Akıllı yükseltme derecesi farklı olsa da, bu eğilim tüm endüstriyel pazarı açıkça süpürdü.
Bir üretim gücü olarak Çin, küresel toplamın% 30'unu oluşturan küresel üretim çıktı değerinde ilk sırada yer aldı. Bu nedenle, Çin'in üretim sayısallaştırması ve akıllı dönüşümü büyük bir pazar alanına sahiptir ve bu dönüşümün hızının nasıl iyileştirileceği öncelik haline gelmiştir.
Endüstriyel kontrol bulut tarafı mimarisine geçer
Geleneksel endüstriyel kontrol, kapanma ve zayıf uyumluluk sorunuyla karşı karşıyadır, bu nedenle çeşitli ülkeler ve bölgeler de endüstriyel kontrol Nesnelerin İnterneti standardizasyonu yoluna başladı. Bununla birlikte, standardizasyon ile aynı zamanda, yeni endüstriyel kontrol yöntemleri de özellikle Edge hesaplamada daha yenilikçi uygulamalar yönlendiriyor.
Mevcut trendden, endüstriyel saha mimarisinden "bulut - kenar - son" üç katmanlı mimariye kadar kesin bir sayı haline geldi ve kenar ucunda, ister Akıllı Kontrolü tamamlamak için Edge Cloud işbirliği veya Edge istihbaratı yoluyla giderek karmaşıklaşan endüstriyel bilgi işlem gereksinimlerini karşılayabilir.
Makine Vizyonunun Zorlukları
Başlangıçta, üretim işletmelerinin% 60'ından fazlasının verimliliği artırmak için AI teknolojisi kullandığını ve kullandıkları AI teknolojisinin büyük bir kısmının makine görüşüne dayandığını belirttik.
Makine görme için mevcut çözümler sık olmasına rağmen, kaçınılmaz olarak sektördeki bir sonraki zorluk turuna katılıyorlar.
Daha dikkatli bir şekilde dönüşen endüstriyel pazarlar için, bir çözüm seçmek aslında arkasındaki ekolojiyi seçmektir.
Kısa özet
Aslında, Nesnelerin Endüstriyel İnterneti'nin akıllı yükseltilmesini sağlamak, tüm ekolojinin birlikte çalışmasını gerektirir ve Nesnelerin Endüstriyel İnterneti, bağlantı, kontrol ve yeni uygulamaların ihtiyaçlarını karşılamak için kenardan buluta akıllı ve açık bir platform oluşturmalıdır. Endüstriyel Nesnelerin İnterneti'nin çok düğümlü ve multi-scenario uygulamalarının inişi de ekolojinin işbirliğinden ayrılamaz.