19、边缘AI与区块链技术在工业维护和环境可持续性中的应用

边缘AI与区块链技术在工业维护和环境可持续性中的应用

1. 边缘AI在预测性维护中的应用

1.1 传感器的权衡

如今，从低成本手持传感器到智能传感器，种类繁多的传感器可供选择。这使得在成本、兼容性和性能之间需要进行权衡。不同类型的传感器适用于不同的场景和需求，企业需要根据自身情况做出合适的选择。

1.2 轻量级学习算法的选择

在预测性维护中，有大量的机器学习（ML）和深度学习（DL）算法被广泛应用。选择合适的算法对预测性维护框架的成功至关重要。以下是选择最合适算法时需要考虑的一些关键因素：
- 传感器数据的性质 ：不同类型的传感器数据（如温度、压力、振动等）具有不同的特点，需要选择适合处理这些数据的算法。
- 数据量 ：数据量的大小会影响算法的性能和训练时间。对于大量数据，可能需要选择能够高效处理大数据的算法。
- 被监测设备 ：不同的设备具有不同的工作特性和故障模式，算法需要能够适应这些特点。
- 特征工程过程 ：有效的特征工程可以提高算法的准确性和性能。
- 传感器数据的集成 ：将多个传感器的数据集成在一起可以提供更全面的信息，但也需要算法能够处理这种多源数据。
- 算法的准确性度量 ：选择具有较高准确性的算法可以提高预测的可靠性。

此外，算法的计算复杂度和边缘服务器的计算能力也是需要特别考虑的因素。由于边缘设备通常是低功率设备，处理能力有限，因