工业模型边缘服务解决方案
价格 | 商议 |
计量单位 | 次 |
一、痛点问题
1、海量的设备数据在工业现场,制造设备产生的数据多样而繁杂,并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面流量、带宽的需求,另一方面云服务费用问题。此外,企业对上传所有数据到云端也存在安全担忧。
2、在工业现场,对于某些控制数据是需要立刻处理的,譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级,而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级,全部通过云端来分析会大大延缓现场的生产效率。
二、解决方案简介
边缘计算技术在工业领城的应用,通过将机器学习和人工智能模型部署在边缘设备上,利用边缘计算技术,一部分数据可以在边缘设备上进行处理,实现智能化的数据分析和决策,提高整体的系统响应速度。在智能制造领域,通过边缘设备对生产线上的数据进行实时分析和监控,可以准确预测设备故障,并及时采取措施,提高生产效率和产品质量。并且可以实现工业设备的远程监控和维护。
三、应用价值
工业设备连接到边缘设备上,减轻云计算中心的负荷,实时监测设备的运行状态和性能指标,及时发现并解决潜在问题,提高设备的可靠性和稳定性。同时,通过远程连接实现对设备的远程维护和升级,减少维护人员的工作量和出差成本。
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