自动化专家关于人工智能、边缘计算的7条建议
《控制工程》订阅用户回答了关于“边缘计算和人工智能技术”研究的调查问题，并就如何使用边缘计算和人工智能技术提供了建议。
学习目标
- 了解控制工程研究建议关于使用边缘控制器，人工智能和机器学习(AI/ML)自动化，控制和仪表。
- 将有关人工智能和边缘计算的建议与您的知识和经验进行比较。
边缘计算/人工智能研究见解
- 控制工程研究关于边缘计算和人工智能(AI)的报告提供了调查受访者关于自动化行业如何应用这两种技术的建议。
- 额外的建议自动化专家也强调了对边缘计算和网络安全漏洞的担忧。
建议可从“边缘计算和人工智能技术”的研究。控制工程用户在2023年2月和3月进行了调查，并就如何将边缘计算和人工智能用于自动化、控制和仪表提供了建议。调查受访者被要求“请提供关于使用/应用边缘计算和/或人工智能的解释/建议”。在受访者中，有41人写了相关建议，其中一些建议为了风格稍作修改。首先出现的是七条建议，提供了有关人工智能和边缘计算的最详细信息。
关于自动化、控制、仪器仪表边缘计算的建议
请参阅关于人工智能和边缘计算的7条建议，然后是额外的建议。
将这些工具视为基本过程控制系统的补充，而不是控制系统的替代品。
我们正在使用边缘计算连接到可编程逻辑控制器(plc)，并向我们发送有关风扇和压缩机性能和健康状况的数据。
人工智能和机器学习(ML)可用于预测维护需求，提高整体制造效率，优化生产和预测需求。
我们发现编写自己的代码并为视觉和控制开发自己的模型会更好。
边缘计算设备可以处理围栏外的安全通信，同时提供围栏内的特定信息。
我们整合了强大的边缘计算能力，开放的软硬件资源，以及具有强大工程现场支持和快速应用部署支持的软件开发工具包(sdk)。
认真考虑如何以及为什么要在工业环境的“边缘”部署计算能力。这并不总是解决问题的正确方法。
其他人工智能、边缘计算的建议来自控制工程研究
我们在某些软件应用程序中使用边缘计算，以便于多个技术人员更轻松地部署和访问软件，以及使用边缘设备进行数据交易和收集信息。
在一个通过高级应用编程接口(api)轻松访问外部模块的世界中，边缘计算是老式的模块化计算。别再添油加料了。
人工智能补充了操作计划中的数学优化模型。
由于分析的所有供应商的边缘计算设备的网络安全较差，请注意在控制系统中使用边缘计算设备的困难。边缘计算设备在很大程度上仍然是信息技术(IT)，并不是为与工业控制系统安全集成而设计的。
利用硬件供应商的特定硬件。
自动化决策和安全性是最重要的原因。
在制造环境中使用人工智能来改进机器视觉的视觉识别。
这些想法可能难以想象，但随着你的应用，它们会变得更容易。
我们正在了解我们的系统的能力和必要性。
机器学习可以改进自动驾驶汽车。
人工智能是未来的潮流。上这列火车是明智的。
请参阅专门讨论人工智能和边缘计算主题的控制工程页面。人工智能和机器学习页面显示。控制工程
方法为2023年控制工程边缘计算，人工智能研究
为了进行这项研究，订阅者收到了一封来自控制工程邀请他们参与这项研究。邮件中有一个链接到问卷的URL。信息收集时间为2023年2月8日至3月23日。调查对象为121人，在95%的置信水平下，误差幅度为+/-8.9%。
马克·霍斯克是控制工程内容管理器,mhoske@cfemedia.com．阿曼达PelliccioneCFE Media and Technology的研究和奖励项目主管进行了这项研究，并汇编了相关报告，其中包括上述执行摘要中的大部分信息。
关键词:边缘控制器建议，自动化AI/ML建议，
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