在人工智能（AI）集成的许多情况下，活动需要在本地进行才能迅速行动。例如，如果人工智能系统收到了机器故障的警报，人工智能系统可能会做出决定，停止机器运行以避免产品损坏。通过在边缘而不是云端整合人工智能系统，可以避免延迟问题，这意味着机器被关闭的速度要快得多，产品损坏的数量也更少。

这同样适用于流程优化活动，如：改变机器的运动速度或运动类型。边缘的人工智能系统可以向设备发送指令，以改善其性能，比从云端发送的速度更快。

在边缘集成人工智能和处理数据的另一个好处是提高了安全性。云计算可能会带来许多安全问题，因为数据由第三方提供商存储在公司场所之外，并且可以通过 Internet 访问。边缘计算可以通过在源头过滤敏感信息并将其存储在本地，作为克服这些安全问题的补充，从而减少将机密材料传输到云或大型集中式系统。

此外，设施往往有大量的移动设备连接到AIOT，因此处理大量数据。 将所有这些数据发送到云端可能是不可能的，所以最好在边缘进行分析。 边缘分析可以从原始数据中提取高值特性，只向云端发送重要和必要的信息，例如，机器的剩余寿命等。

为了在边缘整合AIoT，行业领导者必须首先建立一个离线的AI模型。然后，他们必须通过使用先前存储的数据集来训练该模型，以改善它，并确保它符合预期和要求。一旦对模型感到满意，行业领导者可以通过导出并在线应用新的实时数据来执行它。

但是，将模型应用于在线场景中的实时数据，与在训练阶段已被分类的存储数据上测试模型是非常不同的。实时数据还没有经过过滤或分类，每组数据可能在不同的时间到达，为AIoT创造了一个混乱的信息。

因此，在AIoT使用之前，需要对数据做一些处理--这也是边缘分析的作用所在。Crosser平台可以在数据到达AIoT之前以多种方式帮助准备数据。例如，它可以协调来自多个来源的不同格式的数据。

在不同时间传来的数据可以由平台在常规时间界限上进行调整。此外，如果数据源有不同的采样率，那么平台可以填入中间值，以便在每次更新时用所有传感器的新数据更新模型。它还可以在时间序列数据上创建不同类型的窗口。

该平台还可用于特征提取。根据所使用的模型，可能需要从原始数据中创建其他特征。例如，这可以是获取振动数据并将其从时域转换为频域。所有这些步骤都会在数据到达 AIoT 之前进行数据简化。

诚然，机器智能拥有巨大的潜力，但其他支持性技术可以帮助发掘其全部潜力。在边缘整合AIoT的行业领导者可以从高效、反应式控制系统中获益--快速优化流程。