八大考量要素助力制造業應用人工智能：
在軟件定義制造框架內實施人工智能的道路可能非常復雜，需要事先做好大量規劃，
包括在以下八個方面做出決策：
與人工目測相比，燈檢機在檢測速度和質量上都有了質的飛躍。在檢測速度上，人工方式每分鐘只能檢測數十瓶藥劑，而燈檢機則能達到每分鐘數百瓶，提升十倍以上；而在檢測質量上，基于高清工業相機和?AI 能力構建的視覺系統，摒除了人工模式的存在的疲勞、分心等因素影響，能夠做檢出和分類零差錯。
隨著加工工藝的不斷演進與成熟，模切設備也由傳統的平板模切機、熱壓模切機，逐漸發展為圓刀模切機。圓刀模切機屬模切機的一種，全稱為“多工位輪轉模切機”，它以滾刀的形式連續旋轉進行模切加工。廣泛應用于手機、數碼相機、電腦等電子膠粘配件的模切。具有多層復合、多座模切、排廢、多組收放卷同時進行，技術先進、工藝合理、結構緊湊、操作靈活方便、生產效率高等優點。是模切產品提高產能、降低生產運行成本的理想選擇。
伴隨著新能源汽車和儲能領域等下游應用行業的高速發展，鋰電池已成為制造領域新的投資發展焦點。在這一過程中，更多的生產企業正將鋰電池生產與工業智能化技術相結合，運用于工序自動化、產線自動化以及整體數字化工廠，使得先進的智能化制造設備和生產技術正成為高品質、高效率鋰電池生產的重要保障。
5G：專為制造業而設計
Wi-Fi和3G/4G無線技術有時會用在工業場景中，以連接移動或“難以布線”的設備，如自主移動機器人(AMR)、卡車車隊，以及占地面積廣的工廠。然而，這些傳統無線技術并非為工業運營技術(OT)級別的可靠性、延遲、吞吐量和安全等特性而設計，因此無法滿足相關要求。
下一代移動“5G”經過演進，開發出的功能可以滿足上述工業OT 要求。
除此以外，5G技術的提升也能將生產力提高到智能制造所期待的水平，給予制造商更好實現運營自動化所需的靈活性和性能表現。雖然工業設施仍將以有線網絡為主，但當物理布線阻礙創新時，5G
就會成為一個可行選項。
5G將會帶來更高帶寬、不到1毫秒的延遲、千倍于傳統無線技術的容量以及大規模機器對機器的通信能力，從而充分釋放物聯網在工業生產中的潛能。
為什么要在工業應用中使用邊緣計算？
在工業和能源生產環境中，邊緣計算設備可在生成和使用數據的傳感器和執行器附近處理與存儲數據，而無需將數據傳送到遙遠的數據中心，由此帶來以下優勢：
? 更快的響應速度：消除來往云端產生的數據傳輸延遲
? 更低的網絡使用率：減少通過網絡傳輸的數據
? 更安全的數據保護：實現在邊緣進行本地存儲和加密，防止篡改
? 更高的可靠性：避免因在云計算環境中進行異地托管而導致的外部網絡連接或其他服務中斷的影響
第三代英特爾? 至強? 可擴展處理器集成人工智能加速，帶來出色的性能、安全性和效率。 與上一代產品相比，第三代英特爾? 至強? 可擴展處理器可將物聯網解決方案設計的平均性能可提高 1.46 倍1。英特爾? 深度學習加速技術可將人工智能圖像分類的推理能力提高 1.56 倍2。
