利用边缘计算实现业务运营转型
边缘使 AI 和分析技术能够更接近创建物联网数据的位置，从而更快速地获得洞察，维持持续运营，提高业务效率。随着部署的物联网设备越来越多，边缘对于 AI 的需求成倍增长。
企业边缘用例包括对生产作业、设备监控、预测性资产维护、车队车辆管理和跟踪、视频监控、工人安全跟踪以及海上钻井应用实时洞察。
创建适应性强的灵活工作场所
无法完全远程运作的制造业、配送业以及其他行业中的企业需要为返工员工提供安全和健康的环境。边缘设备（例如热传感器或可穿戴设备）提供的实时数据可快速发现员工的健康状况，针对安全隐患发出警报。
我们由 IBM Maximo® Worker Insights 解决方案支持的 Worker Insights with Edge 能够帮助进行基础体温监控、人群密度跟踪、禁区跟踪和警报、健康状况监控、居住情况监控和社交距离评分。
通过在边缘应用 AI 扩展工业 4.0 的规模
边缘计算是工业 4.0 演进历程中的关键要素，它带来了智能、动态且具有成本效益的生产作业。通过将工厂车间解决方案与边缘计算相结合，在边缘部署 AI 以推动在操作点实施分析和获得切实可行的洞察，以及应对 IT/OT 融合的复杂性，您可以实时访问数据，并在真正重要的地方 — 即边缘采取行动。
基于边缘的应用
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利用边缘计算支持工业制造
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