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关于 IBM： IBM Maximo 通过智能资产管理优化资产利用率、增加正常运行时间、提高效率并降低运营成本。 这些功能现在正通过 Maximo Mobile 提供给现场技术人员，Maximo Mobile 是一款连接到 Maximo 应用程序套件的智能手机应用程序。 Maximo Mobile 使用 AI 和远程人工协助、数字孪生、基本移动功能以及无需手机服务即可使用的断开连接模式。 借助 Maximo Mobile，当资产出现故障时，技术人员可以使用更强大的解决方案，包括与专家远程协作和访问 Watson 以帮助他们诊断问题和确定最可能的修复方案的能力。

本集中的关键问题和主题：

（01：01） 乔·贝尔蒂简介

（01：39） IBM 简介及其在物联网领域的角色

（03：10） 物联网在维护中的作用是什么？ 它如何改变负责设备的技术人员的角色？

（05：20） 人工智能如何解决所有这些设备维护中涉及的技能差距？

（10：21） 人工智能如何影响资产管理的未来？

（12：23） 所有这些新可用的数据如何使设备从专注于被动维护转变为预测性维护？

（13：58） 连通性如何适应这种关注点的变化？

（16：18） 云计算和边缘计算将如何影响资产管理的未来？

（18：56） 您如何处理遗留系统？ 与客户的对话是什么样的？您打算如何适应现有的基础设施？

（19：58） 现场的下一代移动技术如何帮助确保现场工作人员的安全？

（21：58） 什么是数字孪生？哪些行业真正接受了数字孪生的使用？

（23：54） 在今年余下时间及以后的物联网未来中，您最兴奋的是什么？

全文：

– [旁白] 您正在收听 IoT For All Media Network。

– [Ryan] 大家好，欢迎收看 IoT For All 媒体网络上的 IoT For All 播客的另一集。 我是你们的主持人 Ryan Chacon，他是 IoT For All 的共同创建者之一。 现在，在我们开始这一集之前，请不要忘记订阅您最喜欢的播客平台或在 IoTforall.com/newsletter 上加入我们的时事通讯，以便在最新剧集播出后立即收看。 因此，事不宜迟，请欣赏 IoT For All 播客的这一集。 欢迎 Joe 参加 IoT For All 节目。 到目前为止，你的一周过得怎么样？

– [Joe] 很好，你这周过得怎么样？

– [Ryan] 还不错，DC 地区真的很热，但希望你所在的地方天气更好。

– [乔] 不。 德克萨斯州很热。

– [瑞安] 好的！ 很高兴有你，嗯，我很乐意首先让你快速介绍一下我们的听众、背景信息、任何你认为相关的东西，让他们更深入地了解他们在听谁。

– [乔] 好的。 所以我的背景，我是一名企业家。 你知道，我已经推出了 20 多种软件产品。 我有，

– [瑞安] 嗯哼

– [Joe] 几年前我经营一家公司，然后把它卖给了 IBM。 从那以后，因为它脱离了 IBM，我们的物联网业务，以及我们的天气业务，区块链供应链，Watson 媒体，以及其他一些东西。

– [瑞安] 嗯。

– [瑞恩] 太棒​​了。 如果你能多谈谈 IBM 以及你们在物联网、人工智能、那种领域、你做什么、你为市场提供什么、你的方法有什么不同也许还有什么在那里。

– [乔] 好的。 大约六、七年前，我们开始投资物联网，IBM 大量投资于我称之为资产密集型的行业

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 它是，它是全球性的，所以，我们有客户和公用事业、石油和天然气、运输、

– [瑞安] 嗯哼

– [Joe] 所有制造业、物联网、密集型

– [瑞安] 当然

– [Joe] 你所期望的行业。 这就是投资的最初原因。 我们还有一个庞大的产品安装基础，称为 Maximo。 因此，全球数以千计的公司使用 Maximo 进行维护。 很明显，维护资产和物联网，这两者的融合，融合是天作之合。 我们还有一个名为 TRIRIGA 的投资组合，它也维护建筑物。 如您所知，物联网已被嵌入到建筑物和其他所有事物中。 所以，这些是两个大型投资组合。 我们也有供应链业务。 物联网在这一领域越来越多，但想想跟踪全球的集装箱和货物，尤其是在 COVID 之后，

