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來源：avnet 融合與分化，發展的永恒主題 工業制造過程中會產生大量數據，利用這些數據可實現重要的目標——預測故障、優化設備壽命、優化生產流程以便地滿足市場需求
任何工業網絡的#步是資料收集，然后在本地做好實時數據處理和長期脫機數據存儲之間的平衡，#后采取有效的措施來優化工業處理過程 信息被收集并發送到一個中心位置，如果發送的時間相對較早，短暫的it中斷通常可以接受 但隨著各地的公司越來越依賴于他們的信息技術，他們對于可接受的維護儀器設備的時間減少，且遠遠低于現有技術可以實現的反應時間
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之前有一則報導： 半導體制造商英特爾如何使用 iiot 邊緣計算將工廠停機時間減少 300% 通過部署工業物聯網iiot傳感器和邊緣計算來監控英特爾半導體生產設施中的風扇過濾器單元ffu的健康狀況
因此，在的技術團隊中，現代it系統使用功能的ai和機器學習ml套件，使其it基礎設施對傳感器數據報告的變化做出更快反應 這項措施旨在提醒注意潛在問題，從而主動制定維護計劃，減少計劃外的停機時間 ffu過濾并清潔工業機器內的空氣，它們在工廠車間無處不在，通常手動檢測 ffu 的運行狀況，這使得預測故障很困難
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英特爾在每個ffu的頂部放置了一個加速度計，以測量風扇功能的變化， 這為每個ffu創建了一個基準性能，并針對異常和潛在問題生成了警報 之后將摘要數據發送到云，以便技術員查看趨勢，并及時回饋，通過提前維護和更換零件，將ffu的正常運行時間延長了97%以上
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