用邊緣計算制造人工智能的未來

工業資產、系統、過程和環境的自動化和監控在制造業中越來越重要，包括運輸、電子、采礦和紡織業。為了實施更安全、更高效的實踐，各公司正在使用物聯網傳感器自動化其制造過程。物聯網傳感器產生大量數據，當與人工智能的力量相結合時，產生有價值的見解，制造商可以利用這些見解提高運營效率。

邊緣計算允許支持傳感器的設備在本地收集和處理數據，以便在工廠現場提供見解，而無需與云通信。Edge AI使任何設備或計算機都能夠實時處理數據，并以最少的延遲做出AI主導的決策。這種便利性帶來了需要快速、實時洞察的新用例，如掃描裝配線上的產品缺陷、識別工作場所危險、標記需要維護的機器等。

通過使 AI 處理任務更接近源，邊緣計算為制造商提供了許多優勢，包括：

超低延遲處理：在制造場景中，吞吐量至關重要。檢查流程可能是整個流程中的關鍵瓶頸。在邊緣處理數據可以節省寶貴的微秒，因為數據不需要發送到云端或從云端發送出去。
增強安全性：制造商的數據是關鍵 IP 。與通過云發送數據相比，將數據保存在設備內意味著它保持安全，不易受到攻擊或數據泄露。
節省帶寬：僅向云發送人工智能處理的智能數據，并在設備上本地處理剩余的高速（例如振動）和大容量（例如圖像和視頻）數據，可降低數據傳輸速率并釋放帶寬，從而降低成本。
利用 OT 領域知識：授權 OT 領域專家通過利用他們的隱性知識來控制數據處理 AI 參數，使他們能夠創建一個高度適應性和注重結果的敏捷解決方案。
強健的基礎設施：通過邊緣設備在現場處理數據，使公司能夠在不中斷的情況下保持其生產過程，即使發生網絡中斷。

制造業中的邊緣計算用例

全球制造商已開始在邊緣使用人工智能來改造其制造流程。以下用例將探討 edge 計算如何促進制造業的效率和生產率的提高。

預測性維護：傳感器數據可用于早期檢測異常，并預測機器何時會出現故障。如果機器需要維修，設備上的傳感器會掃描缺陷并向管理層發出警報，以便盡早解決問題，避免停機。傳感器數據、 AI 和邊緣計算的組合可準確評估設備狀況，并允許制造商避免代價高昂的計劃外停機。例如，化工廠配備傳感器的攝像機用于檢測管道中的腐蝕情況，并在管道可能造成任何損壞之前向工作人員發出警報。
質量控制：缺陷檢測是制造過程的重要組成部分。當運行一條生產數百萬產品的裝配線時，需要實時捕獲缺陷。使用邊緣計算的設備可以在微秒內做出決定，立即發現缺陷，并提醒員工。這種能力為工廠提供了一個顯著的優勢，因為它可以減少浪費并提高生產效率。
裝備效能：制造商不斷尋求改進工藝。當與傳感器數據相結合時，邊緣計算可用于評估設備的整體效能。例如，在汽車焊接過程中，制造商需要滿足許多要求，以確保其焊接具有最高質量。利用傳感器數據和邊緣計算，公司可以實時監控產品質量，并在產品出廠前發現缺陷或安全風險。
產量優化：在食品生產工廠中，了解生產過程中所用成分的準確數量和質量至關重要。通過使用傳感器數據、人工智能和邊緣計算，機器可以在任何參數需要更改時立即重新校準，以生產出質量更好的產品。不需要手動監督，也不需要將數據發送到中心位置進行審查。現場傳感器能夠實時做出決策，以提高產量。
車間優化：制造商必須了解如何利用工廠空間來改進流程。例如，在汽車制造廠，如果工人必須步行到不同的地點來完成任務，則效率低下。如果數據不可用，主管可能不知道這個瓶頸。傳感器有助于分析工廠空間如何使用、誰在使用以及為什么使用。數據和關鍵邊緣 AI 處理信息被發送到中心位置，供主管審查。然后，主管可以對工廠流程進行知情的優化。
供應鏈分析：越來越多的公司需要持續了解采購、生產和庫存管理。通過人工智能和邊緣計算自動化這些過程，公司可以更好地預測和管理其供應鏈。例如，具有自動化流程的 ele CTR onic 制造公司可以立即通知全國其他生產設施生產更多所需原材料，從而不影響生產。
工人安全：工業工人經常在制造現場操作重型機械和處理危險品。使用配備 AI 視頻分析功能的攝像頭和傳感器網絡，制造商可以識別處于不安全條件下的工人，并快速干預以防止事故發生。邊緣計算對工人安全至關重要，因為需要實時做出救生決策。