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　　人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 组合解决方案在生活各个领域的应用越来越广泛，这一点在工业领域也是如此。目前，在工业领域，生产设施的监控在工业 AIoT 应用中占据份额，据 Festo 企业研究与创新部的 Martin Plank 称。

　　“AIoT 应用可以在维护或质量监控领域找到，例如在状态监控、预测性维护、预测质量或维护活动管理的解决方案中，Festo 已经为此提供了 AX 和 Smartenance 的专用解决方案，”Plank 说. “在能源效率和机器人技术领域也发现了越来越多的有趣应用。”

　　所有这些解决方案的共同点是，它们有助于提高质量、降低成本和/或保持可交付性。除了解决方案的实际好处之外，组织还通过挖掘应用程序所需的数据源来获得透明度。然后，利用的数据源通常可用于实施进一步的应用程序，而工作量大大减少，从而形成一个正反馈循环。

　　“然而，我们也观察到阻碍新 AIoT 解决方案快速和广泛实施的障碍，”普朗克说。“两个关键障碍是新解决方案收益的可量化性以及机器数据的可用性和可访问性。对于改造应用尤其如此。” 这些障碍之间存在明显的相关性——由于许多新解决方案的好处的量化只能在假设下进行，因此通常需要首先对它们进行，例如通过试点项目或单一的概念验证植物。然而，对于新解决方案的开发和，需要数据，这些数据只能通过大量努力才能获得，尤其是对于现有机器和系统。

　　Crosser 的营销官兼联合创始人 Johan Jonzon 表示：“物联网和人工智能分别在行业掀起波澜。“然而，当结合形成 AIoT 时，两者能够提供智能、连接系统，可以自我纠正和自我修复。” 物联网可以比作一个神经系统，通过多个设备发送和接收信号，而人工智能则充当大脑，接收数据、处理数据并使用它做出明智的决定。

　　到目前为止，物联网技术——如云计算和存储以及机器对机器通信——使制造商能够连接机器、存储数据并使其变得有意义。今天，借助 AIoT，制造商获得的不仅仅是事实。不是工厂经理只了解设备的运行情况，并且需要自己决定如何根据这些发现采取行动，人工智能正在通过自动采取行动来关闭循环。

　　Jonzon 在评论采用 AIoT 的障碍时说：“为了使将 AIoT 集成到智能工厂中可行，制造商需要一个能够支持快速决策的数据管理系统。这意味着分析更接近其来源的数据。

　　“人工智能活动通常需要在本地进行以实现快速行动。例如，如果系统收到有关机器故障的警报，它需要立即采取行动以停止生产并防止任何严重损坏。这就是优势发挥作用的地方。” Jonzon 解释说，通过在边缘而不是云端集成 AI 系统，可以避免延迟问题，这意味着可以更快地纠正机器故障等问题。

　　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。

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　　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，

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　　“However, we have also observed barriers which inhibit the rapid and widespread implementation of new AIoT solutions,” Plank said. “Two key barriers are the quantifiability of the benefits for new solutions and the availability and accessibility of data on machines. Which is especially true for retrofit applications.” There is a clear correlation between these barriers – since an absolute quantification of the benefits of many new solutions is only possible under assumptions, they often need to be evaluated first, for example with a pilot project or a proof-of-concept on a single plant. For the development and evaluation of new solutions, however, data is needed, which can only be obtained with a high effort, especially for existing machines and systems. “For this reason, Festo is working on solutions for simple and flexible data acquisition in production that fill this gap and thus enable the rapid development and evaluation of new customised solutions in the field of AIoT.”

　　A powerful contribution

　　“Separately, the IoT and AI are making waves in industry,” said Johan Jonzon, CMO and co-founder at Crosser. “However, when combined to form the AIoT the two are capable of delivering intelligent, connecting systems that can self-correct and self-heal themselves.” While the IoT can be likened to a nervous system, giving and receiving signals across a number of devices, AI acts as a brain, receiving data, processing it and using it to make informed decisions.

　　Until now, IoT technologies – such as cloud computing and storage and machine-to-machine communication – have given manufacturers the ability to connect machines, store data and make it meaningful. Today, with AIoT, manufacturers are presented with more than just facts. Instead of a plant manager only learning about how equipment is performing, and needing to the make their own decisions on how to act upon these findings, AI is closing the loop by automatically taking action.

　　Also commenting on the barriers to AIoT adoption, Jonzon said: “To make integrating AIoT into a smart factory feasible, manufacturers need a data management system that can support fast decision making. This means analyzing data closer to its source.

　　“AI activities often need to occur locally to enable fast actions. If the system receives an alert about a machine fault, for example, it needs to act instantaneously to halt production and prevent any serious damage. That’s where the edge comes into play.” By integrating the AI system at the edge, instead of the cloud, latency issues can be avoided, meaning issues such as machine faults can be rectified faster, explained Jonzon.