在當(dāng)前的數(shù)字化浪潮中,人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)逐漸滲透到各行各業(yè),而如何在復(fù)雜、多層次的技術(shù)環(huán)境中高效管理和控制這些系統(tǒng),成為了企業(yè)追求自動(dòng)化、智能化發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為了滿足這種需求,AI邊端云一體化管控平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。這個(gè)平臺(tái)的核心優(yōu)勢(shì)在于將邊緣計(jì)算、終端設(shè)備和云端技術(shù)無縫整合,打破了傳統(tǒng)分散式管理的限制,實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、處理、傳輸?shù)經(jīng)Q策的全流程智能化管理。
AI邊端云一體化管控平臺(tái)是一種集成了邊緣計(jì)算、前端設(shè)備和云端服務(wù)的綜合解決方案,旨在提升數(shù)據(jù)處理效率和智能化水平。
一、平臺(tái)核心功能概述
1、邊緣計(jì)算與實(shí)時(shí)決策
利舊與靈活部署:平臺(tái)支持舊設(shè)備的再利用,同時(shí)可以在小范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚,滿足不同場(chǎng)景的需求。
適用多種項(xiàng)目:無論是新項(xiàng)目還是老舊系統(tǒng),都可以靈活集成和部署,降低實(shí)施成本。
邊緣計(jì)算是AI邊端云一體化平臺(tái)的重要組成部分。通過將計(jì)算能力下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣,平臺(tái)能夠在靠近數(shù)據(jù)源的地方實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù),大大減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲和帶寬壓力。這意味著即使在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下,平臺(tái)也能實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)。比如,智能制造領(lǐng)域中的工廠設(shè)備可以通過邊緣計(jì)算進(jìn)行故障預(yù)警和生產(chǎn)優(yōu)化,而不必依賴遠(yuǎn)程云端的分析。
2、云端大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與深度分析
強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力:云端平臺(tái)能夠進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)分析與研判,提供集群式分析服務(wù),支持海量數(shù)據(jù)處理。
公有云與私有云選擇:用戶可以根據(jù)需求選擇公有云或私有云,確保數(shù)據(jù)的安全性和靈活性。
二次分析減少誤報(bào):針對(duì)邊側(cè)和端側(cè)上傳的分析結(jié)果進(jìn)行二次分析和研判,盡可能的排除誤報(bào),提高分析準(zhǔn)確率,為后面報(bào)警自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)處理提供可靠依據(jù)和分析結(jié)果
云端部分主要負(fù)責(zé)處理大量歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型的訓(xùn)練。當(dāng)邊緣設(shè)備將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳到云端后,平臺(tái)可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行深度的洞察挖掘,幫助企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。通過這種協(xié)同工作模式,AI邊端云一體化平臺(tái)能夠做到既快速響應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)需求,又具備全局視角,提供長(zhǎng)期戰(zhàn)略建議。
3、終端設(shè)備的智能感知與控制
安裝施工簡(jiǎn)單:支持包括攝像機(jī)、球機(jī)、車載監(jiān)控等多種設(shè)備,安裝過程簡(jiǎn)便,適合快速響應(yīng)需求。
綠色能源應(yīng)用:可利用太陽(yáng)能供電,配合4G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)快速部署,尤其適合移動(dòng)檢測(cè)點(diǎn)和缺乏布網(wǎng)條件的場(chǎng)景。
在AI邊端云一體化的框架下,終端設(shè)備不僅僅是數(shù)據(jù)采集工具,它們通過嵌入式AI技術(shù),具備了一定的自我學(xué)習(xí)和決策能力。借助AI算法,這些設(shè)備可以在日常運(yùn)行中不斷優(yōu)化自身的工作狀態(tài),如通過傳感器監(jiān)測(cè)環(huán)境條件并自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)配置,進(jìn)一步提升運(yùn)營(yíng)效率。
4、統(tǒng)一的多層次安全保障機(jī)制
在數(shù)據(jù)處理和傳輸過程中,安全性是企業(yè)尤為關(guān)注的問題。AI邊端云一體化管控平臺(tái)內(nèi)置了多層次的安全防護(hù)機(jī)制,包括數(shù)據(jù)加密、身份驗(yàn)證、權(quán)限管理等,確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)中的安全性。特別是在邊緣設(shè)備與云端的通信過程中,平臺(tái)會(huì)通過分布式安全協(xié)議進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警,防止?jié)撛诘木W(wǎng)絡(luò)攻擊。
