89PT01E GJR2344600R1011 ABB总线上的测试模块

　　这同样适用于过程优化活动，例如改变机器的速度或运动类型。与仅在云中处理数据相比，位于边缘的 AI 系统可以更快地向设备发送指令以提高其性能，从而提供更快的生产力途径。

　　“在边缘集成 AIoT 的另一个用例是涉及视觉检查系统时，”Jonzon 说。“相机和传感器会产生大量数据，因此在边缘分析和过滤这些数据更有意义，而不是将如此大量的信息发送到云端。”

　　在边缘集成 AIoT 还可以提高安全性。云计算可能会带来安全问题，因为数据由第三方提供商存储在公司场所之外，并且可以通过 Internet 访问。边缘计算通过从源头过滤掉敏感信息并将其存储在本地来克服这些安全问题，因此减少了将机密材料传输到云的情况。

　　“要在边缘成功集成 AIoT，首先需要离线构建 AI 模型，然后使用之前存储的数据集训练模型。一旦对模型感到满意，就可以将其与新的实时数据一起应用到现实中，”Jonzon 说。

　　“然而，将模型应用于在线场景中的实时数据与在训练阶段已经排序的存储数据上进行测试是非常不同的。实时数据没有被过滤或分类，为 AIoT 造成信息混乱。因此，需要对数据进行一些处理，然后才能被 AIoT 使用。”

　　边缘分析平台的使用可以在数据到达 AIoT 之前对其进行准备。例如，它可以协调不同格式的数据，使系统能够解释。

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(TMR)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　Integrating AIoT at the edge can also deliver increased security. Cloud computing can present security issues, as the data is stored by a third-party provider away from the company’s premises, and is accessible over the Internet. Edge computing overcomes these security concerns by filtering out sensitive information at the source and storing it on-premise, so there is less transfer of confidential material to the cloud.

　　“To successfully integrate AIoT at the edge, it is first necessary to build an AI model offline, then train the model by using previously stored datasets. Once happy with the model, it can then be applied in reality with new live data,” Jonzon said.

　　“However, applying the model to real time data in an online scenario is very different to testing it on stored data that has already been sorted in the training stage. Real time data hasn’t been filtered or categorized, creating a chaos of information for the AIoT. Therefore, something needs to be done to the data before it can be used by the AIoT.”

　　The use of edge analytics platforms can prepare the data before it reaches the AIoT. It could, for example, harmonize data that is in different formats, making it possible for the system to interpret.