過去，在制造設備中，運營專業

挑戰在于如何確保以優化、經濟高效的方式進行ITOT混合，而不會對正在進行的運營活動造成重大攙和，這正是邊緣算計發揮關鍵作用的場所，特別是跟著人工智能(AI)和機械吸取(ML)的出現。

利用AI軟件算法，可以在無需人工干預的場合下處理OT信息，并做出基于經驗的決線上娛樂城博弈心得策。傳統上，AI軟件需要高程度的算計效能力，但邊緣推理平臺的出現，可以在更受約束的環境中採用AI培訓算法的結局，使AI能夠擴展到工廠車間。

一旦制造商可以加快其決策，就可以提高生產效率。將人工智能進一步引入到自動化過程中，也有助于辦理勞動力老齡化所帶來的挑戰，由於流失的勞動力并沒有及時得到新人才的增補。利用新的專業和算法，制造商可以用同樣數目的工作人員，做更多的事情。

數字化檢修的優點

舉例來說，考慮代表制造過程的查抄階段。在生產環境中，有具有30至40年制造經驗的人員，採用他們的經驗來發明缺陷、反常和別的質量疑問。然而，跟著這些人員的退休，假如沒有新一代的查抄人員來取代他們，制造商如何保存和利用他們的知識經驗?

AI和ML提供了一種辦理方案：利用與新檢修員訓練雷同的訓練過程，將知識數字化。贏家娛樂城優惠比較AI模子途經訓練后，可以配置到邊緣推理設施上，然后這些設施可以執行缺陷和質量評估，將信息反饋給訓練服務器，以進一步調換和優化人工智能模子。

邊緣推理平臺提供的”數字化檢修員”，可以永久保存經驗豐富的運行人員的所有知識，并將其應用于檢修過程，通常比手動檢修能夠提供更高的準確度。同時，人工檢修員的腳色，則被提拔為解析結局數據和確認流程改進領域。

採用淘金娛樂城 玩法心得最新的AI和ML專業，再加上適當的訓練服務器和推理邊緣硬件可以實現數字化檢修，而無需數據科學家或復雜的編程。相反，系統會在一個短暫的訓練期內，了解什麼是可接納和不可接納的樣本。

由此產生的模子，可以同時配置到多個站點和生產線，進一步利用來自多個區域的查抄團隊的綜合經驗。連續運行該系統，會連續不斷向訓練服務器反饋信息，以連續不斷提高的精確性完善邊緣推理，終極實現近乎完滿的決策過程。

那麼，傳統制造商如何利用這項專業并變得更”智能”，尤其是當很多生產設備位于”棕地”現場?通常，這比制造商想象的要容易得多。當然，有必須將網絡連結到查抄區域，并且需要攝像頭來蒐集目視查抄數據，但假如OT投資是最新的，這些要素通常已經就位。

邊緣推理通常是一個相對簡樸的”即插即用”，提供贏家娛樂城出金攻略圖像捕獲和AI推理算法，形成缺陷檢測系統。訓練服務器通常位于IT服務器機房內，它依據邊緣反饋的數據連續不斷完善模子，但可以安裝在任何可以拜訪連結邊緣推理設施網絡的場所。

在許多場合下，該模子還採用從別的來歷獲取的信息，但系統基于尺度的開放專業的性質，使其能夠實施物聯網專業層，結合邊緣應用、通訊協議和數據采集性能，從而實現”棕地”設備的數字化，并將其帶入新的制造時代。

當歐洲第一次開始商量工業40革命時，隨之而來的疑問是如何建立非專有的、開放的辦理方案，以避免鎖定供給商。起初的步驟是創新專業兼容性，并將其集成到一個開放和透徹的環境中，以便實施進一步的創造。

大概6年前，當各組織商量在生產環境中實施物聯網的方法娛樂城 行銷時，重要商量的是制造商如何連結其機械和設施。與以前基于SCADA或MES應用的辦理方案比擬，它們如何提高解析程度?如何才能使更多的OT領域的應用，能夠確保有吸引力的投資回報率?跟著時間的推移，這導致了工業物聯網越來越基于開放式PC專業的局面。

開放式架構減低了復雜性

固然這對于OT領域來說是新事物，但對IT界來講，已經熟練應用幾十年了，已經了解通用架構、通訊尺度、控制工具和應用程序框架所具有的價值。跟著開放式通訊專業的發展，諸如OPC UA等專業越來越廣泛地被采用，時間敏感網絡和5G等新專業，降服了對專用即時設施的需求，使基于開放式PC專業的可能性也就越來越大。

反過來，這種開放式架構的采用意味著，在老舊的生產設備上建立專業層的概念比兩三年前要簡樸得多。這是由於有很多專業將專有OT設施和系統集成到物聯網領域。通訊、協議和物理接口已變得加倍尺度化，與舊的專有OT設施比擬，用于構建系統的開放專業平臺正變得越來越商品化，因此投資變得更容易。

傳統上，專業典型了商務應用的價值，但目前企業不再商量專業兼容性，由於它已經兼容了。相反，他們商量如何採用物聯網專業優化端到端工作流，而不僅僅是一個獨立的過程，以及如何利用員工的智力資源和經驗，通過專業來豐富他們的腳色，從而進一步增加組織的價值。他們越來越關懷如何利用可以在整個企業邊緣捕獲和可視化的信息。

勝利的關鍵在于利用最新工業物聯網專業的開放性，減輕商務應用和邊緣OT應用集成商的肩負，減低配置新專業與整合現有應用的復雜性。