當前,工業智能化加速推進,傳統物聯網系統面臨數據價值挖掘不足、響應延遲高、決策依賴人工等核心挑戰,亟需新一代技術架構實現突破。

5月30日,瑞風協同正式發布智能物聯平臺aiTSphere。該平臺是基于公司旗艦產品“試驗測試集成軟件TAdapter”的AIoT全新智能升級,深度融合人工智能(AI)與物聯網(IoT)技術,通過嵌入大模型及智能算法,賦予物聯系統感知、分析、學習和自主決策能力,為工業場景提供從數據采集到智能應用的全鏈路閉環解決方案。aiTSphere的推出標志著工業物聯從“連接控制”向“智能決策”的關鍵轉變,為企業數智化升級提供堅實支撐。

1 重構工業物聯架構:端邊云協同閉環智控

aiTSphere的核心架構采用“端-邊-云”三級協同設計,重構工業數據處理與決策流程。

設備層:

平臺兼容Modbus、OPC UA、CAN、BACnet等20余種工業協議,支持接入振動傳感器(如PCB ICP-601A22)、PLC(西門子S7-1200、三菱FX5U)、工業相機、RFID讀寫器等上千類設備,實現溫度、振動、圖像、位置等多模態數據的全域采集

在邊緣側

輕量化AI模型以<50ms的延遲完成實時分析——例如通過FFT算法檢測設備異常振動,或基于強化學習動態調整工藝參數,并可在斷網時執行離線自治,保障關鍵業務連續性。

在云端

MLOps平臺aiModel驅動預測模型持續進化:通過數據預處理、特征工程與自動化訓練流程,構建高精度壽命預測模型;智能體平臺aiAgent結合RAG技術檢索知識庫,生成設備維護建議;規則引擎則實現跨系統數據聚合與事件響應,例如關聯PLC狀態變化自動觸發固件升級。

aiTSphere的分層智能體系使之具備主動決策能力。例如,當風機軸承振動超閾值,邊緣節點即時告警并聯動PLC降速;當生產工藝偏離最優區間,云端基于數字孿生仿真驗證調參方案并下發執行,形成“感知-分析-決策-執行”的完整閉環。

2 突破技術邊界:四大引擎破解工業智能化瓶頸

平臺的核心能力由四大技術創新支撐。

云訓邊推,工業實時智控

通過云端MLOps平臺(aiModel)集中訓練高精度模型,經輕量化壓縮后自動分發至邊緣節點執行本地推理;同時基于聯邦學習機制聚合邊緣數據更新云端模型參數。該架構動態調度計算任務——將實時性要求高的分析(如設備異常檢測)下沉至邊緣,復雜計算(如壽命預測)交由云端處理,從而在萬級設備并發場景下優化算力資源配置,實現延遲與成本平衡。

聯邦學習與自適應訓練機制

基于云平臺aiModel的分布式訓練能力,在數據不出域的前提下協調多個邊緣節點協作建模——各節點利用本地數據訓練模型參數,云端僅聚合梯度更新全局模型。同時通過在線學習機制實時吸收新數據流:邊緣節點持續上傳脫敏特征,云端動態優化模型參數并下發增量更新。

多模態智能感知融合技術

通過統一接入傳感器、溫濕度探頭、工業相機等異構設備,對時序信號、圖像流、文本日志等原始數據實施時空對齊,并基于邊緣計算節點執行特征提取。該技術突破傳統單源數據局限——例如在設備健康監測中,同步關聯振動頻譜、紅外溫度圖與運維日志,構建多維故障特征向量;在工藝優化場景,融合傳感器讀數、質檢圖像與環境參數生成復合工況畫像。通過消除信息碎片化,提升決策精度。

基于規則鏈引擎的自動化機制

該技術通過靈活組合過濾、擴充、轉換、分析等七類規則節點,實現跨系統數據路由、實時事件響應與自動化控制。在工業場景中,規則鏈可直接聯動PLC執行工藝調整,或觸發預測性維護流程。基于規則引擎的自動化機制,aiTSphere能夠滿足工業場景高并發、低延遲的可靠性要求。

3 場景案例:降本增效的智能化轉型樣板

在工業實踐中,aiTSphere已助力多個領域實現效能提升。例如,某航發研究院應用平臺構建故障診斷系統,端側實時采集試車臺千維參數,邊緣節點通過Adaboost模型毫秒級識別異常征兆,云端融合歷史故障庫與專家經驗生成診斷報告,提升故障追溯效率,大幅降低維修成本。

4 驅動可持續價值:從數據資產到生態共贏

瑞風協同aiTSphere重新定義工業物聯的價值維度。作為試驗測試集成軟件TAdapter的AIoT升級版本,aiTSphere在繼承其全域數據采集能力的基礎上,構建彈性進化體系——通過在線學習機制持續吸收新數據,動態適應工況變化并沉淀行業知識圖譜;作為開放生態基石,aiTSphere提供標準API,深度集成CAT系統,賦能用戶開發場景化應用。本次aiTSphere的發布將為工業智能化提供關鍵支撐,以“安全、高效、智能”為核心目標,推動裝備制造領域的技術升級——通過全域感知實現設備風險精準防控,借助實時決策提升產品研發效率,依托閉環控制優化資源配置,最終助力企業構建可持續的競爭力。