– [Joe] 人们想知道

– [瑞安] 对

– [Joe] 他们的供应链发生了什么。 因此，您也会在该领域看到越来越多的物联网投资。

– [瑞恩] 太棒​​了。 所以你提到的一件事是谈论维护方面，如果你能谈谈我们现在拥有的这么多物联网连接设备的出现如何改变了那些技术人员的角色，我会很高兴修理和维护由它们供电的设备。 就像你在事情的那一边看到的那样。

– [乔] 是的。 嗯，部分设备变了，你知道，我长大的时候，我和我父亲一起，我曾经在汽车上工作，对吧？ 今天我什至不会碰一辆车。 我打开汽车引擎盖，我想，里面到底发生了什么

– [瑞安] 对

– [Joe] 到处都是电线，所有东西都嵌入了传感器。 所以装备变了。 这改变了技术人员的生活。 情况越来越糟，比如，在某个时间点，我们希望农民使用机器人在他们的田地里上下移动，甚至连杂草都在采摘，对吧？ 而不是以肥料为例。 所以你现在有一个农民

– [瑞安] 当然

– [Joe] 必须维护一个机器人。 因此，设备的变化也是它正在现代化的一件事。 有，有很多

– [瑞安] 好的

– [Joe] 那里的老化资产

– [瑞安] 对

– [Joe] 他们需要更换，新的有传感器，数据成本和芯片成本已经下降了。

– [瑞安] 对。

– [Joe] 所以它们都配备了嵌入式计算机、芯片和连接，以便能够更好地维护和监控。

– [瑞安] 是的。 最近我听说了很多关于筹码的事情。 听起来，至少与我交谈过的人说，芯片方面存在一些短缺。 是这样吗，这就是你的样子，你也看到了，或者你是如何接近那个的？

– [Joe] 在某些部分，我，

– [瑞安] 是的。

– [Joe] 我相信这是一个暂时的问题。 所以这是一个，

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 他们所谓的“过渡问题”。 也就是说，将在半导体领域进行更多投资。 我们确实希望有更多的资金转移到国家/地区，您知道，这取决于那个国家/地区。 所以你会看到更多的美国制造工厂

– [瑞安] 对

– [Joe] 制造芯片，而不是在海外，但话虽如此

– [瑞安] 对

– [Joe] 从长远来看，芯片不会短缺，这是一个暂时的问题。

– [瑞安] 遇到了。 回到我们之前关于设备维护的问题。 所以我想看看你是否也可以引入人工智能组件，并谈谈人工智能如何帮助弥合这种新技术造成的任何技能差距，

– [Joe]是的

– [Ryan] 帮助现在世界上那些接受过维护和修理这些复杂资产培训的人。

– [Joe] 你知道，关于它的一点背景是什么，你对刚进入劳动力市场的人有这种二分法。 谁，我们差不多，因为在网上长大并玩电子游戏，所以想想像那个少年这样的无人机操作员，他们实际上拥有一项有用的技能，可以实际操作机器人、无人机和自动驾驶汽车等。 然后你有一个在那里工作了 20 年、30 年的技术人员，还有那些在割草机和汽车上工作的人。 所以

– [瑞安] 是的

– [Joe] 他们更有可能卷起袖子开始玩这些设备。 呃，学校的人很可能会去寻找一个关于如何解决它的 YouTube 视频。 所以从这个角度考虑。 现在，您拥有一支即将退休且知识正在流失的劳动力。 因此能够捕捉并注入它，而且能够使用人工智能来搜索用户手册、视频、过去的工作、订单历史，以实际解决和修复问题。 它的想法实际上来自像星际追踪，迷航这样的节目如果你看过星际迷航，

