数据驱动和人工智能正推动智能工厂崛起

通过将数据与边缘计算、人工智能/机器学习和流分析等强大工具相结合，实时数据正在推动智能工厂的崛起

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数据正在彻底改变制造业。 通过将数据与边缘计算、人工智能/机器学习和流分析等强大工具相结合，实时数据可以实现全新的创新水平，从而推动智能工厂的兴起。

2022 年，制造业产品销售总额达到惊人的 2037 亿英镑(2591 亿美元)。 在全球范围内，企业都迫切希望跟上行业内的创新速度，英国承诺向数据创新中心投入 5000 万英镑(636 亿美元)，以支持英国制造商加速数字技术的发展。 最终，有远见的企业应优先考虑将运营技术 (OT) 与边缘和人工智能相结合，以实现能够带来显着效益的用例。

在制造业中，“边缘”是生产环境，摄像机、传感器、机器和装配线在其中生成数据。 使用边缘计算技术，企业可以收集和解释来自这些来源或连接到这些来源的自动化控制系统的数据。 然后使用流数据分析和人工智能对数据进行分析，以实现实时洞察，从而快速决策和立即采取行动。

然而，同样的边缘数据涌入可能会成为转型的障碍。 扩展数据集，包括跨新边缘位置的新数据类型，可能会以其庞大的数量压倒边缘技术，从而形成数据孤岛。 拥有结构良好的边缘基础设施对其成功至关重要。

尽管存在这些问题，制造商和其他工业公司仍在继续在边缘进行创新，根据从边缘数据中获取价值的能力使自己脱颖而出。 如今，这意味着使用人工智能和机器学习来处理海量数据集，并在数据创建和消费时近乎实时地返回见解。

人工智能可以提高组织的安全性、效率、技能和产品质量。 – 所有这些都将帮助组织在不断变化的环境中保持相关性和竞争力。 人工智能具有影响力和独特的优势是：

减少缺陷：人工智能可以跟踪产品从到达工厂开始的整个过程。 计算机视觉有助于在整个生产周期中加速和自动化正在进行的工作。 可以实时识别、标记缺陷并追溯到各个流程或组件，以便立即修复，而不是在有缺陷的产品完成后才进行修复。

最小故障：人工智能驱动的预测维护系统使用来自传感器和物联网设备的数据来查明维护需求的确切位置。 这节省了技术人员通常用于诊断问题的大量时间，并使组织能够主动预测和预防未来类似的设备故障。 主动保持设备和流程以最佳性能水平正常运行，有助于组织保护员工、避免中断并降低维护成本。

解决知识差距：基于增强现实 (AR) 的人工智能系统允许场外专家虚拟访问工厂，使用 AR 界面直接评估情况并指导或培训现场工人进行补救。 人工智能还可以理解情境背景并加载建议行动的标准流程，每个步骤都在 AR 中清晰展示，允许未经培训的工人在通常需要专家但又无法找到专家的情况下执行复杂的任务。

制造边缘的人工智能带来了一些有吸引力的好处，但也带来了一些必须解决的独特挑战。

组织需要建立强大的后端基础设施和咨询服务基础，以充分了解从获取边缘数据到获得所需业务成果的整个过程。

为了进一步简化部署、集成、安全和管理，由制造人工智能构建的配置系统，专家可以利用专为智能制造用例设计的解决方案来加快实现价值的时间。 选择经过工程验证的人工智能解决方案可以帮助企业克服采用障碍——其中之一可能是缺乏现场人工智能专业知识。 验证的设计是经过测试和验证的配置，从一开始就根据特定用例动态地适应需求。 这些集成解决方案经过严格测试和记录，有助于加快和简化部署。

当今成功故事背后的用例与制造业子行业一样多种多样，但反复出现的主题正在出现。 其中包括互联工人、整体设备效率、预测性维护、生产质量、产量优化、增强的物流、生产优化和数字孪生——所有这些都是最常见的制造边缘用例。

支持人工智能的边缘计算和数据分析的常见用例包括预测维护、计算机视觉、生产质量和数字孪生。 这些都需要分析大量的多维数据，例如来自连接设备、设备和其他资产的图像、音频和传感器读数。 使互联工作人员能够提高工作效率和安全性的用例依赖于高速和超低延迟连接(例如 Wi-Fi 和电话数据)来提供及时的生产力和安全信息。 其他新兴用例，例如用于维护和培训应用的 AR 和混合现实，将需要 5G 网络的灵活性和成本效益来解决古老的连接和 Wi-Fi 数据吞吐量问题。

在竞争日益激烈和要求日益严格的世界中，这些技术和用例可以帮助制造商在客户需要时为他们提供他们想要的东西：以具有竞争力的价格提供创新、高质量的产品，同时满足严格的盈利能力、可持续性和安全目标。

通过利用边缘人工智能的力量，智能制造商正在实现切实且可衡量的商业利益，并在需要时提供更好、更快的洞察力。 这种智能制造方法使他们能够在竞争激烈的全球市场中脱颖而出并参与竞争。

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