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5G 網路的數位化轉型：交通
隨著 5G 技術的到來越來越近，各行各業的企業都在為即將到來的事情做準備。
在交通運輸行業，從公車到私人車隊物流，是可以從引進下一代無線網路的大大受益板塊。
當添加到現有網路架構中時，5G 技術有可能提高對交通系統的可見性和控制力。低延遲、高容量和可靠性將增強貨物和人員的出行方式。
當添加到現有網路架構中時，5G 技術有可能提高對交通系統的可見性和控制力。
透過行動技術，5G 有望在我們的城市及其他地區，提供端到端的連接。它將支持運輸公司的多種通信方式。其中最重要的兩個包括：
車對車 (V2V)：車輛直接相互中繼信號
車輛到基礎設施 (V2I)：車輛與橋樑、道路和交通燈上的感測器進行通信
隨著 5G 技術的到來越來越近，各行各業的企業都在為即將到來的事情做準備。
運輸解決方案
許多車隊運營商和運輸公司，正在轉向技術以獲得競爭優勢，降低成本並創造新的效率。
統一網路協議
迄今為止，市域網路通常是無線網路協議的大雜燴。Wi-Fi、RF-Mesh、ZigBee、Z-Wave、Wi-SUN 和 LoRa 的運行互不影響，造成應用孤島，難以為全市應用提供服務。
透過使用整合 Gateway 來統一這些短距離通信技術，一個城市可以創建一個由一組通用規則或策略，管理的單一網路。以這種方式統一網路協議，可以在連接的車輛在不同接入點之間行駛時，無縫切換與它的通信。
隨著 5G 網路在我們的城市中鋪開，並將現有的無線網路結合在一起，它們可以為我們的交通系統提供即時、端到端的可見性。
以這種方式統一網路協議可以在連接的車輛，在不同接入點之間行駛時，無縫切換與它的通信。
增加的網路容量，將幫助公共交通管理人員，將我們體育場和會議中心的人們，與我們的公共汽車和地鐵聯繫起來，創造我們以前從未見過的旅程級智慧。它還可以讓我們更清楚地了解，人和交通的組合運動，使城市能夠即時規劃日常交通流量，並預測大型活動周圍的交通容量。
同樣，無處不在的全市 5G 網路將使私人車隊所有者，更容易從他們的現場服務車輛和送貨卡車，獲得一致的遙測數據。這些即時提供的數據，將幫助他們追踪從車輛位置和速度，到空閒時間和燃料消耗的所有內容。分析系統可以使用此資訊，來優化長期車輛使用和短期路線。
安全可靠
提高車隊能見度，也可以轉化為更好的安全性和可靠性。公共和私人車隊的司機，可以在緊急情況下保持聯繫，並獲得不利路況的即時通知，使他們能夠在需要時，動態地重新安排行程。
這種重新路由只是我們可以期望，從支持 5G 的交通中提高效率的一個例子。V2I 通信可以使車輛和交通基礎設施彼此無縫協作。
交通燈可以根據交通流量動態調整，調整燈光以最大程度地減少不必要的延誤。在高速公路上，聯網車輛的車隊可以形成「迷你雲」，相互通信以警告後面的車輛道路波動，並保持彼此之間的穩定距離。
隨著自動駕駛汽車成為現實，這些 V2V 和 V2I 的進步，有助於使自動駕駛算法更安全、更可靠。這為一系列交通進步奠定了基礎，可以將未來的道路轉變為一個非常不同，且更安全的地方。
在第一輛車經過道路測試將近 125 年後，我們通往未來的旅程才剛剛開始。
訪問我們的運輸解決方案頁面，詳細了解您的企業如何採用下一代技術。
邊緣運算對比雲端運算
