边缘计算是一种在互联网边缘侧开展数据处理方法与分析的新式计算模式。在工厂弱电工程的场景下，这将计算水平从传统的云空间或计算中心延伸至接近生产线设备、感应器等相关信息源头的边缘设备中，可以在当地进行数据实时处理与分析，降低数据信息传输延迟，提升数据分析效率，充分满足工业应用对实用性、安全性和可靠性的要求越来越高。

机器视觉和人工智能应用，通过安装在工地上或厂区的监控摄像头，对视频录像开展智能化系统剖析，及时鉴别职工是不是正确佩戴安全帽。工厂AI怎么安全帽着装检测？

智能出入库管理系统采用集成化科技的硬件配置和办公系统软件，完成了仓储管理的自动化和智能化，明显提高了仓储工作的效率和准确性，同时也降低了人力成本。

工厂设备管理系统根据实时监控+AI预防性维护+智能化回应三大技术特性，可降低40%-60%关机风险性。实时监控与AI预警信息：部署温度、振动等传感器及工业互联网（IIoT），7×24钟头数据采集设备数据信息。比如工厂根据5G+视觉效果AI系统软件，实时捕捉设备异常，故障预警信息准确度达95%。云服务平台剖析200+运行指标，实现30天预测分析零部件故障，故障率降低50%。

AI系统可以通过对比大数据实时数据，预测分析生产中的改变和发展趋势，协助企业合理调整生产规划，减少不合格率，降低成本。除此之外，AI还可以优化供应链管理方法，完成原料、库存和物流运输准确掌控，进而减少积压或生产中断。