人工智能

找到一个满足 IT 和 OT（运营技术）端到端需求的工业物联网平台是制造商所面临的常见挑战。这也是智能工厂计划经常失败的一个主要原因。OT 优先考虑稳健、灵活的系统以及安全、独立、运用逻辑的部署，而 IT 优先考虑应用的快速开发和新技术的敏捷运用。当制造商选择并不提供灵活部署选项的物联网平台时，这两种技术及其优先事项就会产生冲突。

车间的运营专家精通自己的领域，但通常缺乏通过部署最新物联网技术来满足生产质量和持续性需求的技能。他们需要一个无需学习如何编码即可运用自身知识的平台。

Software AG 借助其 Cumulocity IoT 平台，通过各种低代码工具解决了这些挑战，这些工具让 OT 专家可以连接和管理设备、分析数据、构建和应用规则并创建定制仪表板。

该解决方案的适应性让公司在营销方面保持敏捷性，改变了保持竞争优势所需的策略（视频 1）。

智能工厂分析

Software AG Cumulocity IoT 边缘和 SDK 产品经理 Andrej Schreiner 说：“我们希望 OT 专家无需进行任何软件开发工作即可运用他们的知识。”“无论是云解决方案、私有数据中心，还是位于所连接设备旁边的单个工业电脑，我们确保客户利用我们的工具构建的 API 和解决方案可用于任何部署选项。”

在一家汽车制造商，该解决方案帮助 OT 专家构建了他们自己的应用，解决了高度自动化制造流程中的特定问题。该公司在车间组装线上使用工业机器人对车身零件进行涂装。有时涂装作业会出现问题，导致质量缺陷。这些问题经常在工厂中遭到忽视并被客户发现，破坏了品牌声誉，并增加了纠正成本。

使用部署在基于英特尔^® 处理器的 IPC（直接位于涂装站）上的自助 Cumulocity IoT 流分析，机器操作员和工艺专家可以通过直观的用户接口创建分析模型。因此可以在零件离开涂装站之前实时识别异常和潜在问题，并立即采取维修措施。

Schreiner 说：“在检测到异常时，他们可以停止生产并采取纠正措施。”

这样显著减少了在产品端花费的时间和资金，还证明了这些解决方案如何为 OT 专家提供支持，帮助他们解决车间的问题。IT 软件工程师无需参与。Schreiner 补充道：“质量控制专家了解流程、机器人的工作方式以及可能会发生小故障的环节，他们无需进行任何编码工作即可创建分析规则。”

分布式架构和边缘计算

许多工业物联网应用在未连接到云时需要边缘的计算能力来帮助进行决策。例如，一家能源公司运营采用分布式架构的风电场，从多个现场发送多个数据流。每个涡轮机需要具备智能性，每个风电场需要强大的计算能力来管理其区域内的所有涡轮机。同时由一个基于云的集中命令中心监督整体运行。

风电场往往处于偏远地区，使持续、高速的云连接成为一项挑战。Cumulocity IoT 使公司可以运行一个安全的边缘解决方案，即使在未连接到大型网络时也可提供计算能力，将现场保持在正常运行状态。平台连接后，可将数据回传到云，进行更深入的分析。

Software AG 全球联盟合作伙伴经理 Anthony Sayers 说：“边缘分析的一项优势是在将数据传输到云之前或生成警报或洞察之前对其进行预筛选和聚合。”“硬件需要足够强大，才能处理大量数据和机器学习模型，这正是我们与英特尔^® 的合作关系帮助我们实现的目标。英特尔强大的 IPC 让我们可以创建处理大量边缘物联网设备数据的用例。”

全方位服务工业物联网

该解决方案旨在与许多不同工业协议连接，适用于需要超出自助服务工具支持范围的定制方案的复杂用例。Schreiner 说：“许多客户选择与我们经验丰富的顾问合作，由顾问指导他们找到适用于自身用例的最佳技术组合。”使用 QuickStart Pilot Package，客户可在 90 天内获得投资回报。Schreiner 补充道：“我们希望确保他们获得预期的业务成功。”

与其他硬件和软件提供商建立联盟始终是 Software AG 的优先事项。Sayers 说：“没有一家公司可以提供物联网项目所需的一切。”“我们将继续寻求新的合作伙伴，使我们可以提供客户所需的一切，为复杂的实时解决方案提供支持。”