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1711 - 智能制造 - 无人值守工厂的数据层.pdf

上传人: 竿*** 编号:982908 2025-11-29 21页 1.33MB

1、Orlando,FLOctober 69IBM TechXchange 2025How a Edge Data Fabric Enables Agentic AI for ManufacturingThe“BRAIN”of Agentic AISession code 1711Agentic Manufacturing-a Data Layer for Lights-Out FactoriesMark DavidsonAnylog,VP ProductsPresentation Presentation OverviewOverviewUnderstanding Agentic AI and

2、its role at the edgeFuture data trends in Agentic AICognitive processes driving industrial decisionsNeuralEdge Data Fabric as the AI brainFederated learning and multi-agent decision makingReal-world applications and ConclusionsWhat“Agentic AI”MeansWhat“Agentic AI”MeansAgentic AIAgentic AI refers to

3、AI systems that act as agentsagents:Observe Observe Reason/PlanReason/Plan ActActUnlike traditional LLM models that just respond to prompts,agentic AI systems have:MemoryMemory GoalsGoals Tools/actuatorsTools/actuatorsThink of them as decisiondecision-making making digital workersdigital workers rat

4、her than just LLM-based“chatbotsAt the EdgeAt the EdgeWhen we say at the edge,we mean running on edge devices or local running on edge devices or local gatewaysgateways instead of relying on cloud servers.Processing is close to where data is generated:IoT sensors,PLCs,industrial controllers,cameras,

5、or factory-floor gateways.Benefits:Benefits:Low latencyLow latency ResilienceResilience Privacy/securityPrivacy/security EfficiencyEfficiencyWhat is Agentic AI at the Edge?Inferencing at the edgeGPU at the edge needed for inferencingLocal Data stores to fulfill inferencing needsCloud access to edge

6、data for trainingLLMs-SLMsIntegration of LLM/SLM,reinforced learning and MLFederated Learning for edge modelsFewer data“round trips”to the cloudData Sovereignty and PrivacyData grows forever!BenefitsBenefitsCompetitive AdvantageImprove Business outcomesLower costsFuture Data Trends with Agentic AIAd

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根据文章内容,以下是全文关键点的概括: 1. **Agentic AI 简介**:Agentic AI 是一种能够观察、推理/计划、行动的智能系统,不同于传统的基于LLM的“聊天机器人”,它具有记忆、目标和工具/执行器。 2. **边缘计算优势**:在边缘设备或本地网关上运行,而非依赖云服务器,提供低延迟、容错性、隐私/安全性和效率。 3. **边缘Agentic AI 特点**:边缘推理、边缘GPU、本地数据存储、云访问用于训练、LLM到SLM的集成、强化学习和机器学习的整合、联邦学习用于边缘模型。 4. **未来数据趋势**:实时数据、数字孪生、元数据和决策自动化。 5. **认知过程**:观察、反思、计划、行动、沟通和使用工具。 6. **Edge Data Fabric 构成**:数据字典、语义、数据策略、工作记忆、动作/执行器、视觉/听觉/触觉输入、海马体、元数据和统一命名空间。 7. **Edge Data Fabric 的重要性**:统一命名空间提供共享、结构化的记忆系统,数据字典和数据策略提供可靠的后盾。 8. **联邦学习**:允许边缘AI从任何地方学习,无需移动敏感数据,增强本地自主性,创建跨所有代理的共享、演化的智能。 9. **多代理决策**:通过Edge Data Fabric集成多代理认知引擎,实现资产和信息共享。 10. **Anylog Neural Edge Data Fabric**:提供虚拟数据层、边缘执行、区块链策略、代理发现和可扩展的fabric。
如何实现智能制造?" AI的“大脑”揭秘!" 未来工厂的“神经中枢”?"
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