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林德的远程控制中心实则已经是现阶段全球范围内，在智能程度上比较领先的工厂中枢了，即便其气体产品在生产领域具有一定的特殊性。其数字化程度早已颠覆我们对传统工厂的认知，不过机器学习的应用仍在开发前期，包括预测性维护的进一步完善也在他们的规划中。gybesmc
W.K. Choi在向我们解释BISTel理念中的AI演进阶段时，将智慧工厂的付诸实现比作一次旅行。其中第一阶段为具备AI能力的应用，这一阶段是在传感器、生产流程、设备、工厂和设施中增加智能层，智能模块跑在云IoT平台上，实现最佳流程控制、最大化的自动化，并向自适应智能迈出一大步。但“这个过程不是一夜之间就能完成的，它常常需要耗费3年时间。”gybesmc
第二阶段，具备AI能力的工程系统。即向工程系统增加智能，这个阶段需要大数据环境，智能模块（inter-module）在系统、传感器和设备间共享信息。所有的模块彼此相互学习，相互共享信息，而且是以自动化、有效的方式，还包括知识库的更新。第三阶段，具备AI能力的企业。这个阶段，每个工程系统（inter-systems）与工厂中的其他软件系统分享信息和知识，如MES、ERP、维护系统等。系统间实现互通与协作。gybesmc
即便BISTel认为，我们现在正处在第二阶段，实际就我们的观察，更多的制造工厂仍在第一阶段构建时期。不过这也正表明AI在工业4.0时代的发展潜力，这仍是惠及整个工业制造垂直领域的契机和利润增长点。gybesmc
本文为《国际电子商情》姐妹网站《电子工程专辑》12月刊杂志文章gybesmc
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