工业物联网方案：预测质量(AWS)

预测质量分析可以从工业数据源(如制造设备、环境状况和人类观察结果)中提取可行见解。

使用 AWS IoT 的实际预测质量应用

预测质量分析从制造设备、环境条件和人类观察等工业数据源中提取可行的见解。预测质量分析的目标是确定调整机器设置或使用不同来源的原材料等措施，以提高工厂产出的质量。使用 AWS IoT，工业制造商可以构建预测质量模型，帮助他们打造更好的产品。更高质量的产品可以提高客户满意度并减少产品召回。

使用案例： 在蔬菜农场，农民可以识别蔬菜生长阶段，以提高农作物产量并在每个季节提供更多的高质量蔬菜

参考架构

推荐的预测质量参考架构不仅可以监控工业设备的状态（资产状态监控）和预测故障（预测性维护），还可以在生产线的所有步骤中监控制造产品的质量，通过添加计算机视觉和机器学习如下图所示：