Per BMS, autobus, industriale, cavo di strumentazione.

Manutenzione predittiva delle attrezzature
Implementazione tecnica
Caso rilevante
Schneider Electric ha implementato questa soluzione sui macchinari minerari, riducendo i tassi di falsi positivi del 63% e i costi di manutenzione del 41%.

Esecuzione del modello distillato di DeepSeek R1 su computer INSETTHEGNE
Ispezione visiva migliorata
Architettura di output
Metriche di performance

Le implicazioni di DeepSeek R1: vincitori e perdenti nella catena del valore dell'intelligenza artificiale generativo
Ottimizzazione del flusso di processo
Tecnologie chiave
Effetto di implementazione
L'impianto chimico di BASF ha adottato questo schema, ottenendo una riduzione del 17% del consumo di energia e un aumento del 9% del tasso di qualità del prodotto.

Edge AI e Future of Business: Openai O1 vs. DeepSeek R1 per assistenza sanitaria, automobilistica e iiot
Recupero istantaneo della base di conoscenza
Design dell'architettura
Caso tipico
Gli ingegneri di Siemens hanno risolto i guasti dell'inverter attraverso query in linguaggio naturale, riducendo il tempo medio di elaborazione del 58%.
Sfide e soluzioni di distribuzione


Conclusione
I costi di distribuzione attuali sono ora diminuiti a $ 599/nodo (Jetson Orin NX), con applicazioni scalabili che si formano in settori come la produzione 3C, l'assemblaggio automobilistico e la chimica dell'energia. L'ottimizzazione continua dell'architettura MOE e della tecnologia di quantizzazione dovrebbe consentire al modello 70B di funzionare su dispositivi Edge entro la fine del 2025.
Cavi di controllo
Sistema di cablaggio strutturato
Rete e dati, cavo in fibra ottica, cavo patch, moduli, facciata
16 aprile-18, 2024 Middle-East-Energy a Dubai
16 aprile-18, 2024 Securika a Mosca
Evento di lancio di nuovi prodotti e tecnologie di maggio.
22 ottobre-25 °, 2024 Cina di sicurezza a Pechino
19 novembre-20, 2024 Connected World KSA
Tempo post: feb-07-2025