AI与物联网的整合将成为未来各垂直领域的主流系统

智能化是近年来制造业最重要的趋势，经过几年的市场教育，这两年的市场调查程度已经开始提高，而从二零一六年开始，IT产业掀起人工智能（AI）热潮，AI与物联网的整合将成为未来各垂直领域的主流系统，在制造业中，AI也将成为工业物联网的核心运算架构之一

自德国率先呼吁工业4.0以来，相关技术也取得了快速进步，包括工业物联网BUL49D、大数据分析、机器人等技术的发展，逐步创造了新的智能工厂和新的工业化标准。

特别是近年来，人工智能（AI）浪潮来袭，给行业4.0带来了全新的发展方向，明确了自动化和智能化的区别，包括基于算法分析的人工智能技术，如机器视觉和深度学习，已经成为行业4.0未来发展的新趋势，不仅让自动化和机器人技术更加精准，制造业也开始进入无人工厂等新的科技领域。

就目前的发展而言，智能制造有三大趋势。一是生产网络，主要用于制造、运营和管理系统（ManufacturingOperationsManagement，MOM），协助生产价值链中的供应商获取并交换实时生产信息。供应商提供的所有部件都可以在正确的时间以正确的顺序到达生产线。第二个趋势是虚拟模拟和真实物理系统的完美集成。制造过程中的每一步都将在虚拟世界中进行设计、模拟和优化，为包括材料、产品和工厂在内的真实物理世界创，包括材料、产品和工厂（DigitalTwin，TwinModel），第三个趋势是网宇实体系统（Cyber-PhysicalSystem，CPS），在这个系统中，输入产品组件本身的产品信息。他们将根据自己的生产需要，直接与生产系统和设备进行沟通，发布下一个生产过程指令，并命令设备组织自己的生产。这种独立的生产模式可以满足每个用户的定制需求。

建立大数据运算模式

上述三大趋势将在未来AI有一定程度的集成，比如生产线监控、机器人、无人驾驶车辆等。，所有这些都会有AI计算功能设计的主要原因是大量定制的趋势。工厂需要面对的各种生产情况，如产品类型和生产线转移，也将增加难度。虽然通过传感器和大数据分析，管理者可以掌握更多的信息来帮助决策，但由于信息量的大量增加，管理者的信息分析压力也会增加，再加上市场变化越来越快，人类的分析速度可能越来越难以跟上，提供越来越快的前端数据。当然，制造现场的机器更难快速反映客户需求，AI在制造业中，系统可以从大数据分析中找到常规的建立模式，然后学会避免以前的错误，甚至提前预测，应用于制造领域，不仅可以缩短停机时间，而且可以及时调整生产线，减少材料和浪费的频率。

对于工业物联网来说，获取数据和分析数据是核心任务，来自传感器的数据点可以通过多个阶段转化为可操作的见解。工业物联网平台包括可扩展的数据处理流程，可以处理需要立即关注的实时数据，以及只有一段时间内有意义的数据。当检测到压力和温度阈值的异常组合时，物联网平台关闭液化石油气灌装机可能为时已晚。

就目前的发展而言，AI有几种算法。例如，热路径分析的核心是负责检测异常的规则引擎。物联网平台嵌入复杂的规则引擎，可以通过理解模式和数据格式的领域专家，从传感器数据流动态评估复杂模式，定义规则引擎的参考阈值和路由逻辑，这种逻辑是规则引擎在编排信息流中的关键输入。在数据点移动到数据处理过程的下一阶段之前，规则引擎已经成为物联网平台的核心。机器学习的关键领域之一是从现有的数据集中找到模式，将类似的数据点分组，并预测未来数据点的价值。

与机器学习相关的高级算法可用于分类和预测分析。由于这些算法可以从现有数据中学习，而且大多数物联网数据都是基于时间序列的，因此这些算法可以根据历史数据预测传感器的未来值。这些机器学习算法的组合将取代工业物联网平台中的传统规则引擎，尽管现场专家仍然需要根据条件定义采取行动，但这些智能算法提供了更高的准确性和准确性。

AI+HI大大提高效益

机器学习在工业物联网中最大的应用之一是设备的预测维护，通过相关性和分析模式的变化预测设备故障，并报告关键指标，如设备的剩余使用寿命，预测维护也可以应用于航空航天、制造、汽车、运输、物流和供应链，如预测模型安排到汽车服务中心，在航空行业，预测维护计划的目标是根据维护历史和飞行路线信息预测航班延误或取消的可能性。

从物联网的发展趋势来看，工业物联网是所有垂直应用中发展最快的一类，AI在工业物联网中，我们主要协助操作人员和管理人员筛选从大量设备中提取的数据并做出判断，但目前AI不可能做出逻辑决策，所以在制造领域，AI必须与人类智慧相结合，才能成为系统的最佳效益。

物联网系统工厂预测趋势模式

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