制造业中的边缘计算用例是什么（制造业中的边缘计算用例有哪些）

工业资产、系统、流程和环境的自动化和监控在运输、电子、采矿和纺织等制造业中变得越来越重要。为了实施更安全、更高效的实践，公司正在使用物联网传感器来自动化其制造流程。物联网传感器会生成大量数据，当人工智能的力量与其结合时，它会产生有价值的见解，制造商可以利用这些见解来提高运营效率。

边缘计算允许支持传感器的设备在本地收集和处理数据，以便在工厂车间提供见解，而无需与云通信。边缘人工智能使任何设备或计算机能够实时处理数据，并以最小的延迟做出人工智能主导的决策。这种便利带来了需要快速、实时洞察的新用例，例如扫描装配线上的产品缺陷、识别工作场所危险、标记需要维护的机器等。

边缘计算为制造商提供了许多优势，包括：

超低延迟处理：在制造场景中，吞吐量至关重要。检查过程可能是整个过程中的关键瓶颈。在边缘处理数据可以节省宝贵的微秒时间，因为数据不需要发送到云端或从云端发送。

增强的安全性：制造商的数据是关键的IP。与通过云发送数据相比，将数据保存在设备上意味着它不易受到攻击或数据泄露，从而保持安全。

节省带宽：仅将经过AI处理的智能数据发送到云端，并在设备本地处理剩余的高速（例如振动）和大容量（例如图像和视频）数据，从而降低数据传输速率并释放带宽，从而降低成本。

利用OT 领域知识：让OT 领域专家能够利用他们的隐性知识来控制数据处理人工智能参数，使他们能够创建高度适应性和注重结果的敏捷解决方案。

强大的基础设施：通过边缘设备现场处理数据使公司能够不间断地维持其生产流程，即使在网络中断的情况下也是如此。

制造业中的边缘计算用例

世界各地的制造商已经开始在边缘使用人工智能来改变他们的制造流程。以下用例探讨了边缘计算如何有助于提高制造业的效率和生产力。

预测性维护：传感器数据可用于及早检测异常并预测机器何时出现故障。如果机器需要维修，设备上的传感器会扫描缺陷并发出警报管理，以便尽早解决问题并避免停机。传感器数据、人工智能和边缘计算的结合可以准确评估设备状况，使制造商能够避免代价高昂的计划外停机。例如，化工厂中配备传感器的摄像头用于检测管道中的腐蚀情况，并在管道造成任何损坏之前向工人发出警报。

质量控制：缺陷检测是制造过程的重要组成部分。当运行生产数百万产品的装配线时，需要实时捕获缺陷。使用边缘计算的设备可以在几微秒内做出决策，立即发现缺陷并向员工发出警报。这种能力为工厂提供了显着的优势，因为它可以减少浪费并提高生产效率。

设备性能：制造商不断寻求改进其流程。与传感器数据结合时，边缘计算可用于评估设备的整体性能。例如，在汽车焊接过程中，制造商需要满足许多要求，以确保其焊缝具有最高质量。利用传感器数据和边缘计算，企业可以实时监控产品质量，并在产品出厂前识别缺陷或安全风险。

产量优化：在食品生产工厂中，了解生产过程中使用的成分的准确数量和质量至关重要。通过使用传感器数据、人工智能和边缘计算，如果需要更改任何参数以生产质量更高的产品，可以立即重新校准机器。不需要人工监督，也不需要将数据发送到中央位置进行审查。现场传感器可实现实时决策以提高产量。

车间优化：制造商必须了解如何利用工厂空间来改进流程。例如，在汽车制造厂中，如果工人必须步行到不同的地点来完成任务，效率就会很低。如果没有数据，主管可能不会意识到瓶颈。传感器有助于分析工厂空间的使用方式、谁在使用它们以及为什么使用它们。数据和关键边缘人工智能处理信息被发送到中央位置以供主管审查。然后，主管可以对工厂流程进行明智的优化。

供应链分析：越来越多的公司需要持续了解采购、生产和库存管理。通过利用人工智能和边缘计算实现这些流程的自动化，公司可以更好地预测和管理其供应链。例如，一家拥有自动化流程的ele CTR onic 制造公司可以立即通知全国其他生产设施生产更多所需原材料，而不会影响生产。

工人安全：产业工人经常在制造现场操作重型机械并处理危险材料。使用配备人工智能视频分析的摄像头和传感器网络，制造商可以识别处于不安全条件下的工人并快速干预以防止事故发生。边缘计算对于工人的安全至关重要，因为需要实时做出救生决策。

边缘计算将通过人工智能提高运营效率和生产力，继续改变制造业。

责任编辑：haq