AI+EDC

製造業智慧化轉型的挑戰與機遇

AI+EDC的架構圖

AI+EDC智慧化分級管理

AI+EDC在資料收集的應用

結合Causal AI技術的EDC系統

• 可以更好地理解資料背後的因果關係---

傳統的資料分析方法通常只能確定變數之間的相關性，而Causal AI技術可以直接確定變數之間的因果關係。

這對於理解資料背後的機制和規律非常重要。

• 可以更好地預測未來趨勢---

Causal AI技術可以從資料中學習變數之間的因果關係，從而預測未來趨勢。

這對於決策制定和風險管理非常重要。

• 可以更好地優化系統---

Causal AI技術可以從資料中學習變數之間的因果關係，從而優化系統。

這對於提高系統效率和性能非常重要。

應用場景：

• 智慧製造：在智慧製造領域，可以使用Causal AI技術來分析生產資料，從而瞭解生產過程的瓶頸，並制定相應的優化措施。

• 智慧能源：在智慧能源領域，可以使用Causal AI技術來分析能來源資料，從而優化能源利用，並降低能源成本。

AI+EDC組成的智慧控制

AI +EDC組成的智慧控制與基於 PLC 的自動控制差異如下：

控制方式不同：傳統 PLC 自動控制通常採用基于規則的控制方式，而 AI +EDC組成的智慧控制系統可以採用基于機器學習的控制方式。機器學習控制方式可以從歷史數據中學習系統的運行規律，從而實現更加精準和靈活的控制。

控制範圍不同：傳統 PLC 自動控制通常用于控制單個設備或製程，而 AI +EDC 組成的智慧控制可以用于控制複雜的系統，例如生產製造系統、能源系統、交通系統等。

數據處理能力不同：傳統 PLC 的數據處理能力有限，只能處理少量數據，而 AI +EDC 可以處理大量數據。這使得 AI +EDC可以更好地利用數據，從而提高控制效果。

可擴展性不同：傳統 PLC 的擴展性有限，需要更換硬體才能擴展功能，而AI +EDC的擴展性較好，可以通過軟體更新來擴展功能。

應用場景：

• 智慧製造：在智慧製造領域，分散控制技術與AI技術的結合可以用於實現生產過程的優化、故障預測、品質控制等。

例如，可以使用AI技術來學習生產過程的因果關係，從而實現更加精准的生產製程管制。

• 智慧能源：在智慧能源領域，分散控制技術與AI技術的結合可以用於實現能源管理、節能減排等。

例如，可以使用AI技術來學習能源系統的因果關係，從而實現更加高效的能源利用。

列舉貼近生活的例子：

常見的自動控制系統，可以通過手機APP控制家中的燈光和溫度或可以設置一個計時器，根據預設的時間自動打開或關閉燈光和調整溫度。這是一種相對簡單的控制，通過預設的規則來控制設備，不會即時的感知環境和用戶需求。

而在智慧控制中，系統可以通過感測器獲取環境資訊，比如光線強度、室內溫濕度等，也可以通過人流感測來智慧調控環境光源、溫濕度、能源利用率，當使用者進入房間時，系統可以自動感知使用者的到來，根據使用者的偏好自動打開合適的燈光和調整溫度；或者當系統感知到室內溫度過高時，可以自動開啟空調來調節溫度，或根據公共場所人流量多寡智慧啟停電梯，同時分管不同區域，進而提升人體舒適度與實現能源高效管理。

從上述例子中，我們可以看到智慧控制是更加靈活、智慧和自我調整的。它可以根據感知到的環境和用戶需求即時調整控制策略，提供更加個性化和智慧化的服務。