스마트 제조의 미래는 어떤 모습일까요?
스마트 제조는 전체 제조 산업을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
광대역 연결과 결합된 사물 인터넷(IoT)을 통해 인공 지능과 예측 분석을 사용하여 제조 프로세스의 모든 측면을 모니터링하고 최적화할 수 있는 스마트 공장을 만들 수 있습니다. 그러나 연결된 장치의 수가 증가함에 따라 잠재적인 보안 위험도 증가하므로 스마트 팩토리 설계 및 구현에서 사이버 보안이 주요 고려 사항이 됩니다. 이 기사에서는 스마트 제조의 장점, 스마트 제조를 구현하는 5G의 역할, 디지털 자산을 보호하고 사이버 위협을 예방하기 위한 사이버 보안의 중요성에 대해 논의합니다.
YuHelenYu는 업계 사고 리더인 Dez Blanchfield를 AT&T
Business Talks의 게스트 호스트로 초대하고 함께 스마트 제조, IoT, 5G, MEC의 흥미진진한 세계를 탐색하면서 강력한 네트워크를 우선시하면서 현명한 결정을 내리고 수요를 예측하며 다운타임 이점을 방지합니다. 보안.
논의 내용을 요약하면 다음과 같습니다.
Q1. 실제로 스마트 팩토리는 어떤 모습인가요?
YuHelenYu: 스마트 팩토리는 제조 운영에 스마트 기술을 적용하는 것을 의미합니다. IoT, 비디오 인텔리전스, 5G와 같은 연결 솔루션을 통해 예측 분석을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 수요를 예측하며 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 또한 제가 이상적인 공장은 해커가 표적으로 삼을 수 있는 취약성으로부터 보호할 수 있도록 공장에서 원격 근무자, 제3자 공급업체, 공급업체까지 확장되는 효과적인 사이버 보안 전략을 갖추는 것입니다.
Dez Blanchfield: 저는 스마트 팩토리의 핵심 구성 요소를 설명하기 위해 인포그래픽을 사용합니다. 스마트 제조의 주요 동인은 혁신과 디지털화의 동인인 디지털 기술과 빠른 통신입니다.
Maryson W.: 스마트 팩토리는 사이버 보안을 강화하여 엣지 컴퓨팅을 극대화합니다. 인더스트리 4.0에는 체크리스트, 전략 또는 계획보다 더 많은 프레임워크가 필요합니다. 디지털 혁신이 결국 디지털 생존을 위한 경쟁으로 진화하면서 가장 어려운 부분은 인더스트리 5.0이 될 것입니다.
Q2. 5G가 '스마트 팩토리'의 촉매제로 여겨지는 이유는 무엇인가요?
YuHelenYu: 5G는 더 높은 대역폭과 더 낮은 대기 시간을 제공하고 기계, 센서, 카메라 및 사람 간의 실시간 통신을 가능하게 하기 때문에 촉매제입니다. 이를 통해 더 많은 기계가 네트워크에 연결되고 서로 통신하여 생산 프로세스를 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 5G를 통해 제조업체는 센서를 사용하여 공급망의 재고 위치와 상태를 추적하고 지연을 방지하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 증강현실 기술을 제조에 활용할 수 있다. 기술자는 AR을 사용하여 문제를 시각화하고 해결할 수 있습니다.
Dez Blanchfield: Industry 4.0은 5G와 같이 빠르고 신뢰할 수 있으며 안전하고 대기 시간이 짧으며 데이터 처리량이 높은 네트워크에서만 가능합니다. 데이터가 스마트 제조의 촉매제이기 때문입니다.
Maryson W.: 리트머스 시험이 시작되었습니다. 언젠가 인공지능이 모든 것을 관리하게 되기를 원한다면 지금이 바로 행동에 나서야 할 때입니다. 공장에서 부동산을 수동으로 모니터링하는 일이 줄어들면 5G가 4K 보안 카메라의 문을 열 수 있습니다. 5G는 사물 인터넷, 산업용 IoT 장치의 백본, 디지털 트윈 운영 단순화로 요약될 수 있습니다.
Q3. 5G와 광섬유의 차이점은 무엇인가요? 더욱 안정적인 네트워크를 만드는 데 어떻게 도움이 되나요?
YuHelenYu: 5G, 엣지 또는 Wi-Fi와 같은 고급 무선 기술은 데이터 수집 엔드포인트 연결의 유연성을 극대화할 수 있습니다. 상업용 광섬유와 같은 고급 인터넷 솔루션은 실시간 의사 결정에 필요한 속도를 구축하기 위해 고급 무선 기술의 백본을 만듭니다.
Dez Blanchfield: 여기서 핵심은 하나는 무선(5G)이고 다른 하나는 "고정 유선"(광섬유) 기술이라는 것입니다. 이는 제조 현장에 독특하면서도 강력하고 가치 있는 솔루션을 제공합니다.
Q4. 기업이 안정적인 제조 네트워크를 구축하려면 어떤 전문성이 필요한가요?
YuHelenYu: 모든 것은 비즈니스 우선순위에서 시작됩니다. 필요한 전문 지식은 달성하려는 비즈니스 결과와 이를 달성하는 데 필요한 기술에서 시작됩니다. 제가 주목하는 우선순위 영역 중 일부는 인공지능, 머신러닝, IoT, 빅데이터 및 분석입니다. 필요한 전문 지식을 갖춘 올바른 파트너를 선택하는 것이 중요합니다.
