工業人工智能自動化的挑戰和好處

工業物聯網設備生成的海量數據，從攝像頭到傳感器，必須實時處理。盡管存儲的數據對于洞察力和預測很有用，但當涉及到關鍵任務工業生產和監控時，必須立即處理和分析數據。

然而，當本地處理資源有限時，在本地分析關鍵數據甚至將其發送到云服務是非常具有挑戰性的。

檢查或分揀等工業或制造任務可以從基于人工智能的自動化中受益。人工智能系統可以做出智能決策、檢查并快速挑選出有缺陷的產品。更好的是，它可以提供有關如何改進生產線流程的見解。

盡管我們可能能夠在工業現場生成有價值的數據以實現自動化，但我們的本地計算機和互聯網設備將無法處理這些數據。

工業人工智能和自動化的挑戰：

實時數據密集型應用程序需要強大的處理能力。部署在工廠車間的普通服務器沒有足夠的處理能力來攝取大數據和運行人工智能推理算法。

云不是在關鍵任務應用程序中部署人工智能的正確解決方案。云可能有合適的服務器來處理大數據，但引導我們到達那里的網絡基礎設施卻勉強夠用。網絡限制導致更高的延遲和對帶寬的更多需求。

數據隱私和安全。將數據發送到離岸云服務器進行處理會增加攻擊面。

好處

邊緣人工智能不是將我們的數據長途轉移到基于云的中心進行分析，也不依賴我們的網絡基礎設施來執行此操作，而是走了一條大捷徑。它帶來了智能（人工智能和機器視覺算法）和強大的處理能力，更接近需要的地方。

由于邊緣人工智能分散了基于云的人工智能并且可以實時處理數據，因此它可以提供以下好處。

預測性維護。計算機視覺可以幫助預測某些工業設備何時會出現故障。預測性維護有助于防止潛在的設備停機并避免失去客戶或收入。

確保生產力和質量。自動化制造過程，例如在制造生產線中檢查瓶子、輪胎、焊縫或紡織品。此外，邊緣人工智能和計算機視覺支持協作機器人和混合現實等關鍵技術。

遠程視頻監控。在邊緣處理視頻有助于優化安全監控或視覺監督。面部識別或發燒檢測等應用程序可以幫助建立安全性。它允許基于人工智能的身份驗證和工廠范圍內的員工訪問。

培訓新員工。將智能帶到邊緣還有助于通過混合現實或協作機器人培訓新員工。這些技術可以幫助受訓者在沒有風險的情況下與原型進行交互。