工業向軟體定義和邊緣 AI 運算轉型
工業運算格局正向軟體定義架構和邊緣 AI 運算轉型。仰賴固定硬體配置的傳統工業系統現正走向虛擬化，進而實現靈活的資源分配並提高系統效率。邊緣 AI 運算透過實現網路邊緣的即時處理、減少延遲和改善決策，進一步強化了工業自動化。這樣的轉型正推動製造業、物流業和能源業等產業採用智慧、適應性強的運算解決方案，以提高營運效率。
工作負載整合的即時協調
由於需要穩定可靠的即時運算，工業工作負載傳統上彼此互相分離。然而，虛擬機器管理程式 (hypervisor) 技術、硬體加速和低延遲網路的進步現在讓即時應用與虛擬化工作負載得以共存，而不影響效能。在單一工業電腦上整合多重工作負載，企業可以減少硬體佔用空間、降低耗電並簡化系統管理。即時和虛擬化運算的融合，使產業能夠強化自動化、改善生產效率並提高系統可靠性。
必須避免意外停機
工業環境中的意外停機可能會造成重大的財務損失、安全風險和生產中斷。系統故障、網路中斷和軟體當機可能會對生產線和工業營運產生連鎖反應。為了降低這些風險，公司必須實施主動監控、預測性維護和容錯移轉策略。具有即時診斷和自動復原機制的遠端管理解決方案，對於確保持續正常運作和盡量減少工業應用中代價高昂的中斷非常重要。
DFI 內部低成本 OOB 管理可降低 TCO 並改善 ESG
DFI 的內部頻外 (OOB) 遠端管理解決方案為管理工業電腦提供經濟高效且可靠的方法。即使主網路發生故障，也可以提供遠端存取和故障排除，OOB 管理可確保最短的停機時間並降低現場維護成本，大幅降低總擁有成本 (TCO) 並強化系統韌性。此外，OOB 遠端管理透過減少能源消耗、改善資源配置和盡量減少與現場維護相關的碳足跡，有助於實現 ESG (環境、社會和企業治理) 目標。DFI 的創新 OOB 解決方案體現工業運算的前瞻性策略，同時提供營運效率並兼顧永續性。
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