人工智能（AI）和物联网（IoT）正日益成为制造业的主流。人们不太了解的可能是这些技术的融合程度。
利用工业物联网收集的数据，人工智能将制造商带到了一个更高的水平。在Plataine，我们所说的“主动智能”，本质上是指系统分析所有变量和数据集，以预测和解决即将发生的问题。它不会等待用户要求分析，它只是这样做，然后给工厂的操作员提供建议和见解，建议他们可以采取的行动，以进一步优化流程。
综上所述，我们有理由开始思考下一个概念——AIoT，即事物的人工智能。
为什么要谈论AIoT?
这是一个已经存在的趋势。如果说物联网的意思是把你的“东西”连接到互联网上，那么AIoT的意思是将人工智能的力量与传感器驱动的数据结合起来，让你的制造过程智能化。以一家正在考虑采用人工智能和工业物联网技术的先进的航空航天和国防制造商为例，让我们来看看AIoT到底是什么意思。
这意味着使用传感器和机器连接将制造机械（以及车间员工、原材料、工具和正在加工的物品）连接到互联网。这意味着不断地实时收集大量数据，在边缘设备上处理和清理数据，并将所有有用的信息传输到云端。但接下来的事情就不同了，因为收集和存储数据只是制造商需要的第一步。
下一步是分析数据，并据此采取行动，我们就是从这里进入人工智能和AIoT的领域。需要复杂的基于人工智能的算法来解释所有这些数据，并将其放入制造环境中。这种算法可以实时查看来自工厂的数百万数据点和历史数据，并应用人工智能来优化长期操作，并解决短期的问题。
一个短期优化操作的例子可能是基于人工智能的数字助理，它已经意识到生产截止日期将无法按时完成。在这种情况下，数字助手将分析所有变量和限制，并重新安排生产计划，从而确保产品生产回到正轨。然后提醒工厂经理存在的问题，并建议新的优化计划。人工智能解决长期问题的一个例子可以是在工厂中重新部署未充分利用的工具，以消除生产瓶颈，优化其服务周期和OEE。
最先进的AIoT解决方案也可以帮助做出数据驱动的决策，它们不仅告诉管理层正在发生什么（见解），它们实际上提供了建议。这些智能洞察可以是完全自主的——人工智能只是做一些事情来改善或帮助工厂，不需要任何人工干预：或者它们可以是半自动的，人工智能可以与工厂员工沟通，以增加员工对情况的了解和理解：描述问题，然后给他们提供解决问题的建议。然而，人工智能不能单独发挥作用：它需要在工厂周围部署工业物联网传感器，实时记录所有数据并反馈。通过这种方式，人工智能和工业物联网一起形成了AIoT，成为所有工厂员工真正的数字助手。
像Plataine这样的工业物联网供应商在创建基于人工智能的解决方案方面拥有丰富的经验。Plataine的数字助手能够提供真正的主动智能，因为它们能够实时感知并分析工厂中的所有情境和变量。例如，如果收到的紧急订单需要立即处理，智能数字助理可以主动修改排班计划，或为值班经理提供一个考虑工作订单优先级的优化排班计划，或增加第三班次。
在边缘的AIoT
AIoT部署在两个级别：边缘和云中。在边缘级别，在将数据传输到云之前尽可能多地过滤和清理数据是有意义的。理想情况下，制造商不希望将所有数据都发送到云。这样做是昂贵的，在数据传输和存储方面；此外，它增加了延迟——因此可能会在车间引入不必要的低效。
在云端的AIoT
边缘的 AIoT只会成为故事的一部分。为了获得AIoT技术所能提供的最高水平的好处，并在实际将数据转化为决策方面最大限度地利用AIoT——在云中完成大部分繁重的分析和处理工作是必要的。一个AIoT解决方案——即使是一个只部署在单一工厂位置的解决方案——很可能依赖于多个边缘设备将数据从工厂取出、编译并传输到云。在所有这些数据被放在云端的一个位置，形成工厂的完整图景之前，人工智能所能带来的好处是有限的。
此外，许多AIoT解决方案并不局限于单个工厂，而是可以基于多个工厂站点。跨国公司可能在不同大洲的工厂中运行AIoT解决方案。制造商也可能使用AIoT连接到他们的供应商来优化供应链，监控原材料，以确保他们正在根据生产计划所需的质量水平的前提下，以一个安全的运输方式，保证他们按时到达工厂。或者他们可能使用这种技术与客户联系，以便更好地提供售后服务和支持。
在有数百万的可用数据中，只有将所有数据作为一个整体来考虑，制造商才能获得真正的价值，这样AIoT解决方案才能应用分析和机器学习来识别以前从未出现过的潜在趋势和模式。
这不是终点……
AIoT是一项快速发展的技术，最终，智能工厂将需要基于人工智能的解决方案，需要在每个可能的层面部署智能技术。人工智能很可能会为制造商提供额外的能力——随着他们积累更多的历史数据，机器学习算法将继续改进预测和建议，将更容易做出优化的决策。
想要继续讨论AIoT，请联系当地的Plataine数字化转型专家。
