工業場景的AloT

      工業場景的AloT：目前AloT體現為單點式應用，多通過工業物聯網平臺實現。為促使要素資源的高效利用、生產過程的柔性配置，工業領域積極推動實現自動化與信息化深度融合。其中工業物聯網是重要的突破口，強調從物聯網接入點采集高速、復雜的機器數據，提升對設備的監控管理能力，并基于數據開展后續服務。目前AloT在工業領域的使用體現為單點式應用，多通過工業物聯網平臺開發接口實現某幾項與機器預測相關的應用開發及數據處理強化，另外還有智能工業機器人及通過工業視覺相關的軟硬件實現的一些感知識別與定位應用。

      AloT在工業物聯網領域的典型應用：

      1.設備管理
      設備健康管理：歷史數據和機器學習技術建立設備故障預測模型，實現對高價值設備、關鍵零部件的故障診斷、預測性報警降低被動維修或者預防性維修次數。
      遠程維護：數據實時在線，可遠程監控、群控調試、參數調整、控制執行。

      2.能源管理
      能耗分析節能：基于機器學習的歷史數據能耗分析可計算平均工沉下最優能耗，輔以用能狀態實時評價、用能風險預警和用能趨勢預測，幫助實現安全用能、節能環保。
      并聯調度減排：多工廠、多工序、多設備情境下，實時抽取產、排相關運行數據進行挖掘、預測，可預測排放量并預警、提前計算分配能源用量，實現跨工序能效動態尋優。

      3.工業視覺 
      檢測：包括產品表明瑕疵檢測、尺寸檢測，通過基于深度學習的視覺技術檢測工件關鍵部位距離、夾角等參數以及表面是否存在氣孔、裂紋、劃痕、泄露等問題，判斷工件品質。
      識別：利用OCR字符識別技術自動檢測產品編碼，儀表讀數、標簽等信息。
      定位：在高速運動過程中對多點目標定位，同步反饋給運動控制系統，引導機械手捕捉、抓取、放置。

      4.安全監控
      行為規范檢測：主要通過監控系統對工作人員安金著裝、規范操作進行檢測。
      環境異常檢測：通過巡檢機器人或監控系統對煙火、高溫、特殊氣體泄漏、廠區異常聲音及不明人員告警。

      5.倉儲物流
      倉儲執行：通過倉儲模型和AGV，AMR機器人，將客戶零散的、突發性的需求形成便捷應用，可以實現庫位優化、最優出庫、子倉協同、異常訂單處理，分揀效率高，降低損耗。

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