對于 OEM 和系統集成商而言，維護已部署的系統是一項多樣化且代價高昂的挑戰。成本和復雜性會對性能、整體可靠性，當然還有系統供應商的聲譽造成嚴重和意想不到的影響。由于人工智能 （AI） 在其他領域被證明是有用的，技術領導者熱衷于利用它在區分更高水平的長期預測性維護策略方面的價值。這一點尤其重要，因為工業圖像處理對于工業 4.0 和物聯網應用變得不可或缺——工廠自動化和機器視覺等應用從提前檢測問題和觸發預測性維護中受益匪淺。

與使用系統 BIOS 設置性能參數相比，這是一個飛躍，沒有預測智能的優勢。但這究竟是什么意思，如何最好地執行？對于產品發布和部署后的最大價值，早期規劃至關重要——這包括將基于人工智能的監控功能集成為應用程序開發過程本身的一部分。

繞過現有的維護和監控限制

依靠 BIOS 設置性能參數歷來是系統集成商使用的路徑。數據被收集和跟蹤，但由于這種方法不包括預測能力，性能故障只有在它們發生后才會被發現。如果沒有機會以智能方式防止停機，集成商的服務聲譽完全取決于他們對故障的響應速度。然而，在物聯網時代，零停機時間的可靠性和預防性維護是目標，增加了對主動性的關注，并從一開始就防止故障發生。

這就是人工智能介入以增加預測價值的地方。通過在應用程序開發階段利用軟件“工具包”，應用程序設計人員可以訪問現成的 AI 功能集，進而可以根據手頭的應用程序進行定制。開發人員有權根據應用需求設置各種組件的性能參數。

作為嵌入式盒式 PC 的集成組件，優化套件包括自己的獨立處理器、顯示模塊和軟件，用于監控和分析關鍵系統元素。狀態通過系統的集成顯示器或用戶界面顯示，可以包括 CPU 溫度、功耗、RTC 電池電壓、直流電壓、硬件健康和 PoE 狀態等信息，以及自定義的客戶信息。在應用程序開發的最初階段集成 AI 功能的附加值是巨大的。應用工程師可以實時看到他們的設計更改對單元的影響——這反過來又加快了開發時間，并確保性能是應用設計的固有特性。

靈活性確保最明智的維護策略

應用程序設計人員通過將處理實時監控的內部處理器架構與支持自我開發并避免在每個設計中重新發明輪子的 API 庫相結合而獲勝。他們無需從頭開始構建預測算法，而是可以將預先構建的選項集成到自己的開發過程中，根據需要連接到 API，并在開發自己的軟件時輕松地對服務、跟蹤和監控調用進行編程。

最終用戶可以輕松自定義 AI 功能，以監控對防止停機很重要的功能。當超過用戶設置的參數時，軟件會發出警報，提前警告性能不佳或即將發生的組件故障。即使連續收集數據，也可以每天、每周、每月或任何適合應用程序或特定系統組件的時間間隔進行監控或報告。例如，可以實時監控和報告電源，而報告風扇重啟的頻率較低。由于系統數據會不斷進行分析，因此該軟件還可以在達到特定閾值時為主動或預防性維護提供智能建議。

人工智能在行動

人工智能作為預測監控工具的價值可以在一系列性能關鍵場景中得到最好的體現。這些小插曲中的每一個都描述了一個復雜的工業應用，其中停機不僅會影響生產力和收入，還會危及安全。

公共安全/降噪 –安裝在警車、消防車或其他應急車輛上的警報器系統需要 -20 到 ~70 攝氏度的廣泛工作溫度。這些系統包括用于跟蹤的 GPS 模塊和用于將現場數據傳輸到服務器的 4G SIM 卡。例如，音頻捕獲設備可以通過 USB 端口連接到系統。這在某些地理區域（例如中國）至關重要，那里的法律禁止警報器或喇叭發出長時間的噪音。當警笛聲大于標準時，系統檢測到異常；違規車輛的視頻被發送到云端，罰單直接發送給車主。該系統的集成 AI 功能還可以同時監控 USB 接線柱、GPS 和 SIM 卡，如果這些組件中的任何一個發生故障，就會向系統操作員發出警報。

連鎖零售——超市的 RAID 系統服務器可能支持 8x3.5” HDD，用作 RAID 系統來備份和監控大數據，例如交易、庫存和與客戶流量相關的數據。此應用程序可能涉及多個用戶位置，每個位置可能包含自己的 RAID 服務器，然后連接到中央集線器。最佳部署在集線器級別使用 AI，監控所有硬盤驅動器的正常運行時間和預防性維護。

視覺檢測——視覺檢測系統用于各種不同的生產環境，例如電子產品或食品和飲料包裝。在這些場景中，系統通常包含 4 個 GbE PoE 端口，用于攝像頭以通過靜態圖像或視頻捕獲來檢查產品質量，以及用于運動控制的 COM 和以太網端口。一系列 DI/DO 選項可處理電路或限位開關、壓力閥、燈光控制等。在這些應用中，AI 被編程為監控 PoE 攝像頭和所有 DIO 選項，以確保最長的正常運行時間；如果最初的故障排除工作不成功，攝像機會在發生故障時自動重啟。

工業 4.0——工業機器人是工作中自動化最直觀的例子。提高工廠生產力、提高安全性并完美且不間斷地執行重復性任務，這種自動化機器允許其人類同行專注于制造或制造環境中涉及的更復雜的管理任務。在我們的示例中，隔離的 8xDI 和 8xDO 允許它們檢測運動、光線、形狀、物體等。直流供電電機通過 USB 和 COM 端口連接。AI 不僅監控 DIO 的一致連接，還跟蹤電機性能以解決電源波動。

精密自動化——激光焊接機是工業 4.0 設備的一個例子，盡管它可以執行精細的操作作為其主要任務。它的 PCI 運動控制卡在緊湊的設計中確保了高精度，并且它還具有通過 USB 和 COM 端口連接的直流供電電機。該精密系統由觸摸面板控制，由熟練的操作員實時管理其操作。其 AI 功能專門監控整體系統溫度，任務是預測和防止過熱。

嵌入人工智能以獲得競爭價值

即使專門的圖像處理機器經過任務優化以幫助確保可靠性，添加 AI 也會提高可靠性。通過對系統行為的動態和實時監控，系統操作員可以主動并簡化系統維護。操作始終穩定，如果需要主動排除故障，用戶會提前警告。遠程重置選項方便且具有成本效益 - 保持生產力、資源和收入。

工業圖像處理正在提高工業 4.0 和物聯網應用的標準，出現在更多環境和安全關鍵設置中。借助集成的 AI，系統變得更加智能——增加了可靠性和便利性作為設計的競爭標準。

審核編輯：郭婷