Dez Blanchfield: 성공적인 스마트 제조 기업은 핵심 비즈니스에 집중하면서 미래의 네트워크를 설계, 배포 및 관리할 올바른 파트너를 선택할 것입니다.
Maryson W.: 블록체인이 필요하지 않을 확률은 50% 미만입니다.
Q5. 제조업의 디지털 혁명에서 사이버 보안의 역할은 무엇인가요?
YuHelenYu: 사이버 보안은 제조업의 디지털 혁명에서 중요한 역할을 합니다. 제조 시설에서 산업용 IoT 장치, 자동화 시스템, 클라우드 컴퓨팅을 점점 더 많이 채택함에 따라 사이버 위협의 공격 표면도 확대되고 있습니다. 사이버 보안 조치는 디지털 자산을 보호하는 데 핵심입니다. 무단 액세스, 데이터 유출 및 기타 사이버 위협을 방지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 및 방지 시스템, 액세스 제어 메커니즘, 암호화 프로토콜을 구현합니다. 제조 분야의 사이버 보안에는 공급망 보안도 포함됩니다. 많은 제조업체가 구성 요소와 서비스를 타사 공급업체에 의존하기 때문입니다.
Dez Blanchfield:: 보안 또는 사이버 보안은 제조업 발전에서 항상 핵심적인 역할을 해왔고 이제는 디지털 혁명의 핵심 요소입니다.
Q6. 제조업체의 사이버 보안과 신뢰성에 가장 큰 장애물은 무엇입니까?
YuHelenYu: 사이버 보안의 가장 큰 장벽은 인식과 전문성의 부족, 그리고 더 많은 디지털 기술이 채택되고 다양한 장치와 시스템이 상호 연결됨에 따라 제조 네트워크가 점점 복잡해지는 것입니다. 제조업체는 인지된 비용이나 잠재적 위험에 대한 이해 부족으로 인해 안전보다 생산 목표 달성을 우선시할 수 있습니다. 또한, 사이버 공격은 점점 더 빈번해지고 복잡해지고 있어 네트워크의 보안과 신뢰성에 큰 문제를 야기하고 있습니다.
Dez Blanchfield: 디지털 혁신의 초기 장벽은 교육이나 인식, 이를 달성하기 위한 올바른 도구와 시스템의 지능적인 설계 및 구현인 경우가 많습니다.
Q7. MEC란 무엇이며 제조 네트워크 보안 및 신뢰성에 어떤 역할을 합니까?
YuHelenYu: MEC는 기업 고객이 장치, IP 주소 및 고객 정책 지정된 클라이언트 애플리케이션을 기반으로 사설 무선 네트워크 캠퍼스 환경에서 특정 데이터 트래픽을 차별화하고 라우팅할 수 있도록 하는 관리형 서비스인 다중 액세스 에지 컴퓨팅입니다. 이를 통해 공장에서는 네트워크에 무엇을 유지할지 결정할 수 있는 엣지 컴퓨터에 의사결정 인텔리전스를 넣을 수 있습니다. 이는 고유한 보안 기능을 우선시합니다. 이는 공장 내에서 지능적인 결정을 내리는 장치입니다. 이는 클라우드 제공업체 네트워크의 엣지가 아닌 제조업체에 더 가까운 엣지 컴퓨팅을 제공합니다. 이는 클라우드 네트워킹의 이점을 시설에 직접 제공합니다. 유지할 항목에 대해 분산된 결정을 내리기 때문에 복잡성이 줄어듭니다.
Dez Blanchfield: MEC는 디지털 기술, 통신, 데이터 분석 및 제조 통찰력을 제공하는 강력한 도구임이 입증되었습니다.
Maryson W.: 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)은 스마트 팩토리를 클라우드에 연결하는 데 도움이 되며, 선택할 수 있는 자동화 기술이 풍부하기 때문에 물론 자가 치유 네트워크도 필요합니다.
미래의 스마트 공장에는 안전한 네트워크와 안정적인 연결이 필요합니다. 여기에는 장치 수준, 네트워크 수준, 엣지 및 클라우드의 보안이 포함됩니다. AT&T의 이러한 중첩된 보호 계층은 위험을 줄이고 위협 발생 시 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 사이버 보안 전략, 계획 및 평가 서비스
- DDoS 방어 및 애플리케이션 계층 보안
- 관리형 방화벽 서비스
- AT&T 글로벌 보안 게이트웨이
- 클라우드 보안 전략 및 평가
- 위협 탐지 및 대응 솔루션
현대 보안 환경의 복잡성에는 사이버 보안 전문가가 필요합니다. 관리형 보안 서비스는 사내 전문가를 교육하거나 고용하는 것보다 쉽습니다. 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 서비스 이력을 갖춘 공급업체를 선택하세요.
우리가 스마트 제조의 진화를 계속 수용함에 따라 성공적인 미래를 보장하려면 보안과 연결성을 우선시하는 것이 중요합니다. AT&T의 사이버 보안 전문 지식과 안정적인 네트워크를 통해 스마트 팩토리는 효율적이고 지속 가능하며 안전하게 운영될 수 있습니다. 데이터 기반 통찰력과 기술 발전이 혁신과 성공을 주도하는 미래를 향해 노력합시다.
위 내용은 스마트 제조의 미래는 어떤 모습일까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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