概述

发现边缘计算的威力

IoT 设备大规模增长、数据源日益分散化以及对远程运营的需求不断增长,持续推动对边缘计算的需求。 边缘使应用的数据存储更接近于操作点。 边缘计算通过结合 5G 和人工智能,有能力促进行业转型。

IBM 的边缘服务为混合云和边缘计算提供路线图,以大规模运行工作负载,共同创造基于 Red Hat OpenShift 并由边缘支持的 AI 解决方案、应用和平台。

优点

提高运营响应能力

通过边缘计算,利用实时数据处理和决策来优化工作流和流程。

推动制造卓越和弹性

在制造领域的边缘扩展分析和 AI,促进预测性维护、生产质量检验和工人生产安全。

利用 5G 解决延迟和带宽问题

以 5G 的超低延迟运行工厂内的应用和数字媒体服务,以处理来自边缘设备的实时数据。

支持边缘的解决方案

针对边缘的卓越制造

利用边缘的 AI 创新,加速数字化转型,以补充参数数据并应对车间挑战。

针对边缘的资产绩效管理

在工作所在位置做出数据驱动型决策,优化资产绩效和维护成本,降低风险。

劳动者和工作场所安全

获得来自 IoT 可穿戴设备和环境传感器的实时数据,以检测、分析、预测和避免工作场所危险。

视觉检查

部署计算机视觉与深度学习,分析图像和视频流以进行分类和对象检测。

工业声学洞察

使用工厂和设备声音,检测运营异常和缺陷并确定产品质量问题。

IBM Edge Application Manager

通过自主管理,管理、扩展和运行边缘设备、应用和工作负载。

边缘案例研究

欧莱雅的制造创新

欧莱雅实现了机器、操作人员和现场的实时可视性,从而推动更快的创新。

“五月花”号自动驾驶船开启海洋探索新时代

ProMare 通过由 AI 和边缘技术运行的“五月花”号自动驾驶船,揭示海洋的秘密。

Bharti Airtel 建立下一代核心电信网络

Airtel 将网络转变为开放安全的混合多云平台,为 5G 和边缘计算时代做好准备。

边缘计算生态系统合作伙伴

AT&T

利用 AT&T 多接入边缘计算 (MEC),在高速、低延迟、灵活的无线边缘环境中管理开放式混合云计算。

Verizon

利用 Verizon 的 5G 超宽带 (UWB) 网络和多接入边缘计算 (MEC) 能力,以及 Verizon 的 ThingSpace IoT Platform 和 Critical Asset Sensor 解决方案 (CAS),推动企业级 AI 和工业自动化。

西门子

使用西门子的工业 IoT 即服务解决方案MindSphere,在制造运营、供应链和互联产品的边缘收集、处理和分析实时数据。

Samsung

通过 Samsung 的 5G 网络解决方案和移动设备,实现运营现代化,加速工业 4.0 进程,并为员工赋能。 利用专用网络提高效率并实现新用例。

Boston Dynamics

IBM 与 Boston Dynamics 合作,将 Spot® 机器人部署为移动边缘设备,转变制造和工业现场检查以及远程资产监控。

Intel

将面向 AI、5G 和数据处理的使用第 2 代 Intel Xeon 可扩展处理器的数据中心,转变为面向 IoT 和边缘技术的使用 10 代 Intel Core 处理器的边缘计算。

资源

什么是边缘计算?

边缘计算是一种分布式计算框架,使企业应用更接近数据源,例如,IoT 设备或本地边缘服务器。 这样就能够实现高性能分析,因为数据不需要通过网络传输到云或数据中心。

边缘计算的未来

无论是零售、银行还是电信,任何行业中的企业都在探索边缘计算如何支持实现更快的洞察和行动、更理想的数据控制和成本以及持续运营。

制造业中 AI 和边缘计算的三个优势

传统工厂属于过去式 - 当今的智能工厂由先进技术提供动力。 了解 AI 和边缘计算为制造业带来的优势。

相关解决方案

工业 4.0 服务和解决方案

加快制造和供应链数字化转型,实现工业 4.0 愿景。

IBM Cloud Satellite

在任何环境(包括边缘)安全地交付云。

IBM Systems

使用 IBM Power® Systems 和 IBM Storage 解决方案,将 AI 模型扩展到边缘。

与 IBM Garage 共同创建

利用我们端到端的设计思维、敏捷和 DevOps 实践框架,无缝地构思、构建、评估、迭代和扩展解决方案。 通过与您的团队建立的伙伴关系,以及 IBM 在业务、设计和技术方面的各种专家,快速实现价值并采用突破性技术。