二、工作原理概述
AI邊端云一體化管控平臺(tái)的核心工作原理在于充分利用邊緣計(jì)算和云端計(jì)算的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)。邊緣設(shè)備在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行初步處理和決策,減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān),同時(shí)通過云端的強(qiáng)大計(jì)算能力進(jìn)行深度分析和模型訓(xùn)練,生成長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)洞察。這樣的架構(gòu)不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率,還保證了整個(gè)系統(tǒng)的靈活性和擴(kuò)展性。
三、平臺(tái)的獨(dú)特功能優(yōu)勢(shì)
AI邊端云一體化管控平臺(tái)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是打通企業(yè)的智能化管理鏈路,使各個(gè)環(huán)節(jié)無縫銜接,推動(dòng)業(yè)務(wù)效率和創(chuàng)新能力的提升。以下是該平臺(tái)的幾個(gè)獨(dú)特優(yōu)勢(shì):
1、高度可擴(kuò)展的架構(gòu)
平臺(tái)采用模塊化設(shè)計(jì),具備良好的擴(kuò)展性。企業(yè)可以根據(jù)實(shí)際需求靈活調(diào)整和擴(kuò)展系統(tǒng)功能,從而滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的要求。無論是增加新的終端設(shè)備,還是擴(kuò)展云端計(jì)算資源,平臺(tái)都能輕松適配,避免了傳統(tǒng)系統(tǒng)中因擴(kuò)展性不足帶來的高額成本。
2、跨平臺(tái)兼容與互操作性
AI邊端云一體化平臺(tái)支持多種設(shè)備、系統(tǒng)和協(xié)議的兼容,能夠與不同類型的硬件、軟件無縫對(duì)接。這意味著企業(yè)無需更換現(xiàn)有的設(shè)備或系統(tǒng),就能實(shí)現(xiàn)新的智能化功能。比如,平臺(tái)可以與企業(yè)已有的ERP、MES等系統(tǒng)集成,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的全面聯(lián)通與實(shí)時(shí)共享。
3、智能運(yùn)維與自動(dòng)化管理
借助AI技術(shù),平臺(tái)不僅具備自動(dòng)化運(yùn)維的能力,還能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)設(shè)備的維護(hù)需求,從而提前進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),避免故障停機(jī)。平臺(tái)支持通過智能化規(guī)則配置來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程控制,如根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃或調(diào)度資源,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。
4、數(shù)據(jù)的全生命周期管理
平臺(tái)支持從數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析到銷毀的全生命周期管理。通過對(duì)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析與監(jiān)控,平臺(tái)能夠在不同時(shí)期為企業(yè)提供有價(jià)值的業(yè)務(wù)洞察。平臺(tái)還支持歷史數(shù)據(jù)的歸檔和回溯,為企業(yè)進(jìn)行長(zhǎng)期業(yè)務(wù)優(yōu)化提供了可靠的依據(jù)。
AI邊端云一體化管控平臺(tái)通過將邊緣計(jì)算與云端服務(wù)整合,實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策的全流程智能化管理,提升了效率與安全性。平臺(tái)支持多種設(shè)備的靈活集成及自動(dòng)化運(yùn)維,為企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。
中偉視界礦山版分析服務(wù)器、AI盒子、IPC包含的算法有:皮帶跑偏、皮帶異物、皮帶撕裂、皮帶劃痕、皮帶運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別(啟停狀態(tài))、運(yùn)輸帶有無煤識(shí)別、煤流量檢測(cè)、運(yùn)輸帶坐人檢測(cè)、行車不行人、罐籠超員、靜止超時(shí)、搖臺(tái)是否到位、入侵檢測(cè)、下料口堵料、運(yùn)輸帶空載識(shí)別、井下堆料、提升井堆煤檢測(cè)、提升井殘留檢測(cè)、瓦斯傳感器識(shí)別、猴車長(zhǎng)物件檢測(cè)、佩戴自救器檢測(cè)、風(fēng)門監(jiān)測(cè)、運(yùn)料車通行識(shí)別、工作面刮板機(jī)監(jiān)測(cè)、掘進(jìn)面敲幫問頂監(jiān)控、護(hù)幫板支護(hù)監(jiān)測(cè)、人員巡檢、入侵檢測(cè)、區(qū)域超員預(yù)警、未戴安全帽檢測(cè)、未穿工作服識(shí)別、火焰檢測(cè)、離崗睡崗識(shí)別、倒地檢測(cè)、攝像機(jī)遮擋識(shí)別、攝像機(jī)挪動(dòng)識(shí)別等等算法。
審核編輯 黃宇
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