邊緣計算是一種在互聯網邊緣側開展數據處理方法與分析的新式計算模式。在工廠弱電工程的場景下，這將計算水平從傳統的云空間或計算中心延伸至接近生產線設備、感應器等相關信息源頭的邊緣設備中，可以在當地進行數據實時處理與分析，降低數據信息傳輸延遲，提升數據分析效率，充分滿足工業應用對實用性、安全性和可靠性的要求越來越高。

機器視覺和人工智能應用，通過安裝在工地上或廠區的監控攝像頭，對視頻錄像開展智能化系統剖析，及時鑒別職工是不是正確佩戴安全帽。工廠AI怎么安全帽著裝檢測？

智能出入庫管理系統采用集成化科技的硬件配置和辦公系統軟件，完成了倉儲管理的自動化和智能化，明顯提高了倉儲工作的效率和準確性，同時也降低了人力成本。

工廠設備管理系統根據實時監控+AI預防性維護+智能化回應三大技術特性，可降低40%-60%關機風險性。實時監控與AI預警信息：部署溫度、振動等傳感器及工業互聯網（IIoT），7×24鐘頭數據采集設備數據信息。比如工廠根據5G+視覺效果AI系統軟件，實時捕捉設備異常，故障預警信息準確度達95%。云服務平臺剖析200+運行指標，實現30天預測分析零部件故障，故障率降低50%。

AI系統可以通過對比大數據實時數據，預測分析生產中的改變和發展趨勢，協助企業合理調整生產規劃，減少不合格率，降低成本。除此之外，AI還可以優化供應鏈管理方法，完成原料、庫存和物流運輸準確掌控，進而減少積壓或生產中斷。