行動物聯網雲端縮時應用方案
多年來，處理數據的方式不斷發展，以實現更高的效率、更多的儲存和更快的處理。如今，人工智慧在許多應用中的使用，需要定期推進這些過程，以滿足機器學習的高要求。在深入探討邊緣 AI 和雲端 AI 之間的差異之前，我們先來看看邊緣運算、雲端運算，以及其他構成邊緣 AI 和雲端 AI 的概念。
邊緣運算允許透過分散的處理框架，分發應用服務，而雲端運算則透過網際網路，使用多個伺服器。數據處理和其他操作是集中的。
雲端運算和邊緣運算哪個更好？
儘管它們完全不同，但沒有任何阻礙，邊緣運算也不是取代雲端運算的必要手段。對於處理時間不敏感的資訊，雲端運算是一個不錯的選擇，但對於需要即時處理數據，或增強隱私的應用，邊緣運算是最適合這項工作的。這種差異已經描述了邊緣 AI 和雲端 AI 之間的差異之一。
邊緣計算基礎設施
圖片。邊緣計算基礎設施來源：維基百科
人工智慧和機器學習
機器學習是人工智慧的一個子集，它需要機器從在有監督或無監督環境中，呈現給它的大量數據中學習。有了更大量的數據可供使用，模型的準確性就更高了，因為它能夠做出推斷，並且更有利於提供對查詢的精確響應。
人工智慧應用每天都會生成大量數據，大小達數十萬 GB。這些人工智慧應用範圍從物流、醫療保健和監控到常規消費設備。有了這麼多數據，就會出現一個問題，「數據在哪裡，以及如何處理？」 這就是邊緣人工智慧和雲端人工智慧的用武之地。透過機器學習的人工智慧，可以佈署在這兩種架構上以處理數據。最終使用的架構，取決於需要它的應用。選擇過程並不像選擇「更強大的」那麼簡單，還需要考慮其他一些因素。這些因素描繪了邊緣 AI 和雲端 AI 之間的差異。
邊緣人工智慧浪潮
圖片。為什麼邊緣人工智慧是新浪潮 來源： 走向數據科學
雲端人工智慧
在雲人工智慧中，機器學習用於透過雲端基礎設施，將人工智慧整合到應用中。大多數雲端服務提供商，提供廣泛的 AI 服務，開發人員可以在其應用中使用這些服務。傳輸這些服務所需數據的設備連接到網路，透過網路發送數據進行處理、儲存和分析。
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邊緣人工智慧
邊緣人工智慧 (Edge AI) 系統使用機器，或深度學習算法，在靠近數據生成位置的地方分析和處理數據。數據儲存和數據處理過程，在邊緣設備上完成，而不是傳輸到另一個位置進行處理。這些設備可以是邊緣伺服器、電腦或物聯網設備。
邊緣運算和 5G
圖片。 邊緣運算和 5G 來源： Lanner
邊緣 AI 和雲端 AI 之間的差異顯示，邊緣 AI 允許機器學習算法即時運行，並通過去中心化架構提高隱私和安全性以及對數據的即時處理。借助雲端的人工智能模型，支持知識共享、大型人工智能模型，並減少阻礙實施的因素。Edge AI 和 Cloud AI 都有其優勢，但也並非沒有缺點。結合兩者的優點是前進的方向。
機器學習模型所需的運算能力和大量數據，是使用集中式雲端的資源，來訓練它們以開發精確模型的一些原因。然後將生成的模型分發到邊緣設備，或在集中式雲端中設置。
Cloud AI 和 Edge AI 不應被視為對立的元素，而是互補的架構，這在邊緣 AI 設備，使用雲端資源的情況下很明顯。
由於雲端模型（提供可擴展性和簡單性）中存在的頻寬、隱私、延遲、安全性和自治性問題，對更多邊緣 AI 實施的需求不斷增加。AI 模型透過處理生成數據的設備上，所有的任務來解決這些問題。
