智能工业用品的基于AI的 Edge 计算设备:其使用的好处和例子

YOGYAKARTA – 智能工业整合了物联网(IoT)、大数据分析和人工智能(AI)等先进技术,以提高效率,提高产品质量,并获得竞争优势。智能工业使用基于AI的边缘计算设备允许在制造网络最近的地点立即实时做出决策和优化。

基于AI的边缘计算是指将AI算法和AI模型直接应用于本地边缘设备(如传感器或物联网设备),从而实现实时数据处理和分析,而无需始终依赖云基础设施。

这种方法不仅可以减少延迟并改善数据隐私,还可以帮助制造商直接从数据生成源中利用人工智能的力量。

基于人工智能的边缘计算设备已在从制造业到零售业的各个工业领域广泛建立。

在制造业,人工智能边缘可以在短短几秒钟内检测产品缺陷或异常。

要了解更多了解情况,请查看以下智能产业使用基于AI的边缘计算设备的例子:

在制造业,基于AI的边缘计算允许通过计算机视觉系统进行即时的质量控制过程,该系统只能在毫秒数中检测产品缺陷或异常,引自Fabrity的话。

房地产行业,特别是智能城市的发展,基于AI的边缘计算可用于实时处理传感器数据,以创建更具响应性的城市基础设施,如交通管理和环境监测。

在健康领域,可穿戴传感器能够直接分析患者数据,从而更快地进行医疗操作。例如,一个连接到葡萄糖显示器的胰岛素泵——虽然它不是集中计算的替代品,但这项技术取代了患者血糖水平的手动监测。

使用基于AI的边缘计算设备用于智能工业的一个例子,最引人注目的是运输行业。

在这方面,自治运输技术在很大程度上依赖于边缘计算来处理复杂的传感器数据。有了这个能力,无人驾驶车辆可以独立、快速地做出导航决定,在任何情况下保持乘客的安全。

在零售业领域,使用基于AI的边缘计算可以创造创新,使电子商务平台上的在线购物活动更加有趣,例如,皮车服务,智能购物车和智能支票。

这一创新是由于使用基于AI的边缘技术而创造的。这是为了改善客户在在线商店的购物体验。

AI边缘技术为智能产业提供了许多优势,包括:

随着数据的本地处理,系统响应变得更快,理想用于自动引擎控制等实时应用。

敏感数据不需要发送到云,因此可以抑制信息泄漏的风险。

通过减少对中央服务器的依赖,网络成本和IT基础设施变得更加高效。

即使互联网连接中断,系统也可以继续运行,因为处理是在现场进行的。

AI允许设备进行预测维护以防止生产中断。

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