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工業物聯網(IIoT)將原本獨立編程的各種裝置，全結合在同一個智能網絡系統。這些系統通常具備實時運算、數據互連、資安整合、高性能、可靠、可擴充等能力。由于當前采用的云端解決方案仍有不少限制，因此有越來越多先進且高價值的IIoT使用案例，開始從云端轉向霧計算(fog computing)。

Embedded Computing Design報導指出，IIoT的演變，根據數據互連性與人工智能(AI)程度的不同，可分為監控、優化與自主性三個層級。監控包含了等預測性維修、資產追蹤等資產績效管理工作。這個層級的數據只是從邊緣流向后端云端或控制中心，彼此間并未產生互連性。人工智能與先進分析都只在后端運行。

這個層級的使用案例重點，在于流程的優化，也就是利用傳感器擷取的數據，監控并改進整個工業流程。隨著傳感器使用數量提升，為減少傳輸至后端的數據量，系統開始產生邊緣分析的需求，而邊緣分析也將持續提升流程的P2P數據互連性。如此一來，IIoT系統便具備數據互連性與分層的運算功能，而這都需有霧計算的支持。

進入自主性層級的IIoT，主要利用AI管理系統，不再需要人為介入。各項決策權與控制將依據反應時間要求與數據規模，分配到IIoT系統的不同階層。這個層級的實時數據會在各個運算節點間移動。如果沒有霧計算，系統便不可能擁有自主性，而透過霧計算，業者便能開發出更有彈性、韌性的自主化系統。

舉例而言，離岸風力發電農場引進物聯網技術后，每座風力發電機內的數據總線(databus)便可在各個運算節點的分析與控制應用間進行數據分享。當安裝在某一座風力發電機的傳感器偵測到風向或風力變化時，便可通知其他下風處的風力發電機做出調整，以維持整座風力發電農場的穩定輸出。

發電農場的數據也可在傳回至后端的控制中心后，與氣象、整合業務系統等其他服務結合，產生長期的預測及分析數據。監控層級的IIoT并無部署霧計算的必要，但對于優化使用案例而言，霧計算可說是十分理想的功能;對于自主性使用案例，霧計算更是關鍵。

以Linux容器等靈活的運算框架有助于簡化AI應用的部署與管理，而數據分布式服務(DDS)等連網標準，是優化與自主性使用案例達成數據互連性不可或缺的基礎。

關鍵字：霧計算工業物聯網引用地址：霧計算成為工業物聯網自主化關鍵

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創立與早期發展： Allegro公司成立于1967年，最初名為RMS Electronics。該公司最初專注于生產磁性元件和感應器，以滿足汽車和工業市場的需求。隨著時間的推移，Allegro迅速發展，并在磁性傳感器技術領域取得了重要進展。
成為行業領導者： 在20世紀90年代，Allegro開始將重點轉向混合集成電路的開發，這進一步加強了公司在汽車電子和工業自動化市場的地位。Allegro通過不斷創新和技術投資，逐漸成為全球領先的磁性傳感器和混合集成電路制造商之一。
技術創新與專利保護： Allegro公司在磁性傳感器和混合集成電路領域積累了豐富的專利技術。該公司不斷進行研發和技術創新，推出了許多行業領先的產品，如電流傳感器、霍爾效應傳感器等。Allegro不僅積極保護自己的知識產權，還與其他公司合作，共同推動技術的進步。
全球化發展： 隨著全球汽車和工業市場的不斷發展，Allegro公司積極拓展國際業務，并在全球范圍內建立了廣泛的銷售網絡和生產基地。公司在美國、歐洲和亞洲設有多個研發中心和制造工廠，以滿足不同地區客戶的需求。
可持續發展與未來展望： Allegro公司致力于可持續發展和社會責任，采取了多項措施來減少對環境的影響，如提高能源效率、減少廢物排放等。未來，Allegro將繼續投入研發和創新，推出更多高性能、低功耗的產品，以滿足不斷增長的市場需求，并在全球范圍內維持其領先地位。

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