人工智能驱动的工业前沿洞察

工业4.0和工业物联网(IIoT)对控制系统中的数据提出了前所未有的需求，因为各行各业越来越多的组织意识到它的力量，可以为运营做出更细致和变革性的决策。

来自机器对机器(M2M)系统的数据可以增强支持物联网的传感器和摄像头，以识别可以通过使用人工智能(AI)模型智能优化的系统操作模式。然而，重要的是要注意，在如何访问、破译和转换这些M2M系统收集的大量数据方面仍然存在重大挑战，如下面的客户应用程序案例研究所示。

组织可以通过多种方式利用边缘技术，包括智能服务器，来访问和创建统一的数据和自动化结构，将控制系统、物联网设备和人工智能引擎联系在一起。

克服工业物联网的挑战

组织可以利用他们的数据来收集关于系统中发生的事情的有用信息。分析可以揭示数据中的模式，创建有价值的见解，帮助公司简化操作工作流程，最大限度地提高系统正常运行时间，同时降低维护成本和能源消耗。

以精密热管理系统的设计者和制造商Airedale国际空调为例。该系统采用了复杂的监测和控制电子设备，旨在实现效率最大化和环境影响最小化。他们认识到人工智能在改变暖通空调系统运行效率方面的潜力。他们正在利用人工智能，特别是以机器学习(ML)的形式，对大量系统数据进行分类、分组和分析。

这一挑战在许多工业物联网应用中很常见，即从靠近传感器和执行器的边缘整理不同的多协议网络数据，将其发送到托管在云中的ML平台，然后通信和部署处理数据的结果。再加上确保顶级数据安全的复杂性，这在整个过程中是至关重要的。

Airedale在数据中心拥有庞大的设备安装基础，并正在向其他领域扩展。为了取得成功，该公司需要找到一个灵活的、可扩展的实现，可以部署在几乎任何工业或商业环境中。在这样做的过程中，它将能够优化向现有客户提供的服务，同时创造增量销售，并扩大其潜在市场，包括其他行业领域。

提供安全、可扩展的技术

在寻找解决方案时，有许多因素需要考虑，但最大的两个因素是成本和复杂性。在评估了选项后，Airedale选择利用多协议物联网边缘服务器和基于云的人工智能平台。

所选的开放式物联网边缘服务器解决了传统技术与云分析和AI创新集成的复杂性。这意味着边缘和云AI可以安全地与过渡自动化网络共存，例如使用web服务应用程序接口(api)的楼宇自动化系统(BAS)。这提高了投资于BAS系统并希望通过人工智能增强其的设施的投资回报率。

开箱即用的设备驱动程序、控制和自动化服务、直观的管理系统和易于使用的编程工具可以实现自定义应用程序开发和快速现场部署，从数据中加速洞察，提供更安全的操作，并提高效率和节约运营成本。当与AI平台配对时，物联网边缘服务器可以与现有的运营或建筑管理系统(BMS)共存，通过创建将两者联系在一起的反馈循环来增强两者。

Airedale冷水机组集成了可编程逻辑控制器(plc)，使用IP、Modbus RS485或BACnet协议连接公司的楼宇管理系统(BMS)。来自每个控制器的进一步双向Modbus RS485连接为边缘服务器的物联网单元提供信息。然后，使用开放API，边缘服务器使用在4G蜂窝无线电链路上运行的消息队列遥测传输(MQTT)协议与云平台连接。

数据调用和控制信号通过运行在边缘服务器物联网上的虚拟专用网络(VPN)客户端路由回冷水机组中的plc。因此，客户可以通过基于云的平台在线访问分析和报告。这一切都是通过安全的数据管道完成的，由于边缘服务器的拖放编程工具，控制序列和自定义可视化的开发变得简单直观。

意识到优势的好处

利用边缘服务器与基于云的人工智能平台相结合的好处包括更好的业务成果，以及为客户提供更强大的监控和控制。

对于Airedale来说，边缘服务器通过技术的开放性、灵活性和可扩展性使公司业务多样化。它提供了开放的、多通道的支持，可以连接到BACnet、IAP、LON和Modbus网络，在传统安装或新设计中都可以。边缘服务器协调来自这些网络的数据，简化了将它们链接到AI平台的过程。

企业努力改善客户体验，其中一部分就是给予他们更强大的监控和控制。工业系统充满了与数据相关性、趋势、异常、偏差、根本原因和其他关键操作信息相关的信息。通过分析和展示数据，他们的客户可以改进业务决策。

除了暖通空调系统整体效率的提高外，该公司的客户还将看到维护成本的降低和能源的节约。

算法，机器学习技术

通过使用各种算法和机器学习技术，该系统可以进行持续的性能分析。以基于制冷剂的冷却系统为例。该系统可以测量过热、过冷、吸力和热压、水和空气流量。它在考虑安装的整体占空比、效率和功耗的同时，分析了这些因素在标准化行为中的偏差。如果它检测到性能变化或下降，将通知客户，以便维护团队可以介入。这种水平的早期干预可以减少高达30%的维护和检修成本。通过尽早介入，组织可以防止长时间的高能耗和最终崩溃。

暖通空调机组的负荷分布也将被分析，以确定是否有可能提高运行效率，从而节省0到30%的能源。例如，如果一个空气处理机组(AHU)只在一天的特定时间内为会议室服务，系统将检测到并让用户知道它整天开着是在浪费能源。然后，系统将自动学习纠正这种行为，并根据需要关闭空气处理单元(AHU)或调整温度和气流设定值。

从历史上看，工业世界已经形成了自己的模式。然而，许多企业现在都在寻求加速数字化转型，以跟上工业4.0的步伐。为了在竞争中保持领先地位，企业正在寻求为客户提供切实的利益，并利用智能技术来实现这一目标。在人工智能和物联网创新的帮助下，企业可以为客户提供更多可操作的见解，以改善业务。

- - - - - -对话框半导体文章由Chris Vavra编辑，web内容经理，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

考虑一下这个

有什么好处你能从基于边缘的人工智能(AI)解决方案中获得什么?

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。