工业模型边缘服务解决方案
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一、痛点问题
1、海量的设备数据在工业现场，制造设备产生的数据多样而繁杂，并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面流量、带宽的需求，另一方面云服务费用问题。此外，企业对上传所有数据到云端也存在安全担忧。
2、在工业现场，对于某些控制数据是需要立刻处理的，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，全部通过云端来分析会大大延缓现场的生产效率。
二、解决方案简介
边缘计算技术在工业领城的应用，通过将机器学习和人工智能模型部署在边缘设备上，利用边缘计算技术，一部分数据可以在边缘设备上进行处理，实现智能化的数据分析和决策，提高整体的系统响应速度。在智能制造领域，通过边缘设备对生产线上的数据进行实时分析和监控，可以准确预测设备故障，并及时采取措施，提高生产效率和产品质量。并且可以实现工业设备的远程监控和维护。
三、应用价值
工业设备连接到边缘设备上，减轻云计算中心的负荷，实时监测设备的运行状态和性能指标，及时发现并解决潜在问题，提高设备的可靠性和稳定性。同时，通过远程连接实现对设备的远程维护和升级，减少维护人员的工作量和出差成本。
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