– [瑞安] 好的。 您会看到他们正在与计算机进行交互。 他们就像触摸空气中的东西。 那个，那个，实际的船告诉他们，哦，这个房间的引擎有问题，关于这个，你可能想去看看那个，对吧？ 还有一个，你知道的，除此之外，还有一个人在机舱里，出于某种原因尖叫，试图修复它，对吧？ 但是，那是

– [瑞安] 对。

– [Joe] 实际上是 20、30 岁的技术员，对吗？

– [瑞安] 对。

– [Joe] 一位 20 到 30 年经验丰富的技术人员，他实际上知道如何在不实际观看视频的情况下修理设备。 因此，人工智能真正推动了我们所看到的过渡性劳动力，以及获取知识和技能的需求，即一群刚接触劳动力的人。

– [Ryan] 这些现场工作人员和技术人员等是否有任何特定的移动工具来帮助跟上进度？

– [Joe] 我们推出了新手机，很高兴你问这个问题。 它实际上具有嵌入式 AI 辅助功能。 所以我们使用的是 Watson AI

– [瑞安] 好的。 好的。

– [Joe] 它还具有远程协作功能。 因此，您实际上可以考虑呼叫一个有经验丰富的技术人员的远程中心，然后您可以获得基于人工的帮助和基于人工智能的帮助。 尽管如此，还有很多工作要做，即使有人工智能，我们，甚至实际上，顺便说一下，我们有基于人工智能的零件识别。 您可以在平板电脑和手机上使用相机

– [Ryan] 哦，有问题，有问题

– [Joe] 说，哦，这是这个部分，这个特殊的部分，因为有正确的部分关闭

– [瑞安] 对

– [Joe] 工作也是如此，因此您必须拥有正确的部件和数据来识别它们。 你知道，所以有很多事情要做，也就是说，地球上的一切都需要数字化

– [瑞安] 当然

– [Joe] 为了让它起作用，就像你需要数字足迹一样。 人工智能的好坏取决于你输入的数据，所以，

– [瑞安] 当然

– [Joe] 我们推出了所谓的数字孪生交换，以帮助促进地球上所有事物的数字化。 但是还有很多工作要做。 想想，想想没有歌曲的 iTunes。 就是这样，嗯，你知道，

– [Ryan] 是的，对，对

– [Joe] 这就是我们将所有东西数字化的地方。 但我们将看到公共资产的大规模加速和数字化，并以一种对人工智能和算法更有用的形式出现。

– [Ryan] 是的，他们，我认为这是一种很好的方式，高端，物联网和人工智能如何协同工作。 很多时候人们会分别考虑人工智能或物联网，但物联网如何收集和引入数据的重要性，因此人工智能系统才能做好他们的工作。 因为正如你所说，人工智能的强大程度取决于能够提取的数据。

– [Joe] 是的，嗯，你知道，这是一个早期的物联网项目，就像一个著名的项目是 Apache 直升机。 他们把，

– [瑞安] 嗯哼

– [Joe] 他们花了数十亿美元在所有东西上安装传感器并收集了大量数据。 他们，他们几乎无法存储它。 对？ 然后他们正在做的是试图抓住坠毁的直升机并了解它们坠毁的原因，这就是为什么他们在该特定项目上花费如此多的钱。 但他们学到的是，他们把传感器放在了错误的地方。

– [瑞安] 嗯哼

– [Joe] 传感器本身出现故障，等等，但现在发生的事情是以另一种方式完成的，实际上是在说，好吧，我们要监控什么？ 我们试图解决什么问题？ 然后，您需要什么传感器？ 你会把它们放在哪里？ 什么传感器甚至工作？ 是，因为它们嵌入在设备内部？ 因此，我们比 10 或 15 年前首次实施该项目时走得更远。

– [瑞安] 对。 我想把它带回到我们刚开始的时候，我们谈论的是在物联网方面资产的维护方面，但你能谈谈人工智能是如何影响未来的吗？资产管理以及什么样的人工智能实际上被用于这种运动？

