波士顿动力公司与 IBM 联手，运用 IBM 解決方案将移动边缘分析引入工业运营

在制造和仓库等领域的运营中，为了帮助企业利用数据和分析，以便实时发现问题、改进决策、更高效地执行任务，对 AI 驱动的机器人的需求不断增长。但要获得真正的收益，必须在运营中让 AI 尽可能靠近数据来源。

根据 IBM 商业价值研究院 (IBV) 的一项调研，56% 的制造商已经实施了 AI 驱动的机器人，用于执行自主决策；而 83% 的制造商认为智能自动化可以帮助组织应对战略挑战，改进业务成果。然而，一些企业指出，当今大多数边缘和 IoT 设备都是固定的，非常不灵活，往往无法对快速变化的环境做出反应。

为了应对这一挑战，IBM 和波士顿动力公司 (Boston Dynamics) 宣布开展新的合作，重点关注在边缘提供数据分析，以帮助工业企业改善工人的生产安全，优化户外作业，并提高生产设施、发电厂、仓库等环境中维护工作的生产力。在 IBM 研究院的 AI 与混合云创新的支持下，IBM Consulting 负责开发边缘应用，并与波士顿动力公司的敏捷移动机器人 Spot 集成。

越来越多的工业客户开始寻找机器人解决方案，波士顿动力公司和 IBM 抓住机遇，将 Spot 转变为智能漫游边缘设备，利用它的动态感知功能，帮助运营人员更灵活地检查和监控设备。

美国国家电网公司 (National Grid) 是美国主要的电力和天然气公用事业企业，主要在马萨诸塞州和纽约州开展服务。该公司一直热衷于尝试新技术。Spot 已开始在国家电网公司的场所定期执行自主检查；通过与 IBM 高级 AI 功能集成，该机器人又新增了一个可操作的智能层，将数据处理成有意义的洞察，从而在检测到问题时能够更快地做出响应。这三家公司携手合作，共同测试接近实时的推断能力，该能力结合了对机器人收集的检测数据进行的热视觉分析。最终，这些分析可帮助发现电站组件中的热点和其他问题，这些问题如果不加以纠正，可能会造成停电和严重的设备故障。国家电网公司的目标是利用边缘数据处理能力，即时检测到问题，甚至在机器人完成一轮检测之前就自动通知维修人员。

像国家电网公司这样具有前瞻眼光的工业企业已经使用移动机器人作为工具，以高度可靠、可重复的方式与操作人员协作，收集海量设备数据。下一个挑战是如何让所有这些数据发挥作用，而不需要花费数小时进行人工解读，也不需要在后端流程中使用脱节的分析工具。为此，IBM 提供了分析和 AI 功能，接近实时地解读数据，并通过仪表盘以及与企业资产管理 (EAM) 系统的集成，推动用户采取行动。国家电网公司则提供维护其网络可靠性所需的资产管理知识。展望未来，各合作方希望为 Spot 添加新功能，包括生成自动化的工单，或发送警报以启动纠正措施。

工业运营人员可在数个重要方面从波士顿动力公司与 IBM 的合作中获益。首先，这个移动机器人能够在难以到达或危险的区域进行检查，帮助检查人员解决发现的安全问题。其次，它使运营经理能够接近实时地了解设备的运行状况，以便及时采取行动，以改进设备功能，延长正常运行时间。最后，随着生产力的提高，国家电网公司和其他运营商可以减少花在基本的巡回检查上的时间。而 Spot 可以持续频繁地执行检查，从而将团队解放出来，集中精力从事更高价值的工作。

所有这些新的感知能力也可以扩展到多个地点和多种类型的设备。为此，IBM 将在边缘、5G、安全以及混合云等领域应用自己的工具和专业知识。扩展的另一个关键因素是与客户资产管理系统集成，例如 IBM Maximo Application Suite，它可以帮助企业监控、管理和维护资产。

随着这些能力的扩展，波士顿动力公司的 Spot 与 IBM的组合可以帮助客户实现未来目标。

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