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邊緣運算物聯網
圖片。 基於晶片的邊緣 AI 推動下一代物聯網 來源： 今日物聯網世界
邊緣人工智慧的發展
網路基礎設施和邊緣運算的進步，在分佈式邊緣 AI 模型和集中式雲 AI 模型之間，架起了橋樑。邊緣 AI 和雲端 AI 之間的差異，並不意味著一個最終會比另一個更好，或者一個很快就會將另一個淘汰。相反，邊緣運算透過允許授權，分佈在世界各地來補充雲端。
邊緣設備比雲端架構，更容易訪問未處理的輸入數據，雲端架構必須使用預處理數據，來提高海量數據集的性能。這些龐大的數據集，造成了嚴重的頻寬問題。
透過將數據儲存、數據處理、AI 推理和其他流程移至邊緣，實現了比雲端架構中更快的響應時間。
對於需要即時處理和分析數據的應用，如自動駕駛汽車、電腦視覺、安全攝影機和虛擬無線電接入網路，低延遲和高速度非常重要。就自動駕駛汽車而言，感測器觀察環境、檢測路徑中的障礙物，並提供回饋的速度，可以決定乘客和其他道路使用者的安全。除了延遲和速度之外，邊緣運算改進的另一個領域是隱私。透過邊緣運算，透過控制傳輸到雲端的數據來改善隱私。
邊緣 AI 的佈署並非沒有其局限性，例如內存壓力以及操作系統，或用戶將進程降級到後台的可能性。
邊緣人工智慧和雲端人工智慧的區別在於，對於邊緣人工智慧架構上的設備，開發人員需要針對這些限制的很多情況進行規劃，尤其是在手機中，而任何解決方案都可以在雲端進行監控。
雲端人工智慧和邊緣人工智慧的區別：互補，而不是對立。
雲端 AI 和邊緣 AI 模型，被視為互補而不是對立，這體現在使用雲端 AI，進行批量學習技術的策略中，該技術可以適應海量數據集的處理，以創建更智慧的算法以獲得最佳精度。然後可以使用邊緣 AI 來運行模型，雲端服務從它們的性能中學習，將它們應用於基礎數據，以進行持續的學習過程。
邊緣運算
圖片。 大數據、人工智慧、物聯網和雲端計算：未來主義方法？ 資料來源： TechBooky
儘管邊緣 AI 和雲端 AI 之間存在差異，但兩者之間需要適當的平衡。完全致力於邊緣 AI，意味著除非採用聯合學習方法，否則你將無法持續改進機器學習模型。此外，由於使數據可上傳所需的權衡，完全致力於雲端 AI 意味著，將缺乏通知用戶數據量的回饋，也不會有通知用戶更好地捕獲的回饋數據，並且數據品質有可能受到影響。
借助邊緣 AI，雲端 AI 可在請求時訪問即時決策，而雲端可用於為更廣泛的數據集，提供更深入的見解。自動駕駛汽車就是一個例子。它們具有即時捕獲數據的感測器，這些數據會不斷處理以做出決策，例如何時停止、何時加速，以及何時向右或向左轉向。用於即時決策的相同數據，也可以傳輸到雲端進行長期模式分析，用於通知用戶應該進行的維修，以避免故障和事故。反過來，雲端人工智慧透過為增強人工智慧模型，提供更深入的見解來補充邊緣人工智慧。
Cloud AI 和 Edge AI 協同工作
需要完成應用的設計，以確保工作負載在它們之間正確拆分和協調，以允許雲端 AI 和邊緣 AI 的架構和程序相容性，以便它們協同工作。邊緣的攝影機能夠在捕獲數據時，對其進行處理，並且不會因不必要的數據而使網路過載。當啟用邊緣功能的攝影機檢測到感興趣的人，或感興趣的對象時，重要幀會被傳輸到雲端服務，該服務儲存數據並分析檢測到的對象的屬性，然後呈現結果。