– [Joe] 有，人工智能被用于很多不同的层面。 所以一个是，一种常见的方法是使用机器学习来预测故障，对吗？ 在某些类型的设备中，人工智能被用于辅助。 所以基于人工智能的协助，我提到的技术人员协助，人工智能被用于视觉识别。 例如，给设备拍照，然后视觉上说，哦，它有问题，因为 AI 模型知道它应该看起来像这样，它看起来像那样。 对？ 而且，计算机视觉正被用于声音。 所以，你知道，真正有经验的技术人员实际上可以走过一些设备，他们可能会说，啊，有，那东西有坏处。 你知道，我一直在和一个技术人员在一起。 就是，就是这么一回事。 我就像，我什么也听不见。 我，就像，我不知道你在说什么。 所以，但是您可以使用麦克风和传感器来检测某些类型的电机故障或轴承或其他振动，

– [瑞安] 嗯，

– [乔] 等等。

– [瑞安] 对。

– [Joe] 所以它已经被用来确定所谓的异常检测的使用。 那么这就是说，它真的在做一些以前从未做过的事情吗？ 如果是，你知道，有人真的应该看看它吗？ 因此，异常模型非常高。 它不是唯一使用的模型类型，但异常检测非常常用，也就是说，这件事有什么不同吗？ 就像如果你是，如果你的空调在家里开始振动

– [瑞安] 对。

– [Joe] 以前从来没有振动器，风扇可能有问题，对吧？ 出了点问题。 所以一个人工智能模型会捕捉到它，然后希望你在整个事情崩溃之前修复它，你知道的，粉碎和

– [瑞安] 对。

– [Joe] 对整个单位造成伤害。

– [Ryan] 嗯，这是预测性维护方面的一个好点。 您如何看待我们现在拥有的所有这些数据，这些数据来自我们正在拉入和分析工作的设备，并且将方法从一旦发生故障时进行维修和维护转变为能够预测何时发生出错然后防止它发生，您如何看待市场上正在发生的这种变化？

– [Joe] 有，一，有人在做预测性预测。 这是一种趋势。

– [瑞安] 嗯。

– [Joe] 人们正在建立远程监控中心。 所以想象一个技术人员，而不是每周进行一次检查，我走过一个单元，让那个技术人员同时监控数百个单元，这样数据就被用来建立远程监控中心。 所以这是做到这一点的一种方法。 大多数人都会理解的一种常见问题是您家中的警报系统，对吗？ 有人的，一个远程监控的系统。 如果你支付了服务费用，然后他们会先给你打电话，如果有问题再报警，你可以对设备做同样的事情。 您可以拥有，甚至可以对数百个甚至数千个资产进行规模监控。 所以那是

– [瑞安] 嗯。

– [Joe] 目前正在进行中，尤其是在 COVID 的情况下，COVID 确实推动了这一进程的加速

– [瑞安] 对

– [Joe] 因为你有社交距离、距离问题，而且有些工厂可以在很少人的情况下持续运行。 和，

– [瑞安] 对。

– [Joe] 但您仍然需要监控一切并确保一切正常运行。 例如，像核设施一样，您不能停止对其进行监控。 你必须注意每天发生的事情

– [瑞安] 当然。

– [乔] 每小时。

– [Ryan] 所以，随着技术的发展，特别是在连接方面，你知道，5G 开始在更广泛的意义上得到实施，并被采用。 您如何看待连接技术的发展，尤其是 5G 对此的影响，这种转变为更多的预测和预防，而不是维修和维护？

– [Joe] 是的，这真的有两件事。 一个是，物联网数据被放在技术人员手中，有点肮脏的小秘密是技术人员实际上无法访问物联网数据，嗯，但是

– [瑞安] 嗯。

– [Joe] 操作有它。 例如，人们操作、操作并确保制造设施每天都在运行，他们可以访问所谓的 SCADA 系统或物联网数据。 技术人员真的从来没有接触过它。 因此，我们实际上获取了这些数据，并将其交给了手机或技术人员。 所以这是一个很大的变化。 这实际上很漂亮，这实际上是迄今为止从未发生过的开创性事业。 所以现在技术人员可以看到过去的温度、振动和信息。 因此，这从根本上改变了他们维护设备的方式。 所以，所以，你知道，特别是 5G 发生了一些根本性的变化，正在发生的事情是，我什至无法发音。 运营商对室内 5G 有着长期的看法。 我只是将其称为室内 5G。

