, izdelki, storitve in storitvene naloge.

  • Prednostne nastavitve v opozorilih IoT kažejo na stopnjo pomembnosti za podjetje, običajno ocenjeno na podlagi dejavnikov, kot so nastali stroški ali zadovoljstvo strank.

  • Da bi modelu zagotovili dovolj podatkov za ustvarjanje natančnih predlogov, je priporočljivo imeti najmanj 50 opozoril IoT, ki so bila pretvorjena v primere ali delovne naloge.

Omogoči predloge IoT

  1. V Field Service preklopite na območje Nastavitve .
  2. Pod IoT izberite Nastavitve in pojdite na Predlogi IoT tab.
  3. Nastavite IoT predloge preklop na Omogočeno.

Zažene se vodena izkušnja za nastavitev predlogov IoT.

Če je treba model znova konfigurirati na podlagi sprememb v sistemu ali spreminjajočih se poslovnih potreb, lahko zaženete vodeno izkušnjo z izbiro Znova konfiguriraj predloge IoT v nastavitvah predlogov IoT.

1. korak: sprejmite pogoje storitve

Sprejmite pogoje storitve in izberite Naprej.

2. korak: Izbira identifikatorja naprave

Izberite, kako vaša organizacija primarno uporablja opozorila IoT v povezavi z napravami in sredstvi strank. Naj vas spomnimo, da obstaja razmerje ena proti mnogo, kjer je lahko veliko naprav povezanih z enim sredstvom stranke.

Posnetek zaslona za nastavitev predlogov IoT, ki prikazuje razdelek z identifikatorjem naprave.

  • Izberite ID naprave če vaša organizacija primarno upravlja opozorila IoT iz posameznih naprav, kot so termometri, ki pošiljajo odčitke temperature.
  • Izberite Customer Asset če vaša organizacija primarno upravlja opozorila interneta stvari iz naprav, povezanih s sredstvi strank.

Če niste prepričani, katero možnost izbrati, ali če vaša organizacija upravlja opozorila interneta stvari tako na ravni naprave kot na ravni sredstev stranke, izberite privzeto možnost ID naprave .

3. korak: Vnos identifikatorja pravila

Izberite pravila, ki ste jih definirali pri ponudniku IoT, ki sprožijo opozorila IoT. Poti pravil najdete v opozorilu IoT JSON.

Primer poti pravila za IoT Hub je ruleoutput.

4. korak: Vnos lastnosti naprave

Izberite lastnosti naprave, ki naj jih model AI upošteva pri ustvarjanju predlogov. Te lastnosti zajemajo signale, ki izvirajo iz povezanih naprav, ter druge spremenljivke in značilnosti, povezane z napravami. Na primer termometer, povezan z internetom, ki odčita temperaturo 72 stopinj. To vrednost temperature je treba upoštevati pri dajanju predlogov.

Posnetek zaslona za nastavitev predlogov IoT, ki prikazuje razdelek z lastnostmi naprave.

Privzeto se polji Vrsta branja in Branje v središču IoT uporabljajo kot lastnosti naprave. Lahko pa dodate tudi polja po meri. Na primer, morda imate model, ki povezuje finančne stroške z vsakim odčitkom temperature. Ta dodatek po meri je mogoče dodati kot lastnost naprave za model AI, ki ga je treba upoštevati.

5. korak: Dokončanje

Po končanem postopku nastavitve začnete prejemati priporočila v 24 urah. Model AI analizira tako pretekle podatke kot prihodnje podatke. Predlogi se osvežujejo in posodabljajo vsakih 24 ur.

Če želite preveriti, ali predlogi, ki temeljijo na AI, delujejo pravilno, preverite pogled prednostnih opozoril IoT na opozorila IoT, kjer najdete predlagane prioritete in vrste incidentov.

Prioriteta in predlagana vrsta incidenta sta prikazana tudi v zapisih opozoril IoT.

Posnetek zaslona opozorila IoT, ki prikazuje podokno s predlogi.

Model AI opozorilom dodeli prednostno oceno na podlagi zgodovinskih opozoril in ustreznih entitet. Dinamični prag razlikuje med opozorili z visoko in nizko prioriteto, odvisno od tega, kako hitro zahtevajo odziv. Model optimizira ta prag med vsakim ciklom usposabljanja, da se prilagodi spreminjajočim se vzorcem podatkov. Z dinamično distribucijo predhodno ocenjena opozorila ostanejo pomembna, saj se model še naprej uči in izboljšuje svoje zmogljivosti. Model se vrača Nobenih predlogov če ni priporočila.

Naslednji koraki