工业人工智能自动化的挑战和好处

工业物联网设备生成的海量数据，从摄像头到传感器，必须实时处理。尽管存储的数据对于洞察力和预测很有用，但当涉及到关键任务工业生产和监控时，必须立即处理和分析数据。

然而，当本地处理资源有限时，在本地分析关键数据甚至将其发送到云服务是非常具有挑战性的。

检查或分拣等工业或制造任务可以从基于人工智能的自动化中受益。人工智能系统可以做出智能决策、检查并快速挑选出有缺陷的产品。更好的是，它可以提供有关如何改进生产线流程的见解。

尽管我们可能能够在工业现场生成有价值的数据以实现自动化，但我们的本地计算机和互联网设备将无法处理这些数据。

工业人工智能和自动化的挑战：

实时数据密集型应用程序需要强大的处理能力。部署在工厂车间的普通服务器没有足够的处理能力来摄取大数据和运行人工智能推理算法。

云不是在关键任务应用程序中部署人工智能的正确解决方案。云可能有合适的服务器来处理大数据，但引导我们到达那里的网络基础设施却勉强够用。网络限制导致更高的延迟和对带宽的更多需求。

数据隐私和安全。将数据发送到离岸云服务器进行处理会增加攻击面。

好处

边缘人工智能不是将我们的数据长途转移到基于云的中心进行分析，也不依赖我们的网络基础设施来执行此操作，而是走了一条大捷径。它带来了智能（人工智能和机器视觉算法）和强大的处理能力，更接近需要的地方。

由于边缘人工智能分散了基于云的人工智能并且可以实时处理数据，因此它可以提供以下好处。

预测性维护。计算机视觉可以帮助预测某些工业设备何时会出现故障。预测性维护有助于防止潜在的设备停机并避免失去客户或收入。

确保生产力和质量。自动化制造过程，例如在制造生产线中检查瓶子、轮胎、焊缝或纺织品。此外，边缘人工智能和计算机视觉支持协作机器人和混合现实等关键技术。

远程视频监控。在边缘处理视频有助于优化安全监控或视觉监督。面部识别或发烧检测等应用程序可以帮助建立安全性。它允许基于人工智能的身份验证和工厂范围内的员工访问。

培训新员工。将智能带到边缘还有助于通过混合现实或协作机器人培训新员工。这些技术可以帮助受训者在没有风险的情况下与原型进行交互。