– [瑞安] 当然。

– [Joe] 是，这是超级乐队。 Wifi 是东西，等等，等等，等等。

– [Ryan] 对对对对

– [Joe] 所以他们需要一个更好的名字，比如 wifi，但它还不存在，好像有些人会想出它。 但是他们正在做的是他们用 5G 覆盖室内，因为它在非常接近的空间内以高保真度运行良好，您可以使用整个制造设施并获得基本无线以及设施中随处可见的 5G 允许你放置像相机和其他东西，其他传感器，视频音响，

– [瑞安] 对。

– [Joe] 或声音传感器

– [瑞安] 对对对

– [乔] 到处都是。 而且他们以前真的无法做到这一点，而无需在整个地方放置电线。

– [瑞安] 嗯。

– [Joe] 是的，它启用了一类新的机器人，机器人或

– [瑞安] 对。

– [Joe] 基于人工智能的视觉检查，例如。

– [Ryan] 说到这里，我们一直在谈论的那种转变，你如何看待不仅是连接部分，还有云计算和边缘计算的影响，而不仅仅是我们的转变正在谈论，但也会在未来的发展中塑造资产管理？

– [Joe] 正在收集的许多数据现在都被推送到云端。 因此，您可以进行更长期的预测分析。 例如，如果您预测设备会发生故障，您通常会预测未来几周、几天、几周、几个月的时间。

– [瑞安] 对。

– [Joe] 因此，您可以在云中完成所有这些操作，并且可以聚合数据。 现在，如果我试图监控，如果这很重要，如果这件事失败，我需要知道它失败的那一刻，你会在边缘做这件事。 所以仍然有一个地方可以让事情在边缘运行，提醒地板上的人或给他们发短信，或者让远程监控中心知道有问题，但是，云被越来越多地使用，因为它们实际上可以处理事物的计算方面。 它还可以处理扩展，就像我提到的那样，那个远程监控中心

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 远程监控中心很可能会在云中运行，它会像每分钟或每几分钟一样获取数据馈送，然后它会做得更好。 所以你把有意义的放在云端，把有意义的放在边缘。 而且我认为一些供应商和人们仍在弄清楚这一点，但随着时间的推移它趋于正常化。 有，有，你知道，当某事成为一个新概念时，每个人都会奔向它。 就像“让我们都跑到边缘！” 和

– [Ryan] 是的，对

– [Joe] 它可能没有意义。 我们处于边缘状态可能没有意义，对吧。 但是在属于边缘的东西的边缘，就在云中，

– [瑞安] 对。

– [Joe] 属于云的东西。 因此，正如我们所说的那样，这正在变得正常化。

– [Ryan] 是的，只是提供更好的选择就是构建一个解决方案，该解决方案具有，你知道的，一切都符合它需要的位置以及它需要如何运作才能高效且成本合适很多这些解决方案。 那，很有道理。

– [乔] 正确。 是的。 边缘有很多硬件

– [瑞安] 当然

– [Joe] 在内部设施中。 就像，我正在和一位客户交谈，他们像 Windows 2012 一样，仍然运行着 PC，运行着他们的制造设施，而且没有人知道如何使用它了。 如果他们移动它，他们甚至会担心重新启动它，实际上会导致它无法再次启动。 驱动器可能会重新启动。 它可能不会，它可能不会再次踢，如果驱动器

– [瑞安] 对。

– [Joe] 停止旋转，它会死的。 所以，边缘有很多旧的，需要

– [瑞安] 对。

– [Joe] 集装箱化或现代化。 就是这样，目前也在进行中。

– [Ryan] 当你与潜在客户合作时，你会如何解决这个问题，你知道，他们的遗留系统和他们在边缘的东西是，你知道，非常过时，这种对话通常如何进行？ 你知道，为了在某种意义上帮助它适应未来，你通常会做什么？

