Lai arī inteliģentās modernizācijas pakāpe ir atšķirīga, šī tendence ir skaidri samazinājusi visu rūpniecības tirgu.
Kā ražošanas jauda, Ķīna ir ieņēmusi pirmo vietu globālajā ražošanas izlaides vērtībā 12 gadus pēc kārtas, veidojot pat 30% no globālās kopsummas. Tāpēc Ķīnas ražošanas digitalizācijai un inteliģentai pārveidošanai ir milzīga tirgus telpa, un par to, kā uzlabot šīs pārveidošanas ātrumu, ir kļuvusi par galveno prioritāti.
Rūpnieciskā vadība pārvietojas uz mākoņu puses arhitektūru
Tradicionālā rūpniecības kontrole saskaras ar slēgšanas un sliktas savietojamības problēmu, tāpēc arī dažādas valstis un reģioni ir sākuši rūpnieciskās kontroles interneta standartizācijas ceļu. Tomēr vienlaikus ar standartizāciju jaunas rūpniecības vadības metodes veicina arī novatoriskāku praksi, it īpaši malu skaitļošanā.
Sākot ar esošo tendenci, rūpnieciskā lauka arhitektūra līdz "mākoņa - malas - gala" trīs slāņu arhitektūra ir kļuvusi par noteiktu skaitli, un malas galā, izmantojot malu mākoņu sadarbību vai Edge Intelligence, lai pabeigtu inteliģentu kontroli, var izpildīt arvien sarežģītākās rūpniecības skaitļošanas prasības.
Mašīnas redzes izaicinājumi
Sākumā mēs minējām, ka vairāk nekā 60% ražošanas uzņēmumu izmanto AI tehnoloģiju, lai uzlabotu efektivitāti, un liela daļa no viņu izmantotās AI tehnoloģijas ir balstīta uz mašīnas redzi.
Lai arī pašreizējie mašīnas redzes risinājumi ir bieži, tie neizbēgami tiek ieviesti nākamajā nozares izaicinājumu kārtā.
Rūpniecības tirgiem, kas rūpīgāk pārveidojas, izvēlēties risinājumu, faktiski ir izvēlēties ekoloģiju aiz tā.
Īss kopsavilkums
Faktiski, veicinot rūpnieciskā lietu interneta saprātīgu jauninājumu, visai ekoloģijai jāstrādā kopā, un rūpnieciskajam lietu internetam ir jāizveido inteliģenta un atvērta platforma no malas līdz mākonim, lai risinātu savienojamības, vadības un jaunu lietojumprogrammu vajadzības. Arī vairāku mezglu un vairāku scenāriju lietojumu nolaišanās lietu interneta lietojumprogrammas ir neatdalāma arī no ekoloģijas sadarbības.