需要注意的是，大型模型在雲端中效果更好。還應確保無論採用何種策略，都可以在模型的數據和大小與數據傳輸成本之間取得平衡。
在邊緣設備生成大量數據的情況下，為了不將其全部發送到雲端，可以在本地更新模型，而僅將數據的相關部分傳輸到雲端進行進一步分析。在對敏感數據運行 AI 推理時，還必須考慮隱私問題。最好在本地處理數據以符合隱私法規。
邊緣人工智慧與雲端人工智慧
圖片。 你現在需要從雲端運算轉向邊緣運算！ 來源： 走向數據科學
將 AI 從雲端轉移到邊緣
將人工智慧從雲端轉移到邊緣可能具有挑戰性，因為需要創建能夠在邊緣人工智慧晶片中，良好運行的神經網路架構。雲端伺服器運行在通用運算平台上，可以在任何網路架構上執行，但在邊緣 AI 中，必須修改模型和架構，才能在邊緣的 AI 模組上執行。
Bruno Fernandez-Ruiz（一家名為 Nexar 的智慧行車記錄器公司的聯合創始人兼首席技術官）和他的團隊一直在研究雲端 AI 和邊緣 AI 的權衡，以增強他們的行車記錄器應用。他們意識到在推理過程中，網路頻寬不足以將所有捕獲的數據傳輸到雲端，需要對所有本地輸出進行全局聚合。這是一個問題，尤其是當用戶從具有高性能行動網路的區域移動，到死區並期望行車記錄器照常工作時。邊緣 AI 可用於過濾需要傳輸到雲端，進行額外處理的數據。
他們還發現，雲端 AI 完成的訓練，最終可能會出現在神經網路模型中，該模型的層數過多，無法在邊緣設備上有效運行。作為一種解決方案，邊緣 AI 可以運行一個更輕的神經網路，提供輸入的過渡表示。這種表示經過壓縮，可以傳輸到雲端，以便由雲端 AI 服務進行額外處理。相比之下，邊緣 AI 晶片組支持的神經網路架構種類是有限的，落後於雲端可以完成的任務。透過幫助將模型，從一個平台導入到另一個平台，可以使用 Apache TVM 等編譯器工具鏈，來找到解決這些限制的方法。
使用在邊緣 AI 中運行良好的網路架構，然後針對特定目標平台，是將 AI 從雲端行動到邊緣的另一種方法。這種方法通常比跨平台編譯器方法做得更好，前提是訓練數據充滿了不同的元素，並且在比較絕對性能時有足夠的數量。但是，在預處理和後處理中需要手動完成。
小機器學習
圖片。Tiny ML 如何讓 AI 無處不在 來源： 福布斯
Cloud AI 和 Edge AI 的共同點
開發人員必須考慮雲端 AI 和邊緣 AI 之間的以下妥協或差異：
延遲：延遲是指從發送請求到收到響應所用的時間。雲端 AI 架構很快，但對於需要即時響應的應用來說還不夠快，例如在自動駕駛汽車中，需要立即響應以知道何時轉彎、剎車和加速。
連通性：自動駕駛汽車不能承受停機時間，尤其是在使用時，因為這會危及乘客，和其他道路使用者的安全。它必須始終處於連接狀態，因為即使是短暫的連接缺失，也可能導致車輛出現故障或完全停止工作。該應用和其他安全關鍵應用，需要邊緣 AI 提供的即時處理和持續連接。
處理能力：雲端提供比邊緣設備更強的處理能力，邊緣設備通常難以升級或更換。
安全性：邊緣設備提供更好的安全性和隱私性，因為數據儲存在現場，不需要將所有數據發送到雲端。出於安全和隱私考慮，某些應用（例如透過臉部或指紋辨識進行身份驗證）以及涉及醫療記錄，和其他私人資訊等敏感資訊的應用，最好在本地完成。
