边缘计算叠加人工智能
边缘计算拥有三类典型应用场景：
（1）人工智能与gaoji功能
机器边缘提供数据用于学习的算法训练等；
在机器边缘部署 AI 模型，实现工艺过程控制和优化；
应用于：预测性维护，状态监测系统。
（2）全球设备集中管理
预处理设备数据，并传输到任何云/IT系统；
集中管理全球设备，为 原始设备制造商（OEM）的全新业务模型（例如 SaaS）奠定基础。
（3）数据采集与初步应用
如数据可视化，报警、预警等；
目前，西门子已将工业边缘解决方案部署到汽车行业。在人工智能和机器学习领域，西门子正在和用户合作开发一项前景广阔的工业边缘项目。例如，在汽车车身焊接质检工艺中，人工智能技术通常会应用于检测焊枪自身以及在生产过程中的异常参数。利用工业边缘提升并简化这一工艺，将大大降低维护成本，并进一步提高生产效率。工业边缘为某家车企配备了靠近车间的支持实时数据处理的运行环境，同时新增了功能确保在边缘设备上可靠地运行人工智能算法。基于人工智能技术的边缘应用程序可输入、处理和发布数据。同时，拥有专利技术的机器学习监控系统保证了人工智能预测可信度。这个项目中，人工智能解决方案部署在工业边缘中并可以进行数据的同步处理，结果数据将传输到云端（云端设计期环境与边缘运行期完全集成）。通过这一全新的解决方案可减少人工质检步骤，未来甚至有可能减少车身焊接点。
除此之外，在西门子成都数字化工厂，结合了人工智能与边缘计算技术的视觉检测系统，能够在保证电路板生产质量“零缺陷”的同时降低至少75%的人工复检成本。工业边缘计算叠加工业人工智能后，可以对自动化程度产生大幅度提升，可以实现在车间层级更好的智能化应用。
引领工业未来
西门子正在努力构建由工业企业、设备制造商（OEM）、应用程序开发者、解决方案供应商，以及工程服务提供商组成的lingxian生态，为合作伙伴创造价值。边缘应用可由西门子和第三方供应商通过工业边缘应用商店提供，因此，用户和机器制造商也可开发自己的应用程序，并可根据其机器的个性化需求进行定制。这些应用程序涵盖了各行业和各应用场景，比如数据可视化、设备状态监测、工艺参数优化等。已经有多家合作伙伴和工业用户公司加入了西门子工业边缘生态，这为合作伙伴和客户开发新的商业模式提供无限潜能。
我们不难发现，工业边缘可优化现场数据的使用，令一切变得更简单、更灵活、更安全，进一步提高了工厂的生产效率。借助西门子及其边缘生态系统所提供的强力支持，企业和开发者更可将自己的专业知识转化为真正的价值，而客户则能够轻松找出应对生产难题的解决方案。由此，西门子正在引领工业未来……