物聯網和人工智慧。對於工業自動化而言，這兩項技術遠不止是流行語或熱門話題。 人工智慧和物聯網的融合將重新定義工業自動化的未來。 它將引領新工業革命。
物聯網和人工智慧是兩種獨立的技術，對多個垂直行業產生重大影響。
物聯網是數字神經系統，而人工智慧則成為做出控制整個系統的決策的大腦。 AI 和 物聯網的結合為我們帶來了能夠自我糾正和自我修復的智慧互聯絡統。
雲計算為互聯絡統提供了三個關鍵方面——連線性、儲存和計算。憑藉永遠線上的架構，雲計算使多個裝置能夠相互無縫連線。除了相互發送機器對機器訊息外，這些裝置還將遙測資料傳送到雲中，這些資料被集中攝取和儲存。雲中的計算服務處理這些代表來自各種裝置的資料的大型資料集，以獲得洞察力。
連線、儲存和計算成為物聯網的基礎。物聯網和大資料幫助利益相關者瞭解各種裝置和感測器之間的模式和相關性。結果以富有洞察力的視覺化和圖表形式呈現，它們是物聯網儀表板的一部分。
總之，第一代基於雲的物聯網提供了五個關鍵能力：
收集——來自大量裝置和感測器的遙測資料在一箇中心位置收集。
儲存——遙測資料儲存在可擴充套件的儲存系統中。
處理—— 大資料平臺用於處理和分析遙測資料集。
分析—— 利用大資料系統的洞察力透過豐富的視覺化呈現分析。
控制——裝置操作員和現場工程師根據大資料系統的建議控制裝置。
透過將人工智慧與工業物聯網相結合，互聯絡統添加了一項重要能力——行動。
透過對遙測資料中的模式和相關性採取行動，人工智慧超越了視覺化。它透過根據資料採取適當的行動來填補空白。人工智慧不僅僅是向人類展示事實以使他們能夠採取行動，而是透過自動採取行動來結束迴圈。它本質上成為連線系統的大腦。
人工智慧將在兩個不同的層面上增強工業物聯網。首先，它透過智慧增強感測器來影響遙測資料。其次，人工智慧將用於實時或批次分析入站遙測資料流。它將自己插入物聯網頻譜的起點（裝置）和終點（分析）。
例如，被視為影象感測器的相機會將每一幀傳送到物聯網系統，以分析某些物件的饋送。透過將 AI 應用於相機裝置，它僅在檢測到特定物件時傳送幀。這顯著加快了處理速度，同時節省了 CPU 處理每一幀的時間。相同的原理可以應用於語音合成和其他形式的遙測資料。支援人工智慧的感測器是物聯網系統的未來。
透過將基於神經網路的深度學習模型應用於傳入的感測器遙測資料，複雜的物聯網系統將能夠實時發現異常。當神經網路預測到嚴重錯誤時，可能會關閉故障裝置以避免致命事故或事件。
當前的物聯網系統旨在對事件做出反應，而未來系統可以主動檢測故障和事件。人工智慧在物聯網系統中的注入帶來了預測性維護的可能，這將幫助組織在裝置支援和維護方面節約成本。
工業自動化的未來在於人工智慧和物聯網的融合。物聯網人工智慧將影響幾乎所有行業垂直領域，包括汽車、航空、金融、醫療保健、製造和供應鏈。
更多內容，敬請期待。
