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5G无线连接,智能传感器和AI,这些技术是未来 重要的行业趋势

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-03-26 浏览次数:60
  随着更复杂的计算,更快的网络连接和大规模的云存储变得可用,研华将人工智能作为IIoT的未来交付到边缘。

 
 5G无线连接,智能传感器和AI,这些技术是未来 重要的行业趋势
 
  在工业物联网(IIoT)平台提供商Advantech的在线会议开幕日,公司代表和其他行业专 聚集 堂,讨论了IIoT,人工智能(AI)和工业网络的新发展。特别是,许多会议集中讨论了如果IIoT和相关的Industry 4.0技术要在未来得到广泛采用,仍然存在的障碍。
 
  从活动的第 天起, 大的收获也许是,尽管IIoT提供的真正价值基础是可以在它生成的数据中找到的,但是除非有效地收集,传达数据,否则无法从中获得任何收益,并进行分析。因此,几位演讲者聚焦了新兴技术,例如5G无线连接,智能传感器和AI,这些技术是未来 重要的行业趋势。通过这些技术在数据收集,传输和分析方面的改进,研华可以预见行业将从工业物联网转向物联网(AIoT),从而使云交付的应用程序能够在设备 别做出实时,自主的决策。在这个框架内,
 
  研华 席技术官杨致远(Allan Yang)强调,如果要及时,经济高效地实现AIoT,则需要 种平台方法。“ AIoT是跨学科的。它需要边缘计算,云平台,数据专业知识和许多特定 域的 域专业知识。没有 公司可以独自成功地做到这 点。但是,我们看到许多公司仍在尝试内部构建其基本技术模块,而不是采用平台方法。”他说。“这需要很多时间,并且涉及很多反复试验。我们强烈鼓励所有公司,无论其规模大小,都评估进行合作或建立合作伙伴关系以加快采用速度的可能性。”
 
  物联网的未来
 
  研华活动还探讨了为何IIoT普及率尚未达到预期的预期的原因,Advantech Europe副董事总经理Dirk Finstel指出,尽管预计到2020年将有500亿个IIoT设备投入使用,但在 范围内仅部署了85亿个IIoT设备。现实。根据Finstel的说法,这在很大程度上可以归因于使大型IIoT成为现实所需的相关基础架构中的缺陷。他认为,5G网络的高速和带宽容量将在不久的将来提高许多依赖云计算的IIoT技术的可行性。
 
  研华北美副总裁杰里·奥格曼(Jerry O'Gorman)表示,通过减轻通过云计算应用程序向工厂内外发送大量数据的负担,预计边缘计算的进步也将在IIoT部署中发挥更大的作用。O'Gorman不仅看到边缘计算降低了成本并加快了采用速度,而且通过将云原生软件扩展到边缘,可以减少等待时间,并且需要更少的带宽来进行数据传输。实际上,他估计通过将云原生软件扩展到边缘,可能永远不需要将生成的数据的75%传送到云中。
 
  他还指出,随着5G允许将复杂的应用程序快速交付到边缘,软件即服务(SaaS)模型可能会如何显着增长。O'Gorman认为,这可以 大地降低 终用户的成本,即使是中小型企业也可以轻松访问日益复杂的AIoT应用程序。
 
  商业考虑
 
  尽管“人工智能承诺提供令人印象深刻的新功能,但 终用户不应指望它能够解决有关IIoT部署和集成的所有问题,”“物联网神话”的作者William Webb在研华活动上的演讲中说道。
 
  “在该 域有许多有希望的新进展,但需要谨慎对待并以正确的方式加以利用。人工智能仅在您 获得数据时才起作用,这意味着它只能增强已经存在且运行良好的IIoT系统。” Webb说。“除非您已经建立了 个可交付所有数据的IIoT系统,否则您将无法真正使用AI来理解这些数据。”
 
  Webb认为,着眼于IIoT项目以协调调整整个业务流程可能是确保成功的 佳方法。Webb指出,在许多早期的IIoT技术部署中,对于运营商来说,部署新系统而不充分意识到他们需要改变其整体运营以有效地运用从其数据中得出的见解的程度的情况并不少见。例如,即使设备已经配备了IIoT技术以预 预测故障,但是 旦设计了新流程来有效分配劳动力到需要维护并重新定向的机器上,该信息也只能用于提高生产率。去参加其他有价值的活动,而他们却没有。因此,尽管理论上预测性维护更有效,
 
  当然,运营商正在摆脱这些麻烦,而预测性维护现已成为IIoT技术的 常见应用之 。韦伯仍然强调,正是这些挑战突出了将IIoT项目不仅视为技术安装,而且还要求组织内部进行文化,劳动力和面向业务的变革的计划的重要性。

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