人工智能和机器学习
人工智能的成熟正在迎来工业自动化的新时代，人工智能在自动化领域的快速扩张得益于多年的研究和创新，该研究涉及以下领域：计算机视觉、实时图像处理、机器学习以及人工神经网络。
现在可以开发自主的工业自动化系统，这些先进的解决方案依赖于计算机算法和实时数据，他们分析数据和操作条件以优化流程和机器性能。
人工智能和机器学习解决方案在工业自动化中的可能性是无限的，以下是他们可以改变运营的几种方法：
人工智能可以增强生产资产的预测性维护。这些系统跟踪来自物联网传感器的数据以检测异常或机器缺陷，他们可以根据实时数据预测何时可能发生故障。有了这些信息，公司可以及时收到维护警报，以减少停机时间。
人工智能和机器学习可以为优化流程和自动化解决方案提供见解。基于人工智能的自动化系统可以分析复杂的数据集，他们可以确定自动化系统实现最佳性能的理想条件，开发自动化解决方案的公司可以利用分析结果来改进未来的系统设计。
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人工智能和机器学习在工业机器人的发展中扮演什么角色？它们对于工业过程中自主机器人的开发至关重要。例如，自主移动机器人（AMR）和自动导引车（AGV）都依赖人工智能技术，人工智能促进了能够处理多个流程的机器人的开发，这增强了机器人除拾放操作之外的功能。
随着这些技术的进步，政府和行业参与者正在制定人工智能法规，这是为了确保基于人工智能的自动化解决方案的安全。对于公司来说，需要关注新兴的人工智能和机器学习标准，这对于确保自动化解决方案满足所需的行业标准至关重要。
网络安全标准和法规
工业自动化系统从流程中收集大量数据，这些数据对于持续改进和日常质量检查至关重要。工业物联网 (IIoT) 传感器使公司能够开发互连的操作环境，然而，它们增加了设施面临网络安全威胁的风险。这意味着公司必须投资网络安全解决方案，同时扩大工业自动化规模，针对工业基础设施的网络安全攻击正在增加，这迫使各行业制定应对此类攻击的措施。
确保自动化系统安全的方法是开发万无一失的内部控制，它可以包括限制访问虚拟和物理网络等内容，考虑加强远程访问程序并改进身份验证措施，开发先进的信息和通信架构以促进零信任政策。此外，公司应该监控人工智能技术的趋势，利用人工智能算法改进对可疑网络活动的检测和响应。
