cookieOptions = {...}; · 邊緣運算的 6 大應用 | 終極指南 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2022年10月24日 星期一

了解行業中的邊緣運算和應用案例 


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邊緣運算概述

它將數據存儲和處理帶到靠近數據生成或收集的地方,而不是位於數千英里的伺服器上。 它將通過保持靈活性在邊緣無縫、可靠地佈署服務。 它比雲端運算更安全,因為不需要傳輸數據; 因此,在將數據從邊緣移動到雲端時,無需擔心數據丟失。 因此,它提供了更快的洞察力和業務優勢,縮短了響應時間,並改進了整體服務

一種分佈式運算範式,其中處理和運算主要在分類的設備節點上執行。 點擊探索,邊緣運算對物聯網的影響

邊緣運算有哪些應用?

製造業中的邊緣運算

製造中的邊緣人工智慧,提供快速響應時間來處理現場事故,並防止它們在第一階段發生。

基於狀態的監控:製造過程中機器生成的數據,可以幫助製造商追踪數據模式,使他們的決策更加精確和有價值,但他們面臨的主要問題是訪問數據。機器正在生成大量原始數據,使中央伺服器過載。它有助於清理邊緣的數據,並僅將所需的數據傳輸到雲端。因此,它減輕了雲端運算的負擔,並可以快速移動唯一有價值的數據。遠端監控其資產狀況,有助於製造商產生新的收入來源,例如根據服務狀況的維護服務,允許客戶僅為正常運行時間支付服務費用。

預測性維護:預測性維護是在故障發生之前,提前預測故障的過程,以便可以在潛在故障發生之前進行維護。實現這一目標面臨許多挑戰,因為將來自營運技術的見解,整合到 IT 系統中存在挑戰。它可以在更靠近生成數據的設備的邊緣處處理數據,從而避免將數據傳輸到雲端的成本並提高數據可訪問性。

它為各個行業的智能物聯網應用提供價值。它為企業提供了高安全性、生產力和改進的性能。

銀行業和金融業的邊緣運算

它使得以高速和大規模處理分佈式運算成為可能。它在銀行和金融領域的一些應用是:

ATM 安全性:Edge AI 可用於提高 ATM 的安全性,例如透過在 ATM 上整合圖像辨識,可以在邊緣分析影像饋送。無需人工干預。也不需要先將數據傳輸到雲端。如果 ATM 無論如何都回火,它會在發生任何事故之前盡快自動關閉。然後,它會提醒銀行,以便他們可以透過聯繫執法部門採取行動。

數據隱私:在使用雲端運算將數據傳輸到中心位置時,必須遵守隱私和安全準則,以減少竊取數據的機會。但是,數據丟失的可能性始終存在。它使這項任務更容易。它使銀行和金融機構能夠跨本地分支機構佈署應用,並減少對雲端運算的需求,以及數據丟失的機會。

信用卡欺詐發生在線和離線。 駭客不會留下竊取資訊和破壞安全的機會。 點擊探索,信用卡詐欺檢測

零售業的邊緣運算

在零售中實施它可以延長商店的使用壽命。它增強和改進了零售業務和服務。

大數據和分析:它允許在邊緣進行數據收集和分析,從而在數據生成本身的源頭實現即時數據處理和分析。因此,零售商可以輕鬆輕鬆地使用大數據和人工智慧創新技術。它在他們的場景提供洞察力,幫助他們提高最高的營運效率水準。

庫存管理:為零售客戶提供良好的用戶體驗,需要提供安全高效的庫存管理服務。為了提供更好的服務,必須在客戶需要時提供產品,了解客戶的需求和可用性。使用店內智慧影像圖像辨識,人工智慧可以追踪庫存系統,並據此採取行動。例如,如果有積壓的商品,那麼可以為購物者提供限時搶購。它也可以在低網路可用性的情況下繼續運行。 

 

由人工智慧驅動的應用,提高了數據中心的技術要求,從而產生了高昂的成本。 點擊探索,邊緣運算中的人工智慧

汽車行業的邊緣運算

汽車使用 EdgeAI 顯示出一些有希望的結果。一個簡化的例子是自動駕駛汽車。所有的決定都是在幕後做出的。從車速到碰撞機會、操縱方向盤、分析發動機健康狀況,以及傳達電池健康狀況。


駕駛員輔助:人工智慧可以辨識危險情況。它可以提醒駕駛員或對車輛進行緊急控制,以防止發生事故。盲點監控、緊急制動、交叉路口檢測器和駕駛員輔助轉向,可以幫助避免事故並挽救生命。

預測性維護:聯網車輛不僅可以通過檢查發動機燈、機油燈和低電量指示燈發出警報。人工智慧監控數百個感測器,可以在問題影響車輛運行之前檢測到問題。 AI 可以透過每秒監控數千個數據點,在故障發生之前發現待處理的組件故障,

駕駛員監控

駕駛員辨識:使用物聯網感測器,可以檢測駕駛員是否在車內。

駕駛員辨識:先進的人工智慧臉部辨識算法,有助於檢測駕駛車輛的駕駛員。根據個人喜好,系統可以自動調節座椅、後視鏡和溫度。

駕駛員監測:通過監測眼睛注視、睜眼和頭部位置,人工智慧檢測分心駕駛,並提醒汽車駕駛員注意道路。

佈署機器學習 (ML) 模型,和渦輪風扇退化模擬數據的示例數據集,來訓練模型。 點擊探索,使用機器學習進行預測性維護

醫療行業的邊緣運算

它帶來了更高的效率、準確性和患者輸出,並改善了醫療保健行業的運作方式。

健康與安全:假設一個人乘坐救護車從家到醫院,情況危急。在這種情況下,將患者數據傳輸到雲端非常困難。在這裡,邊緣人工智慧和運算可,以幫助現場處理和分析數據,並採取建議的行動。

農業領域的邊緣運算

一些農場位於沒有高速網路和充足資源的地方。它可用於擁有智慧和現代農業,可以在邊緣處理生成的數據,並幫助農民做出決策。

土壤品質:過檢查農場位置和土壤顏色,使用行動設備檢查土壤水分。

Milch Animals' Health:它使用溫度、心率等感測器數據,追踪牲畜的健康狀況,並提供有關健康狀況的見解。

作物健康分析:預測計算引擎,如無人機,可用於根據葉子的顏色和毛孔檢查葉子的健康狀況,無論是否受到昆蟲、害蟲或囓齒動物的攻擊。

檢查葉子的健康狀況:無人機可用於根據葉子的顏色和毛孔檢查葉子的健康狀況,無論是否受到昆蟲、害蟲或囓齒動物的攻擊。

結論

邊緣運算是技術領域的熱門關鍵詞,隨著物聯網的興起,和此類設備產生的數據突然過剩而受到關注。 它使我們能夠將工作負載分配給各種機器,而不是依靠單個系統,來處理來自眾多設備的永無止境的流量。


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