IoT 和 AI 是不同的技术趋势，它们都在行业中掀起波澜。物联网可以将设备连接在一起，像神经系统一样发出和接收信号。相比之下，人工智能可以充当大脑，使用数据做出控制整个系统的明智决策。当结合在一起时，两者能够提供智能、连接的系统，这些系统可以自我纠正和自我修复——形成我们所说的物联网人工智能 (AIoT)。
Flow Studio 支持处理、协调和过滤数据实时在边缘，然后使用 AI 从收集的数据中学习，以实施预测性维护。传统的物联网技术，如云计算和机器对机器 (M2M) 通信，使制造商能够完成三个关键任务：连接机器，存储数据并使数据有意义。现在，随着 AIoT 的引入，他们可以受益于第四种能力——行动。
但是，为了使 AIoT 可行，制造商需要一个能够支持快速决策制定的数据管理系统。虽然云存储是可能的，但分析更接近其源头的数据（在边缘）将 AIoT 提升到一个新的水平。
简化生产
要释放 AI 的力量，决策需要尽可能少的延迟。如果人工智能系统收到机器故障警报，或者应该改变机器的速度或运动模式以提高生产效率，它可以立即根据这些洞察采取行动，停止或改变生产。通过在边缘而不是云端集成人工智能系统，制造商可以释放超低延迟的价值，让机器尽快关闭，减少产品损坏或缺陷。
为了在 t 集成 AIoT边缘，行业领导者必须首先在线下建立AI模型。然后，他们必须使用以前存储的数据集训练模型，直到它满足要求，然后再导出并使用新的实时数据在线应用它。
但是，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测试它。实时数据未经过过滤或分类，每组数据可能会在不同时间到达，从而为 AIoT 造成信息混乱。
进入边缘分析
有意义的数据，必须在 AIoT 使用之前对其进行处理。这就是边缘分析的用武之地。例如，Crosser Platform 是一个低代码软件平台，用于任何边缘、本地或云的流分析、自动化和集成。其目的是消除复杂性、简化开发并使非程序员能够以显着降低的总拥有成本更快地进行创新rship。
Crosser Platform 等系统可以在数据到达 AIoT 之前以多种方式帮助准备数据。例如，它可以协调来自工厂车间各种机器的数据，这些数据可能具有不同的格式，因为它来自多个来源。
来自不同来源和格式的数据由平台定期。此外，如果数据源具有不同的采样率，则平台可以填充中间值，以便在每次更新中使用来自所有传感器的新数据更新模型。它还可以在时间序列数据上创建不同类型的窗口。
该平台还可用于特征提取。根据所使用的模型，可能需要从原始数据中创建额外的特征。例如，这可能是获取振动数据并将其从时域转换为频域。所有这些步骤在数据到达之前简化了数据AIoT。
Gebhardt 示例
这就是 Crosser 的平台如何帮助位于德国辛斯海姆的仓库自动化解决方案制造商 Gebhardt Intralogistics Group 实施 AIoT 战略。 Gebhardt 生产智能穿梭车，可在整个仓库内快速移动集装箱。它正在寻找一种异常检测解决方案来识别穿梭机振动引起的操作故障，以最大限度地降低维护成本。
使用 Crosser 的 Flow Studio，Gebhardt 能够实时处理、协调和过滤数据边缘，然后使用 AI 从收集的数据中学习，以实施预测性维护，以提高机器可用性和延长资产寿命。
机器智能确实具有强大的力量，但其他支持技术可以帮助揭示它充分的潜力。在边缘集成 AIoT 的行业领导者可以从高效的反应控制系统中获益——优化流程，快速。
