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Honeywell 霍尼韋爾氣體探測器XNX-UTAV-NNIC1 一氧化氮偵測

機器學習算法需要一定的運算時間，其目的也多在解決制造業類似像是制程排程優化的長時間問題，對于制程中會遇到的實時問題反應與控制指令回饋會緩不濟急，近兩年邊緣運算概念興起，成為工業物聯網的實時性問題的最佳答案

  邊緣運算的做法是讓終端設備具有一定的運算能力，具有邊緣運算設計的工業物聯網架構，必須先建立起一套數據流模式，當傳感器擷取到設備的狀態數據后，就將數據傳送到通訊層的網關，網關再依照系統建構時的設定讓數據分流， 需要實時處理數據傳送到前端控制器，讓自動化設備可以快速反應，需要儲存累績為長期數據的數據，則送往數據庫儲存，上層再透過運算平臺分析出結果，提供管理者作為決策參考，因此現在完整的工業物聯網， 其AI會被分別設計在會有終端與云端兩部分，讓分布式與集中式運算在架構中并存，彼此各司所職。