– [Joe] 是的，我们正在做两件事。 一是我们只是按原样连接到它。

– [瑞安] 好的

– [Joe] 你知道，是的，他们不想接触它，但他们通常有馈送或数据馈送，就像本地历史学家或本地数据仓库一样。 所以我们通常在那里连接，我们可以立即开始做人工智能，然后我们运行人工智能模型，它一直到技术人员在他们的移动设备上。

– [瑞安] 对。

– [乔] 对。 所以我们有，我们有，我们所说的clo，一个闭环过程。 我们正在做的另一件事是使用 OpenShift 将边缘的东西容器化。

– [瑞安] 遇到了。

– [Joe] 他们知道，如果你去过，你可能听说过 OpenShift with IBM，

– [Ryan] 嗯，是的。 半梦半醒吧？ 所以它被用来容器化所有东西。 所以一些旧的东西正在被容器化，其中一些也在被重写或现代化

– [瑞安] 有道理。 说得通。 好的。 现在，我们最近一直在谈论一件事，最近的一些客人就在附近，工人和工人安全。 因此，这种联系与我们与技术人员和那些现场工作人员的对话有关。 我很好奇，不一定只是我们目前讨论的内容，而是任何其他连接到物联网、连接到人工智能的技术，该领域的下一代移动技术如何帮助提高工人的安全，只是善良全面的以及你们都参与的事情。

– [乔] 是的。 因为每个技术人员都有一部手机、平板电脑或电脑，所以您实际上可以

– [瑞安] 对。 将传感器连接到技术人员和设施周围，例如，

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 如果有人不应该去的危险区域，您可以在该特定区域安装一个所谓的信标。 但是，您知道，安全背心上、头盔上以及移动应用程序内的紧急按钮上都嵌入了传感器。 所有这些都适用。 你知道，例如，确实有过，我不打算点名任何公司，但是有，你知道的，灾难。 没有像氯厂那样在任何给定时间他们需要找到所有员工，比如他们在工厂的实际位置，所有这些技术人员都有安全传感器的公司将能够找到这些员工，而且很可能当消防部门和其他人进来帮忙时拯救更多生命，你知道，另一个只是确保员工也遵循安全方面的最佳实践，

– [瑞安] 当然。

– [Joe] 但它，它不是，尝试不是成为一个大哥。 所以我，IBM 实际上对所谓的道德 AI 采取了强硬立场。 例如，我们不是，我们没有使用视觉识别，所以我们不会说，“嘿，乔曾经离那个设备很近” 我们正在使用视觉识别，你知道的，来映射某人的脸。 所以我们不做那个生意。 我们对此采取了明确的立场。 所以在那里，有一个地方我们在划一条线，我们称之为道德人工智能。

– [瑞安] 对。 嗯，这太棒了。 在我们结束这里之前，我想问你的最后一件事是，我们之前有点松散地谈论它，但我已经看到了很多关于数字孪生的资料，但也直接来自 IBM。 这不是我们要讨论的话题，所以如果你能用尽可能通俗的语言向我们的观众解释一下，数字双胞胎究竟意味着什么，我会很高兴的？ 然后还涉及数字双胞胎有什么影响，哪些行业真正接受它们？

– [Joe] 是的，数字孪生真的需要“星际迷航”体验，对吗？ 您必须拥有资产的数字模型。 你需要知道零件是什么，它是如何失败的，失败代码，

– [瑞安] 对。

– [Joe] 什么，上面嵌入了哪些传感器。 因此，真正需要推动这种 AI 体验。 我，你知道，我之前提到过，就像，但我们现在拥有的是没有歌曲的 iTunes。 所以你有这个很棒的音乐播放器，它是人工智能，你真的需要歌曲来制作这一切，嗡嗡声或工作，就像预期的那样。

– [瑞安] 对。

– [Joe] 这就是数字孪生的需要。 没有一家公司足够大，即使是 IBM 也无法开支票，将地球上的一切数字化。 因此，需要付出巨大的努力来数字化旧资产和现有资产。

