通過將數據與邊緣計算、人工智能/機器學習和流分析等強大工具相結合，實時數據正在推動智能工廠的崛起

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數據正在徹底改變制造業。 通過將數據與邊緣計算、人工智能/機器學習和流分析等強大工具相結合，實時數據可以實現全新的創新水平，從而推動智能工廠的興起。

2022 年，制造業產品銷售總額達到驚人的 2037 億英鎊(2591 億美元)。 在全球范圍內，企業都迫切希望跟上行業內的創新速度，英國承諾向數據創新中心投入 5000 萬英鎊(636 億美元)，以支持英國制造商加速數字技術的發展。 最終，有遠見的企業應優先考慮將運營技術 (OT) 與邊緣和人工智能相結合，以實現能夠帶來顯著效益的用例。

在制造業中，“邊緣”是生產環境，攝像機、傳感器、機器和裝配線在其中生成數據。 使用邊緣計算技術，企業可以收集和解釋來自這些來源或連接到這些來源的自動化控制系統的數據。 然后使用流數據分析和人工智能對數據進行分析，以實現實時洞察，從而快速決策和立即采取行動。

然而，同樣的邊緣數據涌入可能會成為轉型的障礙。 擴展數據集，包括跨新邊緣位置的新數據類型，可能會以其龐大的數量壓倒邊緣技術，從而形成數據孤島。 擁有結構良好的邊緣基礎設施對其成功至關重要。

盡管存在這些問題，制造商和其他工業公司仍在繼續在邊緣進行創新，根據從邊緣數據中獲取價值的能力使自己脫穎而出。 如今，這意味著使用人工智能和機器學習來處理海量數據集，并在數據創建和消費時近乎實時地返回見解。

人工智能可以提高組織的安全性、效率、技能和產品質量。 – 所有這些都將幫助組織在不斷變化的環境中保持相關性和競爭力。 人工智能具有影響力和獨特的優勢是：

減少缺陷：人工智能可以跟蹤產品從到達工廠開始的整個過程。 計算機視覺有助于在整個生產周期中加速和自動化正在進行的工作。 可以實時識別、標記缺陷并追溯到各個流程或組件，以便立即修復，而不是在有缺陷的產品完成后才進行修復。

最小故障：人工智能驅動的預測維護系統使用來自傳感器和物聯網設備的數據來查明維護需求的確切位置。 這節省了技術人員通常用于診斷問題的大量時間，并使組織能夠主動預測和預防未來類似的設備故障。 主動保持設備和流程以最佳性能水平正常運行，有助于組織保護員工、避免中斷并降低維護成本。

解決知識差距：基于增強現實 (AR) 的人工智能系統允許場外專家虛擬訪問工廠，使用 AR 界面直接評估情況并指導或培訓現場工人進行補救。 人工智能還可以理解情境背景并加載建議行動的標準流程，每個步驟都在 AR 中清晰展示，允許未經培訓的工人在通常需要專家但又無法找到專家的情況下執行復雜的任務。

制造邊緣的人工智能帶來了一些有吸引力的好處，但也帶來了一些必須解決的獨特挑戰。

組織需要建立強大的后端基礎設施和咨詢服務基礎，以充分了解從獲取邊緣數據到獲得所需業務成果的整個過程。

為了進一步簡化部署、集成、安全和管理，由制造人工智能構建的配置系統，專家可以利用專為智能制造用例設計的解決方案來加快實現價值的時間。 選擇經過工程驗證的人工智能解決方案可以幫助企業克服采用障礙——其中之一可能是缺乏現場人工智能專業知識。 驗證的設計是經過測試和驗證的配置，從一開始就根據特定用例動態地適應需求。 這些集成解決方案經過嚴格測試和記錄，有助于加快和簡化部署。

當今成功故事背后的用例與制造業子行業一樣多種多樣，但反復出現的主題正在出現。 其中包括互聯工人、整體設備效率、預測性維護、生產質量、產量優化、增強的物流、生產優化和數字孿生——所有這些都是最常見的制造邊緣用例。

支持人工智能的邊緣計算和數據分析的常見用例包括預測維護、計算機視覺、生產質量和數字孿生。 這些都需要分析大量的多維數據，例如來自連接設備、設備和其他資產的圖像、音頻和傳感器讀數。 使互聯工作人員能夠提高工作效率和安全性的用例依賴于高速和超低延遲連接(例如 Wi-Fi 和電話數據)來提供及時的生產力和安全信息。 其他新興用例，例如用于維護和培訓應用的 AR 和混合現實，將需要 5G 網絡的靈活性和成本效益來解決古老的連接和 Wi-Fi 數據吞吐量問題。

在競爭日益激烈和要求日益嚴格的世界中，這些技術和用例可以幫助制造商在客戶需要時為他們提供他們想要的東西：以具有競爭力的價格提供創新、高質量的產品，同時滿足嚴格的盈利能力、可持續性和安全目標。

通過利用邊緣人工智能的力量，智能制造商正在實現切實且可衡量的商業利益，并在需要時提供更好、更快的洞察力。 這種智能制造方法使他們能夠在競爭激烈的全球市場中脫穎而出并參與競爭。

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