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智慧型洩漏偵測系統的未來： 為何邊緣 AI 正朝感測器方向發展
洩漏檢測產業正在不斷演進。 多年來，監測系統主要著重於資料的蒐集與傳輸。感測器會偵測濕度、測量環境條件，並在超過預設閾值時發出警報。 該模式有助於提升能見度，但僅靠能見度已不再足夠。 客戶越來越期望監控系統能更早發現問題、減少誤報、延長電池壽命，並提供可付諸行動的洞見，而非僅是原始數據。要滿足這些期望，邊緣裝置必須具備更高層次的智慧。 因此，用於智慧洩漏檢測系統的下一代邊緣人工智慧，正從「感測與通報」轉向「感測、理解與預測」。 為何更多資料並非解決之道 現代監控系統的部署會產生海量的資訊。 濕度感測器、環境感測器、振動感測器以及設備監測器會持續蒐集有關運作狀況的數據。然而，這些測量結果絕大多數僅是確認一切運作正常罷了。 真正的挑戰在於辨識出那些預示著某種變化正在開始的、數量極少的徵兆。 從歷史上看，監控系統向來採用一種常見的架構： 感知 → 傳輸 → 分析 → 回應...
Charlene Wan
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人工智慧如何改善石油和天然氣產業的維護和安全
截至 2019 年，石油和天然氣佔全球主要能源的一半以上 1,2023 年創造約 4.3 兆美元的收入2。雖然全面轉向更清潔和更可再生的能源需要一些時間和精力，但石油和天然氣能源可以從人工智能中受益，特別是在兩個關鍵領域：維護和安全。 一項調查已經發現，超過 92% 的石油和天然氣公司積極投資人工智慧或計劃很快投資3.除了維護和安全之外，人工智慧還提供了簡化該領域各個方面的潛力，包括需求預測、勘探、法規遵循和供應鏈管理。...
測量故障：如何使用邊緣人工智能 評估工業軸承的健康狀況
Edge AI 正在學習以更實用、可擴充的方式，透過工業軸承的振動分析，偵測機器故障的警示訊號。 工業機器的軸承不會一下子就發生故障。它會透過微小的震動和細微的變化來顯示跡象，這些跡象會在幾天或幾周內累積，然後才會出現明顯的問題。世世代代以來，捕捉這些早期警示意味著派遣一名熟練的技術人員手持分析儀，用手讀取資料，並作出判斷。 儘管這種方法仍然有效，但效率低、成本高、頻率低，而且無法在整個工廠範圍內擴展。...