– [瑞安] 嗯。

– [Joe] 那么，IBM 所做的是我们真的为数字孪生提供了 iTunes。 这是我们的数字孪生交换，允许我们的整个生态系统上传数字孪生。 所以我们现在实际上有成千上万的数字孪生，你实际上可以注册并创建一个数字孪生，然后将其开源，或者

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 几乎就像一个，你知道的，你可以真正创建一个数字孪生

– [瑞安] 当然。

– [Joe] 并把它放在那里并实际将其货币化。 所以我们的生态系统

– [瑞安] 当然。

– [Joe] 拥有 IP，他们将拥有数字孪生，他们将因此获得报酬。 我们只是在促进双胞胎的转移，

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 给需要它的人。

– [瑞恩] 太棒​​了。 嗯，这是一次很棒的谈话，讨论了很多我们经常不涉及的东西，但我们需要讨论一段时间。 所以，我非常感谢你花时间和某种方式阐明很多这些主题。 我确实想问一个，最后一个问题，从你的角度，IBM 的角度，无论哪一边，比如，你看到了什么，或者你对进入下半年最兴奋的是什么年，到明年？ 您知道，希望摆脱大流行并推动物联网和人工智能向前发展，您最兴奋或最期待什么？

– [Joe] 嗯，我最兴奋的是我们推出了我们的 Maximo 应用程序套件。 所以我们把物联网

– [瑞安] 好的。

– [Joe] 操作、可靠性，这是我们的 APM 产品和维护，并将其组合成一个解决方案。 所以我们是，我们是地球上唯一一家拥有所有这三样东西的公司，并且是一名可以实际访问物联网、数据、数字孪生等的移动技术人员，这是一个，不，不，不向你推销广告，但这就是我最兴奋的地方。 我们，我一直在努力

– [瑞安] 嗯，很好

– [乔] 三年。 所以我必须有一定程度的兴奋。

– [Ryan] 哦，你必须，在这之后，在你的

——[Joe] 隐约三年。

– [乔] 是的。 发货了，看起来很漂亮，而且，

– [Ryan] 太棒了。

– [Joe] 我们将于 2 月 XNUMX 日在 Maximo world。 他们有一些非常令人兴奋的机器人和其他东西

– [瑞安] 酷。

– [Joe] 也从管道上下来。

– [瑞安] 太棒了。 是的，不，我对你谈论这个没有问题，因为你可以听到你工作了三年多的兴奋。 事实上，它是，你知道的，它已经发货了，这是惊人的。 所以这不是，把它丢给我们的观众没问题，我认为对他们来说会很棒。 A，我想问你的最后一件事是，如果我们的观众有更多问题或跟进或任何事情，他们想了解更多关于你正在发生的事情，最好的方法是什么？

– [乔] 这很容易。 您只需访问 ibm.com/maximo。

– [瑞恩] 太棒​​了。 好的，乔，这是一次很棒的谈话，非常感谢您抽出时间抽出时间。 我很高兴能把这一集播出给观众听，我们会确保我们发送，我们把你一直在谈论的所有事情的所有适当的链接都放在一起，所以我们的观众可以获得他们需要的所有信息，了解有关 IBM 的更多信息以及你们在 IoT 和 AI 方面所做的工作。

– [乔] 太棒了。 谢谢你有我，我很感激。

– [Ryan] 大家好，再次感谢您本周加入我们的 IoT For All 播客。 我希望您喜欢这一集，如果喜欢，请给我们评分或评论，并确保在您收听我们节目的任何平台上订阅我们的播客。 此外，如果您想在节目中看到一位嘉宾，请在 ryanIoTforall.com 上给我们留言，我们将尽一切努力让他们成为特邀嘉宾。 除此之外，再次感谢您的收听，我们下期再见。

柏拉图重新构想的 Web3。 数据智能放大。
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来源：https://www.iotforall.com/podcasts/e137-ai-asset-management-field-work