AIoT如何让工厂变得“智能”

随着世界正在经历社会和技术变革，人工智能(AI)正在帮助实现传统方法的显著转变，特别是在制造业，以满足不断变化的客户需求和波动的市场需求。这就是物的人工智能(AIoT)出现的地方。

它正在帮助组织向智能制造实体过渡，人工智能和物联网功能发挥着关键作用。ResearchAndMarkets.com最近的一项研究表明，到2024年，全球工业机器中的人工智能预计将达到4.15亿美元，协作机器人的复合年增长率(CAGR)将达到42.5%。

在传感器和工业应用的辅助下，在整个车间使用连接设备，制造商正在体验一种控制感。对于大型制造工厂来说，工业物联网正在形成由人工智能指导的神经系统，人工智能是操作背后的大脑，这应该不足为奇。然而，实现自动化制造需要承诺、对设备的理解以及了解集成工作的规模，以证明投资回报(ROI)是合理的。

解码智能工厂:更高的质量，资产管理，分析访问

通过预测方法，制造商可以预测人工智能和物联网的多个用例中的异常并采取行动，从而获得更好的输出质量，从而重塑业务流程。支持aiot的设置可以分配数据驱动和可操作的见解，以产生更高的收益，优化性能，并增强决策能力。AIoT还可以通过发现风险和缺陷、运行自动质量检查以及确保实物资产的寿命来帮助工厂自我纠正和修复。这减少了停机时间，同时有助于节省维护成本。

AIoT的融合使制造商能够在现有部署的基础上构建，同时创建新的物联网产品和更好的商业模式。相互关联的资产在一个AIoT平台上实时提供情报，帮助公司更快地采取准确的措施。人工智能驱动的企业使用基于神经网络的深度学习模型也更安全，因为任何故障设备都可以及时关闭，以避免致命事故。

借助AIoT功能，智能工厂通过将移动设备和工业物联网应用程序、透明数据存储和动态分析与长期数据战略相结合，实现硬件独立性。智能工厂最重要的功能之一是，它可以同时访问远程仪表板上的信息，并在一个基础上为所有数据任务集成云计算。它还最大限度地减少能源消耗，同时帮助有效地管理工厂车间的库存。

端到端部署挑战

在构建一个全面的物联网案例时，制造商继续面临几个部署障碍。

缓慢的试点测试和大量的成本估算降低了转型的速度，而业务优先级经常发生变化。技术不能失去与工厂的相关性，这样才能有效地执行。制造单位往往充斥着几乎没有同质性的竖井部门。因此，将物联网部署分层可能会产生负面影响。

然而，这可以通过大数据分析来克服，它可以将来自不同来源的数据转换为一个平台上的可消费知识。一些制造商急于追逐趋势，忽视了数字化工作对利润的影响，在没有目标的情况下开始了整合之旅。一开始就关注投资回报率是至关重要的。

用AIoT、数字化、数字双胞胎提升制造业

尽管目前的系统是为了快速反应而构建的，但制造商正在改变策略，变得更加主动。制造业是一个数字化可以产生重大影响的行业。复杂产品制造数字双胞胎的概念正在迅速扎根，以实现更快、更便宜的生产。AIoT还可以帮助制造业避开关键的限制，实现促进新工业革命的承诺。

智能工厂成长的四个AIoT因素

1.提高安全性和隐私性

如果关键或个人数据没有传输到中央处理器，它就会自动变得更安全。机器上的人工智能还可以提高访问安全性，比如面部识别。

2.增加弹性

取消对实时数据传输的要求可以提高机器的弹性，因为它可以继续以独立模式运行，并在链路重新建立时将数据发送到中央系统。

3.增加功能和响应性

通过将人工智能构建到设备中，设计师可以提供新的功能。这可能允许设备自我诊断故障或改善控制，如语音或手势控制。

4.减少数据传输

目前，传感器或机器收集的数据被发送到中央计算机进行分析。然后将结果发送回设备进行操作。如果一个设备可以在本地处理数据，只将结果发送到云端，这将极大地减少双向数据传输

如果战略制定得当，AIoT可以使制造商在确保成本效益、速度、更好的质量和安全的同时，为价值链配备创新、开发和制造的新方法。

Sacheen帕蒂尔他是物联网和嵌入式卓越实践中心(Coe)副总裁兼全球负责人，亚许技术．由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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关键词:物联网人工智能AIoT

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