能源消耗：與邊緣設備不同，雲端運算幾乎不需要擔心能源消耗限制。
雲端 AI 和邊緣 AI 之間的重要區別之一，是數據的處理方式。透過 IoT（物聯網）框架處理數據的過程，在雲端上進行，這利用了通常距離生成或捕獲數據的設備，很遠的集中式伺服器。這些用於收集數據的設備，也用於執行低級處理。儘管雲端 AI 和邊緣 AI 之間存在差異，但使用其中一種並不妨礙使用另一種，因為它們相得益彰。
在邊緣運算設備中，處理能力駐留在設備上，並且由於不需要將所有數據都發送到雲端，因此只需將數據處理的結果，透過互聯網傳輸，這有助於降低所用頻寬的成本。
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工業 4.0 - 德國 Blaichach 的博世數位化工廠
行動物聯網雲端縮時應用方案
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| 智慧攝影機檢查零件，以提供合格/不合格決策，這有助於加快產品上市並消除現場故障。照片由 Lydey Automation 提供 |
智慧攝影機的優勢，使其成為製造環境的理想搭配。智慧攝影機將攝影機機、處理器、軟體和通信整合在一個小型、低功耗的封裝中，是高度整合的光學檢測工具，用於控制品質和提高生產力 —— 製造中的必需任務。智慧攝影機是在 1990 年代開發的，但由於消費電子產品的改進，和易於使用的軟體的開發，直到最近十年才變得實用。
根據功能和價格，存在兩個級別的智慧攝影機：
甲視覺感測器是一個專門的智慧攝影機在單個視圖（圖像）提供有限的功能。在瓶子檢測應用中，這種有限的功能可能是讀取瓶子上的條形碼、讀取日期和批號、尋找標籤的位置或透過測量瓶子的垂直位置來檢查瓶子的封口（瓶蓋）是否就位。單一視圖意味著每個檢查週期只使用一張圖像。
除了智慧攝影機的元素外，視覺感測器可能還有內置照明和廉價鏡頭的選項。在機器視覺中，照明是任何視覺系統的關鍵部分。整合這些元素並在單一視圖中，僅具有單一功能可降低系統成本並簡化設置。
智慧攝影機視覺系統（的 SCV）具有單個視圖，但在該視圖提供了許多功能。在裝瓶示例中，單個 SCVS 可以檢查標籤的存在和位置、讀取條碼並驗證日期和批號。如果一個項目（例如條形碼）不在 SCVS 的視野中，則可以使用第二個 SCVS 來讀取條碼。
智慧攝影機的超小外形尺寸 (44 x 44 x 39 mm) 非常適合空間有限的應用。資料來源：Teledyne DALSA。
然而，對於非常苛刻的任務，例如高速印刷檢測，或需要整合多個視圖的功能，應使用標準視覺系統，而不是智慧攝影機。視覺系統由連接到一個或多個，標準機器視覺攝影機的更大、更高性能的處理器組成。它可以處理多個視圖（攝影機圖像），每個視圖具有許多功能。例如，透過視覺系統中的四個攝影機，你可以組合瓶子的四個視圖，來檢查瓶子的「邊緣」是否有損壞。
在裝瓶線上，瓶子被貼上標籤、灌裝和封蓋（封蓋）的速度，遠遠超出人類的視覺。按照難度的大致順序，這裡有一些機器視覺任務 —— 智慧攝影機可以處理更基本的任務，但更複雜的任務則需要傳統的視覺系統。
財務和實際考慮推動了應用於瓶子，或任何製成品的機器視覺檢測量。例如，褪色的印刷可能只會導致消費者重新選擇瓶子，但藥品中的異物可能會造成傷害和昂貴的訴訟。
