Однако проблема редко сводится к сбору данных. Основная проблема заключается в подключении данных. Например, завод порошковой металлургии может использовать различные базы данных, электронные таблицы, руководства, оборудование, системы мониторинга и т. д. для хранения своих данных.
Производственные параметры создают значительные объемы эксплуатационных данных. В случае порошковой металлургии такие данные можно получить из оборудования, RFID, BLE, датчиков, платформ управления запасами, производственных записей, процедур контроля качества и других источников.
Однако проблема редко сводится к сбору данных. Основная проблема заключается в подключении данных.
Например, завод порошковой металлургии может использовать различные базы данных, электронные таблицы, руководства, оборудование, системы мониторинга и т. д. для хранения своих рабочих данных. При такой настройке команде может быть сложно отслеживать статус производства, отслеживаемость, состояние оборудования и расход материалов.
Но здесь идея архитектуры AIoT может оказаться полезной.
Как работает AIoT?
AIoT включает в себя сочетание подключенных устройств, интеграцию данных, аналитику и искусственный интеллект.
Машины / Датчики / RFID / BLE
↓
Уровень подключения
↓
Периферия / Интеграция
↓
Нормализация данных
↓
Аналитика + ИИ
↓
Операционная аналитика
↓
Принятие решений человеком
ИИ не должен заменять существующие производственные решения. Вместо этого он может работать поверх подключенных данных.
Подключение завода
Различные технологии