雖然智慧攝影機和智慧手機可能具有相似的硬體，但軟體會塑造你對產品的看法。早期的機器視覺系統通常提供一個子程序庫，並且需要在編程和機器視覺算法方面，具有廣泛的專業知識。
這款智慧攝影機是一種高度整合的光學檢測工具，用於控制品質和提高生產力。資料來源：Teledyne DALSA。
現代機器視覺軟體，使用三種技術來輕鬆開發機器視覺應用。首先，圖形用戶介面 (GUI) 以易於使用和記憶的方式，直觀地呈現機器視覺系統中的組件和算法。使用 GUI，你可以獲得所見即所得，而不必記住晦澀難懂的命令和函數調用。
其次，個別算法已被收集到包含專家知識的工具中。一個常見的例子是條碼工具，它結合了條碼的外觀、一維和二維條碼的各種類型和模式，以及讀取代碼所需的圖像處理操作等知識。你只需在圖像中圍繞條碼繪製一個矩形，指定條碼類型，以及要查找的條碼數量。處理和讀取由該工具完成，你不需要額外的知識。
第三，對於任務序列，提供圖形編程。在圖形編程中，你使用 GUI 將函數和控制操作，插入到程序中 —— 一個處理序列。在我們的瓶子檢測示例中，智慧攝影機視覺系統 (SCVS) 可能首先讀取條碼，以確定存在哪種產品。然後它可能會測量位置，以檢查封蓋是否就位，以及標籤是否就位。當與 GUI 和工具結合使用時，圖形編程在解決視覺任務方面，提供了極好的簡便性和靈活性。
智慧攝影機與當前的技術趨勢之間，存在著有趣而重要的聯繫。物聯網 (IoT) 是連接網路的「智慧設備」（例如家用恆溫器和安全系統）的標語。智慧攝影機是物聯網就緒設備，因為它們使用網路協議，與生產控制系統「對話」。因此，可以發現並配置智慧攝影機，以支持「按需」製造。但是，將你的機器視覺系統，暴露給更廣泛的網路通常是沒有必要的，並且存在安全風險。
深度學習是指一個多層人工神經網路，其中所有層都是「可教的」。如果可以教會視覺系統，從例如好的和壞的胡蘿蔔的示例圖像中，辨識好的和壞的零件，那就太好了，這是一個具有挑戰性的應用，因為「好」的定義各不相同，這與加工零件不同。
大數據 —— 在這種情況下，需要大量的訓練圖像來訓練深度學習網路，因為網路必須「學習」，從圖像中提取的關鍵元素（特徵）以及如何基於那些元素。
然而，這種機器視覺方法存在挑戰。首先，收集大量訓練數據通常很困難，尤其是在產品缺陷很少的情況下。其次，訓練神經網絡需要大量計算能力，可能來自云中的分佈式處理，因此在智慧攝影機上是不切實際的。然而，一旦網路經過訓練，它就可以被轉移並在智慧攝影機上運行。例如，人臉辨識等視覺任務，目前在使用類似於智慧攝影機的硬體的智慧手機上運行。
由消費者需求驅動的顯著改進硬體與現代軟體技術相結合，使智慧攝影機功能強大、易於使用且價格低廉。我們期待智慧攝影機和視覺系統變得更加智慧和易用。
鎖匠服務的技術如何變化？
近年來，隨著對安全問題的日益關注，對鎖匠服務的需求比以往任何時候都多。隨著技術的出現，鎖匠服務也得到了發展，以滿足日益增加的安全問題。該要塞鎖匠布里斯班服務不僅對鎖和鑰匙了，但它們還包括安裝無鑰匙鎖，安全鎖系統整合，等等。讓我們調查技術如何改變鎖匠服務。
數位鎖需要密碼才能進入太空。有些允許你監控入住和退房時間。透過這種方式，你可以確保你的孩子準時回家，並且不會偷偷溜出去。有些鎖還允許你為不同的人編碼不同的密碼。透過這種方式，你可以跟踪誰進出你的公寓。傳統鎖永遠做不到的事情。打電話給多倫多鎖匠或鎖匠漢密爾頓，並從這些高度安全的鎖中受益！
隨著技術的出現，傳統鎖已經取代了現代數位鎖，從而徹底改變了鎖匠提供的服務。這些包括密鑰卡複製、發起、遠端密鑰卡編程、應答器鑰匙切割、重新鍵入、更改現有的鎖硬體編程鍵盤鎖。
家庭安全系統，是顯著減少小偷闖入你房屋的機會的有效方法。在你的地方安裝家庭安全系統，將使你高枕無憂。你會知道財物和貴重物品，沒有被盜的風險
在你的家中安裝家庭安全系統，將幫助你減少這些安全保險費用，因為家庭安全系統更便宜且物有所值！此外，作為安全系統一部分的攝影機，將提供可作為證據添加到保險索賠中的鏡頭。
家庭安全系統提供的另一個好處是，即使你不在布里斯班的家中，它們也能讓你密切關注房屋和孩子。攝影機會讓你隨時了解，孩子們在做什麼，以及他們在你不在時邀請誰！家庭安全系統還允許你，控制任何聯網設備上的恆溫器。
另請閱讀當你被鎖在公寓外時的 7 種解決方案。
生物辨識感測器的工作原理，是辨識用戶的身體特徵，例如指紋、臉部感測器等。指紋掃描是最流行，和使用最廣泛的生物辨識感測器。第一步涉及指紋模板形成（細節提取）。當光學掃描儀掃描指紋時，會列印指紋的單色圖像。然後對其進行進一步處理並用於辨識目的。
鍵盤鎖可以輕鬆地與門禁控制系統整合。有時，你可能希望在特定時間，限制特定空間內的條目。即使在這些指定時間內輸入了正確的密碼，將這些鎖與門禁控制系統整合也不會進入。
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零售業的物聯網趨勢
無論你是開設第一家零售店，還是已經參與遊戲數十年，你的硬件和軟件將始終是你日常運營的命脈。選擇正確的裝備和系統，你的商店就會蓬勃發展 —— 選擇無效的裝備和系統，你將在未來幾年與頭痛和錯誤作鬥爭。
儘管現代零售店技術有無數選擇，但大多數企業主使用硬件和軟件來應對以下挑戰：
推動這些挑戰的催化劑是你的客戶及其期望。今天的行動優先購物者希望你在他們需要的時候，得到他們想要的東西。他們希望你接受不同的付款方式，並提供順暢的購物體驗，而無需排長隊。
幸運的是，現代零售硬體和軟體解決方案解決了所有這些挑戰，使企業主比以往任何時候，都能夠更好地控制和洞察消費者行為。以下是為你的零售業務，選擇理想硬體和軟體時的首要考慮因素。
你的商店需要多種類型的硬體才能正常運作，你通常可以將這些零件作為一組一起購買。零售店的主要硬體組件是：
該星 MICRONICS S230i 是佔用空間小的易於使用的便攜式印表機的一個很好的例子。
還有其他類型的硬體可能不是必需的，但根據零售店的性質可能非常有用。這些是：
你商店的軟體使你能夠接受付款、使庫存保持最新狀態、跟踪轉化數據，以及管理業務的前端和後端。雖然它通常被稱為「POS」軟體，但現代 POS 軟體的作用不僅僅是促進交易。POS 系統還應該能夠跟踪和管理庫存，顯示商店中消費者行為的資訊，並整合全通路忠誠度計劃、促銷和優惠券。例如，Erply 的 POS 軟體已經內置了忠誠度計劃和促銷活動。
當你購買軟體時，請記住以下幾點：
為你的企業選擇合適的硬體和軟體，可能會讓人不知所措，這就是我們竭誠為體提供幫助的原因。Erply 很高興回答你關於軟體和所有設備相關的問題。聯繫我們以了解如何整合體商店的硬體和軟體，以使你的零售商店達到最佳狀態。
行動物聯網雲端縮時應用方案
